teorie za p-hodnoty a nulová hypotéza se může zdát složité na první, ale pochopení pojmů vám pomůže orientovat svět statistiky. Bohužel, tyto termíny jsou často zneužívány v populární vědě, takže by bylo užitečné, aby každý pochopil základy.
výpočet hodnoty P modelu a prokázání / vyvrácení nulové hypotézy je s MS Excel překvapivě jednoduché. Existují dva způsoby, jak to udělat, a oba je pokryjeme. Pojďme se do toho pustit.,
nulová hypotéza a p-hodnota
nulová hypotéza je tvrzení, označované také jako výchozí pozice, která tvrdí, že vztah mezi pozorovanými jevy neexistuje. Může být také aplikován na asociace mezi dvěma pozorovanými skupinami. Během výzkumu testujete tuto hypotézu a snažíte se ji vyvrátit.
například řekněte, že chcete sledovat, zda má určitá výstřelková strava významné výsledky. Nulová hypotéza v tomto případě je, že neexistuje žádný významný rozdíl v testu subjektů hmotnost před a po dietě., Alternativní hypotéza je, že strava udělala rozdíl. To by se vědci pokusili dokázat.
hodnota p představuje šanci, že statistický souhrn by byl roven nebo větší než pozorovaná hodnota, pokud je nulová hypotéza pravdivá pro určitý statistický model. Ačkoli to je často vyjádřeno jako desetinné číslo, To je obecně lepší vyjádřit jako procento. Například hodnota p 0,1 by měla být reprezentována jako 10%.
nízká hodnota p znamená, že důkaz proti nulové hypotéze je silný. To dále znamená, že Vaše data jsou významná., Na druhou stranu, vysoká hodnota p znamená, že neexistuje žádný silný důkaz proti hypotéze. Aby dokázali, že dieta fad funguje, vědci by museli najít nízkou hodnotu p.
statisticky významný výsledek je ten, který je velmi nepravděpodobné, že se stane, pokud je nulová hypotéza pravdivá. Úroveň významnosti je označena řeckým písmenem alfa a musí být větší než hodnota p, aby výsledek byl statisticky významný.
mnoho vědců v širokém spektru oborů používá hodnotu p, aby získali lepší a hlubší vhled do dat, se kterými pracují., Některé z významných oblastí patří sociologie, trestní soudnictví, psychologie, finance, a ekonomika.
nalezení hodnoty p v Excelu
hodnotu P dat nastavenou v MS Excelu najdete pomocí funkce T-Test nebo pomocí nástroje pro analýzu dat. Nejprve se podíváme na funkci t-testu. Budeme zkoumat pět vysokoškoláků, kteří šli na 30denní dietu. Porovnáme jejich váhu před a po dietě.
poznámka: pro účely tohoto článku použijeme MS Excel 2010. Ačkoli to není poslední, kroky by se měly obecně vztahovat i na novější verze.,
funkce T-testu
pro výpočet hodnoty p pomocí funkce T-testu postupujte podle těchto kroků.
- vytvořit a naplnit tabulku. Naše tabulka vypadá takto:
- klikněte na libovolnou buňku mimo váš stůl.
- zadejte: = T. Test(.
- po otevřené závorce zadejte první argument. V tomto příkladu je to sloupec před dietou. Rozsah by měl být B2: B6. Funkce zatím vypadá takto: T. Test (B2:B6.,
- dále zadáme druhý argument. Sloupec po dietě a jeho výsledky jsou naším druhým argumentem a rozsah, který potřebujeme, je C2: C6. Přidejte jej do vzorce: T. Test (B2:B6,C2:C6.
- Napište čárku po druhý argument a jednostranný distribuce a dva-sledoval možnosti distribuce se automaticky objeví v drop-down menu. Vyberme první-jedno-tailed distribuci. Poklepejte na něj.
- zadejte jinou čárku.,
- Poklepejte na spárovanou možnost v další rozbalovací nabídce.
- Nyní, když máte všechny prvky, které potřebujete, zavřete držák. Vzorec pro tento příklad vypadá takto: =T. Test(B2:B6,C2:C6,1,1)
- Stiskněte klávesu Enter. Buňka okamžitě zobrazí hodnotu p. V našem případě je hodnota 0,133905569 nebo 13,3905569%.
je vyšší než 5%, tato hodnota p neposkytuje silné důkazy proti nulové hypotéze., V našem příkladu výzkum neprokázal, že dieta pomohla testovaným subjektům ztratit značné množství hmotnosti. To nutně neznamená, že nulová hypotéza je správná, pouze to, že ještě nebyla vyvrácena.
trasa analýzy dat
Nástroj pro analýzu dat umožňuje provádět mnoho skvělých věcí, včetně výpočtů hodnoty p. Abychom to zjednodušili, použijeme stejnou tabulku jako v předchozí metodě.
zde je návod, jak se to dělá.
- protože již máme hmotnostní rozdíly ve sloupci D, přeskočíme výpočet rozdílu., Pro budoucí tabulky použijte tento vzorec: = „buňka 1“ – „buňka 2“.
- dále klikněte na kartu Data v hlavní nabídce.
- vyberte nástroj pro analýzu dat.
- Přejděte dolů do seznamu a klikněte na T-Test: spárované Dva vzorky pro možnost prostředky.
- klikněte na OK.
- objeví se vyskakovací okno. Vypadá to takto:
- zadejte první rozsah/argument. V našem příkladu je to B2: B6.,
- zadejte druhý rozsah/argument. V tomto případě je to C2: C6.
- ponechte výchozí hodnotu v textovém poli Alpha (je to 0.05).
- klikněte na přepínač výstupního rozsahu a vyberte, kam chcete výsledek. Pokud je to buňka A8, zadejte: $ a $ 8.
- klikněte na OK.
- Excel vypočítá hodnotu p a několik dalších parametrů., Konečná tabulka může vypadat například takto:
Jak můžete vidět, jeden-ocas p-hodnota je stejná jako v prvním případě – 0.133905569. Vzhledem k tomu, že je vyšší než 0,05, platí pro tuto tabulku nulová hypotéza a důkazy proti ní jsou slabé.
co byste měli vědět o hodnotě p
zde je několik užitečných tipů týkajících se výpočtů hodnoty p v Excelu.
- pokud se hodnota p rovná 0,05 (5%), jsou data v tabulce významná. Pokud je menší než 0,05 (5%), data, která máte, jsou velmi významná.
- v případě, že hodnota p je větší než 0.,1 (10%), údaje v tabulce jsou nevýznamné. Pokud je v rozmezí 0.05-0.10, máte nepatrně významná data.
- hodnotu alfa můžete změnit, i když nejběžnější možnosti jsou 0,05 (5%) a 0,10 (10%).
- výběr dvouocasého testování může být lepší volbou v závislosti na vaší hypotéze. Ve výše uvedeném příkladu jednoocasé testování znamená, že zkoumáme, zda testovací subjekty ztratily váhu po dietě, a to je přesně to, co jsme potřebovali zjistit. Dvouocasý test by však také zkoumal, zda získali statisticky významné množství hmotnosti.,
- hodnota p nemůže identifikovat proměnné. Jinými slovy, pokud identifikuje korelaci, nemůže identifikovat příčiny, které za ní stojí.
Demystifikovaná hodnota p
každý statistik, který stojí za jeho sůl, musí znát vstupy a výstupy testování nulové hypotézy a co znamená hodnota p. Tyto znalosti se také hodí vědcům v mnoha dalších oblastech.