မာတိကာ
သင်သည် P-value သို့မဟုတ် Excel ရှိ linear regression တွင် ဖြစ်နိုင်ခြေတန်ဖိုးကို တွက်ချက်ရန် နည်းလမ်းများကို ရှာဖွေနေပါက၊ သင်သည် မှန်ကန်သောနေရာ၌ ရှိနေပါသည်။ P-value ကို တွေးခေါ်မှုဆိုင်ရာ စမ်းသပ်မှုရလဒ်များ၏ ဖြစ်နိုင်ခြေကို ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ယူဆချက် 2 ခုအပေါ်အခြေခံ၍ ရလဒ်များကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သည်။ Null hypothesis နှင့် Alternative hypothesis ။ P-value ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် ရလဒ်သည် Null hypothesis သို့မဟုတ် Alternative hypothesis ကို ထောက်ခံခြင်း ရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်နိုင်ပါသည်။
ဒါကြောင့် ပင်မဆောင်းပါးကို စလိုက်ရအောင်။
အလုပ်စာအုပ်ကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပါ
P value.xlsx
Excel တွင် Linear Regression တွင် P Value ကို တွက်ချက်ရန် နည်းလမ်း 3 ခု
ဤတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် ခန့်မှန်းထားသော အရောင်းတန်ဖိုးအချို့ရှိပြီး၊ ကုမ္ပဏီတစ်ခု၏ ထုတ်ကုန်အချို့၏ အမှန်တကယ်ရောင်းချမှုတန်ဖိုးများ။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤရောင်းချမှုတန်ဖိုးများကို နှိုင်းယှဉ်ပြီး ဖြစ်နိုင်ခြေတန်ဖိုးကို ဆုံးဖြတ်မည်ဖြစ်ပြီး ထို့နောက် P သည် null hypothesis သို့မဟုတ် အခြားယူဆချက်အား ထောက်ခံခြင်းရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ပါမည်။ null hypothesis သည် အရောင်းတန်ဖိုး အမျိုးအစားနှစ်ခုကြားတွင် ကွာခြားမှုမရှိဟု ယူဆပြီး အခြားယူဆချက်သည် ဤတန်ဖိုးနှစ်ခုကြားတွင် ကွဲပြားမှုများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားမည်ဖြစ်သည်။
ကျွန်ုပ်တို့ ကို အသုံးပြုထားပါသည်။ ဤနေရာတွင် Microsoft Office 365 ဗားရှင်း၊ သင့်အဆင်ပြေမှုအရ အခြားဗားရှင်းများကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
Method-1- P Value ကိုတွက်ချက်ရန် 't-Test Analysis Tool' ကိုအသုံးပြု၍
ဤနေရာတွင်၊ P-တန်ဖိုးကို ဆုံးဖြတ်ရန် t-Test ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ကိရိယာပါရှိသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ကိရိယာထုပ်ကို ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုပါမည်။ ဤရောင်းချမှုဒေတာနှစ်စုံအတွက်။
အဆင့်များ -
ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတူးလ်ကို သင် မဖွင့်ပါက၊ ထို့နောက် ပထမဦးစွာ ဤ toolpak ကိုဖွင့်ပါ။
➤ File တက်ဘ်ကို နှိပ်ပါ။
➤ ရွေးချယ်စရာများ<2 ကို ရွေးပါ။>.
ထို့နောက်၊ Excel Options dialog box ပေါ်လာပါမည်။
➤ Add-ins ကို ရွေးပါ ဘယ်ဘက်အကန့်ရှိ ရွေးချယ်မှု။
➤ Excel Add-ins ရွေးချယ်မှုကို Manage အကွက်တွင် ရွေးပြီး ကိုနှိပ်ပါ။ သွား ။
ထို့နောက်၊ Add-ins dialog box ပေါ်လာပါမည်။
➤ ကိုစစ်ဆေးပါ။ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း ToolPak ရွေးချယ်ခွင့် နှင့် OK ကိုနှိပ်ပါ။
➤ ယခု၊ ဒေတာ Tab >><သို့သွားပါ။ 1>Analysis Group >> Data Analysis Option.
ထို့နောက် Data Analysis wizard ပေါ်လာပါမည်။
➤ ရွေးစရာ t-Test- နည်းလမ်းများအတွက် နမူနာနှစ်ခု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းတူးလ်များ ၏ မတူညီသောရွေးချယ်မှုများမှ တွဲထားသည်။
ထို့နောက်၊ t-Test- နည်းလမ်းအတွက် နမူနာနှစ်ခုကို တွဲထားသည့် dialog box ပွင့်လာပါမည်။
➤ အနေဖြင့် ထည့်သွင်းခြင်း ကျွန်ုပ်တို့သည် ပြောင်းလဲနိုင်သော အပိုင်းအခြားနှစ်ခုကို ပေးဆောင်ရမည်ဖြစ်ပါသည်။ $C$4:$C$11 အတွက် Variable 1 Range နှင့် $D$4:$D$11 for Variable 2 Range အတွက်၊ 1>Output Range ကျွန်ုပ်တို့ $E$4 ကို ရွေးထားပါသည်။
➤ Alpha မှ အတွက် တန်ဖိုးကို သင်ပြောင်းနိုင်ပါသည်။ 0.05 (အလိုအလျောက် ထုတ်ပေးသည်) မှ 0.01 သို့ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ဤကိန်းသေများအတွက် သတ်မှတ်ထားသော တန်ဖိုးသည် ယေဘူယျအားဖြင့် 0.05 သို့မဟုတ် 0.01 ဖြစ်သည်။
➤နောက်ဆုံးတွင်၊ OK ကိုနှိပ်ပါ။
ထို့နောက်၊ အမှုနှစ်ခုအတွက် P-value ကို ရရှိပါမည်။ one-tail value သည် 0.00059568 ဖြစ်ပြီး two-tail value မှာ 0.0011913 ဖြစ်သည်။ one-tail P-value သည် two-tail P-value ထက်ဝက်ကို တွေ့နိုင်ပါသည်။ အမြီးနှစ်ချောင်း P-value အမြီးတစ်ခုမှ P-value အမှတ်အတိုးနှင့် လျော့ကျခြင်း နှစ်ခုလုံးကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသောကြောင့်၊
ထို့ပြင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် 0.05 Alpha တန်ဖိုးအတွက် P တန်ဖိုးများ 0.05 ထက်နည်းသော တန်ဖိုးများကို ရရှိနေပါသည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ ၎င်းသည် null အယူအဆကို လျစ်လျူရှုထားခြင်းဖြစ်သည်၊ ထို့ကြောင့် ဒေတာသည် အလွန်ထင်ရှားပါသည်။
နောက်ထပ် ဖတ်ရှုရန်- Excel တွင် Linear Regression ရလဒ်များကို အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုနည်း (လွယ်ကူသော အဆင့်များဖြင့်)
Method-2- Excel တွင် Linear Regression တွင် P Value ကိုတွက်ချက်ရန် T.TEST Function ကိုအသုံးပြုခြင်း
ဤကဏ္ဍတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် T.TEST လုပ်ဆောင်ချက်<ကိုအသုံးပြုပါမည်။ 2> အမြီးများအတွက် P တန်ဖိုးများ ကို ဆုံးဖြတ်ရန် 1 နှင့် 2 ။
အဆင့်များ -
ကျွန်ုပ်တို့သည် P-တန်ဖိုး အမြီးအတွက် 1 <ကို သတ်မှတ်ခြင်းဖြင့် စတင်ပါမည်။ 2> သို့မဟုတ် လမ်းကြောင်းတစ်ခုတည်းတွင်။
➤ ဆဲလ် F5 တွင် အောက်ပါဖော်မြူလာကို ရိုက်ထည့်ပါ။
=T.TEST(C4:C11,D4 :D11,1,1)ဤတွင်၊ C4:C11 သည် ခန့်မှန်းထားသော ရောင်းအား ၊ D4:D11 သည် အမှန်တကယ်ရောင်းချခြင်း ၊ 1 သည် အမြီးတန်ဖိုးဖြစ်ပြီး နောက်ဆုံး 1 ဖြစ်သည်။ အတွဲအတွက် အမျိုးအစား။
ENTER ကိုနှိပ်ပြီးနောက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် P-value 0.00059568 ကို ရရှိပါသည်။ အမြီးအတွက် 1 ။
➤ ဆုံးဖြတ်ရန် အောက်ပါဖော်မြူလာကို ဆဲလ် F6 ကို အသုံးပြုပါ။ P-တန်ဖိုး အမြီး 2 သို့မဟုတ် လမ်းကြောင်းနှစ်ခုလုံးအတွက်။
=T.TEST(C4:C11,D4:D11,2,1) ဤတွင်၊ C4- C11 သည် ခန့်မှန်းထားသောရောင်းအား ၊ D4:D11 သည် လက်တွေ့ရောင်းချမှု အပိုင်းအခြားဖြစ်သည်။ ၊ 2 သည် အမြီးတန်ဖိုးဖြစ်ပြီး နောက်ဆုံး 1 သည် တွဲထားသော အမျိုးအစားအတွက် ဖြစ်သည်။
နောက်ထပ်ဖတ်ရန်- Excel Data Sets တွင် Multiple Linear Regression (2 Methods)
Method-3- CORREL, T.DIST.2T Functions ကိုအသုံးပြုခြင်း Linear Regression တွင် P Value ကိုတွက်ချက်ရန်
ကျွန်ုပ်တို့သည် CORREL ၊ T.DIST.2T ကိုအသုံးပြု၍ ဤနေရာတွင်ဆက်စပ်မှုအတွက် P-value ကို ဆုံးဖြတ်ပါမည်။ လုပ်ဆောင်ချက်များ။
၎င်းကိုလုပ်ဆောင်ရန်အတွက် ကျွန်ုပ်တို့သည် ခေါင်းစီးများပါရှိသော ကော်လံအချို့ကို Total Item ၊ Correl။ Factor ၊ t တန်ဖိုး နှင့် P တန်ဖိုး တို့ကို ထည့်သွင်းပြီး 8 ဖြစ်သည့် စုစုပေါင်း ပစ္စည်းများအတွက် တန်ဖိုးကို ထည့်သွင်းပါသည်။
အဆင့်များ :
➤ ပထမဦးစွာ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အောက်ပါဖော်မြူလာကို ထည့်သွင်းခြင်းဖြင့် Correl.Factor ကို ဆုံးဖြတ်ပါသည်။ ဆဲလ် C14 ။
=CORREL(C4:C11,D4:D11) ဤတွင်၊ C4:C11 သည် ၏ အပိုင်းအခြားဖြစ်သည်။ ခန့်မှန်းထားသော အရောင်း နှင့် D4:D11 သည် လက်တွေ့ရောင်းချမှု ၏ အပိုင်းအခြားဖြစ်သည်။
➤ t တန်ဖိုး ကို ဆုံးဖြတ်ရန် ဆဲလ်ထဲတွင် အောက်ပါဖော်မြူလာကို ရိုက်ထည့်ပါ။ D14 ။
=(C14*SQRT(B14-2))/SQRT(1-C14*C14) ဤတွင်၊ C14 သည် ဆက်စပ်ကိန်းဖြစ်ပြီး B14 သည် ထုတ်ကုန်စုစုပေါင်းအရေအတွက်။
- SQRT(B14-2) ဖြစ်လာသည်
SQRT(8-2) → SQRT(6 ) သည် 6 ၏ နှစ်ထပ်ကိန်းကို ပေးသည်။
Output → 2.4494897
- C14*SQRT(B14-2) ဖြစ်လာသည်
0.452421561*2.4494897
အထွက် → 1.10820197
- 1-C14*C14 ဖြစ်လာသည်
1-0.452421561*0.452421561
အထွက် → 0.79531473
- SQRT(1-C14*C14) ဖြစ်လာသည်
SQRT(0.79531473) → သည် 0.79531473 နှစ်ထပ်ကိန်းကို ပြန်ပေးသည်>.
အထွက် → 0.891804199
- (C14*SQRT(B14-2))/SQRT(1-C14*C14) bebees
(1.10820197)/0.891804199
Output → 1.242651665
➤ နောက်ဆုံးအနေဖြင့်၊ အောက်ပါလုပ်ဆောင်ချက်ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် ဆက်စပ်မှုအတွက် P-value ကို ဆုံးဖြတ်ပါမည်။
=T.DIST.2T(D14,B14-2) ဤတွင် D14 သည် t တန်ဖိုး ၊ B14-2 သို့မဟုတ် 8-2 သို့မဟုတ် 6 ဖြစ်သည် လွတ်လပ်မှုနှင့် ဒီဂရီ T.DIST.2T အမြီးနှစ်ပိုင်းခွဲဝေမှုနှင့်ဆက်စပ်မှုအတွက် P-တန်ဖိုး ကို ပြန်ပေးပါမည်။
ပိုမိုဖတ်ရန်- Excel တွင် Multiple Regression Analysis လုပ်နည်း (လွယ်ကူသောအဆင့်များဖြင့်)
မှတ်ထားရမည့်အရာ
⦿ ယေဘုယျအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဘုံ နှစ်ခုကို အသုံးပြုသည်။ အယ်လ်ဖာ တန်ဖိုးများ; 0.05 နှင့် 0.01 ။
⦿ အယူအဆနှစ်ခု၊ null hypothesis နှင့် အခြားယူဆချက်၊null hypothesis သည် data set နှစ်ခုကြားတွင် ကွာခြားမှုမရှိဟု ယူဆပြီး အခြားတစ်ခုသည် data နှစ်ခုကြား ခြားနားချက်ကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသည်။
⦿ P-value သည် ထက်နည်းသောအခါ၊ 0.05 ၎င်းသည် null hypothesis ကို ငြင်းဆိုထားပြီး 0.05 ၎င်းသည် null hypothesis ကို ထောက်ခံပါသည်။ P-value ကို အကဲဖြတ်ခြင်းဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် အောက်ပါ ကောက်ချက်များအား ရရှိနိုင်ပါသည်။
P<0.05 →အလွန်သိသာထင်ရှားသော အချက်အလက်P =0.05 → အရေးကြီးသောဒေတာ
P=0.05-0.1 → သိသာထင်ရှားသောဒေတာ
P>0.1 → အရေးမပါသောဒေတာ
လေ့ကျင့်မှုအပိုင်း
သင်ကိုယ်တိုင် လက်တွေ့လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် အလေ့အကျင့် ဟု အမည်ပေးထားသည့် စာရွက်တွင် အောက်ဖော်ပြပါကဲ့သို့ အလေ့အကျင့် အပိုင်းကို ပေးထားပါသည်။ ကျေးဇူးပြု၍ သင်ကိုယ်တိုင်ပြုလုပ်ပါ။
နိဂုံး
ဤဆောင်းပါးတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် P-value in ကို တွက်ချက်ရန် နည်းလမ်းများကို ခြုံငုံရန် ကြိုးစားခဲ့သည်။ Excel တွင် linear regression။ ၎င်းသည် အသုံးဝင်ကြောင်း သင်တွေ့ရှိလိမ့်မည်ဟု မျှော်လင့်ပါသည်။ သင့်တွင် အကြံပြုချက်များ သို့မဟုတ် မေးခွန်းများရှိပါက၊ ၎င်းတို့ကို မှတ်ချက်ကဏ္ဍတွင် လွတ်လပ်စွာမျှဝေနိုင်ပါသည်။
