Формула значения P

Что такое формула P-значения?

P — это статистическая мера, которая помогает исследователям определить, верна ли их гипотеза. Кроме того, это помогает определить значимость результатов. Нулевая гипотезаНулевая гипотезаНулевая гипотеза предполагает, что выборочные данные и данные о населении не имеют различий, или, говоря простыми словами, она предполагает, что утверждение, сделанное человеком в отношении данных или совокупности, является абсолютной истиной и всегда верно. Таким образом, даже если выборка берется из совокупности, результат, полученный при изучении выборки, будет таким же, как и предположение. Читать далее является положением по умолчанию, что между двумя измеряемыми явлениями нет никакой связи. H0 обозначает это. Альтернативная гипотеза — это та, в которую вы поверите, если нулевая гипотеза неверна. Его символ H1 или Ha.

P-значение в excelP-значение в ExcelP-значение используется в корреляционном и регрессионном анализе в Excel, чтобы определить, является ли полученный результат возможным или нет, и с каким набором данных из результата работать. Его значение варьируется от 0 до 1.Читать далее — это число от 0 до 1. Кроме того, таблицы, программы для работы с электронными таблицами и статистическое программное обеспечение помогают рассчитать P-значение. Уровень значимости (α) — это заранее определенный порог, который устанавливает исследователь. Обычно это 0,05. Очень маленькое P-значение, которое меньше уровня значимости, указывает на то, что вы отвергаете нулевую гипотезу. Значение P, превышающее уровень значимости, указывает на то, что мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу.

Оглавление

Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)

Что такое формула P-значения?

Объяснение формулы P-значения

Можно вывести формулу для расчета P-значения, выполнив следующие шаги:

Вычисление P-значения из Z-статистики

Шаг 1: Нам нужно узнать тестовую статистику z

Z = (p̂ – p0)/√ [p0(1-p0)/n]

Источник: www.dummies.com

Например, давайте найдем значение p, соответствующее z ≥ 2,81. Поскольку нормальное распределение симметрично, отрицательные значения z равны их положительным значениям. 2,81 это сумма 2,80 и 0,01. Посмотрите на 2,8 в столбце z и соответствующее значение 0,01. Получаем р = 0,0025.

Примеры формулы P-значения (с шаблоном Excel)

Давайте рассмотрим несколько простых и сложных примеров уравнения P-значения, чтобы лучше понять его.
.free_excel_div{фон:#d9d9d9;размер шрифта:16px;радиус границы:7px;позиция:относительная;margin:30px;padding:25px 25px 25px 45px}.free_excel_div:before{content:””;фон:url(центр центр без повтора #207245;ширина:70px;высота:70px;позиция:абсолютная;верх:50%;margin-top:-35px;слева:-35px;граница:5px сплошная #fff;граница-радиус:50%}

Вы можете скачать этот шаблон Excel с формулой P Value здесь – Шаблон Excel формулы значения P

Пример №1

а) Поскольку P-значение 0,3015 больше, чем уровень значимости 0,05 (5%), мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу.

б) Поскольку P-значение 0,0129 меньше уровня значимости 0,05, мы отвергаем нулевую гипотезу.

Решение:

Используйте следующие данные для расчета P-значения.

P-значение будет –

а) Поскольку p-значение 0,3015 больше, чем уровень значимости 0,05 (5%), мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу.

б) Поскольку p-значение 0,0129 меньше уровня значимости 0,05, мы отклоняем нулевую гипотезу.

Пример #2

Согласно исследованию, 27% жителей Индии говорят на хинди. Исследователю интересно, выше ли эта цифра в его деревне. Следовательно, кадры нулевой и альтернативной гипотез. Он тестирует H0: p = 0,27. Ha: p > 0,27. Здесь p — доля жителей деревни, говорящих на хинди. Он заказывает опрос в своей деревне, чтобы узнать количество людей, говорящих на хинди. Он обнаружил, что 80 из 240 опрошенных человек говорят на хинди. Найдите приблизительное P-значение для теста исследователя, если предположить, что необходимые условия соблюдены, а уровень значимости равен 5%.

Решение:

Используйте следующие данные для расчета P-значения.

Здесь размер выборки n = 240,

p0 — доля населения. Нам нужно найти долю выборки

= 80/240

= 0,33

Z-статистика

Расчет Z-статистики

= 0,33 – 0,27 / √ 0,27 * (1 – 0,27) / 240

Z Статистика будет –

Z “=” 2.093696

P-значение будет –

P-значение = P (z ≥ 2,09)

Мы должны посмотреть на значение 2,09 в таблице Z. Итак, мы должны посмотреть на -2,0 в столбце z и значение в столбце 0,09. Поскольку нормальное распределение симметрично, площадь справа от кривой равна площади слева. Итак, мы получаем P-значение как 0,0183.

Р-значение “=” 0,0183

Поскольку P-значение меньше значимого уровня 0,05 (5%), мы отвергаем нулевую гипотезу.

Пример №3

Исследования показывают, что мужчины покупают больше авиабилетов, чем женщины. Самцы и самки покупают их в соотношении 2:1. Исследование проводилось в конкретном аэропорту Индии, чтобы выяснить распределение авиабилетов среди мужчин и женщин. Из 150 билетов 88 купили мужчины и 62 — женщины. Нам нужно определить, вызывают ли экспериментальные манипуляции изменение результатов или мы наблюдаем случайную вариацию. Рассчитайте P-значение, предполагая, что степень значимости равна 0,05.

Решение:

Используйте следующие данные для расчета P-значения.

Шаг 1: Наблюдаемое значение составляет 88 для мужчин и 62 для женщин.

Ожидаемое значение для мужчин = 2/3 * 150 = 100 мужчин.
Ожидаемая стоимостьОжидаемая стоимостьОжидаемая стоимость относится к прогнозированию инвестиций на будущий период с учетом различных вероятностей. Он оценивается как произведение распределения вероятностей и результатов. Подробнее для женщин = 1/3 * 150 = 50 женщин.

Шаг 2: Узнать хи-квадрат

=((88-100)2)/100 + (62-50) 2/50

=1,44+2,88

Хи-квадрат (X^2)

Хи-квадрат (X ^ 2) будет –

Хи-квадрат (X ^ 2) “=” 4,32

Шаг 3: Найдите степени свободы

Так как есть 2 переменные – мужчины и женщины, n=2

Степени свободы = n-1 = 2-1 = 1

Шаг 4: Из таблицы P-значения мы смотрим на первую строку таблицы, так как степень свободы равна 1. Мы видим, что P-значение находится в диапазоне от 0,025 до 0,05. Поскольку P-значение меньше степени значимости 0,05, мы отвергаем нулевую гипотезу.

P-значение будет –

Р-значение “=” 0,037666922

Примечание: Excel напрямую дает значение p, используя формулу:

CHITEST (фактический диапазон, ожидаемый диапазон)

Пример №4

Известно, что 60% людей, которые заходят в магазины одежды в городе, что-то покупают. Владелец магазина одежды хотел узнать, выше ли число для его магазина одежды. У него уже были результаты исследования, проведенного для его магазина. 128 из 200 человек, зашедших в его магазин, что-то купили. Владелец магазина обозначал долю людей, которые зашли в его магазин одежды и что-то купили. Нулевая гипотеза, которую он сформулировал, была p = 0,60, а альтернативная гипотеза была p> 0,60. Найдите P-значение для исследования на уровне значимости 5%.

Решение:

Используйте следующие данные для расчета P-значения.

Здесь размер выборки n = 200. Нам нужно найти долю выборки

= 128/200

= 0,64

Z-статистика

Расчет Z-статистики

= 0,64 – 0,60 / √ 0,60 * (1 – 0,60) /200

Z Статистика будет –

Z-статистика “=”1.1547

Значение P = P (z ≥ 1,1547)

Функция НОРМРАСП в ExcelФункция НОРМРАСП В ExcelНОРМРАСП или нормальное распределение — это встроенная статистическая функция Excel, которая вычисляет нормальное распределение набора данных со средним значением и стандартным отклонением.Подробнее

НОРМРАСП будет –

НОРМРАСП “=” 0,875893461

Существует встроенная функция для расчета P-значения из Z-статистики в Excel. Она известна как функция НОРМРАСП. Функция НОРМРАСП в Excel вычисляет стандартную функцию нормального кумулятивного распределения по заданному значению. Его формат — НОРМРАСП(z). Поскольку значение z-статистики находится в ячейке B2, используется функция = НОРМРАСП(B2).

Значение P будет –

Р-значение “=” 0,12410654

Так как нам нужно найти площадь справа от кривой,

P-значение = 1 – 0,875893 = 0,124107.

Поскольку P-значение 0,124107 превышает значительный уровень 0,05, мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу.

Актуальность и использование

P-значение имеет широкое применение в статистической проверке гипотез Статистическая проверка гипотез Проверка гипотез — это статистический инструмент, который помогает измерить вероятность правильности результата гипотезы, полученного после выполнения гипотезы на выборочных данных. Он подтверждает правильность полученных результатов первичной гипотезы. Подробнее, в частности, проверку нулевой гипотезы. Например, управляющий фондом управляет взаимным фондом. Он утверждает, что доходы от конкретной схемы взаимных фондов эквивалентны Nifty, эталонному индексу фондового рынка. Следовательно, он сформулировал бы нулевую гипотезу о том, что доходность схемы взаимных фондов эквивалентна доходности Nifty. Альтернативная гипотеза состоит в том, что доходы Scheme и Nifty не эквивалентны. Затем он рассчитывал P-значение.