T testas yra būdas nuspręsti, ar tarp duomenų rinkinių yra statistiškai reikšmingų skirtumų, naudojant Stjudento t skirstinį. „Excel“T testas yra dviejų pavyzdžių T testas, kuriame lyginami dviejų pavyzdžių vidurkiai. Šiame straipsnyje paaiškinama, ką reiškia statistinis reikšmingumas, ir parodoma, kaip „Excel“atlikti T testą.
Šiame straipsnyje pateiktos instrukcijos taikomos Excel 2019, 2016, 2013, 2010, 2007; „Excel“, skirta „Microsoft 365“ir „Excel Online“.
Kas yra statistinis reikšmingumas?
Įsivaizduokite, kad norite sužinoti, kuris iš dviejų kauliukų duos geresnį rezultatą. Metate pirmąjį kauliuką ir gaunate 2; meti antrą kauliuką ir gauni 6. Ar tai sako, kad antrasis kauliukas paprastai duoda aukštesnius balus? Jei atsakėte „Žinoma, ne“, vadinasi, jau šiek tiek suprantate statistinę reikšmę. Jūs suprantate, kad skirtumas atsirado dėl atsitiktinio balo pasikeitimo kiekvieną kartą metant kauliuką. Kadangi pavyzdys buvo labai mažas (tik vienas ritinys), nieko reikšmingo neparodė.
Dabar įsivaizduokite, kad metate kiekvieną kauliuką 6 kartus:
- Pirmasis kauliukas meta 3, 6, 6, 4, 3, 3; Vidutinis=4,17
- Antrasis kauliukas meta 5, 6, 2, 5, 2, 4; Vidurkis=4,00
Ar tai dabar įrodo, kad pirmasis kauliukas suteikia daugiau balų nei antrasis? Tikriausiai ne. Dėl nedidelės imties, kurioje vidutinis skirtumas yra palyginti nedidelis, tikėtina, kad skirtumas vis dar atsiranda dėl atsitiktinių svyravimų. Didėjant kauliukų metimų skaičiui, darosi sunku sveiku protu atsakyti į klausimą – ar balų skirtumas yra atsitiktinės variacijos rezultatas, ar iš tikrųjų vienas iš jų duoda aukštesnius balus nei kitas?
Svarbumas – tai tikimybė, kad pastebėtas skirtumas tarp imčių atsiranda dėl atsitiktinių svyravimų. Reikšmė dažnai vadinama alfa lygiu arba tiesiog „α“. Pasikliovimo lygis arba tiesiog 'c' yra tikimybė, kad skirtumas tarp imčių nėra dėl atsitiktinės variacijos; kitaip tariant, kad yra skirtumas tarp pagrindinių populiacijų. Todėl: c=1 – α
Galime nustatyti „α“bet kokiu norimu lygiu, kad būtume įsitikinę, kad įrodėme savo svarbą. Labai dažnai naudojamas α=5% (95% pasitikėjimas), tačiau jei norime būti tikrai tikri, kad skirtumai nėra sąlygoti atsitiktinių variacijų, galime taikyti didesnį patikimumo lygį, naudojant α=1% arba net α=0,1. %.
Skaičiuoti reikšmingumą įvairiose situacijose naudojami įvairūs statistiniai testai. T testai naudojami siekiant nustatyti, ar skiriasi dviejų populiacijų vidurkiai, o F testai naudojami siekiant nustatyti, ar skirtumai skiriasi.
Kodėl tikrinamas statistinis reikšmingumas?
Lyginant skirtingus dalykus, turime naudoti reikšmingumo testą, kad nustatytume, ar vienas yra geresnis už kitą. Tai taikoma daugeliui laukų, pavyzdžiui:
- Versle žmonės turi palyginti skirtingus produktus ir rinkodaros metodus.
- Sportuodami žmonės turi palyginti skirtingą įrangą, techniką ir konkurentus.
- Inžinerijos srityje žmonės turi palyginti skirtingus dizainus ir parametrų nustatymus.
Jei norite patikrinti, ar bet kurioje srityje kažkas veikia geriau nei kažkas kitas, turite patikrinti statistinį reikšmingumą.
Kas yra studentų T-paskirstymas?
A Stjudento t skirstinys yra panašus į normalųjį (arba Gauso) skirstinį. Tai abu varpelio formos skirstiniai, kurių dauguma rezultatų yra artimi vidurkiui, tačiau kai kurie reti įvykiai yra gana toli nuo vidurkio abiem kryptimis, vadinami pasiskirstymo uodegomis.
Tiksli Studento t pasiskirstymo forma priklauso nuo imties dydžio. Jei mėginiai yra didesni nei 30, tai labai panašu į normalųjį pasiskirstymą. Sumažėjus imties dydžiui, uodegos didėja, o tai reiškia didesnį neapibrėžtumą, atsirandantį darant išvadas remiantis maža imtimi.
Kaip atlikti T testą programoje Excel
Prieš taikydami T testą, kad nustatytumėte, ar yra statistiškai reikšmingas skirtumas tarp dviejų mėginių vidurkių, pirmiausia turite atlikti F testą. Taip yra todėl, kad T testui atliekami skirtingi skaičiavimai, atsižvelgiant į tai, ar yra reikšmingų skirtumų.
Šiai analizei atlikti reikės įgalinto Analysis Toolpak papildinio.
Analizės įrankių paketo priedo tikrinimas ir įkėlimas
Jei norite patikrinti ir suaktyvinti analizės įrankių paketą, atlikite šiuos veiksmus:
- Pasirinkite skirtuką FILE >pasirinkite Options.
- Dialogo lange Parinktys pasirinkite Add-Ins iš kairėje pusėje esančių skirtukų.
-
Lango apačioje pasirinkite išskleidžiamąjį meniu Tvarkyti, tada pasirinkite Excel priedai. Pasirinkite Pirmyn.
Image -
Įsitikinkite, kad žymimasis laukelis šalia Analysis Toolpak yra pažymėtas, tada pasirinkite OK.
- Analizės įrankių paketas dabar aktyvus ir esate pasirengę taikyti F ir T testus.
F-testo ir T-testo atlikimas programoje Excel
-
Įveskite du duomenų rinkinius į skaičiuoklę. Šiuo atveju svarstome dviejų produktų pardavimą per savaitę. Taip pat apskaičiuojama kiekvieno produkto vidutinė dienos pardavimo vertė kartu su standartiniu nuokrypiu.
Image -
Pasirinkite Data skirtuką > Duomenų analizė
Image -
Sąraše pasirinkite F-Test Two-Sample for Variances, tada pasirinkite Gerai.
Image F testas yra labai jautrus nenormalumui. Todėl gali būti saugiau naudoti Welch testą, bet tai sudėtingiau naudojant „Excel“.
-
Pasirinkite 1 kintamojo diapazoną ir 2 kintamojo diapazoną; nustatykite Alfą (0,05 suteikia 95% pasitikėjimo); pasirinkite langelį viršutiniame kairiajame išvesties kampe, atsižvelgiant į tai, kad tai užpildys 3 stulpelius ir 10 eilučių. Pasirinkite Gerai.
Image 1 kintamojo diapazonui turi būti pasirinkta imtis su didžiausiu standartiniu nuokrypiu (arba dispersija).
-
Peržiūrėkite F-testo rezultatus, kad nustatytumėte, ar yra reikšmingų skirtumų. Rezultatai pateikia tris svarbias reikšmes:
- F: dispersijų santykis.
- P(F<=f) one-tail: tikimybė, kad 1 kintamasis iš tikrųjų neturi didesnės dispersijos nei 2 kintamasis. paprastai yra 0,05, tada nėra didelio skirtumo tarp skirtumų.
- F Kritinė vienos uodegos reikšmė: F reikšmė, kurios reikėtų norint gauti P(F<=f)=α. Jei ši vertė yra didesnė už F, tai taip pat rodo, kad tarp dispersijų nėra reikšmingo skirtumo.
P(F<=f) taip pat gali būti apskaičiuotas naudojant FDIST funkciją su F ir kiekvieno mėginio laisvės laipsniais kaip įvestis. Laisvės laipsniai yra tiesiog stebėjimų skaičius imtyje, atėmus vieną.
-
Dabar, kai žinote, ar yra skirtumų, galite pasirinkti tinkamą T testą. Pasirinkite skirtuką Data > Data Analysis, tada pasirinkite t-Test: Two-Sample Assuming Equal Variancesarba t-testas: dviejų imčių, darant prielaidą, kad dispersijos yra nevienodos
Image -
Nepriklausomai nuo to, kurią parinktį pasirinkote ankstesniame veiksme, jums bus pateiktas tas pats dialogo langas, kuriame galėsite įvesti išsamią analizės informaciją. Norėdami pradėti, pasirinkite diapazonus, kuriuose yra 1 kintamojo diapazonas ir 2 kintamojo diapazonas..
Image - Darant prielaidą, kad norite patikrinti, ar nėra skirtumo tarp vidurkių, nustatykite Hypothesized Mean Difference į nulį.
- Nustatykite reikšmingumo lygį Alfa (0,05 suteikia 95 % pasitikėjimo) ir pasirinkite langelį viršutiniame kairiajame išvesties kampe, atsižvelgiant į tai, kad tai užpildys 3 stulpelius ir 14 eilučių. Pasirinkite Gerai.
-
Peržiūrėkite rezultatus, kad nuspręstumėte, ar yra reikšmingų skirtumų tarp priemonių.
Kaip ir atliekant F-testą, jei p reikšmė, šiuo atveju P(T<=t), yra didesnė už alfa, tada nėra jokio reikšmingo skirtumo. Tačiau šiuo atveju pateikiamos dvi p reikšmės, viena skirta vienos uodegos testui, kita – dviejų uodegų testui. Šiuo atveju naudokite dviejų uodegų reikšmę, nes bet kuris kintamasis, turintis didesnį vidurkį, būtų reikšmingas skirtumas.
