Sisukord
Kui otsite võimalusi, kuidas arvutada P-väärtus või tõenäosuse väärtus lineaarne regressioon Excelis, siis olete õiges kohas. P-väärtus kasutatakse hüpoteetiliste testide tulemuste tõenäosuse määramiseks. Me võime analüüsida tulemusi 2 hüpoteesi alusel; see on Nullhüpotees ja Alternatiivne hüpotees . Kasutades P-väärtus saame kindlaks teha, kas tulemus toetab nullhüpoteesi või alternatiivhüpoteesi.
Niisiis, alustame peamise artikliga.
Lae alla töövihik
P väärtus.xlsx3 viisi P-väärtuse arvutamiseks lineaarses regressioonis Excelis
Siin on meil mõned prognoositud müügiväärtused ja tegelikud müügiväärtused mõnede ettevõtte toodete kohta. Võrdleme neid müügiväärtusi ja määrame tõenäosuse väärtuse ning seejärel otsustame, kas P toetab nullhüpoteesi või alternatiivset hüpoteesi. Nullhüpoteesi kohaselt ei ole erinevusi kahte tüüpi müügiväärtuste vahel ja alternatiivse hüpoteesi puhul vaadeldakse erinevusi nende kahe väärtuste kogumi vahel.
Me oleme kasutanud Microsoft Office 365 versiooni siin, võite kasutada mis tahes muid versioone vastavalt oma mugavusele.
Meetod-1: t-testi analüüsi tööriista kasutamine P-väärtuse arvutamiseks
Siinkohal kasutame analüüsi tööriistapaketti, mis sisaldab t-testi analüüsivahendit, et määrata kindlaks P-väärtus nende kahe müügiandmete kogumi puhul.
Sammud :
Kui te ei ole andmeanalüüsi tööriista aktiveerinud, siis lubage kõigepealt see tööriistapakett.
➤ Klõpsake nuppu Faili vahekaart.
➤ Valige Valikud .
Pärast seda on Exceli valikud ilmub dialoogiboks.
➤ Valige Lisandid valik vasakul paneelil.
➤ Valige Excel Lisandid valikust Halda kasti ja seejärel vajutage Mine .
Pärast seda on Lisandid avaneb dialoogiboks.
➤ Kontrollige Analysis ToolPak valik ja vajutage OK .
➤ Nüüd mine Andmed Tab>> Analüüs Grupp>> Andmete analüüs Võimalus.
Siis on Andmete analüüs ilmub nõustaja.
➤ Valige valik t-test: paariline kahe valimi keskväärtused erinevatest võimalustest Analüüsivahendid .
Pärast seda on t-test: paariline kahe valimi keskmiste jaoks avaneb dialoogiboks.
➤ Kuna Sisend peame esitama kaks muutuja vahemikku; $C$4:$C$11 . Muutuja 1 Vahemik ja $D$4:$D$11 . Muutuja 2 Vahemik , sest Väljundvahemik oleme valinud $E$4 .
➤ Saate muuta väärtust jaoks Alpha aadressilt 0.05 (automaatselt genereeritud), et 0.01 sest selle konstandi määratud väärtus on üldiselt 0.05 või 0.01 .
➤ Lõpuks vajutage OK .
Pärast seda saate te P-väärtus kahe juhtumi puhul; ühe saba väärtus on 0.00059568 ja kahe saba väärtus on 0.0011913 . Me näeme ühe sabaga P-väärtus on poole võrra suurem kui kahe sabaga P-väärtus . Kuna kahesaba P-väärtus arvestab nii märkide suurenemist kui ka vähenemist, samas kui ühe sabaga P-väärtus käsitleb ainult ühte neist juhtudest.
Lisaks sellele näeme, et Alfa väärtuse puhul, mis on 0.05 me saame P väärtused, mis on väiksemad kui 0.05 mis tähendab, et see jätab nullhüpoteesi tähelepanuta ja seega on andmed väga olulised.
Loe edasi: Kuidas tõlgendada lineaarse regressiooni tulemusi Excelis (lihtsate sammudega)
Meetod-2: T.TEST-funktsiooni kasutamine P-väärtuse arvutamiseks lineaarses regressioonis Excelis
Selles jaotises kasutame me T.TEST funktsioon määrata kindlaks P väärtused sabade puhul 1 ja 2 .
Sammud :
Alustame sellega, et määrame kindlaks P-väärtus saba jaoks 1 või ühes suunas.
➤ Sisestage lahtrisse järgmine valem F5 .
=T.TEST(C4:C11,D4:D11,1,1)Siin, C4:C11 on vahemik Prognoositav müük , D4:D11 on vahemik Tegelik müük , 1 on sabaväärtus ja viimane 1 on mõeldud Paariline tüüp.
Pärast vajutamist SISESTA , me saame P-väärtus 0.00059568 saba jaoks 1 .
➤ Rakendage lahtrisse järgmine valem F6 määrata kindlaks P-väärtus saba jaoks 2 või mõlemas suunas.
=T.TEST(C4:C11,D4:D11,2,1)
Siin, C4:C11 on vahemik Prognoositav müük , D4:D11 on vahemik Tegelik müük , 2 on sabaväärtus ja viimane 1 on mõeldud Paariline tüüp.
Loe edasi: Mitmekordne lineaarne regressioon Exceli andmekogumite kohta (2 meetodit)
Meetod-3: CORREL, T.DIST.2T funktsioonide kasutamine P-väärtuse arvutamiseks lineaarses regressioonis
Me määrame kindlaks P-väärtus korrelatsiooniks siin, kasutades CORREL , T.DIST.2T funktsioonid.
Selleks lõime mõned pealkirjadega veerud Kokku Objekt , Korrelatsioonifaktor , t Väärtus ja P väärtus ja me sisestasime ka objektide kogusumma väärtuse, mis on 8 .
Sammud :
➤ Esiteks, Me kindlaks määrata Correl.Factor sisestades lahtrisse järgmise valemi C14 .
=CORREL(C4:C11,D4:D11)
Siin, C4:C11 on vahemik Prognoositav müük ja D4:D11 on vahemik Tegelik müük .
➤ Et määrata kindlaks t väärtus sisestage lahtrisse järgmine valem D14 .
=(C14*SQRT(B14-2))/SQRT(1-C14*C14)
Siin, C14 on korrelatsioonitegur ja B14 on toodete koguarv.
- SQRT(B14-2) muutub
SQRT(8-2) → SQRT(6) annab ruutjuure 6 .
Väljund → 2.4494897
- C14*SQRT(B14-2) muutub
0.452421561*2.4494897
Väljund → 1.10820197
- 1-C14*C14 muutub
1-0.452421561*0.452421561
Väljund → 0.79531473
- SQRT(1-C14*C14) muutub
SQRT(0,79531473) → tagastab ruutjuure 0.79531473 .
Väljund → 0.891804199
- (C14*SQRT(B14-2))/SQRT(1-C14*C14) muutub
(1.10820197)/0.891804199
Väljund → 1.242651665
➤ Lõpuks, kasutades järgmist funktsiooni, määrame kindlaks P-väärtus korrelatsiooniks.
=T.DIST.2T(D14,B14-2)
Siin, D14 on t väärtus , B14-2 või 8-2 või 6 on vabadusaste ja T.DIST.2T tagastab P-väärtus korrelatsiooniks kahesuunalise jaotusega.
Loe edasi: Kuidas teha mitmekordset regressioonianalüüsi Excelis (lihtsate sammudega)
Asjad, mida meeles pidada
⦿ Üldiselt kasutame kahte levinud Alpha väärtused; 0.05 ja 0.01 .
⦿ On kaks hüpoteesi, nullhüpotees ja alternatiivhüpotees, nullhüpotees arvestab, et kahe andmekogumi vahel ei ole erinevust ja teine võtab arvesse kahe andmekogumi erinevust.
⦿ Kui P-väärtus on väiksem kui 0.05 eitab nullhüpoteesi ja väärtuste puhul, mis on suuremad kui 0.05 see toetab nullhüpoteesi. Hinnates P-väärtus võime jõuda järgmiste järeldusteni.
P<0,05 → väga olulised andmedP=0.05 → olulised andmed
P=0.05-0.1 → marginaalselt olulised andmed
P>0,1 → ebaolulised andmed
Praktika sektsioon
Selleks, et ise harjutada, on meil olemas Praktika lõik nagu allpool lehel nimega Praktika Palun tehke seda ise.
Kokkuvõte
Selles artiklis püüdsime katta võimalusi, kuidas arvutada P-väärtus aadressil lineaarne regressioon Excelis. Loodan, et see on teile kasulik. Kui teil on ettepanekuid või küsimusi, jagage neid julgelt kommentaaride sektsioonis.