Как рассчитать P-значение в Google Таблицах

Значение p является одним из наиболее важных понятий в статистике. При работе над исследовательскими проектами ученые часто используют выходные данные для определения статистической значимости двух наборов данных.

Но как рассчитать p- значение в таблицах Google?

Эта статья покажет вам все, что вам нужно знать по этой теме. К концу статьи вы сможете вычислить p-значение и легко проверить свои результаты.

Что такое p- значение?

Значение p используется для определения того, верны ли определенные гипотезы или нет. По сути, ученые выбирают значение или диапазон значений, которые выражают нормальный ожидаемый результат, когда данные не коррелированы. После вычисления p- значения своих наборов данных они узнают, насколько они близки к этим результатам.

Константа, которая представляет ожидаемые результаты, называется уровнем значимости. Хотя вы можете выбрать это число на основе предыдущих исследований, обычно оно равно 0,05.

Если рассчитанное значение p намного ниже уровня значимости, то ожидаемые результаты являются статистически значимыми. Чем ниже значение p , тем больше вероятность того, что ваши данные выражают какую-то корреляцию.

Простое резюме

Если вы новичок в Google Таблицах или формулах, мы разберем их, чтобы их было легко понять.

Функции — это простые формулы, которые сообщают Google Таблицам, какие данные вы хотите извлечь из набора чисел.

Чтобы найти P-значение (является ли набор чисел статистически значимым), мы будем использовать функцию T-Test. Если результат ниже 0,05, данные статистически значимы. Если он выше 0,05, нам нужно больше данных.

Чтобы избежать риска получения ложных результатов из-за ошибочных расчетов, лучше всего использовать такие инструменты, как Google Таблицы. Поскольку p -значение очень важно, разработчики включили функцию, которая вычисляет его напрямую. Следующий раздел покажет вам, как это сделать.

Вот как ввести данные в функцию T-Test и получить результаты:

1. Щелкните поле, в которое вы хотите ввести формулу.
   
2. Нажмите «Вставить» вверху. Затем выберите функцию и статистику . Затем щелкните, чтобы вставить функцию T.Test .
   

Теперь, когда вы вставили функцию T-Test, вот как ввести данные:

Перечислите первый набор столбцов и строк:

• Введите первый набор как номер столбца + номер строки.
• Включите запятую после первого набора.
• В нашем примере это должно выглядеть как A2:A7.

Затем перечислите второй набор столбцов и строк :

• Введите второй набор как номер столбца + номер строки.
• Включите запятую после второго набора.
• В нашем примере это будет B2:B7.

Сообщите Google о хвостах распространения :

• Цифра 1 означает, что вы работаете с хвостом One Distribution.
• Цифра 2 означает, что вы работаете с двумя хвостами распределения.
• Поставьте запятую после 1 или 2.

Введите 1, 2 или 3 в качестве конечного числа :

• 1 — параметры для парного теста.
• 2 — для равного двухвыборочного теста.
• 3 относится к неравному тесту с двумя выборками.
• Поставьте запятую после 1, 2 или 3.

Теперь, когда вы понимаете, как работает функция, давайте посмотрим, больше или меньше ваш набор данных 0,5.

Расчет p- значения в Google Sheets

Лучший способ объяснить это на примере, которому вы можете следовать. Если у вас уже есть существующая таблица, просто примените то, что вы узнали из следующего руководства.

Мы начнем с создания двух наборов данных. После этого мы сравним созданные наборы данных, чтобы увидеть, имеют ли они статистическую значимость.

Допустим, нам нужно изучить данные для личного тренера. Личный тренер предоставил нам цифры своих клиентов относительно прогресса их отжиманий и подтягиваний, и мы ввели их в таблицу Google.

Таблица очень простая, но она послужит целям этой статьи.

Чтобы сравнить эти два набора данных, нам нужно будет использовать функцию T-TEST Google Spreadsheet.

Синтаксис этой функции выглядит следующим образом: TTEST(массив1,массив2,хвосты,тип), но вы также можете использовать синтаксис T.TEST(массив1,массив2,хвосты,тип) - оба относятся к одной и той же функции.

Array1 — это первый набор данных . В нашем случае это будет вся колонка «Отжимания» (конечно, за исключением названия колонки).

Array2 — это второй набор данных , в котором содержится все, что находится в столбце Pull-ups.

Хвосты представляют количество хвостов, которые используются для распределения. Здесь у вас есть только два варианта:

1 – одностороннее распределение

2 – двустороннее распределение

Тип представляет целочисленное значение, которое может быть 1 (парный Т-тест), 2 (двухвыборочный Т-тест равной дисперсии) или 3 (двухвыборочный Т-тест неравной дисперсии).

Мы выполним следующие шаги для работы с примером p-теста:

1. Назовите столбец по нашему выбору, TTEST, и отобразите результаты этой функции в столбце рядом с ним.
2. Щелкните пустой столбец, в котором должны отображаться значения p , и введите нужную формулу.
3. Введите следующую формулу: =ТТЕСТ(A2:A7;B2:B7,1,3). Как видите, A2:A7 означает начальную и конечную точки нашего первого столбца. Вы можете просто удерживать курсор в первой позиции (A2) и перетаскивать его в конец столбца, и таблицы Google автоматически обновят вашу формулу.
   
4. Добавьте запятую в формулу и сделайте то же самое для второго столбца.
   Обратите внимание, что заполненные столбцы теперь выделены.
   
5. Заполните хвосты и введите аргументы (разделенные запятыми) и нажмите Enter.
   Примечание . Дополнительные пояснения см. в предыдущем разделе.
   

Ваш результат должен появиться в столбце, где вы ввели формулу.

Распространенные сообщения об ошибках

Если вы допустили ошибку при вводе формулы TTEST, вы, вероятно, видели одно из следующих сообщений об ошибке:

1. #N/A — отображается, если ваши два набора данных имеют разную длину.
2. #ЧИСЛО — отображается, если введенный аргумент хвоста не равен 1 или 2. Также может отображаться, если аргумент типа не равен 1, 2 или 3.
3. #ЦЕНИТЬ! – отображается, если вы ввели нечисловые значения для хвостов или аргументов типа.

Вычисление данных никогда не было проще с электронными таблицами Google

Надеюсь, теперь вы добавили в свой арсенал еще одну функцию Google Spreadsheets. Изучение возможностей и функций этого онлайн-инструмента поможет вам лучше анализировать данные, даже если вы не являетесь статистиком.

Есть ли у вас альтернативный метод, который вы используете для расчета p- значения? Не стесняйтесь рассказать нам обо всем этом в комментариях ниже.