При статистически анализи хипотезният тест е централен инструмент, който ти позволява да провериш различните предположения за даден набор от данни. В това ръководство ще научиш как да извършиш тест за дисперсия на еднопровеждан експеримент в Excel. Ще научиш как да определиш теоретичните основи и практическите стъпки за теста на значителни промени в дисперсията на извадката си.
Най-важни изводи
- Тестът изследва дали дадена известна стандартна девиация се различава значително от нова.
- Хипотезният тест за дисперсията се извършва чрез подход за еднопровеждан експеримент.
- Изчисляването включва постановяване на хипотези, определяне на размера на изпита и сравнение с критична стойност от Хи-квадрат разпределението.
Стъпка по стъпка ръководство
Стъпка 1: Подготовка на набора от данни
Първо трябва да импортираш или ръчно въведеш набора от данни в Excel. Наборът от данни трябва да съдържа стойности, които са от значение за изчислението на дисперсията. За да направиш това, отвори Excel и създай нов лист. Въведи стойностите в една колона.
Стъпка 2: Изчисляване на стандартното отклонение и дисперсията
За да изчислиш дисперсията, трябва да използваш стандартното отклонение на своята извадка. Ако имаш известно стандартно отклонение (в този случай 22), умножи тази стойност на себе си, за да получиш историческата дисперсия (σ0²). Използвай следната формула:
Дисперсия (σ0²) = (Стандартното отклонение)²
В Excel можеш да въведеш това лесно в една клетка.
Стъпка 3: Формулиране на хипотези
Сега формулираш нулевата си хипотеза (Н0) и алтернативната хипотеза (Н1). Нулевата хипотеза твърди, че дисперсията е равна на известната дисперсия и алтернативната хипотеза, че дисперсията е значително намалена. Това ги записваш по следния начин:
- Н0: σ² = 484
- Н1: σ² < 484
Стъпка 4: Изчисляване на изпитния размер
Изпитния размер (χ²) се пресмята с формулата:
χ² = (n - 1) * (σ1² / σ0²)
Тук n е броят на данните и σ1 е оцененото стандартно отклонение от твоята извадка. За да го пресметнеш в Excel, можеш да се позовеш на съответните клетки.
Стъпка 5: Определяне на критичната стойност
За да намериш критичната стойност за теста, се нуждаеш от Хи-квадрат разпределението. Можеш да изчислиш тази стойност в Excel с функцията CHISQ.INV(), като използваш желания ниво на значимост (тук 2,5% за едностранен тест) и степените на свобода (n-1).
Стъпка 6: Сравнение на изпитния размер с критичната стойност
Сравни сега изчисления изпитен размер (χ²) с критичната стойност. Ако изпитният размер е по-малък от критичната стойност, можеш да отхвърлиш Н0. Това означава, че има значителна разлика и дисперсията е намалена.
Стъпка 7: Изводи
Базирано на твоя тест можеш да формулираш изводи. Ако се отхвърли Н0, следва да отбележиш, че дисперсията в твоята популация е значително по-ниска от началната дисперсия. Документирай резултатите си и ги включи в доклад.
Резюме
В това ръководство си научил как да извършиш единичен тест за дисперсия в Excel ефективно. Чрез приложението на теоретичните основи в практиката, ще можеш да получиш по-добро разбиране за данните си.
Често задавани въпроси
Как се изчислява дисперсията в Excel?Дисперсията може да се изчисли в Excel, като се използва формулата VAR.P() за цялата совка или VAR.S() за извадка.
Каква е разликата между Н0 и Н1?Н0 е нулевата хипотеза, която предполага, че няма разлика. Н1 е алтернативната хипотеза, която предполага значителна разлика.
Какво да направя, ако Н0 не се отхвърли?Ако Н0 не се отхвърли, това означава, че данните не предоставят достатъчно доказателства, че дисперсията се различава значително от известната дисперсия.
