Daftar Isi
Jika Anda mencari cara untuk menghitung P-value atau nilai probabilitas dalam regresi linier di Excel, maka Anda berada di tempat yang tepat. P-value digunakan untuk menentukan probabilitas dari hasil uji hipotesis. Kita dapat menganalisis hasil berdasarkan 2 hipotesis; yaitu Hipotesis nol dan Hipotesis alternatif . menggunakan P-value kita dapat menentukan apakah hasilnya mendukung hipotesis Null atau hipotesis Alternatif.
Jadi, mari kita mulai dengan artikel utama.
Unduh Buku Kerja
Nilai P.xlsx3 Cara Menghitung Nilai P dalam Regresi Linier di Excel
Di sini, kita memiliki beberapa nilai penjualan yang diprediksi dan nilai penjualan aktual dari beberapa produk perusahaan. Kita akan membandingkan nilai penjualan ini dan menentukan nilai probabilitasnya dan kemudian kita akan menentukan apakah nilai penjualan tersebut akan lebih tinggi atau lebih rendah dari nilai penjualan aktual. P Hipotesis nol menganggap tidak ada perbedaan antara dua jenis nilai penjualan dan hipotesis alternatif akan mempertimbangkan perbedaan antara dua set nilai ini.
Kami telah menggunakan Microsoft Office 365 di sini, Anda dapat menggunakan versi lain sesuai dengan kenyamanan Anda.
Metode-1: Menggunakan 'Alat Analisis Uji-t' untuk Menghitung Nilai P
Di sini, kita akan menggunakan toolpak analisis yang berisi alat analisis t-Test untuk menentukan nilai P-value untuk kedua set data penjualan ini.
Langkah-langkah :
Jika Anda tidak mengaktifkan alat analisis data, maka pertama-tama aktifkan toolpak ini terlebih dahulu.
➤ Klik pada tombol Berkas tab.
➤ Pilih Opsi .
Setelah itu, yang Opsi Excel kotak dialog akan muncul.
➤ Pilih Add-in pada panel kiri.
➤ Pilihlah Excel Add-in opsi di dalam Kelola kotak dan kemudian tekan Pergi .
Setelah itu, para Add-in kotak dialog akan muncul.
➤ Periksa Analisis ToolPak opsi dan tekan OK .
➤ Sekarang, pergi ke Data Tab>> Analisis Kelompok>> Analisis Data Opsi.
Kemudian, itu Analisis Data wizard akan muncul.
➤ Pilih opsi Uji-t: Berpasangan Dua Sampel untuk Sarana dari berbagai pilihan Alat Analisis .
Setelah itu, yang Uji-t: Berpasangan Dua Sampel untuk Sarana kotak dialog akan terbuka.
➤ Sebagai Masukan kita harus menyediakan dua rentang variabel; $C$4:$C$11 untuk Variabel 1 Rentang dan $D$4:$D$11 untuk Variabel 2 Rentang , sebagai Rentang Output kami telah memilih $E$4 .
Anda dapat mengubah nilai untuk Alpha dari 0.05 (dihasilkan secara otomatis) ke 0.01 karena nilai yang ditetapkan untuk konstanta ini umumnya 0.05 atau 0.01 .
Terakhir, tekan OK .
Setelah itu, Anda akan mendapatkan P-value untuk dua kasus; nilai satu-ekor adalah 0.00059568 dan nilai dua-ekor adalah 0.0011913 Kita bisa melihat satu-ekor P-value adalah setengah kali dari dua-ekor P-value Karena dua-ekor P-value mempertimbangkan kenaikan dan penurunan nilai, sedangkan satu-ekor P-value hanya mempertimbangkan salah satu dari kasus-kasus ini.
Terlebih lagi, kita bisa melihat bahwa untuk nilai Alpha dari 0.05 kita mendapatkan P nilai kurang dari 0.05 yang berarti mengabaikan hipotesis nol sehingga data sangat signifikan.
Baca selengkapnya: Cara Menginterpretasikan Hasil Regresi Linier di Excel (dengan Langkah Mudah)
Metode-2: Menggunakan Fungsi T.TEST untuk Menghitung Nilai P dalam Regresi Linear di Excel
Pada bagian ini, kita akan menggunakan Fungsi T.TEST untuk menentukan Nilai P untuk ekor 1 dan 2 .
Langkah-langkah :
Kita akan mulai dengan menentukan P-value untuk ekor 1 atau dalam satu arah.
Ketik rumus berikut di sel F5 .
=T.TEST(C4:C11,D4:D11,1,1)Di sini, C4:C11 adalah kisaran dari Prediksi Penjualan , D4:D11 adalah kisaran dari Penjualan Aktual , 1 adalah nilai ekor dan yang terakhir 1 adalah untuk Berpasangan Tipe.
Setelah menekan MASUK , kita mendapatkan P-value 0.00059568 untuk ekor 1 .
Terapkan rumus berikut di sel F6 untuk menentukan P-value untuk ekor 2 atau di kedua arah.
=T.TEST(C4:C11,D4:D11,2,1) Di sini, C4:C11 adalah kisaran dari Prediksi Penjualan , D4:D11 adalah kisaran dari Penjualan Aktual , 2 adalah nilai ekor dan yang terakhir 1 adalah untuk Berpasangan Tipe.
Baca selengkapnya: Regresi Linier Berganda pada Kumpulan Data Excel (2 Metode)
Metode-3: Menggunakan Fungsi CORREL, T.DIST.2T untuk Menghitung Nilai P dalam Regresi Linier
Kami akan menentukan P-value untuk korelasi di sini dengan menggunakan CORREL , T.DIST.2T fungsi.
Untuk melakukan ini, kami menciptakan beberapa kolom dengan tajuk Total Barang , Korelasi. Faktor , t Nilai dan Nilai P dan kami memasukkan nilai untuk total item juga yaitu 8 .
Langkah-langkah :
Pertama, Kami menentukan Faktor Korelasi dengan memasukkan rumus berikut di sel C14 .
=CORREL(C4:C11,D4:D11) Di sini, C4:C11 adalah kisaran dari Prediksi Penjualan dan D4:D11 adalah kisaran dari Penjualan Aktual .
➤ Untuk menentukan nilai t ketikkan rumus berikut di sel D14 .
=(C14*SQRT(B14-2))/SQRT(1-C14*C14) Di sini, C14 adalah faktor korelasi, dan B14 adalah jumlah total produk.
- SQRT (B14-2) menjadi
SQRT(8-2) → SQRT(6) memberikan akar kuadrat dari 6 .
Keluaran → 2.4494897
- C14*SQRT(B14-2) menjadi
0.452421561*2.4494897
Keluaran → 1.10820197
- 1-C14*C14 menjadi
1-0.452421561*0.452421561
Keluaran → 0.79531473
Lihat juga: Cara Membalik Nama di Excel (5 Metode Praktis)
- SQRT(1-C14*C14) menjadi
SQRT(0.79531473) → mengembalikan akar kuadrat dari 0.79531473 .
Keluaran → 0.891804199
- (C14*SQRT(B14-2))/SQRT(1-C14*C14) menjadi
(1.10820197)/0.891804199
Keluaran → 1.242651665
Akhirnya, dengan menggunakan fungsi berikut ini kita akan menentukan P-value untuk korelasi.
=T.DIST.2T(D14,B14-2) Di sini, D14 adalah nilai t , B14-2 atau 8-2 atau 6 adalah derajat kebebasan dan T.DIST.2T akan mengembalikan P-value untuk korelasi dengan distribusi dua ekor.
Baca selengkapnya: Cara Melakukan Analisis Regresi Berganda di Excel (dengan Langkah Mudah)
Hal-hal yang Perlu Diingat
⦿ Secara umum, kita menggunakan dua Alpha nilai; 0.05 dan 0.01 .
⦿ Ada dua hipotesis, hipotesis nol, dan hipotesis alternatif, hipotesis nol menganggap tidak ada perbedaan antara dua set data dan yang lainnya memperhitungkan perbedaan antara dua set data.
⦿ Apabila P-value kurang dari 0.05 itu menolak hipotesis nol dan untuk nilai yang lebih besar dari 0.05 mendukung hipotesis nol. Dengan menilai P-value kita bisa sampai pada kesimpulan berikut ini.
P & lt; 0.05 → data yang sangat signifikanP=0.05 → data yang signifikan
P=0.05-0.1 → data yang signifikan secara marginal
P> 0,1 → data yang tidak signifikan
Bagian Latihan
Untuk melakukan latihan sendiri, kami telah menyediakan Praktek seperti di bawah ini dalam lembar bernama Praktek . Silakan lakukan sendiri.
Kesimpulan
Dalam artikel ini, kami mencoba membahas cara-cara untuk menghitung P-value di regresi linier di Excel. Semoga bermanfaat bagi Anda. Jika Anda memiliki saran atau pertanyaan, jangan ragu untuk membagikannya di bagian komentar.
