Innholdsfortegnelse
Hvis du leter etter måter å beregne P-verdi eller sannsynlighetsverdi i lineær regresjon i Excel, så er du på rett sted. P-verdi brukes for å bestemme sannsynligheten for resultatene av hypotetiske tester. Vi kan analysere resultatene ut fra 2 hypoteser; Nullhypotesen og Alternativ hypotese . Ved å bruke P-verdien kan vi bestemme om resultatet støtter nullhypotesen eller alternativhypotesen.
Så, la oss komme i gang med hovedartikkelen.
Last ned arbeidsbok
P verdi.xlsx
3 måter å beregne P-verdi i lineær regresjon i Excel
Her har vi noen anslåtte salgsverdier og faktiske salgsverdier for noen av produktene til et selskap. Vi vil sammenligne disse salgsverdiene og bestemme sannsynlighetsverdien og deretter bestemme om P støtter nullhypotesen eller den alternative hypotesen. Nullhypotesen regner med at det ikke er noen forskjell mellom de to typene salgsverdier og den alternative hypotesen vil vurdere forskjeller mellom disse to settene med verdier.
Vi har brukt Microsoft Office 365 -versjonen her, du kan bruke alle andre versjoner etter eget ønske.
Metode-1: Bruke 't-Test Analysis Tool' for å beregne P-verdi
Her, vi vil bruke analyseverktøypakken som inneholder t-Test-analyseverktøyet for å bestemme P-verdien for disse to settene med salgsdata.
Trinn :
Hvis du ikke har aktivert dataanalyseverktøyet aktiver deretter denne verktøypakken først.
➤ Klikk på Fil -fanen.
➤ Velg Alternativer .
Deretter vises dialogboksen Excel-alternativer .
➤ Velg Tillegg alternativet på venstre panel.
➤ Velg Excel Add-ins alternativet i Administrer -boksen og trykk deretter Gå .
Etterpå vil dialogboksen Tillegg dukke opp.
➤ Merk av for Analysis ToolPak alternativet og trykk OK .
➤ Gå nå til Data fanen >> Analyse Gruppe >> Dataanalyse Alternativ.
Deretter vil Dataanalyse -veiviseren vises .
➤ Velg alternativet t-Test: Paired Two Sample for Means fra forskjellige alternativer for Analyseverktøy .
Deretter åpnes dialogboksen t-Test: Paired Two Sample for Means .
➤ Som Inndata vi må gi to variabelområder; $C$4:$C$11 for Variabel 1-område og $D$4:$D$11 for Variabel 2-område , som Utdataområde vi har valgt $E$4 .
➤ Du kan endre verdien for Alpha fra 0,05 (generert automatisk) til 0,01 fordi den angitte verdien for denne konstanten generelt er 0,05 eller 0,01 .
➤Til slutt trykker du OK .
Deretter får du P-verdien for to tilfeller; en-hale-verdien er 0,00059568 og to-hale-verdien er 0,0011913 . Vi kan se en-hale P-verdi er halve ganger to-hale P-verdi . Fordi to-hale P-verdi vurderer både økning og reduksjon av merkene, mens en-hale P-verdi kun vurderer ett av disse tilfellene.
Vi kan dessuten se at for alfa-verdien 0,05 får vi P -verdiene mindre enn 0,05 , noe som betyr at den neglisjerer nullhypotesen og så dataene er svært betydelige.
Les mer: Hvordan tolke lineære regresjonsresultater i Excel (med enkle trinn)
Metode-2: Bruke T.TEST-funksjonen til å beregne P-verdi i lineær regresjon i Excel
I denne delen skal vi bruke T.TEST-funksjonen for å bestemme P-verdiene for haler 1 og 2 .
Trinn :
Vi starter med å bestemme P-verdien for hale 1 eller i én retning.
➤ Skriv inn følgende formel i celle F5 .
=T.TEST(C4:C11,D4 :D11,1,1)Her, C4:C11 er området Forutsagt salg , D4:D11 er området Faktisk salg , 1 er haleverdien og den siste 1 er for paret type.
Etter å ha trykket ENTER får vi P-verdien 0,00059568 for hale 1 .
➤ Bruk følgende formel i celle F6 for å bestemme P-verdien for hale 2 eller i begge retninger.
=T.TEST(C4:C11,D4:D11,2,1) Her, C4: C11 er området Forutsagt salg , D4:D11 er området Faktisk salg , 2 er haleverdien og den siste 1 er for typen Parret .
<. 3>
Les mer: Multippel lineær regresjon på Excel-datasett (2 metoder)
Metode-3: Bruk av CORREL, T.DIST.2T-funksjoner å beregne P-verdi i lineær regresjon
Vi vil bestemme P-verdi for korrelasjon her ved å bruke KORREL , T.DIST.2T funksjoner.
For å gjøre dette har vi laget noen kolonner med overskrifter Totalt element , Korrelering. Faktor , t-verdi og P-verdi og vi skrev inn verdien for totalt antall varer som også er 8 .
Trinn :
➤ Først bestemmer vi korrelasjonsfaktoren ved å skrive inn følgende formel i celle C14 .
=CORREL(C4:C11,D4:D11) Her er C4:C11 området Forventet salg , og D4:D11 er området Faktisk salg .
➤ For å bestemme t-verdien skriv inn følgende formel i cellen D14 .
=(C14*SQRT(B14-2))/SQRT(1-C14*C14) Her er C14 korrelasjonsfaktoren, og B14 er totalt antall produkter.
- SQRT(B14-2) blir
SQRT(8-2) → SQRT(6) ) gir kvadratroten av 6 .
Utdata → 2,4494897
- C14*SQRT(B14-2) blir
0,452421561*2,4494897
Utgang → 1,10820197
- 1-C14*C14 blir
1-0,452421561*0,452421561
Utgang → 0,79531473
- SQRT(1-C14*C14) blir
SQRT(0,79531473) → returnerer kvadratroten av 0,79531473 .
Utgang → 0,891804199
- (C14*SQRT(B14-2))/SQRT(1-C14*C14) blir
(1.10820197)/0.891804199
Utgang → 1.242651665
➤ Til slutt, ved å bruke følgende funksjon vil vi bestemme P-verdien for korrelasjon.
=T.DIST.2T(D14,B14-2) Her, D14 er t-verdien , B14-2 eller 8-2 eller 6 er grad av frihet og T.DIST.2T vil returnere P-verdien for korrelasjon med den to-halede fordelingen.
Les mer: Hvordan gjøre multippel regresjonsanalyse i Excel (med enkle trinn)
Ting å huske
⦿ Vanligvis bruker vi to vanlige Alfa verdier; 0,05 og 0,01 .
⦿ Det er to hypoteser, nullhypotesen og den alternative hypotesen,nullhypotesen vurderer ingen forskjell mellom to sett med data, og den andre tar hensyn til forskjellen mellom to sett med data.
⦿ Når P-verdien er mindre enn 0,05 avviser nullhypotesen og for verdier større enn 0,05 støtter den nullhypotesen. Ved å vurdere P-verdien kan vi komme med følgende konklusjoner.
P<0,05 → svært signifikante dataP =0,05 → signifikante data
P=0,05-0,1 → marginalt signifikante data
P>0,1 → insignifikante data
Øvingsseksjonen
For å øve på egen hånd har vi gitt en Øvingsseksjonen som nedenfor i et ark kalt Øvning . Vennligst gjør det selv.
Konklusjon
I denne artikkelen prøvde vi å dekke måtene å beregne P-verdi i lineær regresjon i Excel. Håper du finner det nyttig. Hvis du har forslag eller spørsmål, del dem gjerne i kommentarfeltet.
