مواد جي جدول
جيڪڏهن توهان حساب ڪرڻ جا طريقا ڳولي رهيا آهيو P-value or probability value in linear regression in Excel، ته پوءِ توهان صحيح جاءِ تي آهيو. P-value استعمال ڪيو ويندو آهي فرضي ٽيسٽ جي نتيجن جي امڪان کي طئي ڪرڻ لاءِ. اسان نتيجن جو تجزيو ڪري سگھون ٿا 2 فرضن جي بنياد تي؛ نال مفروضو ۽ متبادل مفروضو . P-value کي استعمال ڪندي اسان اهو اندازو لڳائي سگهون ٿا ته نتيجو Null hypothesis يا Alternative hypothesis جي حمايت ڪري ٿو.
تنهنڪري اچو ته شروع ڪريون اصلي مضمون سان.
ڊائون لوڊ ورڪ بڪ
P value.xlsx
ايڪسل ۾ لڪير ريگريشن ۾ P ويليو کي ڳڻڻ جا 3 طريقا
هتي، اسان وٽ ڪجھ اڳڪٿي ڪيل سيلز ويلز آهن ۽ ھڪڙي ڪمپني جي ڪجھ شين جي حقيقي سيلز قدر. اسان انهن سيلز جي قدرن جو مقابلو ڪنداسين ۽ امڪاني قدر جو تعين ڪنداسين ۽ پوءِ اهو طئي ڪنداسين ته ڇا P null hypothesis يا متبادل مفروضي کي سپورٽ ڪري ٿو. null hypothesis reconn that there is no difference between two type of sales values and the option of hypothesis will be defferences between these two sets of values.
اسان استعمال ڪيو آهي Microsoft Office 365 ورجن هتي، توهان پنهنجي سهولت مطابق ڪو به ٻيو نسخو استعمال ڪري سگهو ٿا.
طريقو-1: P Value ڳڻڻ لاءِ 't-Test Analysis Tool' استعمال ڪندي
هتي، P-value جو تعين ڪرڻ لاءِ اسان تجزياتي ٽول پيڪ استعمال ڪنداسين جنهن ۾ ٽي-ٽيسٽ تجزيي وارو اوزار هوندو سيلز ڊيٽا جي انهن ٻن سيٽن لاءِ.
13>
قدم :
جيڪڏهن توهان ڊيٽا تجزياتي اوزار کي چالو نه ڪيو آهي پوءِ سڀ کان پهريان هن ٽول پيڪ کي فعال ڪريو.
➤ فائل ٽئب تي ڪلڪ ڪريو.
14>
➤ چونڊيو آپشنز .
15>
ان کان پوءِ، Excel آپشنز ڊائيلاگ باڪس ظاهر ٿيندو.
➤ منتخب ڪريو Add-ins آپشن کاٻي پاسي واري پينل تي.
➤ چونڊيو Excel Add-ins آپشن ۾ Manage box ۽ پوءِ پريس ڪريو وڃو .
بعد ۾، Add-ins ڊائيلاگ باڪس پاپ اپ ٿيندو.
➤ چيڪ ڪريو Analysis ToolPak اختيار ۽ دٻايو OK .
➤ ھاڻي، وڃو Data Tab >> Analysis Group >> Data Analysis Option.
پوءِ، Data Analysis مددگار ظاهر ٿيندو .
➤ آپشن چونڊيو t-Test: Paired Two Sample for Means مختلف اختيارن مان Analysis Tools .
ان کان پوءِ، t-Test: Paired Two Sample for Means ڊائيلاگ باڪس کلي ويندو.
➤ جيئن انپٽ اسان کي ٻه متغير حدون مهيا ڪرڻ گهرجن؛ $C$4:$C$11 لاءِ متغير 1 رينج ۽ $D$4:$D$11 جي لاءِ متغير 2 رينج ، جيئن <2 0.05 (خودڪار طور تي ٺاهيل) کان 0.01 ڇاڪاڻ ته هن مستقل لاءِ مقرر ڪيل قيمت عام طور تي آهي 0.05 يا 0.01 .
➤آخر ۾، دٻايو OK .
20>
ان کان پوءِ، توھان حاصل ڪندا P-value ٻن ڪيسن لاءِ؛ ھڪڙي دم جي قيمت آھي 0.00059568 ۽ ٻن دم جي قيمت آھي 0.0011913 . اسان ڏسي سگهون ٿا ون-ٽيل P-value ٻئي دم جو اڌ ڀيرا P-value . ڇو ته ٻه-دم P-value نشانن جي واڌ ۽ گھٽتائي ٻنهي تي غور ڪندو آهي جڏهن ته هڪ دم P-value انهن صورتن مان صرف هڪ سمجهي ٿو.
ان کان علاوه، اسان ڏسي سگهون ٿا ته الفا قدر جي 0.05 لاءِ اسان حاصل ڪري رهيا آهيون P قدر 0.05 کان گهٽ آهي، جنهن جو مطلب آهي ته اهو null مفروضي کي نظرانداز ڪري ٿو ۽ تنهن ڪري ڊيٽا انتهائي اهم آهي.
21>
وڌيڪ پڙهو: ايڪسل ۾ لائينري ريگريشن نتيجن کي ڪيئن تشريح ڪجي (آسان قدمن سان)
طريقو-2: T.TEST فنڪشن کي استعمال ڪرڻ لاءِ P Value ڳڻڻ لاءِ ايڪسل ۾ لڪير ريگريشن
هن حصي ۾، اسان استعمال ڪنداسين T.TEST فنڪشن طئي ڪرڻ لاءِ P قدر دم لاءِ 1 ۽ 2 .
قدم :
اسان شروع ڪنداسين P-value دم لاءِ 1 يا هڪ طرف.
➤ سيل ۾ هيٺ ڏنل فارمولا ٽائپ ڪريو F5 .
=T.TEST(C4:C11,D4 :D11,1,1)هتي، C4:C11 جي حد آهي پيش ڪيل وڪرو ، D4:D11 جي حد آهي حقيقي سيلز ، 1 دم جي قيمت آهي ۽ آخري 1 آهي لاءِ جوڙ قسم.
دٻائڻ کان پوءِ ENTER ، اسان حاصل ڪري رهيا آهيون P-value 0.00059568 دم لاءِ 1 .
➤ هيٺ ڏنل فارمولا لاڳو ڪريو سيل ۾ F6 طئي ڪرڻ لاءِ P-value دم لاءِ 2 يا ٻنهي طرفن ۾.
7> =T.TEST(C4:C11,D4:D11,2,1) هتي، C4: C11 جي حد آهي پيش ڪيل وڪرو ، D4:D11 جي حد آهي حقيقي وڪرو , 2 دم جي قيمت آهي ۽ آخري 1 جي لاءِ آهي پئر ٿيل قسم.
وڌيڪ پڙهو: Excel Data Sets تي هڪ کان وڌيڪ لڪير رجعت (2 طريقا)
طريقو-3: CORREL، T.DIST.2T فنڪشن استعمال ڪرڻ لڪير ريگريشن
۾ P ويليو ڳڻڻ لاءِ اسان هتي CORREL ، T.DIST.2T استعمال ڪندي باهمي تعلق لاءِ P-value تعين ڪنداسين. فنڪشن.
ان کي ڪرڻ لاءِ اسان ڪجهه ڪالم ٺاهيا هيڊرز سان مجموعي شيون ، ڪوريل. فيڪٽر ، t قدر ، ۽ P قدر ۽ اسان مجموعي شين جي قيمت پڻ داخل ڪئي جيڪا آهي 8 .
Steps :
➤ سڀ کان پهريان، اسان هيٺ ڏنل فارمولا داخل ڪندي Correl.Factor جو تعين ڪريون ٿا سيل ۾ C14 .
=CORREL(C4:C11,D4:D11) هتي، C4:C11 جي حد آهي پيش ڪيل سيلز ، ۽ D4:D11 جي حد آهي اصل وڪرو .
➤ طئي ڪرڻ لاءِ t قدر سيل ۾ هيٺ ڏنل فارمولا ٽائپ ڪريو D14 .
=(C14*SQRT(B14-2))/SQRT(1-C14*C14) هتي، C14 هتي تعلقي عنصر آهي، ۽ B14 آهي. مصنوعات جو ڪل تعداد.
- SQRT(B14-2) بنجي ٿو
SQRT(8-2) → SQRT(6 ) 6 جو چورس روٽ ڏئي ٿو.
آئوٽ پُٽ → 2.4494897
- C14*SQRT(B14-2) بنجي ٿو
0.452421561*2.4494897
آئوٽ پُٽ → 1.10820197
- 1-C14*C14 بنجي ٿو
1-0.452421561*0.452421561
آئوٽ پٽ → 0.79531473
- SQRT(1-C14*C14) بنجي ٿو
SQRT(0.79531473) → 0.79531473<2 جو چورس روٽ موٽائي ٿو>.
آئوٽ پُٽ → 0.891804199
- (C14*SQRT(B14-2))/SQRT(1-C14*C14) ٿي وڃي ٿو
(1.10820197)/0.891804199
آئوٽ پُٽ → 1.242651665
➤ آخر ۾، ھيٺ ڏنل فنڪشن کي استعمال ڪندي اسين تعين ڪنداسين P-value باہمي تعلق لاءِ.
=T.DIST.2T(D14,B14-2) هتي، D14 آهي ٽي قدر ، B14-2 يا 8-2 يا 6 آهي آزادي جو درجو ۽ T.DIST.2T ٻئي دم واري ورڇ سان لاڳاپي لاءِ P-value ڏيندو.
وڌيڪ پڙهو: اڪسل ۾ هڪ کان وڌيڪ ريگريشن تجزيو ڪيئن ڪجي (آسان قدمن سان)
ياد رکڻ جون شيون
⦿ عام طور تي، اسان ٻه عام استعمال ڪندا آهيون الفا قدر؛ 0.05 ۽ 0.01 .
⦿ هتي ٻه مفروضا آهن، null hypothesis، ۽ متبادل hypothesis،null مفروضو ڊيٽا جي ٻن سيٽن جي وچ ۾ ڪو به فرق نٿو سمجهي ۽ ٻيو ڊيٽا جي ٻن سيٽن جي وچ ۾ فرق کي نظر ۾ رکي ٿو.
⦿ جڏهن P-value کان گهٽ آهي 0.05 اهو null hypothesis کي رد ڪري ٿو ۽ قدرن لاءِ 0.05 اها null hypothesis جي حمايت ڪري ٿي. P-value جو جائزو وٺڻ سان اسان هيٺين نتيجن سان اچي سگھون ٿا.
P<0.05 → انتهائي اهم ڊيٽاP =0.05 → اهم ڊيٽا
P=0.05-0.1 → گهڻو اهم ڊيٽا
P>0.1 → غير اهم ڊيٽا
مشق سيڪشن
پنهنجي طرفان مشق ڪرڻ لاءِ اسان هڪ مشق سيڪشن ڏنو آهي جيئن هيٺ ڏنل شيٽ ۾ پریکٹس . مهرباني ڪري اهو پنهنجو پاڻ ڪريو.
نتيجو
هن آرٽيڪل ۾، اسان ڳڻپ ڪرڻ جي طريقن کي ڍڪڻ جي ڪوشش ڪئي P-value in. ايڪسل ۾ لڪير رجعت. اميد آهي ته توهان کي مفيد ثابت ٿيندو. جيڪڏھن توھان وٽ ڪي تجويزون يا سوال آھن، انھن کي تبصرو سيڪشن ۾ حصيداري ڪرڻ لاء آزاد محسوس ڪريو.
