Statistiskie testi ir neatņemama datu analīzes sastāvdaļa, jo īpaši, ja jāanalizē atšķirības starp grupām. Pārbaudīta metode, ko bieži izmanto pētniecībā un uzņēmējdarbībā, ir divu paraugu F tests. Šajā rokasgrāmatā soli pa solim parādīts, kā ar Excel palīdzību īstenot šādu testu, lai salīdzinātu divu farmācijas uzņēmumu mainīgos lielumus attiecībā uz to pētniecības izdevumiem.
Galvenie secinājumi
- Jūs uzzināsiet, kā salīdzināt divu grupu dispersijas, izmantojot F-testu.
- Rokasgrāmatā ir sniegti detalizēti soļi, kā veikt testu programmā Excel, tostarp kā izmantot datu analīzes funkciju.
- Beigās jūs zināsiet, kā interpretēt rezultātus un kādus secinājumus no tiem izdarīt.
Soli pa solim
1. solis: Sagatavojiet datus
Vispirms jums ir nepieciešami izejas dati par abu uzņēmumu pētniecības izdevumiem. Atveriet Excel failu un nokopējiet abu uzņēmumu attiecīgos pētniecības datus atsevišķās slejās.
Solis Nr. 2: Aprēķiniet izlases lielumu un dispersiju
Jūsu izlases lielums paliek nemainīgs - 500 uzņēmumam A un 100 uzņēmumam B. Lai aprēķinātu datu dispersiju, izmantojiet VAR.S() funkciju, lai novērtētu grupu dispersiju. Noteikti ievadiet vērtības Excel formātā, lai iegūtu precīzus rezultātus.
posms: formulējiet hipotēzes
Hipotēzes F-testam jāformulē šādi:
- Nulles hipotēze (H0): σ1² = σ2² (abu uzņēmumu dispersijas ir vienādas).
- Alternatīvā hipotēze (H1): σ1² ≠ σ2² (abu uzņēmumu dispersijas nav vienādas).
Solis Nr. 4: Aprēķināt testa mainīgo
Aprēķiniet testa statistiku (F-statistiku), izmantojot abu variāciju attiecību. Izmantojiet formulu Variance_A / Variance_B. Ja esat ievadījis variances imperiālistiski, salīdzināšanai saņemsiet F-statistiku.
Solis Nr. 5: Noteikt kritisko vērtību
Lai noteiktu kritisko F-statistikai, jums ir nepieciešams alfa līmenis (parasti 0,05) un brīvības pakāpes. Brīvības pakāpes aprēķina šādi: df1 = n1 - 1 un df2 = n2 - 1. Aprēķiniet kritisko vērtību, izmantojot funkciju F.INV().
Solis Nr. 6: Pieņemt lēmumu
Salīdziniet aprēķināto F-statistiku ar kritisko F-vērtību. Ja F-statistika ir lielāka par kritisko vērtību, noraidiet nulles hipotēzi, pretējā gadījumā nē. Šajā piemērā noraidīšanas kritērijs ir tāds, ka testa statistikai jābūt mazākai par kvantiļa vērtību (F kritiskā vērtība).
posms: Izmantojiet Excel datu analīzi
Excel piedāvā arī iespēju veikt F testu, izmantojot datu analīzes funkciju. Dodieties uz "Dati" un izvēlieties "Datu analīze". Izvēlieties "Two-sample F-test". Ievadiet abu mainīgo diapazonus un izvēlieties atbilstošus iestatījumus.
8. solis: Interpretējiet rezultātus
Analizējiet F-testa rezultātus. Ja aprēķinātā F-statistika un p-vērtība Excel izvadā sniedz tādus pašus rezultātus kā jūsu manuāli veiktais aprēķins, varat secināt, ka abu uzņēmumu dispersijas ir vienādas.
Kopsavilkums
Divu paraugu F-tests ir būtisks statistiskās analīzes rīks, kas ļauj salīdzināt dispersiju atšķirības starp divām grupām. Šajā rokasgrāmatā jūs uzzinājāt, kā efektīvi veikt šo testu programmā Excel, sākot ar datu sagatavošanu un beidzot ar rezultātu interpretāciju.
Biežāk uzdotie jautājumi
Kas ir divu paraugu F tests? Divuparaugu F tests salīdzina divu grupu dispersijas, lai noteiktu, vai tās statistiski nozīmīgi atšķiras.
Kad man vajadzētu izmantot F-testu? F-testu izmanto, ja vēlaties pārbaudīt divu neatkarīgu grupu variāciju vienlīdzību.
Kā aprēķināt F-statistiku? F-statistiku aprēķina, dalot pirmās grupas dispersiju ar otrās grupas dispersiju.
Ko darīt, ja nulles hipotēze tiek noraidīta? Ja nulles hipotēze tiek noraidīta, var pieņemt, ka abu grupu dispersijas statistiski nozīmīgi atšķiras.
Vai ir alternatīvas F testam? Jā, ja vēlaties pārbaudīt dispersijas homogenitāti, varat izmantot arī Bartleta testu vai Levena testu.
