"의 뒤에 이론피-값”과 귀무가설이 처음에는 복잡해 보일 수 있지만 개념을 이해하면 통계의 세계를 탐색하는 데 도움이 됩니다. 불행히도 이러한 용어는 대중 과학에서 종종 오용되기 때문에 모든 사람이 기본 사항을 이해하는 것이 필수적입니다.
"를 계산피-값”을 모델의 값으로 사용하고 귀무가설을 증명/반증하는 것은 MS Excel을 사용하면 놀라울 정도로 간단합니다. 두 가지 방법이 있습니다. 파헤쳐 보자.
귀무가설 및 피-값
귀무 가설은 관찰된 현상 간의 관계가 존재하지 않는다고 주장하는 기본 입장이라고도 하는 진술입니다. 귀무 가설은 두 실험 그룹 간의 연관성에도 적용될 수 있습니다. 연구 중에 이 가설을 테스트하고 반증하려고 합니다.
예를 들어 특정 유행 다이어트가 중요한 결과를 가져오는지 관찰하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 귀무가설은 피험자의 다이어트 전과 후의 체중에 유의미한 차이가 없다는 것이다. 대안 가설은 식단이 차이를 만들었다는 것입니다. 대안은 연구자들이 증명하려고 시도하는 것입니다.
“피-값"은 특정 통계 모델에 대해 귀무 가설이 유효할 때 통계 요약이 관찰된 값보다 크거나 같을 가능성을 나타냅니다. 비록 “피-값”은 종종 십진수로 표시되므로 일반적으로 백분율로 표시하는 것이 좋습니다. 예를 들어, "피-값” 0.1은 10%로 표시되어야 합니다.
낮은 "피-값”은 귀무가설에 반하는 증거가 강하다는 것을 의미합니다. 이것은 또한 귀하의 데이터가 중요하다는 것을 의미합니다. 반면에 높은 "p-값"은 가설에 반하는 강력한 증거가 없음을 의미합니다. 유행 다이어트가 효과가 있다는 것을 증명하기 위해 연구자들은 낮은 "피-값."
통계적으로 유의미한 결과는 귀무 가설이 참인 경우 발생할 가능성이 매우 높은 결과입니다. 유의 수준은 그리스 문자 "알파"로 표시되며 ""보다 커야 합니다.피-값”은 결과가 통계적으로 유의미할 수 있도록 합니다.
많은 연구자들이 "피-값”을 사용하여 실험 데이터에 대한 더 좋고 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다. "p-value"를 사용하는 일부 저명한 과학 분야에는 사회학, 형사 사법, 심리학, 금융 및 경제학이 포함됩니다.
찾기 피-엑셀 2010의 값
"를 찾을 수 있습니다.피"T-테스트" 기능 또는 "데이터 분석" 도구를 사용하여 MS Excel에서 데이터 세트의 -값". 먼저 "T-Test" 기능에 대해 알아보겠습니다. 30일 동안 다이어트를 한 5명의 대학생과 다이어트 전후의 체중에 대한 비교 데이터를 볼 수 있습니다.
참고: 이 문서에서는 MS Excel 2010 및 2016의 p-값 기능을 다루지만 단계는 일반적으로 모든 버전에 적용됩니다. 그러나 메뉴의 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 레이아웃 등은 다를 것입니다.
T-테스트 기능
다음 단계에 따라 "피-값”을 T-테스트 기능으로 사용합니다.
- 테이블을 만들고 채웁니다. 테이블은 다음과 같습니다.
- 테이블 외부의 아무 셀이나 클릭하십시오.
- 유형"
=T.Test("(시작 괄호 포함)을 셀에 입력합니다.
- 시작 괄호 뒤에 첫 번째 인수를 입력합니다. 이 예에서는 "다이어트 전" 열입니다. 범위는 다음과 같아야 합니다.”
B2:B6.” 지금까지 함수는 다음과 같습니다.T.Test(B2:B6.
- 다음으로 두 번째 인수를 입력합니다. 결과와 함께 "식후" 열은 두 번째 인수이며 필요한 범위는 다음과 같습니다.
C2:C6.” 수식에 추가해 보겠습니다.T.Test(B2:B6,C2:C6.
Type in a comma after the second argument. The one-tailed distribution and two-tailed distribution options automatically appear in a drop-down menu. Go ahead and choose "one-tailed distribution" by double-clicking on it.
Type in another comma. For ease of use, the complete code is listed further down.
-
Double-click on the "Paired" option in the following드롭 다운 메뉴.
- 이제 필요한 모든 요소가 있으므로 종료 괄호를 삽입해야 합니다. 이 예제의 수식은 다음과 같습니다.
=T.Test(B2:B6,C2:C6,1,1)
- 누르다 "입력하다." 이제 셀에 "피-값”을 즉시 입력합니다. 이 경우 값은 "0.133905569" 또는 "13.3905569%"입니다.
5%보다 높으면 이 "피-값”은 귀무 가설에 반하는 강력한 증거를 제공하지 않습니다. 우리의 예에서 연구는 다이어트가 피험자의 상당한 체중 감량에 도움이 되었다는 것을 증명하지 못했습니다. 결과가 반드시 귀무가설이 옳다는 것을 의미하는 것은 아니며, 아직 반증되지 않았다는 의미일 뿐입니다.
데이터 분석 경로
"데이터 분석" 도구를 사용하면 "피-값” 계산. 프로세스를 단순화하기 위해 이전 방법과 동일한 테이블을 사용합니다.
"데이터 분석" 도구를 사용하는 방법은 다음과 같습니다.
- 이미 "D" 열에 "가중치" 차이가 있으므로 차이 계산을 건너뜁니다. 미래 테이블의 경우 다음 공식을 사용하십시오.
=”Cell 1”-“Cell 2”. - 다음으로 "데이터" 메인 메뉴의 탭.
- 선택 "데이터 분석" 도구.
- 목록을 아래로 스크롤하여 선택 "t-검정: 평균을 위해 두 개의 표본을 짝지었습니다."
- 딸깍 하는 소리 "좋아요."
- 팝업 창이 나타납니다. 다음과 같이 보입니다.
- 첫 번째 범위/인수를 입력합니다. 이 예에서는 “$
B$2:$B$6""B2:B6"과 같습니다.
- 두 번째 범위/인수를 입력합니다. 이 경우 "$
C$2:$C$6""C2:C6"과 같습니다.
- "알파" 텍스트 상자의 기본값(0.05)을 그대로 둡니다.
- 를 클릭하십시오 "출력 범위" 라디오 버튼을 클릭하고 결과를 원하는 위치를 선택합니다. "A8" 셀인 경우 다음을 입력합니다.
$A$8.”
- 딸깍 하는 소리 "좋아요."
- 엑셀은 "피-value” 및 기타 여러 매개변수. 최종 테이블은 다음과 같습니다.
보시다시피 원테일 "피-value”는 첫 번째 경우와 동일합니다(0.133905569). 0.05 이상이므로 귀무가설이 이 표에 적용되며 이에 대한 증거는 약하다.
찾기 피-Excel 2016의 값
위의 단계와 마찬가지로 Excel 2016에서 "p-값"을 계산하는 방법을 살펴보겠습니다.
- 위와 동일한 예를 사용하므로 따라 하려면 테이블을 만드십시오.
- 자, 셀에서 "A8,” 다음을 입력합니다. =T.테스트(B2:B6, C2:C6.
- 다음으로 셀 A8에 a를 입력합니다. "반점" "C6" 다음에 다음을 선택합니다. "단측 배포."
- 그런 다음 다른 항목을 입력하십시오. "반점" 그리고 선택 "페어링."
- 방정식은 이제 다음과 같아야 합니다. =T.Test (B2:B6, C2:C6,1,1).
- 마지막으로 "입력하다" 결과를 보여주기 위해.
결과는 설정 및 사용 가능한 화면 공간에 따라 소수점 이하 몇 자리 차이가 날 수 있습니다.
에 대해 알아야 할 사항 피-값
다음은 "에 관한 유용한 정보입니다.피-값” Excel에서 계산.
- "피-값"이 0.05(5%)와 같으면 테이블의 데이터가 "중요"합니다. 0.05(5%) 미만이면 데이터가 "매우 중요"합니다.
- "의 경우피-value”가 0.1(10%)보다 크면 테이블의 데이터가 “무의미”합니다. 0.05-0.10 범위에 있으면 "미미하게 중요한" 데이터가 있는 것입니다.
- 가장 일반적인 옵션은 0.05(5%) 및 0.10(10%)이지만 "알파" 값을 변경할 수 있습니다.
- 가설에 따라 "양측 테스트"가 더 나은 선택일 수 있습니다. 위의 예에서 "단측 검정"은 피험자가 다이어트 후 체중이 감소했는지 여부를 탐색하는 것을 의미하며, 이를 정확하게 알아내야 했습니다. 그러나 "양쪽 꼬리" 테스트는 체중이 상당히 증가했는지 여부도 검사합니다.
- “피-value”는 변수를 식별할 수 없습니다. 즉, 상관관계를 찾으면 그 원인을 인식할 수 없습니다.
피-가치 이해하기
모든 통계학자는 귀무가설 검정의 자세한 내용과 "피-값”을 의미합니다. 이 지식은 다른 많은 분야의 연구자들에게도 유용합니다.
