თუ თქვენ ეძებთ გამოსავალს ან სპეციალურ ხრიკებს Excel-ში T ქულის გამოსათვლელად, მაშინ თქვენ მოხვდით სწორ ადგილას. Excel-ში T ქულის გამოსათვლელად 4 სწრაფი გზა არსებობს. ეს სტატია გაჩვენებთ თითოეულ ნაბიჯს სათანადო ილუსტრაციებით, ასე რომ თქვენ შეგიძლიათ მარტივად გამოიყენოთ ისინი თქვენი მიზნისთვის. მოდით გადავიდეთ სტატიის ცენტრალურ ნაწილზე.

ჩამოტვირთეთ პრაქტიკის სამუშაო წიგნი

შეგიძლიათ ჩამოტვირთოთ სავარჯიშო სამუშაო წიგნი აქედან:

რა არის T-Value და T-Distribution?

T-მნიშვნელობები არის ტესტი სტატისტიკაში, რომელიც გამოიყენება ჰიპოთეზის ტესტში ნიმუშის მონაცემების შესაფასებლად. როდესაც t მნიშვნელობა ხდება უკიდურესი, მაშინ უნდა გესმოდეთ, რომ ნიმუშის მონაცემები არ არის თავსებადი ნულოვანი ჰიპოთეზასთან, ასე რომ თქვენ უნდა უარყოთ ჰიპოთეზა. ნიმუშის მონაცემთა ნაკრების t-ქულა ამოიღებს კავშირს ნიმუშსა და ნულ ჰიპოთეზას შორის, რომელიც არის შემდეგი:

• t- ქულა ხდება ნული, როდესაც ნიმუშის მონაცემები ზუსტად აკმაყოფილებს ნულოვანი ჰიპოთეზის მიზანს.
• ნიმუშის მონაცემები უკიდურესად განსხვავდება ნულოვანი ჰიპოთეზისგან, შემდეგ t-ქულა დიდი ხდება.

რა არის T-განაწილება?

სრული პოპულაციისთვის t-მნიშვნელობის გამოთვლის შემდეგ, შეგიძლიათ სცადოთ უფრო მეტი შემთხვევითი ნიმუშის მონაცემები იმავე ზომის, როგორც პოპულაცია. შემდეგ, t-მნიშვნელობების გრაფიკში გამოსახვა შექმნის t-განაწილებას. მას ეძახიანნიმუშის განაწილება, რომელიც არის ალბათობის განაწილების ერთ-ერთი ტიპი.

სტატისტიკის გაანგარიშებისას t-ქულა გამოიყენება მრავალი გზით.

• t -ქულა გეხმარებათ გადაწყვიტოთ მიიღებთ თუ უარვყოფთ ნულოვან ჰიპოთეზებს.
• შეგიძლიათ გამოთვალოთ ალბათობები T-ქულით.
• სხვადასხვა ფორმულები გამოიყენება ერთი ნიმუშისთვის, დაწყვილებული ნიმუშისთვის, და დამოუკიდებელი ნიმუშები.

რა არის T-Score ფორმულები?

t ქულა ან t-ტესტი არის ჰიპოთეზის ტესტი, რომელიც გამოიყენება ნიმუშების მონაცემთა ნაკრების შესადარებლად. თქვენთვის სასურველია გამოიყენოთ T ქულა, როდესაც არ გაქვთ სრული მონაცემთა ნაკრების სტანდარტული გადახრა და ნიმუშის მონაცემთა ნაკრები ოცდაათზე ნაკლებია. T ქულის ფორმულა შემდეგია:

აქ,

x̄ = საშუალო ნიმუში

μ0 = პოპულაციის საშუალო

s = ნიმუშის ნაკრების სტანდარტული გადახრა

n = ნიმუშის ზომა

დაწყვილებული ნიმუშის T-ტესტის ფორმულა:

თუ გსურთ შეადაროთ 2 ნიმუშის მონაცემთა ნაკრები ზოგადი ფორმულის გამოყენებით, მაშინ უნდა გამოიყენოთ ეს ფორმულა :

აქ,

საშუალო 1 = საშუალო პირველი ნიმუშის მონაცემები

საშუალო 2 = საშუალო პირველი ნიმუშის მონაცემების

S (განსხვავება) = სტანდარტული გადახრა დაწყვილებული მონაცემების სხვაობის.

N = ნიმუშის ზომა

ფორმულა ორი ნიმუშები თანაბარი ვარიაციების გათვალისწინებით:

ამისთვისთანაბარი ვარიაციების შემთხვევაში გამოიყენეთ ქვემოთ ნაჩვენები ფორმულა:

ორი ნიმუშის ფორმულა არათანაბარი ვარიაციებით:

T-განაწილება და ნიმუშის ზომა:

ნიმუშის ზომა დიდ გავლენას ახდენს t განაწილების გრაფიკზე. თავისუფლების ხარისხი (DF) დამოკიდებულია მონაცემთა ნაკრების ზომაზე. როდესაც DF იზრდება, t-განაწილების კუდები ხდება სქელი და სქელი კუდი ნიშნავს, რომ t-ქულები შორს არის ნულიდან, მიუხედავად იმისა, რომ ნულოვანი ჰიპოთეზა სწორია.

Excel-ში T-ქულის გამოთვლის 4 მეთოდი

ამ განყოფილებაში მე გაჩვენებთ 4 სწრაფ და მარტივ მეთოდს Excel-ში Windows ოპერაციული სისტემაზე T ქულის გამოსათვლელად. მეთოდებისა და ფორმულების დეტალურ ახსნას ნახავთ აქ. აქ გამოვიყენე Microsoft 365 ვერსია . მაგრამ თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ ნებისმიერი სხვა ვერსია თქვენი ხელმისაწვდომობის მიხედვით. თუ რომელიმე მეთოდი არ მუშაობს თქვენს ვერსიაში, დაგვიტოვეთ კომენტარი.

1. გამოთვალეთ T-Score მონაცემთა ანალიზის ToolPak-ის გამოყენებით Excel-ში

ახლა, ჩვენ ვაპირებთ გამოვიყენოთ Excel მონაცემთა ანალიზი ToolPak მონაცემთა ნაკრების T-Test ანალიზისთვის. T-ტესტი სამი ტიპისაა:

• დაწყვილებული ორი ნიმუში საშუალოდ
• ორი ნიმუში თანაბარი დისპერსიების გათვალისწინებით
• ორი ნიმუში არათანაბარი ვარიაციების გამოყენებით

ახლა, ჩვენ ვაპირებთ გავაკეთოთ t-ტესტი: დაწყვილებული ორი ნიმუში საშუალოსთვის. და თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ მსგავსი მეთოდი t-ტესტის გასაკეთებლად დანარჩენი ორი ტიპისთვის. აქ ჩვენ გვაქვს მონაცემთა ნაკრები, რომელიც შეიცავს სტუდენტების ID-ებსდა თითოეული მოსწავლის მათემატიკისა და ფიზიკის ქულები. მოდით გავიაროთ ნაბიჯები t-ტესტის გასაკეთებლად: დაწყვილებული ორი ნიმუში საშუალო ანალიზისთვის.

📌 ნაბიჯები :

• პირველ რიგში, გადადით მონაცემების ჩანართზე ზედა ლენტით.
• შემდეგ აირჩიეთ მონაცემთა ანალიზი

• როდესაც გამოჩნდება მონაცემთა ანალიზი ფანჯარა, აირჩიეთ t-Test: Paired Two Samples for Means
• შემდეგ, დააწკაპუნეთ OK .

t-ტესტში: Paired Two Sample for Means pop-up ფანჯარა,

• ჩადეთ მონაცემები შეყვანის ველში და მიუთითეთ მონაცემთა დიაპაზონები ცვლადი 1 დიაპაზონში და ცვლადი 2 დიაპაზონი
• გამომავალი დიაპაზონი ველში, აირჩიეთ მონაცემთა უჯრედი, რომლის შესანახადაც გსურთ თქვენი გამოთვლილი მონაცემები სვეტში ან მწკრივში გადათრევით. ან შეგიძლიათ გამომავალი აჩვენოთ ახალ სამუშაო ფურცელში New Worksheet Ply არჩევით და ასევე შეგიძლიათ ნახოთ გამოსავალი ახალ სამუშაო წიგნში New Workbook არჩევით.
• შემდეგი. , თქვენ უნდა შეამოწმოთ ეტიკეტები თუ შეყვანილი მონაცემების დიაპაზონი ეტიკეტთან ერთად.
• შემდეგ, დააწკაპუნეთ OK .

შედეგად, თქვენ მიიღებთ t-ტესტის შემდეგ შედეგს: დაწყვილებული ორი ნიმუში საშუალოდ.

დაწვრილებით : როგორ შევქმნათ Cricket Scorecard Excel-ში (მარტივი ნაბიჯებით)

2. გამოთვალეთ T-Score T.TEST და T.INV.2T ფუნქციების გამოყენებით Excel-ში

Excel-ში არის წინასწარ განსაზღვრული ფუნქციაგამოთვალეთ T ქულა P სტატისტიკის მნიშვნელობებიდან. მიჰყევით ქვემოთ მოცემულ ნაბიჯებს Excel ფუნქციების გამოსათვლელად T ქულის გამოსათვლელად.

📌 ნაბიჯები:

• პირველ რიგში, თქვენ უნდა გამოთვალოთ დაწყვილებულის P მნიშვნელობა ნიმუშების მონაცემთა ნაკრები. გამოიყენეთ T.TEST ფუნქცია P ქულის გამოსათვლელად. ჩასვით ეს ფორმულა G5 უჯრედში, რომ მიიღოთ ეს:

🔎 ფორმულა ახსნა:

▶ სინტაქსი: =TTEST(მასივი1,მასივი2,კუდები,ტიპი)

• Array1 = C5:C12 : მონაცემთა პირველი ნაკრები
• Array2 = D5:D12 : მეორე მონაცემთა ნაკრები
• Tails = 2 : განაწილების კუდების რაოდენობა არის განსაზღვრული. 1 ერთკუდიანი განაწილებისთვის და 2 ორკუდიანი განაწილებისთვის
• ტიპი = 1 : 1 დაწყვილებისთვის. 2 ორი ნიმუშის ტოლი დისპერსიისთვის (ჰომოსკედასტური), 3 ორი ნიმუშის არათანაბარი დისპერსიისთვის (ჰეტეროსკედასტური).

• შემდეგ გამოიყენეთ T.INV.2T ფუნქცია T ქულის გამოსათვლელად მონაცემთა ნაკრების P მნიშვნელობიდან. ამისათვის ჩასვით ეს ფორმულა G6 უჯრედში.

🔎 ფორმულის ახსნა:

▶ სინტაქსი: =T.INV.2T (ალბათობა, ხარისხი_თავისუფლება)

სად,

ალბათობა= G5: ალბათობა ან P ქულა, რომელიც იქნა გამოყენებული.

Deg_freedom= 7: ეს არის თავისუფლების ხარისხი, რომელიც არის 1-ს გამოკლებული ნიმუშის მონაცემების საერთო რაოდენობა.

ამგვარად, თქვენ გამოთვალეთ დაწყვილებული მონაცემთა ნაკრების P ქულა Excel-ის გამოყენებითფუნქციები.

დაწვრილებით: როგორ გამოვთვალოთ ჯამური ქულა Excel-ში (4 მარტივი გზა)

3. გამოიყენეთ ზოგადი ფორმულა T-ის გამოსათვლელად ქულა

ასევე, შეგიძლიათ გამოიყენოთ ზოგადი ფორმულა T ქულის გამოსათვლელად, თუ ხელთ გაქვთ ყველა საჭირო მნიშვნელობა. T ქულის ფორმულა შემდეგია. ამ ფორმულის საშუალებით თქვენ შეადარებთ ნიმუშების მონაცემთა ნაკრების პოპულაციის სრულ მონაცემებს.

T ქულის გამოსათვლელად ამის გამოყენებით მიჰყევით ამ ნაბიჯებს.

📌 ნაბიჯები:

• პირველ რიგში, ჩადეთ მნიშვნელობები უჯრედებში C3-დან C6 -მდე.
• შემდეგ, ჩასვით ეს უჯრედში C8 T ქულის მისაღებად:

• ამგვარად, თქვენ გაქვთ T ქულა ნიმუშის მონაცემთა ნაკრებისთვის სრულ პოპულაციასთან შედარებით.

დაწვრილებით: როგორ შევქმნათ ქულების სისტემა Excel-ში (ადვილი ნაბიჯებით)

4. გამოიყენეთ დაწყვილებული ნიმუშის T-ტესტის ზოგადი ფორმულა

თუ გსურთ 2 ნიმუშის მონაცემთა ნაკრების შედარება ზოგადი ფორმულის გამოყენებით, მაშინ უნდა გამოიყენოთ ეს ფორმულა:

დაწყვილებული ნიმუშის მონაცემთა ნაკრების T ქულის გამოსათვლელად, მიჰყევით ქვემოთ მოცემულ ნაბიჯებს.

📌 ნაბიჯები:

• პირველ რიგში, გამოთვალეთ საშუალო 1 და საშუალო 2 AVERAGE ფუნქციის გამოყენებით . ჩასვით ეს ფორმულა H4 უჯრედში 1-ისთვის.

და, H5 უჯრედში საშუალოდ 2

• შემდეგ, გამოთვალეთ სტანდარტული გადახრა STDEV.P ფუნქციის გამოყენებით. პასტაეს ფორმულა შევიდა H6 უჯრედში

• ამის შემდეგ, გამოთვალეთ ნიმუშის ნაკრების მთლიანი ზომა COUNT ფუნქცია . ჩასვით ეს ფორმულა H7 უჯრედში

• საბოლოოდ, გამოიყენეთ ეს ფორმულა H9 უჯრედში, რათა მიიღოთ T ქულა.

საბოლოოდ , თქვენ გაქვთ მონაცემთა ნაკრების T ქულა.

დაწვრილებით: როგორ გამოვთვალოთ საშუალო ქულა Excel-ში (7 შესაფერისი გზა )

დასკვნა

ამ სტატიაში თქვენ იპოვნეთ როგორ გამოვთვალოთ T ქულა Excel-ში. იმედი მაქვს, რომ ეს სტატია თქვენთვის სასარგებლო აღმოჩნდა. შეგიძლიათ ეწვიოთ ჩვენს ვებსაიტს ExcelWIKI მეტი Excel-თან დაკავშირებული შინაარსის გასაგებად. გთხოვთ, დაწეროთ კომენტარები, წინადადებები ან შეკითხვები, თუ გაქვთ რაიმე კომენტარების განყოფილებაში ქვემოთ.