a p-értékek és a nullhipotézis mögött álló elmélet először bonyolultnak tűnhet, de a fogalmak megértése segít navigálni a statisztikák világában. Sajnos ezeket a kifejezéseket gyakran használják vissza a népszerű tudományban, ezért mindenki számára hasznos lenne megérteni az alapokat.

a modell p-értékének kiszámítása és a nullhipotézis bizonyítása/megcáfolása meglepően egyszerű az MS Excel segítségével. Két módja van, és mindkettőt lefedjük. Ássunk bele.

nullhipotézis és p-érték

a nullhipotézis olyan állítás, amelyet alapértelmezett pozíciónak is neveznek, amely azt állítja, hogy a megfigyelt jelenségek közötti kapcsolat nem létezik. Alkalmazható két megfigyelt csoport közötti asszociációkra is. A kutatás során teszteli ezt a hipotézist, és megpróbálja megcáfolni.

tegyük fel például, hogy meg szeretné figyelni, hogy egy adott hóbort étrendnek jelentős eredményei vannak-e. A nullhipotézis ebben az esetben az, hogy nincs szignifikáns különbség a tesztalanyok súlyában a diéta előtt és után. Az alternatív hipotézis az, hogy az étrend valóban különbséget tett. Ez az, amit a kutatók megpróbálnak bizonyítani.

a p-érték azt az esélyt jelenti, hogy a statisztikai összefoglaló egyenlő vagy nagyobb lenne, mint a megfigyelt érték, ha a nullhipotézis igaz egy bizonyos statisztikai modellre. Bár gyakran tizedes számként fejezik ki, általában jobb, ha százalékban fejezik ki. Például a 0,1-es p-értéket 10% – nak kell tekinteni.

az alacsony p-érték azt jelenti, hogy a nullhipotézis elleni bizonyíték erős. Ez azt is jelenti, hogy az Ön adatai jelentősek. Másrészt a magas p-érték azt jelenti, hogy nincs erős bizonyíték a hipotézis ellen. Annak bizonyítására, hogy a fad diéta működik, a kutatóknak alacsony p-értéket kell találniuk.

statisztikailag szignifikáns eredmény az, amely nagyon valószínűtlen, ha a nullhipotézis igaz. A szignifikancia szintet a görög alfa betűvel jelöljük, és nagyobbnak kell lennie, mint a p-érték, hogy az eredmény statisztikailag szignifikáns legyen.

sok kutató a legkülönbözőbb területeken használja a p-értéket, hogy jobb és mélyebb betekintést nyerjen az adatokba, amelyekkel dolgozik. A kiemelkedő területek közé tartozik a szociológia, a büntető igazságszolgáltatás, a pszichológia, a pénzügyek és a közgazdaságtan.

a p-érték megtalálása az Excel 2010-ben

az MS Excel-ben található adathalmaz p-értékét a T-teszt függvény vagy az adatelemző eszköz segítségével találhatja meg. Először megvizsgáljuk a T-teszt funkciót. Megvizsgálunk öt főiskolai hallgatót, akik 30 napos diétát folytattak. Összehasonlítjuk a súlyukat a diéta előtt és után.

megjegyzés: ennek a cikknek az alkalmazásában az MS Excel 2010 és 2016-ra osztjuk. Bár a lépéseknek általában minden verzióra vonatkozniuk kell, a menük elrendezése eltér.

T-teszt funkció

kövesse ezeket a lépéseket a p-érték kiszámításához a T-teszt funkcióval.

1. hozza létre és töltse fel a táblázatot. Az asztalunk így néz ki:
   
2. kattintson bármelyik cellára az asztalon kívül.
   
3. írja be: =T. teszt(.
   
4. a nyitott zárójel után írja be az első argumentumot. Ebben a példában ez a diéta előtti oszlop. A tartománynak B2:B6-nak kell lennie. Eddig a függvény így néz ki:T. teszt(B2: B6.
   
5. ezután beírjuk a második érvet. A diéta utáni oszlop és eredményei a második érvünk, és a szükséges tartomány C2: C6. Adjuk hozzá a képlethez: T. teszt (B2:B6,C2: C6.
   
6. írjon be egy vesszőt a második argumentum után, és az egyfarkú Eloszlás és a Kétfarkú elosztás beállításai automatikusan megjelennek a legördülő menüben. Válasszuk ki az első – egyfarkú eloszlást. Kattintson duplán rá.
   
7. írjon be egy másik vesszőt.
   
8. kattintson duplán a párosított opcióra a következő legördülő menüben.
   
9. most, hogy megvan az összes szükséges elem, zárja be a tartót. A példa képlete így néz ki: =T. teszt(B2:B6,C2: C6,1,1)
   
10. nyomja meg az Enter billentyűt. A cella azonnal megjeleníti a p-értéket. Esetünkben az érték 0,133905569 vagy 13,3905569%.
    

mivel 5%-nál magasabb, ez a p-érték nem nyújt erős bizonyítékot a nullhipotézis ellen. Példánkban a kutatás nem bizonyította, hogy a fogyókúra segített a tesztalanyoknak jelentős mennyiségű súlyt veszíteni. Ez nem feltétlenül jelenti azt, hogy a nullhipotézis helyes, csak azt, hogy még nem cáfolták meg.

adatelemzési útvonal

az adatelemző eszköz segítségével sok jó dolgot végezhet, beleértve a p-érték számításokat is. A dolgok egyszerűbbé tétele érdekében ugyanazt a táblázatot fogjuk használni, mint az előző módszerben.

itt van, hogyan kell csinálni.

1. mivel a D oszlopban már vannak súlykülönbségek, kihagyjuk a különbség kiszámítását. A jövőbeli táblázatokhoz használja ezt a képletet: =”1.cella”-“2. cella”.
2. Ezután kattintson az adatok fülre a főmenüben.
   
3. válassza ki az adatelemző eszközt.
   
4. görgessen lefelé a listán, majd kattintson a t-teszt: párosított két minta az eszközök opcióra.
   
5. kattintson az OK gombra.
   
6. megjelenik egy felugró ablak. Ez így néz ki:
   
7. adja meg az első tartományt/argumentumot. Példánkban ez B2: B6.
   
8. adja meg a második tartományt/argumentumot. Ebben az esetben C2:C6.
   
9. hagyja az alapértelmezett értéket az Alfa szövegmezőben (ez 0,05).
   
10. kattintson a kimeneti tartomány választógombra, és válassza ki az eredményt. Ha ez az A8 cella, írja be: $a$8.
    
11. kattintson az OK gombra.
    
12. az Excel kiszámítja a p-értéket és számos más paramétert. A döntő asztal így nézhet ki:
    

mint látható, az egyfarkú p-érték ugyanaz, mint az első esetben-0,133905569. Mivel 0 felett van.05, a nullhipotézis erre a táblázatra vonatkozik, és az ellene szóló bizonyítékok gyengék.

a p-érték megtalálása az Excel 2016-ban

a fenti lépésekhez hasonlóan fedezzük le a P-érték kiszámítását az Excel 2016-ban.

1. ugyanazt a példát fogjuk használni, mint fent, ezért hozza létre a táblázatot, ha követni szeretné.
2. most, az A8 cellában írja be a =T. tesztet(B2: B6, C2:C6
3. ezután az A8 cellában írjon be vesszőt a C6 után, majd válassza az Egyfarkú eloszlást.
4. ezután írjon be egy másik vesszőt, és válassza a párosított lehetőséget.
5. az egyenletnek most =T. tesztnek kell lennie(B2:B6, C2:C6,1,1).
6. végül nyomja meg az Enter billentyűt az eredmény megjelenítéséhez.

az eredmények néhány tizedesjegyig változhatnak a beállításoktól és a rendelkezésre álló képernyőterülettől függően.

tudnivalók A p-értékről

íme néhány hasznos tipp az Excel p-érték számításaival kapcsolatban.

1. ha a p-érték 0,05 (5%), akkor a táblázatban szereplő adatok jelentősek. Ha ez kevesebb, mint 0.05 (5%), a rendelkezésére álló adatok rendkívül jelentősek.
2. abban az esetben, ha a p-érték nagyobb, mint 0,1 (10%), a táblázatban szereplő adatok jelentéktelenek. Ha ez a 0,05-0,10 tartományban van, akkor marginálisan jelentős adatokkal rendelkezik.
3. megváltoztathatja az alfa értéket, bár a leggyakoribb lehetőségek a 0,05 (5%) és a 0,10 (10%).
4. a Kétfarkú tesztelés kiválasztása jobb választás lehet, hipotézisétől függően. A fenti példában az egyfarkú tesztelés azt jelenti, hogy megvizsgáljuk, hogy a tesztalanyok fogytak-e fogyókúra után, és pontosan erre volt szükségünk. De egy Kétfarkú teszt azt is megvizsgálná, hogy statisztikailag szignifikáns mennyiségű súlyt szereztek-e.
5. a p-érték nem tudja azonosítani a változókat. Más szavakkal, ha korrelációt azonosít, akkor nem tudja azonosítani a mögöttes okokat.

a P-érték demisztifikált

minden statisztikusnak tudnia kell a nullhipotézis tesztelésének csínját-bínját, és hogy mit jelent a p-érték. Ez a tudás sok más terület kutatóinak is hasznos lesz.