Sommario
Se siete alla ricerca di modi per calcolare Valore P o valore di probabilità in regressione lineare in Excel, allora siete nel posto giusto. Valore P è utilizzato per determinare la probabilità dei risultati di test ipotetici. Possiamo analizzare i risultati sulla base di due ipotesi: il Ipotesi nulla e il Ipotesi alternativa . utilizzando il Valore P possiamo determinare se il risultato supporta l'ipotesi nulla o l'ipotesi alternativa.
Quindi, iniziamo con l'articolo principale.
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Valore P.xlsx3 modi per calcolare il valore P nella regressione lineare in Excel
Qui abbiamo dei valori di vendita previsti e dei valori di vendita effettivi di alcuni prodotti di un'azienda. Confronteremo questi valori di vendita e determineremo il valore di probabilità e poi determineremo se P L'ipotesi nulla prevede che non vi siano differenze tra i due tipi di valori di vendita, mentre l'ipotesi alternativa considera le differenze tra questi due gruppi di valori.
Abbiamo utilizzato Microsoft Office 365 è possibile utilizzare qualsiasi altra versione in base alle proprie esigenze.
Metodo-1: Utilizzo dello strumento di analisi t-test per calcolare il valore P
In questo caso, si utilizzerà il toolpak di analisi contenente lo strumento di analisi t-Test per determinare il valore di Valore P per queste due serie di dati di vendita.
Passi :
Se non avete attivato lo strumento di analisi dei dati, attivate prima questo toolpak.
➤ Fare clic sul pulsante File scheda.
➤ Selezionare Opzioni .
Dopo di che, il Opzioni di Excel apparirà una finestra di dialogo.
➤ Selezionare l'opzione Componenti aggiuntivi nel pannello di sinistra.
➤ Scegliere l'opzione Excel Componenti aggiuntivi nel file Gestire e poi premere Vai .
In seguito, il Componenti aggiuntivi si aprirà una finestra di dialogo.
➤ Controllare il ToolPak di analisi e premere OK .
➤ Ora, andare alla sezione Dati Scheda Analisi Gruppo Analisi dei dati Opzione.
Poi, il Analisi dei dati apparirà la procedura guidata.
➤ Selezionare l'opzione t-Test: due campioni appaiati per le medie da diverse opzioni di Strumenti di analisi .
Dopo di che, il t-Test: due campioni appaiati per le medie si aprirà una finestra di dialogo.
➤ Come Ingresso dobbiamo fornire due intervalli di variabili; $C$4:$C$11 per Variabile 1 Intervallo e $D$4:$D$11 per Variabile 2 Gamma , come Gamma di uscita abbiamo selezionato $E$4 .
➤ È possibile modificare il valore di Alfa da 0.05 (generato automaticamente) a 0.01 perché il valore designato per questa costante è generalmente 0.05 o 0.01 .
Infine, premere OK .
Successivamente, si otterrà il Valore P per due casi; il valore a una coda è 0.00059568 e il valore a due code è 0.0011913 Possiamo vedere la coda unica Valore P è la metà di quello a due code Valore P Perché la coda a due Valore P considera sia l'aumento che la diminuzione dei punteggi, mentre il metodo a una coda Valore P considera solo uno di questi casi.
Inoltre, possiamo vedere che per il valore Alpha di 0.05 stiamo ricevendo il P valori inferiori a 0.05 il che significa che trascura l'ipotesi nulla e quindi i dati sono altamente significativi.
Per saperne di più: Come interpretare i risultati della regressione lineare in Excel (con semplici passaggi)
Metodo-2: utilizzo della funzione T.TEST per calcolare il valore P nella regressione lineare in Excel
In questa sezione, si utilizzerà il metodo Funzione T.TEST per determinare il Valori P per le code 1 e 2 .
Passi :
Inizieremo con il determinare il Valore P per la coda 1 o in una direzione.
➤ Digitare la seguente formula nella cella F5 .
=T.TEST(C4:C11,D4:D11,1,1)Qui, C4:C11 è l'intervallo di Vendite previste , D4:D11 è l'intervallo di Vendite effettive , 1 è il valore di coda e l'ultimo 1 è per il Accoppiata tipo.
Dopo aver premuto ENTRARE , stiamo ottenendo il Valore P 0.00059568 per la coda 1 .
➤ Applicare la seguente formula nella cella F6 per determinare il Valore P per la coda 2 o in entrambe le direzioni.
=T.TEST(C4:C11,D4:D11,2,1) Qui, C4:C11 è l'intervallo di Vendite previste , D4:D11 è l'intervallo di Vendite effettive , 2 è il valore di coda e l'ultimo 1 è per il Accoppiata tipo.
Per saperne di più: Regressione lineare multipla su set di dati Excel (2 metodi)
Metodo-3: Utilizzo delle funzioni CORREL, T.DIST.2T per calcolare il valore P nella regressione lineare
Determineremo Valore P per la correlazione utilizzando il metodo CORREL , T.DIST.2T funzioni.
Per farlo, abbiamo creato alcune colonne con intestazioni Totale Articolo , Fattore di correlazione , t Valore , e Valore P e abbiamo inserito anche il valore per il totale degli articoli, che è 8 .
Passi :
➤ In primo luogo, determiniamo il valore di Fattore di correlazione inserendo la seguente formula nella cella C14 .
=CORREL(C4:C11,D4:D11) Qui, C4:C11 è l'intervallo di Vendite previste , e D4:D11 è l'intervallo di Vendite effettive .
➤ Per determinare il valore t digitare la seguente formula nella cella D14 .
=(C14*SQRT(B14-2))/SQRT(1-C14*C14) Qui, C14 è il fattore di correlazione e B14 è il numero totale di prodotti.
- SQRT(B14-2) diventa
SQRT(8-2) → SQRT(6) dà la radice quadrata di 6 .
Uscita → 2.4494897
- C14*SQRT(B14-2) diventa
0.452421561*2.4494897
Uscita → 1.10820197
- 1-C14*C14 diventa
1-0.452421561*0.452421561
Uscita → 0.79531473
- SQRT(1-C14*C14) diventa
SQRT(0,79531473) → restituisce la radice quadrata di 0.79531473 .
Uscita → 0.891804199
- (C14*SQRT(B14-2))/SQRT(1-C14*C14) diventa
(1.10820197)/0.891804199
Uscita → 1.242651665
➤ Infine, utilizzando la seguente funzione, si determinerà il valore di Valore P per la correlazione.
=T.DIST.2T(D14,B14-2) Qui, D14 è il valore t , B14-2 o 8-2 o 6 è il grado di libertà e T.DIST.2T restituirà l'elemento Valore P per la correlazione con la distribuzione a due code.
Per saperne di più: Come eseguire l'analisi di regressione multipla in Excel (con semplici passaggi)
Cose da ricordare
⦿ In generale, si usano due comuni Alfa valori; 0.05 e 0.01 .
⦿ Esistono due ipotesi, l'ipotesi nulla e l'ipotesi alternativa, l'ipotesi nulla considera l'assenza di differenze tra due serie di dati e l'altra tiene conto della differenza tra due serie di dati.
⦿ Quando il Valore P è inferiore a 0.05 nega l'ipotesi nulla e per valori superiori a 0.05 supporta l'ipotesi nulla. Valutando l'ipotesi di Valore P possiamo giungere alle seguenti conclusioni.
P<0,05 → dati altamente significativiP=0.05 → dati significativi
P=0.05-0.1 → dati marginalmente significativi
P>0,1 → dati insignificanti
Sezione pratica
Per fare pratica da soli, abbiamo messo a disposizione un Pratica come di seguito in un foglio chiamato Pratica . per favore, fatelo da soli.
Conclusione
In questo articolo abbiamo cercato di illustrare le modalità di calcolo di Valore P in regressione lineare in Excel. Se avete suggerimenti o domande, non esitate a condividerli nella sezione dei commenti.
