Cách tính p value trong excel

Nội dung bài bác giảng Bài 3: Kiểm định đưa thiết bằng p-value sau đây để giúp đỡ chúng ta tò mò vềgiả thiết bởi p-value có gồm ví dụ chứng minh ví dụ. Mời chúng ta thuộc tyêu thích khảo!


*

Thủ tục kiểm tra trình diễn sinh hoạt trên gồm tính chất truyền thống lịch sử cùng theo cách tiếp cận cổ điển. Trong trong thời gian cách đây không lâu, nhiều nhà nghiên cứu thường xuyên sử dụng một phương pháp tiếp cận khác. Tgiỏi bởi vì kiểm tra giả thiết với cùng một giá bán trị(alpha) định trước thì họ cho rằng ta nên định rõ các giả thiết H0 và H1, kế tiếp tích lũy số liệu mẫu cùng tính giá trị của tiêu chuẩn chỉnh kiểm định. Từ đó hoàn toàn có thể khẳng định được xác suất mắc phải sai trái nhiều loại I nếu như ta bác bỏ vứt trả thiết H0. Xác suất này tmùi hương được hotline là giá trị p (p-value) của kiểm tra.

Bạn đang xem: Cách tính p value trong excel

Chúng ta vẫn minh họa phương pháp tính p-value qua ví dụ sau:

Thí dụ: Trọng lượng của những nhỏ kê Lúc xuất chuồng là đại lượng bất chợt có phân phối hận chuẩn cùng với độ lệch chuẩn chỉnh là 0,32. Trước phía trên trọng lượng vừa phải Khi xuất chuồng của một bé kê sinh sống trại chăn uống nuôi này là 3,4 kilogam. Năm nay người ta vận dụng demo một phương pháp chăn uống nuôi mới. Sau một thời gian vận dụng demo, tín đồ ta chọn tình cờ 50 nhỏ đem cân nặng cùng tính được vừa đủ chủng loại là 3,5 kg. Hãy cho thấy cách thức chnạp năng lượng nuôi bắt đầu bao gồm công dụng có tác dụng tăng trọng lượng của con gà Lúc xuất chuồng hay không ?

a. Hãy xác minh p-value của kiểm định ?

b. p-value đã thay đổi như thế nào ví như vừa phải mẫu không phải là 3,5 nhưng là 3,6 ?

Giải:

a) Gọi(mu) là trọng lượng của một nhỏ gà Khi xuất chuồng của trại chnạp năng lượng nuôi sau khoản thời gian vận dụng cách thức chnạp năng lượng nuôi new ((mu)chưa biết). Ta nên kiểm định mang thiết:

(H_0:mu = 3,4;H_1:mu > 3,4)

Đây là bài bác toán kiểm tra đưa thiết về vừa đủ toàn diện (kiểm định giả thiết một phía),(sigma ^2) không biết.

Từ những giả thiết của bài xích tân oán, ta tính được giá trị của tiêu chuẩn chỉnh kiểm định :

(z = fracleft( overline x - m_0 ight)sqrt n sigma = frac(3,5 - 3,4)sqrt 50 0,32 = 2,21)

p-value của kiểm nghiệm (Tức là xác suất phạm phải sai lầm các loại 1 nếu ta bác bỏ giả thiết H0) chính là : P(Z > 2,21)

Để tính Xác Suất này ta rất có thể dùng bảng hàm Laplace hoặc sử dụng hàm NORMSDIST vào Excel.

Nếu dùng bảng hàm Laplace thì:

(p - value = Pleft( Z > 2,21 ight) = 0,5 - m varphi (2,21) = 0,5 - 0,48645 = 0,01355)

Nếu dùng hàm NORMSDIST thì:

(p-value = P(Z > 2,21) = 1- NORMSDIST(2,21) = 0,01355)

Ta có thể minh họa cực hiếm p-value bên trên đồ vật thị nhỏng sau:

do vậy, cùng với mẫu mã đã cho sinh hoạt tỉ dụ này, ví như ta bác bỏ vứt giả thiết H0, tức nhận định rằng vấn đề vận dụng phương thức chăn uống nuôi bắt đầu có tác dụng làm cho tăng trọng lượng trung bình của gà Khi xuất chuồng thì năng lực mắc phải sai trái một số loại 1 là 0,01355 (hay như là một,355%).

Nếu vừa đủ mẫu mã là 3,6 , tức (overline X = 3,6), lúc đó ta tính được:

(z = fracleft( overline x - m_0 ight)sqrt n sigma = frac(3,6 - 3,4)sqrt 50 0,32 = 4,419)

Khi đó ta có:

p-value = P(Z > 4,419) = 1-NORMSDIST(4.419) = 4.962E-06.

4.962E-06 = 4,962x 10-6 = 0,000004962 0 càng rõ rệt rộng, nói theo cách khác, mang thiết H0 càng kỉm tin cẩn rộng. Chẳng hạn p-value = 0,01 cho biết mức độ khẳng định nhằm bác bỏ bỏ mang thiết H0 càng rõ ràng hơn so với mức giá trị p-value = 0,1.

Ở bên trên là p-value vào kiểm tra ở một bên (phía mặt phải). Nếu kiểm nghiệm già thiết về phía bên trái hoặc chu chỉnh đưa thiết hai phía thì ta cũng tìm kiếm được cực hiếm p-value tương xứng.

Xem thêm: Cách Tính Diện Tích Tứ Giác Biết 4 Cạnh, Công Thức Tính Diện Tích Tứ Giác, Có Ví

Công thức tính p-value đến kiểm định đưa thiết về vừa đủ toàn diện và tổng thể như sau:

Trường đúng theo vẫn biết (sigma ^2).

Nếu(H_1:mu > m_0)thì p-value = P(Z>z) (8.4)Nếu(H_1:mu thì p-value = P(ZNếu(H_1:mu e m_0)thì p-value = P(Z>|z|) (8.6)

Trường hợp chưa biết(sigma ^2).

Nếu(H_1:mu > m_0)thì p-value = P(T>t) (8.7)Nếu(H_1:mu thì p-value = P(T (8.8)Nếu(H_1:mu e m_0)thì p-value = P(T>|t|) (8.9)

Trong thực tiễn, bài toán kiểm nghiệm giả thiết theo p-value hay được theo cơ chế sau:

Nếu p-value >0,1 thì thường tín đồ ta thừa nhận H0Nếu 0,05 (le) 0,1 thì nên cần quan tâm đến cẩn trọng trước khi bác bỏ bỏ mang thiết H0.Nếu 0,01 (le) p-value (le) 0,05 thì nghiêng về hướng bác bỏ vứt mang thiết H0 nhiều hơn.Nếu 0,001 (le) p-value (le)0,01 thì không nhiều băn khoăn Lúc chưng bỏ H0.Nếu p-value 0.

Mặt không giống, nếu như quy định trước nấc ý nghĩa sâu sắc a thì rất có thể sử dụng p-value để Kết luận theo (alpha). lúc đó ta hoàn toàn có thể áp dụng luật lệ kiểm nghiệm như sau:

Nếu p-value (alpha) thì bác quăng quật H0, thỏa thuận H1.Nếu p-value (ge alpha) thì chưa có cửa hàng để bác bỏ quăng quật H0.

Theo cách kiểm định này thì Việc sử dụng p-value lại đó là kiểm định Theo phong cách tiếp cận truyền thống lâu đời.

Thí dụ: Nếu lắp thêm đóng góp bao hoạt động thông thường thì trọng lượng của những bao gạo vị lắp thêm này cung ứng là đại lượng tự nhiên có phân pân hận chuẩn chỉnh với trọng lượng mức độ vừa phải là 50 kg. Nghi ngờ những bao gạo bởi lắp thêm này cung ứng cảm thấy không được trọng lượng hiệ tượng, người ta triển khai cân nặng thử 25 bao với tính được:(overline X = 49,68 m kg) cùng s = 0,5. Hãy mang lại tóm lại về điều nghi hoặc trên?

Giải: gọi X là trọng lượng những bao gạo vì sản phẩm công nghệ đóng góp bao cung ứng. (X sim N(mu ,sigma ^2)). Ta nên kiểm tra giả thiết:

(H_0: mu = 50); với giả thiết đối (H_1: mu

Đây là bài xích toán thù kiểm nghiệm mang thiết về vừa đủ toàn diện,(sigma ^2) chưa biết và không luật pháp trước nấc ý nghĩa sâu sắc (alpha).

Để kiểm tra mang thiết trên, trước nhất ta tính:

(t = fracleft( overline x - m_0 ight)sqrt n s = fracleft( 49,68 - 50 ight)sqrt 25 0,5 = - 3,2)

Theo phương pháp (8.8) ta có:

(p-value = P(T

Ta gồm :

(P(T 3,2) = TDIST(3.2,24,1) = 0,00192)

Bởi vậy 0,001 (alpha) (ví dụ điển hình ta mang đến (alpha=0,01)) thì theo công dụng tính p-value ta thấy: