Table des matières
Si vous cherchez des moyens de calculer Valeur P ou valeur de probabilité dans régression linéaire dans Excel, alors vous êtes au bon endroit. Valeur P est utilisé pour déterminer la probabilité des résultats des tests hypothétiques. Nous pouvons analyser les résultats en fonction de 2 hypothèses ; la Hypothèse nulle et le Hypothèse alternative En utilisant le Valeur P nous pouvons déterminer si le résultat soutient l'hypothèse Nulle ou l'hypothèse Alternative.
Commençons donc par l'article principal.
Télécharger le cahier d'exercices
Valeur P.xlsx3 façons de calculer la valeur P dans une régression linéaire en Excel
Ici, nous avons des valeurs de ventes prévues et des valeurs de ventes réelles de certains produits d'une entreprise. Nous allons comparer ces valeurs de ventes et déterminer la valeur de probabilité, puis nous déterminerons si P soutient l'hypothèse nulle ou l'hypothèse alternative. L'hypothèse nulle considère qu'il n'y a pas de différence entre les deux types de valeurs de vente et l'hypothèse alternative considère les différences entre ces deux ensembles de valeurs.
Nous avons utilisé Microsoft Office 365 ici, vous pouvez utiliser toute autre version selon votre convenance.
Méthode-1 : Utilisation de l'outil d'analyse t-Test pour calculer la valeur P
Ici, nous utiliserons le toolpak d'analyse contenant l'outil d'analyse t-Test pour déterminer la Valeur P pour ces deux séries de données de vente.
Étapes :
Si vous n'avez pas activé l'outil d'analyse des données, activez d'abord ce toolpak.
➤ Cliquez sur le Fichier onglet.
➤ Select Options .
Après cela, le Options Excel apparaît.
➤ Sélectionnez le Compléments d'information dans le panneau de gauche.
➤ Choisissez le Excel Compléments d'information dans l'option Gérer puis appuyez sur Allez sur .
Par la suite, le Compléments d'information s'affiche.
➤ Vérifiez le ToolPak d'analyse OK .
➤ Maintenant, allez au Données Tab>> ; Analyse Groupe>> ; Analyse des données Option.
Ensuite, le Analyse des données apparaît.
➤ Sélectionnez l'option Test t : Deux échantillons appariés pour les moyennes à partir de différentes options de Outils d'analyse .
Après cela, le Test t : Deux échantillons appariés pour les moyennes s'ouvrira.
➤ As Entrée nous devons fournir deux gammes de variables ; $C$4:$C$11 pour Variable 1 Gamme et D$4:$D$11 pour Variable 2 Gamme comme Gamme de sortie nous avons choisi $E$4 .
➤ Vous pouvez modifier la valeur pour Alpha de 0.05 (généré automatiquement) à 0.01 car la valeur désignée pour cette constante est généralement 0.05 ou 0.01 .
➤ Enfin, appuyez sur OK .
Après cela, vous obtiendrez le Valeur P pour deux cas ; la valeur à un seuil est de 0.00059568 et la valeur à deux intervalles est 0.0011913 Nous pouvons voir que l'une des valeurs Valeur P est la moitié de la valeur de l'intervalle de confiance Valeur P Parce que le test à deux voies Valeur P tient compte à la fois de l'augmentation et de la diminution des notes, tandis que l'approche à une voie Valeur P ne considère qu'un seul de ces cas.
De plus, nous pouvons voir que pour la valeur Alpha de 0.05 nous obtenons le P valeurs inférieures à 0.05 ce qui signifie qu'il néglige l'hypothèse nulle et que les données sont donc hautement significatives.
Lire la suite : Comment interpréter les résultats d'une régression linéaire dans Excel (avec des étapes faciles)
Méthode-2 : Utilisation de la fonction T.TEST pour calculer la valeur P dans une régression linéaire en Excel
Dans cette section, nous allons utiliser le Fonction T.TEST pour déterminer le Valeurs P pour les queues 1 et 2 .
Étapes :
Nous allons commencer par déterminer le Valeur P pour la queue 1 ou dans une seule direction.
➤ Tapez la formule suivante dans la cellule F5 .
=T.TEST(C4:C11,D4:D11,1,1)Ici, C4:C11 est la gamme de Ventes prévues , D4:D11 est la gamme de Ventes réelles , 1 est la valeur finale et la dernière 1 est pour le Paire type.
Après avoir appuyé sur ENTER nous obtenons le Valeur P 0.00059568 pour la queue 1 .
➤ Appliquez la formule suivante dans la cellule F6 pour déterminer le Valeur P pour la queue 2 ou dans les deux sens.
=T.TEST(C4:C11,D4:D11,2,1) Ici, C4:C11 est la gamme de Ventes prévues , D4:D11 est la gamme de Ventes réelles , 2 est la valeur finale et la dernière 1 est pour le Paire type.
Lire la suite : Régression linéaire multiple sur des jeux de données Excel (2 méthodes)
Méthode-3 : Utilisation des fonctions CORREL, T.DIST.2T pour calculer la valeur P dans la régression linéaire
Nous déterminerons Valeur P pour la corrélation ici en utilisant le CORREL , T.DIST.2T fonctions.
Pour ce faire, nous avons créé quelques colonnes avec des en-têtes Total de l'article , Facteur de corrélation , t Valeur et Valeur P et nous avons également entré la valeur pour le total des articles, qui est de 8 .
Étapes :
➤ Tout d'abord, nous déterminons la Facteur de corrélation en saisissant la formule suivante dans la cellule C14 .
=CORREL(C4:C11,D4:D11) Ici, C4:C11 est la gamme de Ventes prévues et D4:D11 est la gamme de Ventes réelles .
➤ Pour déterminer le t valeur tapez la formule suivante dans la cellule D14 .
=(C14*SQRT(B14-2))/SQRT(1-C14*C14) Ici, C14 est le facteur de corrélation, et B14 est le nombre total de produits.
- SQRT(B14-2) devient
SQRT(8-2) → SQRT(6) donne la racine carrée de 6 .
Sortie → 2.4494897
- C14*SQRT(B14-2) devient
0.452421561*2.4494897
Sortie → 1.10820197
- 1-C14*C14 devient
1-0.452421561*0.452421561
Sortie → 0.79531473
- SQRT(1-C14*C14) devient
SQRT(0.79531473) → renvoie la racine carrée de 0.79531473 .
Sortie → 0.891804199
- (C14*SQRT(B14-2))/SQRT(1-C14*C14) devient
(1.10820197)/0.891804199
Sortie → 1.242651665
➤ Enfin, en utilisant la fonction suivante, nous allons déterminer la Valeur P pour la corrélation.
=T.DIST.2T(D14,B14-2) Ici, D14 est le t valeur , B14-2 ou 8-2 ou 6 est le degré de liberté et T.DIST.2T retournera le Valeur P pour la corrélation avec la distribution bilatérale.
Lire la suite : Comment faire une analyse de régression multiple dans Excel (avec des étapes faciles)
Les choses à retenir
⦿ Généralement, nous utilisons deux méthodes communes Alpha valeurs ; 0.05 et 0.01 .
⦿ Il existe deux hypothèses, l'hypothèse nulle et l'hypothèse alternative, l'hypothèse nulle considère l'absence de différence entre deux ensembles de données et l'autre prend en compte la différence entre deux ensembles de données.
⦿ Lorsque le Valeur P est inférieur à 0.05 il nie l'hypothèse nulle et pour les valeurs supérieures à 0.05 il soutient l'hypothèse nulle. En évaluant les données de la Valeur P nous pouvons tirer les conclusions suivantes.
P<0.05 → données hautement significativesP=0.05 → données importantes
P=0.05-0.1 → données marginalement significatives
P>0.1 → données insignifiantes
Section pratique
Pour vous entraîner vous-même, nous avons fourni un Pratique comme ci-dessous dans une feuille nommée Pratique S'il vous plaît, faites-le vous-même.
Conclusion
Dans cet article, nous avons essayé de couvrir les méthodes de calcul de l'impôt sur le revenu. Valeur P sur régression linéaire dans Excel. J'espère que vous le trouverez utile. Si vous avez des suggestions ou des questions, n'hésitez pas à les partager dans la section des commentaires.
