피-값과 귀무 가설 뒤에 이론은 처음에는 복잡해 보일 수 있지만 개념을 이해하면 통계의 세계를 탐색하는 데 도움이됩니다. 불행히도,이 용어는 종종 대중 과학에서 오용되므로 모든 사람이 기초를 이해하는 것이 유용 할 것입니다.
모델의 피-값을 계산하고 귀무 가설을 증명/반증하는 것은 놀라 울 정도로 간단합니다. 이 그것을 할 수있는 두 가지 방법이 있으며,우리는 그들 모두를 다룰 것이다. 파고 들어 보자.
귀무 가설과 피-값
귀무 가설은 관찰 된 현상 사이의 관계가 존재하지 않는다고 주장하는 기본 위치라고도하는 진술이다. 또한 관찰 된 두 그룹 간의 연관성에도 적용 할 수 있습니다. 연구 중에,이 가설을 테스트하고 그것을 반증하려고합니다.
예를 들어,특정 유행 다이어트가 중요한 결과를 가져 오는지 관찰하고 싶다고 가정 해보십시오. 귀무 가설은,이 경우에,식이요법을 하기 전후에 시험 대상의 무게에 있는 뜻깊은 다름이 없다 입니다. 대체 가설은 규정식이 효과를 냈다 이다. 이것이 연구자들이 증명하고자 하는 것이다.
피-값은 귀무 가설이 특정 통계 모델에 대해 참일 때 통계 요약이 관측값과 같거나 클 가능성을 나타냅니다. 종종 10 진수로 표현되지만 일반적으로 백분율로 표현하는 것이 좋습니다. 예를 들어,피-값 0.1 은 10%로 표시되어야합니다.
낮은 피-값은 귀무 가설에 대한 증거가 강하다는 것을 의미합니다. 이것은 또한 귀하의 데이터가 중요하다는 것을 의미합니다. 반면에,높은 피-값은 가설에 대한 강력한 증거가 없다는 것을 의미합니다. 유행 규정식이 일한다는 것을 증명하기 위하여는,연구원은 낮은 피 가치를 찾아낼 필요가 있을 것입니다.
통계적으로 유의미한 결과는 귀무 가설이 참일 경우 발생할 가능성이 매우 낮은 결과입니다. 유의 수준은 그리스 문자 알파로 표시되며 결과가 통계적으로 유의하기 위해서는 피-값보다 커야합니다.
다양한 분야의 많은 연구자들이 작업 중인 데이터에 대해 더 깊고 더 나은 통찰력을 얻기 위해 피-값을 사용합니다. 저명한 분야 중 일부는 사회학,형사 사법,심리학,금융 및 경제를 포함합니다.
2010
에서 데이터 집합의 피-값을 찾을 수 있습니다. 먼저 테스트 기능을 살펴보겠습니다. 우리는 30 일 다이어트에 갔다 다섯 대학생을 검사합니다. 우리는 다이어트 전과 후에 체중을 비교할 것입니다.
참고:이 문서의 목적을 위해,우리는 마이크로 소프트 엑셀 2010 과 2016 로 분할합니다. 이 단계는 일반적으로 모든 버전에 적용되어야하지만 메뉴 및 기타 항목의 레이아웃은 다릅니다.
티-테스트 함수
티-테스트 함수로 피-값을 계산하려면 다음과 같이 하십시오.
- 테이블을 만들고 채 웁니다. 우리 테이블은 다음과 같습니다:
- 테이블 외부의 셀을 클릭합니다.
- 입력:=티.테스트(.
- 열린 대괄호 뒤에 첫 번째 인수를 입력합니다. 이 예제에서는 다이어트 전 열입니다. 범위는 비 2:비 6 이어야합니다. 지금까지 함수는 다음과 같습니다.
- 다음으로,우리는 두 번째 인수를 입력합니다. 다이어트 후 칼럼과 그 결과는 두 번째 주장이며 필요한 범위는 씨 2:씨 6 입니다. 공식에 추가 할 수 있습니다:티.테스트(비 2:비 6,씨 2:씨 6.
- 두 번째 인수 뒤에 쉼표를 입력하면 한 꼬리 분포 및 두 꼬리 분포 옵션이 드롭 다운 메뉴에 자동으로 나타납니다. 첫 번째 꼬리 분포를 선택합시다. 그것을 두 번 클릭하십시오.
- 다른 쉼표를 입력하십시오.
- 다음 드롭 다운 메뉴에서 페어링 된 옵션을 두 번 클릭하십시오.
- 이제 필요한 모든 요소가 있으므로 브래킷을 닫습니다. 이 예제의 공식은 다음과 같습니다.=,1,1)
- 를 눌러 입력합니다. 셀은 피-값을 즉시 표시합니다. 이 경우 값은 0.133905569 또는 13.3905569%입니다.
이 값은 귀무 가설에 대한 강력한 증거를 제공하지 않습니다. 우리의 예에서,이 연구는 다이어트가 시험 대상자가 상당한 양의 체중을 줄이는 데 도움이되었다는 것을 증명하지 못했습니다. 이것은 반드시 귀무 가설이 정확하다는 것을 의미하지는 않으며 아직 반증되지 않았다는 것을 의미합니다.
데이터 분석 경로
데이터 분석 도구를 사용하면 다음과 같은 많은 멋진 작업을 수행 할 수 있습니다. 간단하게하기 위해,우리는 이전 방법에서와 같은 테이블을 사용합니다.
여기 그것이 하는 방법 있는다.
- 이미 디 열에 가중치 차이가 있으므로 차이 계산을 건너 뜁니다. 향후 테이블의 경우 다음 공식을 사용하십시오.=”셀 1″-“셀 2”.
- 다음으로,메인 메뉴에서 데이터 탭을 클릭합니다.
- 데이터 분석 도구를 선택합니다.
- 목록을 아래로 스크롤하여 티-테스트:평균에 대한 두 샘플 쌍 옵션을 클릭합니다.
- 확인을 클릭합니다.
- 팝업 창이 나타납니다. 그것은 다음과 같이 보인다:
- 첫 번째 범위/인수를 입력합니다. 이 예에서는 비 2:비 6 입니다.
- 두 번째 범위/인수를 입력합니다. 이 경우 다음과 같습니다.
- 알파 텍스트 상자에 기본값을 그대로 둡니다(0.05).
- 출력 범위 라디오 버튼을 클릭하고 결과를 원하는 위치를 선택합니다. 이 셀의 경우,입력:$에이$8.
- 확인을 클릭합니다.
- 엑셀 피-값 및 기타 여러 매개 변수를 계산합니다. 최종 테이블은 다음과 같이 보일 수 있습니다:
당신이 볼 수 있듯이,하나의 꼬리 피-값은 첫 번째 경우와 동일-0.133905569. 그것은 0 이상이기 때문에.05,귀무 가설 이 표에 적용되며 이에 대한 증거는 약합니다.
엑셀 2016 에서 피-값 찾기
위의 단계와 마찬가지로,의는 엑셀 2016 에서 피-값 계산을 커버 할 수 있습니다.
- 위와 같은 예제를 사용할 것이므로 따라하고 싶다면 테이블을 만듭니다. 이 예제에서는 다음과 같은 셀에 대해 설명합니다.2
- 그런 다음 셀에 대답 8,다음에 쉼표를 입력 씨 6 선택한 다음 한 꼬리 분포.
- 그런 다음 다른 쉼표를 입력하고 쌍을 선택합니다.이제 방정식은 다음과 같아야합니다.
- 마지막으로,결과를 보여 입력을 누릅니다.
결과는 설정 및 사용 가능한 화면 공간에 따라 소수점 이하 자릿수에 따라 다를 수 있습니다.
에 대해 알아야 할 사항 피-값
다음은 엑셀에서 피-값 계산에 관한 몇 가지 유용한 팁입니다.
- 피-값이 0.05(5%)이면 테이블의 데이터가 중요합니다. 0 보다 작으면05(5%),당신이 가지고있는 데이터는 매우 중요하다.
- 피-값이 0.1(10%)을 초과하는 경우 테이블의 데이터는 중요하지 않습니다. 그것이 0.05-0.10 범위에 있다면,당신은 소폭 중요한 데이터를 가지고 있습니다.
- 가장 일반적인 옵션은 0.05(5%)와 0.10(10%)이지만 알파 값을 변경할 수 있습니다.
- 가설에 따라 양측 테스트를 선택하는 것이 더 나은 선택이 될 수 있습니다. 위의 예에서,한 꼬리 테스트는 우리가 테스트 피험자가 다이어트 후 체중 감량 여부를 탐구 의미,그것은 우리가 찾을 필요가 정확히 무엇인가. 그러나 두 꼬리 테스트는 또한 그들이 통계적으로 상당한 양의 체중을 얻었는지 여부를 조사 할 것입니다.변수를 식별 할 수 없습니다. 즉,상관 관계를 식별하면 그 뒤에있는 원인을 식별 할 수 없습니다.
피-값 신비성
자신의 소금을 가치 있는 모든 통계학자는 귀무 가설 검정의 내용과 피-값이 무엇을 의미하는지 알아야 한다. 이 지식은 다른 많은 분야의 연구자들에게도 유용 할 것입니다.