The p- vērtība ir viens no svarīgākajiem statistikas jēdzieniem. Strādājot pie pētniecības projektiem, tie ir izvaddati, ko zinātnieki bieži izmanto, lai atrastu divu datu kopu statistisko nozīmīgumu.
Bet kā jūs aprēķināt p- vērtību Google izklājlapās?
Šis raksts parādīs visu, kas jums jāzina par tēmu. Līdz raksta beigām varēsit aprēķināt p-vērtību un viegli pārbaudīt rezultātus.
nesaskaņas, kā atspējot @everyone
Kas ir P vērtība?
The p- vērtība tiek izmantota, lai noteiktu, vai noteiktas hipotēzes ir pareizas vai nē. Būtībā zinātnieki izvēlēsies vērtību vai vērtību diapazonu, kas izsaka normālu, paredzamo rezultātu, ja dati nav korelēti. Pēc aprēķina p- savu datu kopu vērtību, viņi zinās, cik tuvu ir šiem rezultātiem.
Konstante, kas atspoguļo sagaidāmos rezultātus, tiek saukta par nozīmīguma līmeni. Lai gan jūs varat izvēlēties šo skaitli, pamatojoties uz iepriekšējiem pētījumiem, tas parasti tiek iestatīts uz 0,05.
Ja aprēķināts p- vērtība ir krietni zem nozīmīguma līmeņa, tad sagaidāmie rezultāti ir statistiski nozīmīgi. Jo zemāks lpp -vērtība, jo lielāka iespējamība, ka jūsu dati pauž kāda veida korelāciju.
Vienkāršs kopsavilkums
Ja esat iesācējs Google izklājlapu vai formulu lietošanā, mēs to sadalīsim, lai tas būtu viegli saprotams.
Funkcijas ir vienkāršas formulas, kas pakalpojumam Google izklājlapas norāda, kādus datus vēlaties iegūt no skaitļu kopas.
Lai atrastu P vērtību (vai skaitļu kopa ir statistiski nozīmīga), mēs izmantosim funkciju T tests. Ja rezultāts ir mazāks par 0,05, dati ir statistiski nozīmīgi. Ja tas ir lielāks par 0,05, mums ir nepieciešams vairāk datu.
Lai izvairītos no riska iegūt nepatiesus rezultātus kļūdainu aprēķinu dēļ, vislabāk ir izmantot tādus rīkus kā Google izklājlapas. Kopš p- vērtība ir tik nozīmīga, izstrādātāji ir iekļāvuši funkciju, kas to aprēķinās tieši. Nākamajā sadaļā tiks parādīts, kā to izdarīt.
Lūk, kā ievadīt datus T-testa funkcijā un iegūt rezultātus:
- Noklikšķiniet uz lodziņa, kurā vēlaties ievadīt formulu.
- Klikšķis Ievietot virsotnē. Pēc tam atlasiet Funkcija un Statistikas . Pēc tam noklikšķiniet, lai ievietotu T.Test funkcija .
Tagad, kad esat ievietojis funkciju T-Test, tālāk ir norādīts, kā ievadīt datus.
Norādiet pirmo kolonnu un rindu kopu:
- Ievadiet pirmo kopu kā kolonnas numurs + rindas numurs.
- Iekļaujiet komatu pēc pirmās kopas.
- Mūsu piemērā tam vajadzētu izskatīties kā A2:A7.
Pēc tam norādiet otro kolonnu un rindu kopu :
- Ievadiet otro kopu kā kolonnas numurs + rindas numurs.
- Iekļaujiet komatu pēc otrās kopas.
- Mūsu piemērā tas būtu B2:B7
Pastāstiet Google par Distribution Tails :
- Skaitlis 1 nozīmē, ka strādājat ar One Distribution asti.
- Skaitlis 2 nozīmē, ka strādājat ar divām sadales grupām.
- Iekļaujiet komatu aiz 1 vai 2.
Ievadiet 1, 2 vai 3 kā pēdējo skaitli :
- 1 ir pāra testa parametri.
- 2 ir vienādam divu paraugu testam.
- 3 ir paredzēts nevienlīdzīgam divu paraugu testam.
- Iekļaujiet komatu aiz 1, 2 vai 3.
Tagad, kad esat sapratis, kā funkcija darbojas, apskatīsim, vai jūsu datu kopa ir lielāka vai mazāka par 0,5.
Aprēķinot p- Vērtība Google izklājlapās
Labākais veids, kā to izskaidrot, ir piemērs, kuram varat sekot. Ja jums jau ir esoša tabula, vienkārši pielietojiet to, ko esat iemācījies no šīs apmācības.
Mēs sāksim, izveidojot divas datu kopas. Pēc tam salīdzināsim izveidotās datu kopas, lai noskaidrotu, vai tām ir statistiskā nozīme.
Pieņemsim, ka mums ir jāpārbauda personīgā trenera dati. Personīgais treneris mums sniedza savu klientu numurus par viņu atspiešanās un pievilkšanās progresu, un mēs tos esam ievadījuši Google izklājlapā.
Tabula ir ļoti vienkārša, taču tā kalpos šī raksta mērķiem.
Lai salīdzinātu šīs divas datu kopas, mums būs jāizmanto Google izklājlapas T-TEST funkcija.
Šīs funkcijas sintakse izskatās šādi: TTEST(masīvs1,masīvs2,astes,tips), taču varat izmantot arī sintaksi T.TEST(masīvs1,masīvs2,astes,tips) — abas attiecas uz vienu un to pašu funkciju.
Masīvs1 ir pirmā datu kopa . Mūsu gadījumā tā būtu visa Pushups kolonna (protams, izņemot kolonnas nosaukumu).
Masīvs2 ir otrā datu kopa , kas ir viss zem slejas Pievilkšanās.
Astes apzīmē astes skaitu, kas tiek izmantotas izplatīšanai. Šeit jums ir tikai divas iespējas:
1 – vienpusējs sadalījums
2 – divpusējs sadalījums
Tips ir vesela skaitļa vērtība, kas var būt 1 (pārī T-TEST), 2 (divu izlašu vienādas dispersijas T-tests) vai 3 (divu paraugu nevienādas dispersijas T-tests).
Mēs veiksim šīs darbības, lai strādātu ar p-testa piemēru:
- Nosauciet mūsu izvēlēto kolonnu — TTEST un parādiet šīs funkcijas rezultātus tai blakus esošajā kolonnā.
- Noklikšķiniet uz tukšās kolonnas, kurā vēlaties p- vērtības un ievadiet vajadzīgo formulu.
- Ievadiet šādu formulu: =PĀRBAUDE(A2:A7,B2:B7,1,3). Kā redzat, A2:A7 apzīmē mūsu pirmās kolonnas sākuma un beigu punktu. Varat vienkārši turēt kursoru pirmajā pozīcijā (A2) un vilkt to uz kolonnas apakšdaļu, un Google izklājlapas automātiski atjauninās jūsu formulu.
- Pievienojiet savai formulai komatu un dariet to pašu arī otrajai kolonnai.
Ņemiet vērā, ka aizpildītās kolonnas tagad ir izceltas.
- Aizpildiet astes un ierakstiet argumentus (atdalot ar komatiem) un nospiediet taustiņu Enter.
Piezīme : Plašāku skaidrojumu skatiet iepriekšējā sadaļā.
Jūsu rezultātam vajadzētu parādīties kolonnā, kurā ievadījāt formulu.
Bieži sastopami kļūdu ziņojumi
Ja esat kļūdījies, ierakstot TTEST formulu, iespējams, esat redzējis vienu no šiem kļūdu ziņojumiem:
- #N/A — tiek rādīts, ja jūsu abām datu kopām ir atšķirīgs garums.
- #NUM — tiek parādīts, ja ievadītais astes arguments nav vienāds ar 1 vai 2. To var parādīt arī tad, ja tipa arguments nav vienāds ar 1, 2 vai 3.
- #VĒRTĪBA! – tiek parādīts, ja esat ievadījis neskaitliskās vērtības astes vai tipa argumentiem.
Datu aprēķināšana nekad nav bijusi vienkāršāka, izmantojot Google izklājlapas
Cerams, ka tagad savam arsenālam esat pievienojis citu Google izklājlapu funkciju. Uzzinot par šī tiešsaistes rīka iespējām un funkcijām, varēsit labāk analizēt datus, pat ja neesat statistiķis.
Vai jums ir alternatīva metode, ko izmantojat, lai aprēķinātu p- vērtība? Jūtieties brīvi pastāstīt mums par to visu tālāk esošajos komentāros.
