Перевірка статистичних гіпотез є незамінним інструментом для прийняття обґрунтованих рішень. У наступному розділі ми покажемо, як виконати двовибірковий F-тест в Excel, щоб перевірити достовірність ваших гіпотез щодо дисперсії даних про продажі. Цей посібник крок за кроком проведе вас через весь процес, щоб ви могли впевнено застосовувати вивчені методи.
Основні висновки
- Двовибірковий F-тест використовується для порівняння дисперсій двох груп даних.
- Його мета - перевірити, чи відрізняється дисперсія фактичних даних про продажі від передбачуваного значення.
- Excel надає інструменти для виконання необхідних розрахунків і порівнянь.
Покрокові інструкції
1. підготовка даних
Перш ніж розпочати тест, переконайтеся, що ваші дані підготовлені. Важливо видалити фільтри, щоб включити всі релевантні дані. Почніть з вибору даних у відповідних стовпчиках.
2. визначення параметрів
Визначте параметри вашого тесту. Ви повинні знати, скільки точок даних ви аналізуєте. У нашому прикладі ми припускаємо, що у вас є 100 показників продажів, які мають нормальний розподіл.
3. запис попереднього значення дисперсії
Відоме відхилення або значення продажів з минулого відіграє центральну роль у вашому аналізі. У цьому прикладі попереднє значення становить 116 мільйонів євро на тиждень.
4. формулювання гіпотези
Сформулюйте нульову гіпотезу (H0) та альтернативну гіпотезу (H1). У цьому випадку H0 полягає в тому, що дисперсія залишається такою ж або більшою за 116 мільйонів, тоді як H1 припускає, що дисперсія зменшилася.
5. обчислення тестової статистики
Ви можете обчислити статистику тесту, використовуючи дисперсію вашої вибірки. Виконайте необхідні обчислення, щоб визначити значення вашої тестової статистики. Вона визначається за формулою (n-1) * σ1 / σ0, де σ1 - дисперсія вашої вибірки, а σ0 - дисперсія з минулого.
6. визначення критичного діапазону
Щоб вирішити, чи можна відкинути нульову гіпотезу, потрібно визначити критичний діапазон. Використовуйте таблицю розподілу хі-квадрат для визначення рівня довіри. У нашому прикладі ми використовували ймовірність помилки 2%.
7. порівняння тестової змінної та критичної змінної
Тепер перевірте, чи є розрахована вами тестова статистика меншою за критичне значення. У цьому випадку ми виявили, що наша тестова статистика не менша за критичне квантильне значення.
8. зробіть висновок
На основі проведеного порівняння ви можете вирішити, чи можна відхилити нульову гіпотезу, чи ні. У нашому прикладі ми визначили, що нульову гіпотезу не можна відхилити. Це означає, що дисперсія ваших даних про продажі все ще відповідає прийнятому значенню або навіть є більшою.
Підсумок
У цьому посібнику ми всебічно розглянули, як виконати двовибірковий F-тест в Excel. Ви дізналися, як підготувати дані, сформулювати гіпотези, обчислити статистику, визначити критичний діапазон і, нарешті, зробити висновки. Виконавши ці кроки, ви будете добре підготовлені до самостійного проведення статистичного аналізу.
Поширені запитання
Що таке двовибірковий F-тест? Двовибірковий F-тест використовується для порівняння дисперсій двох груп даних.
Як сформулювати гіпотези для F-тесту? Нульова гіпотеза стверджує, що дисперсія дорівнює або більша, тоді як альтернативна гіпотеза припускає зменшення.
Як знайти критичне значення для мого тесту?Критичне значення можна отримати за допомогою таблиць хі-квадрат на основі довірчої ймовірності та ступенів свободи.
Що робити, якщо нульову гіпотезу не можна відкинути?Це означає, що дані узгоджуються з передбачуваним значенням дисперсії або навіть демонструють більші коливання.
Чи потрібне спеціальне програмне забезпечення для проведення тесту? Для проведення двовибіркового F-тесту достатньо Excel, якщо дані підготовлені.
