arkasındaki teorip-değerler ve sıfır hipotezi ilk başta karmaşık görünebilir, ancak kavramları anlamak, istatistik dünyasında gezinmenize yardımcı olacaktır. Ne yazık ki, bu terimler popüler bilimde sıklıkla yanlış kullanılmaktadır, bu nedenle herkesin temelleri anlaması faydalı olacaktır.
hesaplanmasıp-Bir modelin değeri ve boş hipotezi kanıtlamak/çürütmek, MS Excel ile şaşırtıcı derecede basittir. Bunu yapmanın iki yolu var ve ikisini de ele alacağız. Hadi kazalım.
Boş Hipotez vep-Değer
Boş hipotez, varsayılan konum olarak da adlandırılan ve gözlemlenen fenomenler arasındaki ilişkinin var olmadığını iddia eden bir ifadedir. Gözlenen iki grup arasındaki ilişkilere de uygulanabilir. Araştırma sırasında bu hipotezi test eder ve çürütmeye çalışırsınız.
Örneğin, belirli bir moda diyetinin önemli sonuçları olup olmadığını gözlemlemek istediğinizi varsayalım. Bu durumda sıfır hipotezi, test deneklerinin diyet öncesi ve sonrası kilolarında önemli bir fark olmadığıdır. Alternatif hipotez, diyetin bir fark yarattığıdır. Araştırmacıların kanıtlamaya çalıştıkları şey budur.
p-değer, belirli bir istatistiksel model için boş hipotez doğru olduğunda istatistiksel özetin gözlemlenen değere eşit veya ondan daha büyük olma olasılığını temsil eder. Genellikle ondalık bir sayı olarak ifade edilse de, genellikle yüzde olarak ifade etmek daha iyidir. Örneğin,p-0.1 değeri %10 olarak gösterilmelidir.
düşükp-değer, sıfır hipotezine karşı kanıtın güçlü olduğu anlamına gelir. Bu ayrıca verilerinizin önemli olduğu anlamına gelir. Öte yandan, yüksek birp-değer, hipoteze karşı güçlü bir kanıt olmadığı anlamına gelir. Fad diyetinin işe yaradığını kanıtlamak için araştırmacıların düşük birp-değer.
İstatistiksel olarak anlamlı bir sonuç, sıfır hipotezi doğruysa gerçekleşmesi pek olası olmayan sonuçtur. Anlamlılık düzeyi Yunanca alfa harfi ile gösterilir ve belirtilen değerden büyük olmalıdır.p-sonucun istatistiksel olarak anlamlı olması için değer.
Çok çeşitli alanlardaki birçok araştırmacı,p-değer, birlikte çalıştıkları veriler hakkında daha iyi ve daha derin bir içgörü elde etmek için. Öne çıkan alanlardan bazıları sosyoloji, ceza adaleti, psikoloji, finans ve ekonomidir.
bulmakp-Excel'de Değer
Bulabilirsinp- MS Excel'de T-Test işlevi veya Veri Analizi aracı kullanılarak bir veri kümesinin değeri. İlk olarak, T-Test işlevine bakacağız. 30 günlük diyet uygulayan beş üniversite öğrencisini inceleyeceğiz. Kilolarını diyetten önce ve sonra karşılaştıracağız.
NOT: Bu makalenin amaçları doğrultusunda MS Excel 2010 kullanacağız. En yenisi olmasa da, adımlar genellikle daha yeni sürümler için de geçerli olmalıdır.
T-Test Fonksiyonu
hesaplamak için şu adımları izleyin:p-T-Test fonksiyonu ile değer.
- Tabloyu oluşturun ve doldurun. Tablomuz şuna benziyor:
- Tablonuzun dışındaki herhangi bir hücreye tıklayın.
- Şunu yazın: =T.Test(.
- Açık parantezden sonra ilk bağımsız değişkeni yazın. Bu örnekte, Diyetten Önce sütunudur. Aralık B2:B6 olmalıdır. Şimdiye kadar fonksiyon şuna benziyor: T.Test(B2:B6.
- Ardından, ikinci argümanı gireceğiz. Diyet Sonrası sütunu ve sonuçları ikinci argümanımızdır ve ihtiyacımız olan aralık C2:C6'dır. Şu formüle ekleyelim: T.Test(B2:B6,C2:C6.
- İkinci bağımsız değişkenden sonra bir virgül yazın ve tek kuyruklu dağıtım ve iki kuyruklu dağıtım seçenekleri otomatik olarak açılır menüde görünecektir. İlk tek kuyruklu dağılımı seçelim. Üzerine çift tıklayın.
- Başka bir virgül yazın.
- Bir sonraki açılır menüde Eşleştirilmiş seçeneğine çift tıklayın.
- Artık ihtiyacınız olan tüm öğelere sahip olduğunuza göre, braketi kapatın. Bu örneğin formülü şöyle görünür: =T.Test(B2:B6,C2:C6,1,1)
- Enter tuşuna basın. Hücre şunları gösterecektir:p-hemen değer. Bizim durumumuzda, değer 0.133905569 veya %13.3905569'dur.
%5'in üzerinde olan bup-değer, boş hipoteze karşı güçlü bir kanıt sağlamaz. Örneğimizde, araştırma, diyetin deneklerin önemli miktarda kilo vermesine yardımcı olduğunu kanıtlamadı. Bu, mutlaka sıfır hipotezinin doğru olduğu anlamına gelmez, yalnızca henüz çürütülmediği anlamına gelir.
Veri Analiz Rotası
Veri Analizi aracı, aşağıdakiler de dahil olmak üzere birçok harika şey yapmanızı sağlar:p-değer hesaplamaları. İşleri kolaylaştırmak için önceki yöntemle aynı tabloyu kullanacağız.
İşte nasıl yapıldığı.
- Ağırlık farkları zaten D sütununda olduğu için fark hesaplamasını atlayacağız. Gelecekteki tablolar için şu formülü kullanın: =Hücre 1-Hücre 2.
- Ardından, Ana menüdeki Veri sekmesine tıklayın.
- Veri Analizi aracını seçin.
- Listeyi aşağı kaydırın ve t-Test: Ortalamalar için Eşleştirilmiş İki Örnek seçeneğine tıklayın.
- Tamam'ı tıklayın.
- Bir pop-up penceresi açılacaktır. Şuna benziyor:
- İlk aralığı/argümanı girin. Örneğimizde, B2:B6'dır.
- İkinci aralığı/argümanı girin. Bu durumda, C2:C6'dır.
- Alfa metin kutusunda varsayılan değeri bırakın (0,05'tir).
- Çıktı Aralığı radyo düğmesine tıklayın ve sonucu istediğiniz yeri seçin. A8 hücresiyse şunu yazın: $A.
- Tamam'ı tıklayın.
- Excel hesaplayacakp-değer ve diğer birkaç parametre. Nihai tablo şöyle görünebilir:
Gördüğünüz gibi, tek kuyrukp-değer, ilk durumdaki ile aynıdır – 0.133905569. 0,05'in üzerinde olduğu için, bu tablo için boş hipotez geçerlidir ve buna karşı kanıtlar zayıftır.
Hakkında Bilinmesi Gerekenlerp-Değer
İşte ilgili bazı yararlı ipuçlarıpExcel'de -değer hesaplamaları.
samsung galaxy note 9 çıkış tarihi 2017
- Eğerp-değer 0,05'e (%5) eşittir, tablonuzdaki veriler önemlidir. 0,05'ten (%5) küçükse, sahip olduğunuz veriler oldukça anlamlıdır.
- durumundap-değer 0.1'den (%10) fazlaysa, tablonuzdaki veriler önemsizdir. 0,05-0,10 aralığındaysa, marjinal olarak önemli verileriniz vardır.
- En yaygın seçenekler 0,05 (%5) ve 0,10 (%10) olsa da alfa değerini değiştirebilirsiniz.
- Hipotezinize bağlı olarak iki uçlu testi seçmek daha iyi bir seçim olabilir. Yukarıdaki örnekte, tek kuyruklu test, deneklerin diyetten sonra kilo verip vermediğini araştırdığımız anlamına gelir ve bulmamız gereken de tam olarak buydu. Ancak iki uçlu bir test, istatistiksel olarak önemli miktarda kilo alıp almadıklarını da inceler.
- p-değer değişkenleri tanımlayamaz. Başka bir deyişle, bir korelasyon tespit ederse, bunun arkasındaki nedenleri belirleyemez.
p-Değer Gizemi Giderildi
Değerini bilen her istatistikçi, sıfır hipotez testinin içini ve dışını bilmek zorundadır.p-değer demektir. Bu bilgi aynı zamanda diğer birçok alandaki araştırmacılar için de kullanışlı olacaktır.
hesaplamak için hiç Excel kullandınız mı?p- istatistiksel bir modelin değeri? Hangi yöntemi kullandınız? Hesaplamak için başka bir yol mu tercih edersiniz? Yorumlar bölümünde bize bildirin.
