एक्सेल में पी-वैल्यू की गणना कैसे करें

पीछे का सिद्धांतपी-मान और शून्य परिकल्पना पहली बार में जटिल लग सकती है, लेकिन अवधारणाओं को समझने से आपको आंकड़ों की दुनिया को नेविगेट करने में मदद मिलेगी। दुर्भाग्य से, लोकप्रिय विज्ञान में इन शब्दों का अक्सर दुरुपयोग किया जाता है, इसलिए मूल बातें समझना सभी के लिए उपयोगी होगा।

गणना कर रहा हैपीएक मॉडल का मूल्य और शून्य परिकल्पना को साबित/अस्वीकार करना एमएस एक्सेल के साथ आश्चर्यजनक रूप से सरल है। इसे करने के दो तरीके हैं और हम दोनों को कवर करेंगे। आइए खोदें।

शून्य परिकल्पना औरपी-मूल्य

शून्य परिकल्पना एक कथन है, जिसे एक डिफ़ॉल्ट स्थिति के रूप में भी जाना जाता है, जो दावा करता है कि देखी गई घटनाओं के बीच संबंध अस्तित्वहीन है। इसे दो देखे गए समूहों के बीच संघों पर भी लागू किया जा सकता है। शोध के दौरान, आप इस परिकल्पना का परीक्षण करते हैं और इसे अस्वीकृत करने का प्रयास करते हैं।

उदाहरण के लिए, मान लें कि आप यह देखना चाहते हैं कि क्या किसी विशेष सनक आहार के महत्वपूर्ण परिणाम हैं। इस मामले में, शून्य परिकल्पना यह है कि आहार से पहले और बाद में परीक्षण विषयों के वजन में कोई महत्वपूर्ण अंतर नहीं है। वैकल्पिक परिकल्पना यह है कि आहार से फर्क पड़ा। यह वही है जो शोधकर्ता साबित करने की कोशिश करेंगे।

पी-वैल्यू इस संभावना का प्रतिनिधित्व करता है कि सांख्यिकीय सारांश प्रेक्षित मूल्य के बराबर या उससे अधिक होगा जब एक निश्चित सांख्यिकीय मॉडल के लिए शून्य परिकल्पना सही होती है। हालांकि इसे अक्सर दशमलव संख्या के रूप में व्यक्त किया जाता है, इसे प्रतिशत के रूप में व्यक्त करना आम तौर पर बेहतर होता है। उदाहरण के लिए,पी-0.1 के मान को 10% के रूप में दर्शाया जाना चाहिए।

एक कमपी-वैल्यू का मतलब है कि शून्य परिकल्पना के खिलाफ सबूत मजबूत है इसका आगे मतलब है कि आपका डेटा महत्वपूर्ण है। दूसरी ओर, एक उच्चपी-वैल्यू का मतलब है कि परिकल्पना के खिलाफ कोई पुख्ता सबूत नहीं है। यह साबित करने के लिए कि सनक आहार काम करता है, शोधकर्ताओं को निम्न खोजने की आवश्यकता होगीपी-मूल्य।

एक सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण परिणाम वह है जो शून्य परिकल्पना के सत्य होने पर होने की अत्यधिक संभावना नहीं है। महत्व के स्तर को ग्रीक अक्षर अल्फा से दर्शाया गया है और इसे than से बड़ा होना चाहिएपीपरिणाम के लिए सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण होने के लिए मूल्य।

कई क्षेत्रों में कई शोधकर्ता इसका उपयोग करते हैंपी-जिस डेटा के साथ वे काम कर रहे हैं, उसमें बेहतर और गहरी अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए मूल्य। कुछ प्रमुख क्षेत्रों में समाजशास्त्र, आपराधिक न्याय, मनोविज्ञान, वित्त और अर्थशास्त्र शामिल हैं।

ढूँढनापीएक्सेल में -वैल्यू

आप पा सकते हैंपी- टी-टेस्ट फ़ंक्शन के माध्यम से या डेटा विश्लेषण टूल का उपयोग करके एमएस एक्सेल में डेटा सेट का मूल्य। सबसे पहले, हम टी-टेस्ट फ़ंक्शन को देखेंगे। हम पांच कॉलेज के छात्रों की जांच करेंगे जो 30-दिवसीय आहार पर गए थे। हम आहार से पहले और बाद में उनके वजन की तुलना करेंगे।

नोट: इस लेख के प्रयोजनों के लिए, हम एमएस एक्सेल 2010 का उपयोग करेंगे। हालांकि यह सबसे हाल का नहीं है, चरणों को आम तौर पर नए संस्करणों पर भी लागू होना चाहिए।

टी-टेस्ट फंक्शन

गणना करने के लिए इन चरणों का पालन करेंपी-वैल्यू टी-टेस्ट फ़ंक्शन के साथ।

तालिका बनाएं और पॉप्युलेट करें। हमारी तालिका इस तरह दिखती है:
अपनी टेबल के बाहर किसी भी सेल पर क्लिक करें।
इसमें टाइप करें: = टी। टेस्ट (.
ओपन ब्रैकेट के बाद, पहला आर्गुमेंट टाइप करें। इस उदाहरण में, यह बिफोर डाइट कॉलम है। सीमा B2:B6 होनी चाहिए। अब तक, फ़ंक्शन इस तरह दिखता है: T.Test(B2:B6.
अगला, हम दूसरा तर्क दर्ज करेंगे। आहार के बाद कॉलम और उसके परिणाम हमारे दूसरे तर्क हैं और हमें जिस सीमा की आवश्यकता है वह सी 2: सी 6 है। आइए इसे सूत्र में जोड़ें: T.Test(B2:B6,C2:C6.
दूसरे तर्क के बाद अल्पविराम में टाइप करें और एक-पूंछ वितरण और दो-पूंछ वितरण विकल्प स्वचालित रूप से ड्रॉप-डाउन मेनू में दिखाई देंगे। आइए पहले-एक-पूंछ वाले वितरण को चुनें। उस पर डबल-क्लिक करें।
दूसरे कॉमा में टाइप करें।
अगले ड्रॉप-डाउन मेनू में पेयर्ड विकल्प पर डबल-क्लिक करें।
अब जब आपके पास आवश्यक सभी तत्व हैं, तो ब्रैकेट बंद करें। इस उदाहरण के लिए सूत्र इस तरह दिखता है: =T.Test(B2:B6,C2:C6,1,1)
प्रविष्ट दबाएँ। सेल प्रदर्शित करेगापी-मूल्य तुरंत। हमारे मामले में, मान 0.133905569 या 13.3905569% है।

5% से अधिक होने के कारण, यहपी-मान शून्य परिकल्पना के खिलाफ मजबूत सबूत प्रदान नहीं करता है। हमारे उदाहरण में, शोध ने यह साबित नहीं किया कि परहेज़ ने परीक्षण विषयों को महत्वपूर्ण मात्रा में वजन कम करने में मदद की। इसका मतलब यह नहीं है कि अशक्त परिकल्पना सही है, केवल यह कि अभी तक इसे अस्वीकृत नहीं किया गया है।

डेटा विश्लेषण मार्ग

डेटा विश्लेषण टूल आपको कई शानदार काम करने देता है, जिनमें शामिल हैंपी-मूल्य गणना। चीजों को सरल बनाने के लिए, हम पिछली पद्धति की तरह ही तालिका का उपयोग करेंगे।

यहां बताया गया है कि यह कैसे किया जाता है।

चूंकि हमारे पास पहले से ही डी कॉलम में वजन अंतर है, हम अंतर गणना को छोड़ देंगे। भविष्य की तालिकाओं के लिए, इस सूत्र का उपयोग करें: =सेल 1-सेल 2।
इसके बाद मेन मेन्यू में डेटा टैब पर क्लिक करें।
डेटा विश्लेषण उपकरण का चयन करें।
सूची को नीचे स्क्रॉल करें और टी-टेस्ट: पेयर्ड टू सैंपल फॉर मीन्स विकल्प पर क्लिक करें।
ओके पर क्लिक करें।
एक पॉप अप विंडो दिखाई देगा। यह इस तरह दिख रहा है:
पहली श्रेणी/तर्क दर्ज करें। हमारे उदाहरण में, यह B2:B6 है।
दूसरी श्रेणी/तर्क दर्ज करें। इस मामले में, यह C2:C6 है।
अल्फा टेक्स्ट बॉक्स में डिफ़ॉल्ट मान छोड़ दें (यह 0.05 है)।
आउटपुट रेंज रेडियो बटन पर क्लिक करें और चुनें कि आप परिणाम कहाँ चाहते हैं। यदि यह A8 सेल है, तो इसमें टाइप करें: $A।
ओके पर क्लिक करें।
एक्सेल गणना करेगापी-वैल्यू और कई अन्य पैरामीटर। अंतिम तालिका इस तरह दिख सकती है:

जैसा कि आप देख सकते हैं, एक-पूंछपी-वैल्यू पहले मामले की तरह ही है - 0.133905569। चूंकि यह 0.05 से ऊपर है, इस तालिका के लिए शून्य परिकल्पना लागू होती है, और इसके खिलाफ सबूत कमजोर है।

के बारे में जानने योग्य बातेंपी-मूल्य

यहाँ कुछ उपयोगी सुझाव दिए गए हैंपी- एक्सेल में वैल्यू कैलकुलेशन।

विंडो को टॉप विंडो पर रखें 10

अगरपी-मान 0.05 (5%) के बराबर है, आपकी तालिका में डेटा महत्वपूर्ण है। यदि यह 0.05 (5%) से कम है, तो आपके पास जो डेटा है वह अत्यधिक महत्वपूर्ण है।
मामले मेंपी-मान 0.1 (10%) से अधिक है, आपकी तालिका में डेटा महत्वहीन है। यदि यह 0.05-0.10 की सीमा में है, तो आपके पास मामूली महत्वपूर्ण डेटा है।
आप अल्फा मान बदल सकते हैं, हालांकि सबसे आम विकल्प 0.05 (5%) और 0.10 (10%) हैं।
आपकी परिकल्पना के आधार पर दो-पूंछ परीक्षण चुनना बेहतर विकल्प हो सकता है। उपरोक्त उदाहरण में, एक-पूंछ परीक्षण का अर्थ है कि हम यह पता लगाते हैं कि क्या परीक्षण विषयों ने परहेज़ करने के बाद वजन कम किया है, और यही हमें पता लगाने की आवश्यकता है। लेकिन एक दो-पूंछ वाला परीक्षण यह भी जांच करेगा कि क्या उन्होंने सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण मात्रा में वजन प्राप्त किया है।
पी-मान चर की पहचान नहीं कर सकता। दूसरे शब्दों में, यदि यह एक सहसंबंध की पहचान करता है, तो यह इसके पीछे के कारणों की पहचान नहीं कर सकता है।

पी-मूल्य का रहस्योद्घाटन

अपने नमक के लायक प्रत्येक सांख्यिकीविद् को शून्य परिकल्पना परीक्षण के ins और outs को जानना होगा और यह क्या हैपी-मूल्य का अर्थ है। यह ज्ञान कई अन्य क्षेत्रों के शोधकर्ताओं के काम भी आएगा।

क्या आपने कभी गणना करने के लिए एक्सेल का उपयोग किया हैपीएक सांख्यिकीय मॉडल का मूल्य? आपने किस तरीके का इस्तेमाल किया? क्या आप इसकी गणना करने का कोई अन्य तरीका पसंद करते हैं? चलो टिप्पड़ियों के अनुभाग से पता करते हैं।