Il valore P viene utilizzato nell'analisi di correlazione e regressione in Excel che ci aiuta a identificare se il risultato ottenuto è fattibile o meno e quale set di dati dal risultato per lavorare con il valore del valore P varia da 0 a 1, c'è nessun metodo integrato in Excel per scoprire il valore P di un dato set di dati, invece usiamo altre funzioni come la funzione Chi.
Valore P di Excel
P-Value non è altro che il valore di probabilità espresso in valore percentuale nel test di ipotesi per supportare o rifiutare l'ipotesi nulla. P Value o Probability Value è un concetto popolare nel mondo statistico. Tutti gli aspiranti analisti dovrebbero conoscere il P Value e il suo scopo nella scienza dei dati. Una frequenza dei punti dati denominata come frequenza ipotetica e livello di significatività osservato per l'ipotesi di test.
- Il valore P è indicato da punti decimali ma è sempre una buona cosa indicare il risultato del valore P in percentuale invece che in punti decimali. Dire il 5% è sempre meglio che dire i punti decimali 0,05.
- Nel test condotto per trovare il valore P, se il valore P è minore di allora, la prova più forte contro l'ipotesi nulla e i tuoi dati sono più importanti o significativi. Se il valore P è più alto allora, c'è una debole evidenza contro l'ipotesi nulla. Quindi, eseguendo un test di ipotesi e trovando il valore P possiamo effettivamente comprendere il significato di trovare.
Come calcolare il valore P in T-Test in Excel?
Di seguito sono riportati gli esempi per calcolare il valore P in Excel T-Test.
Puoi scaricare questo modello Excel del valore P qui - Modello Excel del valore PValore P Excel T-Test Esempio n. 1
In Excel possiamo trovare facilmente il P-Value. Eseguendo T-Test in Excel possiamo effettivamente arrivare all'affermazione se l'ipotesi nulla è VERA o FALSA. Guarda l'esempio sotto per capire il concetto praticamente.
Supponiamo che ti venga fornito il processo di perdita di peso attraverso i dati sulla dieta e di seguito sono i dati a tua disposizione per testare l'ipotesi nulla.
Passaggio 1: la prima cosa che dobbiamo fare è calcolare la differenza tra prima e dopo la dieta.
L'output è fornito di seguito:
Trascina la formula sul resto delle celle.
Passaggio 2: ora vai alla scheda Dati e sotto i dati, fai clic sulla scheda Analisi dei dati.
Passaggio 3: ora scorri verso il basso e trova T.Test: Paired Two Sample for Means.
Passaggio 4: ora seleziona Intervallo variabile 1 come prima della colonna della dieta.
Passaggio 5: la variabile 2 ha suonato come dopo una colonna dieta.
Passaggio 6: il valore alfa sarà predefinito 0,05, ovvero 5%. Per mantenere lo stesso valore.
Nota: 0,05 e 0,01 sono spesso utilizzati con livelli di significatività comuni.
Passaggio 7: Ora seleziona l'intervallo di uscita, ovvero dove desideri visualizzare i risultati dell'analisi.
Passaggio 8: fare clic su OK. Abbiamo i risultati dell'analisi dalla cella F1.
Ok, abbiamo risultati qui. Il valore P con un test di coda è 0,078043 e il valore P con test a due code è 0,156086. In entrambi i casi, il valore P è maggiore del valore alfa, ovvero 0,05.
In questo caso, il valore P è maggiore del valore alfa, quindi l'ipotesi nulla è VERA, ovvero una prova debole contro l'ipotesi nulla. Ciò significa che in realtà sono punti dati molto vicini tra due punti dati.
Valore P Excel Esempio n. 2: trova il valore P con la funzione TEST
In Excel abbiamo una funzione incorporata chiamata T.TEST che può darci il risultato P-Value istantaneamente.
Apri la funzione TEST in una qualsiasi delle celle del foglio di calcolo.
Seleziona la matrice 1 come prima della colonna dieta.
Il secondo argomento sarà dopo la colonna della dieta, ovvero l'array 2
Le code saranno una distribuzione a una coda.
Il tipo sarà accoppiato .
Ora chiudi la formula avremo un risultato di P-Value.
Quindi, abbiamo il valore P, ovvero 0,078043 che è esattamente lo stesso del test precedente del risultato dell'analisi.
Cose da ricordare
- È possibile modificare il livello di significatività (valore alfa) a diversi livelli e arrivare ai valori P in Excel in punti diversi.
- I valori alfa comuni sono 0,05 e 0,01.
- Se il valore P è> 0,10, i dati non sono significativi, se il valore P è <= 0,10, i dati sono marginalmente significativi.
- Se il valore P è <= 0,05, i dati sono significativi e se il valore P è <0,05, i dati sono altamente significativi.