Jak obliczyć wartość p w arkuszach Google

Jak obliczyć wartość p w arkuszach Google

P-Wartość jest jedną z najważniejszych pojęć w statystykach. Pracując nad projektami badawczymi, jest to często używa się danych wyjściowych do znalezienia istotności statystycznej dwóch zestawów danych.

Ale jak obliczyć P-wartość w arkuszach kalkulacyjnych Google?

Ten artykuł pokaże ci wszystko, co musisz wiedzieć na ten temat. Pod koniec artykułu będziesz mógł obliczyć wartość p i łatwo sprawdzić wyniki.

Co to jest P-Wartość?

P-Wartość służy do ustalenia, czy niektóre hipotezy są prawidłowe, czy nie. Zasadniczo naukowcy wybiorą wartość lub zakres wartości, które wyrażają normalny, oczekiwany wynik, gdy dane nie są skorelowane. Po obliczeniu P-wartość ich zestawów danych, będą wiedzieć, jak blisko są te wyniki.

Stała, która reprezentuje oczekiwane wyniki, nazywa się poziomem istotności. Chociaż możesz wybrać ten numer na podstawie poprzednich badań, zwykle jest on ustawiony na 0.05.

Jeśli obliczone P-Wartość jest znacznie niższa niż poziom istotności, wówczas oczekiwane wyniki są istotne statystycznie. Im niższy P-Wartość, tym bardziej prawdopodobne jest, że twoje dane wyrażają pewną korelację.

Proste podsumowanie

Jeśli jesteś nowy w Google Sheets lub Formulas, rozbijemy to, więc łatwo to zrozumieć.

Funkcje to proste formuły, które informują Google Arkusze, jakie dane chcesz wyodrębnić z zestawu liczb.

Aby znaleźć wartość p (czy zestaw liczb jest statystycznie istotny), użyjemy funkcji testu t. Jeśli wynik jest niższy niż .05, dane są statystycznie znaczące. Jeśli jest wyższy niż .05, potrzebujemy więcej danych.

Aby uniknąć ryzyka zakończenia fałszywych wyników z powodu błędnych obliczeń, najlepiej jest używać narzędzi takich jak arkusze Google. Od P-Wartość jest tak znacząca, że ​​programiści uwzględnili funkcję, która obliczy ją bezpośrednio. Poniższa sekcja pokaże, jak to zrobić.

Oto jak wprowadzić dane do funkcji testu t i uzyskać wyniki:

  1. Kliknij pole, które chcesz wprowadzić formułę.
  2. Kliknij Wstawić na górze. Następnie wybierz Funkcjonować I Statystyczny. Następnie kliknij, aby wstawić T.Funkcja testowa.

Teraz, gdy wstawiłeś funkcję testu t, oto jak wprowadzić dane:

Wymień pierwszy zestaw kolumn i wierszy:

  • Wprowadź pierwszy zestaw jako numer kolumny + numer wiersza.
  • Uwzględnij przecinek po pierwszym zestawie.
  • Powinien wyglądać jak A2: A7 dla naszego przykładu.

Następnie wymień drugi zestaw kolumn i wierszy:

  • Wprowadź drugi zestaw jako numer kolumny + numer wiersza.
  • Uwzględnij przecinek po drugim zestawie.
  • Zgodnie z naszym przykładem byłoby to B2: B7

Powiedz Google o ogonach dystrybucyjnych:

  • Numer 1 oznacza, że ​​pracujesz z jednym ogonem dystrybucji.
  • Numer 2 oznacza, że ​​pracujesz z dwoma ogonami dystrybucyjnymi.
  • Uwzględnij przecinek po 1 lub 2.

Wejście 1, 2 lub 3 jako liczba końcowa:

  • 1 to parametry dla sparowanego testu.
  • 2 dotyczy równego testu dwóch próbek.
  • 3 dotyczy nierównego testu dwóch próbek.
  • Uwzględnij przecinek po 1, 2 lub 3.

Teraz, gdy rozumiesz, jak działa funkcja, zobaczmy, czy zestaw danych jest większy, czy mniej niż 0.5.

Obliczanie P-Wartość w arkuszach Google

Najlepszym sposobem na wyjaśnienie tego jest przykład, który możesz śledzić. Jeśli masz już istniejącą tabelę, po prostu zastosuj to, czego się uczysz z następującego samouczka.

Zaczniemy od zrobienia dwóch zestawów danych. Następnie porównamy utworzone zestawy danych, aby sprawdzić, czy mają one znaczenie statystyczne.

Powiedzmy, że musimy zbadać dane dla osobistego trenera. Osobisty trener dostarczył nam liczby klientów dotyczących ich pomppu.

Tabela jest bardzo podstawowa, ale będzie służyć celom tego artykułu.

Aby porównać te dwa zestawy danych, będziemy musieli użyć funkcji t-testu Test.

Składnia tej funkcji wygląda tak: ttest (array1, array2, ogony, typ), ale możesz również użyć składni t.Test (array1, array2, ogony, typ) - oba odnoszą się do tej samej funkcji.

Array1 to pierwszy zestaw danych. W naszym przypadku byłaby to cała kolumna pompów (oczywiście z wyjątkiem nazwy kolumny).

Array2 to drugi zestaw danych, co jest wszystkim pod kolumną podciągania.

Ogony reprezentują liczbę ogonów używanych do rozkładu. Masz tutaj tylko dwie opcje:

1 - Dystrybucja jednostronna

2 - Dwuznaczny dystrybucja

Typ reprezentuje wartość całkowitą, która może wynosić 1 (sparowany test t), 2 (dwupoziomowy test t o równej wariancji) lub 3 (nierówna wariancja dwóch próbek).

Postępujemy zgodnie z tymi krokami, aby przejąć przykładowy test P:

  1. Nazwij kolumnę naszego wyboru, TTEST i wyświetl wyniki tej funkcji w kolumnie obok niego.
  2. Kliknij pustą kolumnę, w której chcesz P-wartości do wyświetlenia i wprowadź potrzebny formułę.
  3. Wprowadź następującą formułę: = TTEST (A2: A7, B2: B7,1,3). Jak widać, A2: A7 oznacza punkt początkowy i końcowy naszej pierwszej kolumny. Możesz po prostu przytrzymać kursor w pierwszej pozycji (A2) i przeciągnąć go na dol.
  4. Dodaj przecinek do swojej formuły i zrób to samo dla drugiej kolumny.
    Zauważ, że wypełnione kolumny są teraz podświetlone.
  5. Wypełnij argumenty ogonów i typów (oddzielone przecinkami) i naciśnij Enter.
    Notatka: Więcej wyjaśnień znajduje się w poprzednim rozdziale.

Twój wynik powinien pojawić się w kolumnie, w której wpisałeś formułę.

Typowe komunikaty o błędach

Jeśli popełniłeś błąd, wpisując formułę TTEST, prawdopodobnie widziałeś jeden z tych komunikatów o błędach:

  1. #Nie dotyczy - wyświetlane, jeśli dwa zestawy danych mają różne długości.
  2. #Num - wyświetlany, jeśli wprowadzony argument ogonów nie jest równy 1 lub 2. Można go również wyświetlić, jeśli argument typu nie jest równy 1, 2 lub 3.
  3. #WARTOŚĆ! - wyświetlone, jeśli wprowadziłeś wartości niewidzialne dla ogonów lub argumentów typu.

Obliczanie danych nigdy nie było łatwiejsze w przypadku arkuszy kalkulacyjnych Google

Mamy nadzieję, że dodałeś kolejną funkcję arkuszów kalkulacyjnych Google do swojego arsenału. Poznanie możliwości i funkcji tego narzędzia online uczyni cię lepszym w analizie danych, nawet jeśli nie jesteś statystykiem.

Czy masz alternatywną metodę, której używasz do obliczania P-wartość? Zapraszam do opowiedzenia nam o tym w komentarzach poniżej.