Sadržaj
Ako tražite načine da izračunate P-vrijednost ili vrijednost vjerovatnoće u linearnoj regresiji u Excelu, onda ste na pravom mjestu. P-vrijednost se koristi za određivanje vjerovatnoće rezultata hipotetičkih testova. Rezultate možemo analizirati na osnovu 2 hipoteze; Nulta hipoteza i Alternativna hipoteza . Koristeći P-vrijednost možemo odrediti da li rezultat podržava nultu hipotezu ili alternativnu hipotezu.
Dakle, počnimo s glavnim člankom.
Preuzmi radnu svesku
P value.xlsx
3 načina za izračunavanje P vrijednosti u linearnoj regresiji u Excelu
Ovdje imamo neke predviđene vrijednosti prodaje i stvarne prodajne vrijednosti nekih proizvoda kompanije. Uporedićemo ove vrednosti prodaje i odrediti vrednost verovatnoće, a zatim ćemo utvrditi da li P podržava nultu hipotezu ili alternativnu hipotezu. Nul hipoteza smatra da nema razlike između dvije vrste vrijednosti prodaje, a alternativna hipoteza će uzeti u obzir razlike između ova dva skupa vrijednosti.
Koristili smo Verzija Microsoft Office 365 ovdje, možete koristiti bilo koju drugu verziju prema vašoj zgodnosti.
Metod-1: korištenje 't-Test Analysis Tool' za izračunavanje P vrijednosti
Ovdje, koristit ćemo paket alata za analizu koji sadrži alat za analizu t-Test da odredimo P-vrijednost za ova dva skupa podataka o prodaji.
Koraci :
Ako niste aktivirali alat za analizu podataka zatim prvo omogućite ovaj paket alata.
➤ Kliknite na karticu Datoteka .
➤ Odaberite Opcije .
Nakon toga, pojavit će se dijaloški okvir Opcije Excela .
➤ Odaberite Dodaci opcija na lijevoj ploči.
➤ Odaberite opciju Excel Dodaci u polju Upravljanje , a zatim pritisnite Idi .
Nakon toga će se pojaviti dijaloški okvir Dodaci .
➤ Označite Opcija Paket alata za analizu i pritisnite OK .
➤ Sada idite na karticu Podaci karticu >> Analiza Grupa >> Analiza podataka Opcija.
Tada će se pojaviti čarobnjak Analiza podataka .
➤ Odaberite opciju t-test: uparena dva uzorka za srednje vrijednosti iz različitih opcija alata za analizu .
Nakon toga, otvorit će se dijaloški okvir t-test: uparena dva uzorka za sredstva .
➤ Kao Ulaz moramo dati dva varijabilna raspona; $C$4:$C$11 za opseg 1. varijable i $D$4:$D$11 za opseg 2. varijable , kao Izlazni opseg odabrali smo $E$4 .
➤ Možete promijeniti vrijednost za Alfa iz 0,05 (automatski generirano) do 0,01 jer je određena vrijednost za ovu konstantu općenito 0,05 ili 0,01 .
➤Na kraju, pritisnite OK .
Nakon toga, dobićete P-vrijednost za dva slučaja; vrijednost jednog repa je 0,00059568 , a vrijednost dva repa je 0,0011913 . Možemo vidjeti da je jednorepna P-vrijednost upola puta veća od P-vrijednosti sa dva repa. Zato što dvorepna P-vrijednost uzima u obzir i povećanje i smanjenje ocjena, dok jednorepna P-vrijednost razmatra samo jedan od ovih slučajeva.
Štaviše, možemo vidjeti da za vrijednost Alpha od 0.05 dobijamo vrijednosti P manje od 0.05 što znači da zanemaruje nultu hipotezu i tako da su podaci veoma značajni.
Pročitajte više: Kako protumačiti rezultate linearne regresije u Excelu (s jednostavnim koracima)
Metoda-2: Upotreba T.TEST funkcije za izračunavanje P vrijednosti u linearnoj regresiji u Excelu
U ovom odjeljku koristit ćemo T.TEST funkciju za određivanje P vrijednosti za repove 1 i 2 .
Koraci :
Počećemo sa određivanjem P-vrijednosti za rep 1 ili u jednom smjeru.
➤ Upišite sljedeću formulu u ćeliju F5 .
=T.TEST(C4:C11,D4 :D11,1,1)Ovdje, C4:C11 je raspon Predviđene prodaje , D4:D11 je raspon stvarne prodaje , 1 je vrijednost repa, a posljednji 1 je za uparene tip.
Nakon pritiskanja ENTER , dobijamo P-vrijednost 0,00059568 za rep 1 .
➤ Primijenite sljedeću formulu u ćeliju F6 da odredite P-vrijednost za rep 2 ili u oba smjera.
=T.TEST(C4:C11,D4:D11,2,1) Ovdje, C4: C11 je raspon predviđene prodaje , D4:D11 je raspon stvarne prodaje , 2 je zadnja vrijednost, a zadnja 1 je za tip upareni .
Pročitajte više: Višestruka linearna regresija na Excel skupovima podataka (2 metode)
Metoda-3: Korištenje funkcija CORREL, T.DIST.2T za izračunavanje P vrijednosti u linearnoj regresiji
Odredit ćemo P-vrijednost za korelaciju ovdje koristeći CORREL , T.DIST.2T funkcije.
Da bismo to učinili, kreirali smo neke stupce sa zaglavljima Ukupna stavka , Korel. Faktor , t vrijednost i P vrijednost i unijeli smo vrijednost za ukupne stavke koja je 8 .
Koraci :
➤ Prvo, određujemo Correl.Factor unošenjem sljedeće formule u ćeliji C14 .
=CORREL(C4:C11,D4:D11) Ovdje, C4:C11 je raspon od Predviđena prodaja , a D4:D11 je raspon od stvarne prodaje .
➤ Da biste odredili t vrijednost upišite sljedeću formulu u ćeliju D14 .
=(C14*SQRT(B14-2))/SQRT(1-C14*C14) Ovdje, C14 je faktor korelacije, a B14 je ukupan broj proizvoda.
- SQRT(B14-2) postaje
SQRT(8-2) → SQRT(6 ) daje kvadratni korijen od 6 .
Izlaz → 2.4494897
- C14*SQRT(B14-2) postaje
0.452421561*2.4494897
Izlaz → 1.10820197
- 1-C14*C14 postaje
1-0.452421561*0.452421561
Izlaz → 0.79531473
- SQRT(1-C14*C14) postaje
SQRT(0,79531473) → vraća kvadratni korijen od 0,79531473 .
Izlaz → 0,891804199
- (C14*SQRT(B14-2))/SQRT(1-C14*C14) postaje
(1.10820197)/0.891804199
Izlaz → 1.242651665
➤ Konačno, pomoću sljedeće funkcije odredit ćemo P-vrijednost za korelaciju.
=T.DIST.2T(D14,B14-2) Ovdje, D14 je t vrijednost , B14-2 ili 8-2 ili 6 je stepen slobode i T.DIST.2T će vratiti P-vrijednost za korelaciju sa dvostranom distribucijom.
Pročitajte više: Kako napraviti analizu višestruke regresije u Excelu (sa jednostavnim koracima)
Stvari koje treba zapamtiti
⦿ Općenito, koristimo dva uobičajena Alfa vrijednosti; 0,05 i 0,01 .
⦿ Postoje dvije hipoteze, nulta hipoteza i alternativna hipoteza,nulta hipoteza ne uzima u obzir razliku između dva skupa podataka, a druga uzima u obzir razliku između dva skupa podataka.
⦿ Kada je P-vrijednost manja od 0,05 poriče nultu hipotezu i za vrijednosti veće od 0,05 podržava nultu hipotezu. Procjenom P-vrijednosti možemo doći do sljedećih zaključaka.
P<0,05 →visoko značajni podaciP =0,05 → značajni podaci
P=0,05-0,1 → marginalno značajni podaci
P>0,1 → beznačajni podaci
Odjeljak za vježbu
Za samostalno vježbanje obezbijedili smo odjeljak vježbanje kao dolje u listu pod nazivom vježbanje . Učinite to sami.
Zaključak
U ovom članku pokušali smo pokriti načine za izračunavanje P-vrijednosti u linearna regresija u Excelu. Nadam se da će vam biti od koristi. Ako imate bilo kakvih prijedloga ili pitanja, slobodno ih podijelite u odjeljku za komentare.
