Statistilised testid on andmeanalüüsi hädavajalik osa, eriti kui on vaja kontrollida erinevusi rühmade vahel. Üks tõestatud meetod, mida sageli uurimis- ja ärisektoris kasutatakse, on kahevalimi F-test. See juhend näitab sulle samm-sammult, kuidas saad sellist testi Excelis teha, et võrrelda kahe farmaatsiaettevõtte muutujaid nende uurimiskulude osas.
Olulisemad teadmised
- Sa õpid, kuidas saad kahe grupi varieeruvust F-testi abil võrrelda.
- Juhend sisaldab üksikasjalikke samme testi läbiviimiseks Excelis, sealhulgas andmeanalüüsi funktsiooni kasutamist.
- Lõpuks tead, kuidas tulemusi tõlgendada ja milliseid järeldusi teha.
Samm-sammult juhend
Samm 1: Andmete ettevalmistamine
Esiteks vajad mõlema ettevõtte uurimiskulude toorandmeid. Ava oma Exceli fail ja kopeeri mõlema ettevõtte uurimisandmed eraldi veergudesse.
Samm 2: Valimi suuruse ja varieeruvuse arvutamine
Valimi suurus jääb samaks, 500 ettevõtte A ja 100 ettevõtte B jaoks. Andmete varieeruvuse arvutamiseks kasuta VAR.S() funktsiooni, et hinnata rühmade varieeruvust. Pane tähele, et Excel-formaadis väärtuste sisestamine annab täpsemaid tulemusi.
Samm 3: Hüpoteeside sõnastamine
F-testi jaoks tuleb hüpoteesid sõnastada järgmiselt:
- Nullhüpotees (H0): σ1² = σ2² (Mõlema ettevõtte varieeruvused on võrdsed).
- Alternatiivhüpotees (H1): σ1² ≠ σ2² (Mõlema ettevõtte varieeruvused on erinevad).
Samm 4: Kontrollväärtuse arvutamine
Arvuta kontrollväärtus (F-statistika), jagades ühe rühma varieeruvuse teise rühma varieeruvusega. Kasuta valemit Varieeruvus_A / Varieeruvus_B. Kui oled varieeruvused imperialistlikult sisestanud, saad võrdluse jaoks F-statistika.
Samm 5: Kriitilise väärtuse määramine
Kriitilise F-väärtuse leidmiseks vajad alfa-taset (tavaliselt 0,05) ja vabadusastmeid. Vabadusastmed arvutatakse järgmiselt: df1 = n1 - 1 ja df2 = n2 - 1. Arvuta kriitiline väärtus funktsiooniga F.INV().
Samm 6: Otsuse tegemine
Võrdle arvutatud F-statistikat kriitilise F-väärtusega. Kui F-statistika on suurem kui kriitiline väärtus, lükka tagasi nullhüpotees, vastasel juhul mitte. Selles näites on tagasilükkamise kriteeriumiks see, et kontrollväärtus peab olema kvantletiväärtusest (F kriitiline) väiksem.
Samm 7: Kasuta Exceli andmeanalüüsi
Excel võimaldab ka F-testi teha andmeanalüüsi funktsiooni kaudu. Mine „Andmed“ ja vali „Andmeanalüüs“. Vali „Kahevalimi F-test“. Sisesta mõlema muutuja vahemikud ja vali vastavad seaded.
Samm 8: Tulemuste tõlgendamine
Analüüsi F-testi tulemusi. Kui Exceli väljundis arvutatud F-statistika ja p-väärtus annavad samad tulemused kui sinu käsitsi arvutamine, võid järeldada, et mõlema ettevõtte varieeruvused on võrdsed.
Kokkuvõte
Kahevalimi F-test on oluline vahend statistilises analüüsis, mis võimaldab sul võrrelda kahe rühma varieeruvusi. Selles juhendis õppisid, kuidas seda testi Excelis tõhusalt läbi viia, alates andmete ettevalmistamisest kuni tulemuste tõlgendamiseni.
Korduma kippuvad küsimused
Mis on kahevalimi F-test?Kahevalimi F-test võrdleb kahe rühma varieeruvusi, et teha kindlaks, kas need on statistiliselt oluliselt erinevad.
Millal peaksin kasutama F-testi?F-testi kasutatakse juhul, kui soovid kontrollida varieeruvuste võrdsust kahe sõltumatu rühma puhul.
Kuidas ma arvutan F-statistikat?F-statistika arvutatakse jagades esimese rühma varieeruvuse teise rühma varieeruvusega.
Mida teha, kui nullhüpotees tagasi lükatakse?Kui nullhüpotees tagasi lükatakse, võid eeldada, et mõlema rühma varieeruvused on statistiliselt oluliselt erinevad.
Kas on olemas alternatiive F-testile?Jah, saad kasutada ka Bartletti testi või Levene'i testi, kui soovid kontrollida varieeruvuse homogeensust.
