Т-тест – бул Студенттин t-бөлүштүрүүсүн колдонуу менен берилиштер топтомдорунун ортосунда статистикалык жактан маанилүү айырмачылыктар бар же жок экендигин аныктоонун бир жолу. Excelдеги T-Test - бул эки үлгүнүн каражаттарын салыштырган эки үлгүлүү T-тест. Бул макалада статистикалык маани эмнени билдирери түшүндүрүлөт жана Excelде T-Тестти кантип жасоо керектиги көрсөтүлөт.
Бул макаладагы нускамалар Excel 2019, 2016, 2013, 2010, 2007 үчүн колдонулат; Microsoft 365 жана Excel Online үчүн Excel.
Статистикалык маани деген эмне?
Элестетиңиз, сиз эки сөөктүн кайсынысы жакшыраак упай берерин билгиңиз келет. Сиз биринчи өлүктү тоголоктоп, 2 аласыз; экинчи өлчөмдү жылдырып, 6га ээ болосуз. Бул экинчи өлүү, адатта, жогорку упайларды берет деп айтабы? Эгер сиз "Албетте, жок" деп жооп берсеңиз, анда сиз статистикалык маанини түшүндүңүз. Сиз айырмачылык упайдын кокус өзгөрүшүнө байланыштуу болгонун түшүнөсүз, ар бир өлчөм тоголонгон сайын. Үлгү өтө кичинекей болгондуктан (бир гана түрмөк) ал эч кандай мааниге ээ болгон жок.
Эми ар бир өлчөмдү 6 жолу тоголоктоп жатканыңызды элестетиңиз:
- Биринчи штамп 3, 6, 6, 4, 3, 3 ролдору; Орточо=4,17
- Экинчи калып 5, 6, 2, 5, 2, 4; Орточо=4,00
Бул эми биринчи өлүү экинчиден жогору упай берерин далилдейби? Балким, андай эмес. Каражаттардын ортосунда салыштырмалуу аз айырма бар кичинекей үлгү, бул айырма дагы эле кокустук вариацияларга байланыштуу болушу мүмкүн. Чөйчөктөрдү ыргытуулардын санын көбөйткөн сайын бул суроого акылдуу жооп берүү кыйындайт - упайлардын ортосундагы айырма кокустуктун натыйжасыбы же бири экинчисине караганда көбүрөөк упай береби?
Маанилүүлүк – үлгүлөрдүн ортосундагы байкалган айырма кокустуктар менен шартталган ыктымалдыгы. Маанилүүлүк көбүнчө альфа деңгээли же жөн эле "α" деп аталат. Ишенимдүүлүк деңгээли, же жөн эле 'c,' үлгүлөрдүн ортосундагы айырма кокустук вариациядан улам болбогондуктун ыктымалдыгы; башкача айтканда, негизги калктын ортосунда айырма бар экенин. Ошондуктан: c=1 – α
Маанилүү экенибизди далилдегенибизге ишенүү үчүн "α" белгисин каалаган деңгээлде кое алабыз. Көбүнчө α=5% колдонулат (95% ишеним), бирок кандайдыр бир айырмачылыктар кокустан өзгөрүү менен шартталган эмес экенине чындап ишенгибиз келсе, α=1% же α=0,1 колдонсок, жогорку ишеним деңгээлин колдонсок болот. %.
Ар кандай кырдаалдарда маанилүүлүгүн эсептөө үчүн ар кандай статистикалык тесттер колдонулат. T-тесттери эки популяциянын ортолору ар кандай экенин аныктоо үчүн колдонулат, ал эми F-тесттери дисперсиялардын ар башка экендигин аныктоо үчүн колдонулат.
Эмне үчүн статистикалык маанини текшерүү керек?
Ар кандай нерселерди салыштырганда, бири экинчисинен жакшыраак экенин аныктоо үчүн маанилүүлүк тестин колдонушубуз керек. Бул көптөгөн талааларга тиешелүү, мисалы:
- Бизнесте адамдар ар кандай өнүмдөрдү жана маркетинг ыкмаларын салыштырышы керек.
- Спортто адамдар ар кандай жабдууларды, техникаларды жана атаандаштарды салыштырышы керек.
- Инженердикте адамдар ар кандай конструкцияларды жана параметр жөндөөлөрүн салыштырышы керек.
Эгер кандайдыр бир чөйрөдө бир нерсе башка нерсеге караганда жакшыраак экенин текшергиңиз келсе, статистикалык маанилүүлүгүн текшеришиңиз керек.
Студенттин T-бөлүштүрүү деген эмне?
Студенттин t-бөлүштүрүүсү кадимки (же Гаусс) бөлүштүрүүгө окшош. Бул экөө тең коңгуроо түрүндөгү бөлүштүрүүлөр жана натыйжалардын көбү орточо көрсөткүчкө жакын, бирок кээ бир сейрек кездешүүчү окуялар эки багытта тең ортодон бир топ алыс, бөлүштүрүүнүн куйруктары деп аталат.
Студенттин t-бөлүштүрүүсүнүн так формасы үлгү өлчөмүнө жараша болот. 30дан ашык үлгүлөр үчүн бул кадимки бөлүштүрүүгө абдан окшош. Үлгү өлчөмү кичирейген сайын, куйруктар чоңоюп, кичинекей үлгүнүн негизинде тыянак чыгаруудан келип чыккан белгисиздиктин күчөшүн билдирет.
Excelде T-тестти кантип жасоо керек
Эки үлгүнүн көрсөткүчтөрүнүн ортосунда статистикалык жактан маанилүү айырма бар-жоктугун аныктоо үчүн T-Тестти колдонуудан мурун, адегенде F-Тестти аткарышыңыз керек. Себеби, дисперсиялардын ортосунда олуттуу айырма бар-жоктугуна жараша T-Test үчүн ар кандай эсептөөлөр аткарылат.
Бул анализди жүргүзүү үчүн сизге Analysis Toolpak плагини иштетилген болушу керек.
Талдоо куралдары топтому текшерилүүдө жана жүктөлүүдө
Анализ куралдар пакетин текшерүү жана жандыруу үчүн бул кадамдарды аткарыңыз:
- FILE өтмөгүн тандаңыз > Параметрлер тандаңыз.
- Параметрлер диалог кутучасынан сол жактагы өтмөктөрдөн Кошумчаларды тандаңыз.
-
Терезенин ылдый жагында ылдый түшүүчү менюну тандаңыз, андан соң Excel Add-ins тандаңыз. Тандоо Go.
Image -
Анализ куралы дегендин жанындагы белги кутучасы коюлганын текшерип, андан соң OK дегенди тандаңыз.
- Анализ куралдары пакети азыр активдүү жана сиз F-Тесттерин жана Т-Тесттерин колдонууга даярсыз.
Excelде F-тестти жана T-тестти аткаруу
-
Эки маалымат топтомун электрондук жадыбалга киргизиңиз. Бул учурда, биз бир жума ичинде эки продуктыларды сатууну карап жатабыз. Ар бир продукт үчүн орточо күнүмдүк сатуу наркы да анын стандарттык четтөөсү менен бирге эсептелет.
Image -
Data өтмөгүн тандаңыз > Маалыматтарды талдоо
Image -
Тизмеден F-Тесттин эки үлгүсүн тандаңыз, андан кийин OK тандаңыз.
Image F-Test нормалдуу эместикке өтө сезгич. Андыктан Welch тестин колдонуу коопсузураак, бирок Excelде бул кыйыныраак.
-
Өзгөрмө 1 диапазонун жана өзгөрмө 2 диапазонун тандаңыз; Alpha орнотуу (0,05 95% ишеним берет); чыгаруунун жогорку сол бурчуна уячаны тандаңыз, бул 3 мамычаны жана 10 сапты толтурат. OK тандаңыз.
Image Өзгөрмө 1 диапазону үчүн эң чоң стандарттык четтөө (же дисперсия) бар үлгү тандалышы керек.
-
Айырмачылыктар ортосунда олуттуу айырма бар же жок экенин аныктоо үчүн F-Test натыйжаларын көрүңүз. Натыйжалар үч маанилүү маанини берет:
- F: Дисперсиялар ортосундагы катыш.
- P(F<=f) one-tail: 1 өзгөрмөнүн 2 өзгөрмөсүнө караганда чоңураак дисперсияга ээ эмес болуу ыктымалдыгы. Эгер бул альфадан чоңураак болсо, жалпысынан 0,05 болсо, дисперсиялардын ортосунда олуттуу айырма жок.
- F Критикалык бир куйрук: P(F<=f)=α берүү үчүн талап кылынуучу F мааниси. Эгер бул маани Fден чоңураак болсо, бул дисперсиялар ортосунда олуттуу айырма жок экенин көрсөтөт.
P(F<=f) ошондой эле F DIST функциясын жана анын киргизүү катары ар бир үлгү үчүн эркиндик даражасын колдонуп эсептесе болот. Эркиндик даражасы – бул жөн гана үлгүдөгү байкоолордун саны минус бир.
-
Эми дисперсиялардын ортосунда айырма бар же жок экенин билгенден кийин, ылайыктуу T-Тестти тандасаңыз болот. Data өтмөгүн тандаңыз > Data Analysis, анан тандаңыз t-Test: Бирдей дисперсияларды кабыл алуу менен эки үлгүлүү же t-Тест: Бирдей эмес дисперсияларды кабыл алуу менен эки үлгүлүү
Image -
Мурунку кадамда кайсы параметрди тандаганыңызга карабастан, анализдин чоо-жайын киргизүү үчүн сизге ошол эле диалог кутучасы көрсөтүлөт. Баштоо үчүн Өзгөрмө 1 Диапазон жана Өзгөрмө 2 Диапазон үлгүлөрүн камтыган диапазондорду тандаңыз.
Image - Каражаттардын ортосунда эч кандай айырма жок экенин сынагыңыз келсе, Гипотезаланган орточо айырманы нөлгө коюңуз.
- Альфа маанисинин деңгээлин коюңуз (0,05 95% ишеним берет) жана 3 мамычаны жана 14 сапты толтурарын эске алып, чыгаруунун жогорку сол бурчуна уячаны тандаңыз. OK тандаңыз.
-
Каражаттардын ортосунда олуттуу айырма бар-жогун аныктоо үчүн натыйжаларды карап чыгыңыз.
F-Тестиндегидей эле, эгерде p-мааниси, бул учурда P(T<=t) альфадан чоңураак болсо, анда олуттуу айырма жок. Бирок, бул учурда берилген эки p-маани бар, бири бир куйруктуу сыноо үчүн, экинчиси эки куйруктуу сыноо үчүн. Бул учурда, эки куйруктуу маанини колдонуңуз, анткени чоңураак орточо мааниге ээ болгон өзгөрмөнүн бири олуттуу айырма болуп калат.
