Google 스프레드시트에서 P-값을 계산하는 방법

p- 값은 통계에서 가장 중요한 개념 중 하나입니다 . 연구 프로젝트를 수행할 때 이것은 과학자들이 두 데이터 세트의 통계적 유의성을 찾기 위해 자주 사용하는 출력 데이터입니다.

하지만 Google 스프레드시트에서 p- 값을 어떻게 계산합니까 ?

이 기사는 주제에 대해 알아야 할 모든 것을 보여줍니다. 기사가 끝날 때쯤이면 p-값을 계산하고 결과를 쉽게 확인할 수 있을 것입니다.

p- 값 이란 무엇입니까 ?

p- 값은 특정 가설이 올바른지 여부를 결정하는 데 사용됩니다 . 기본적으로 과학자들은 데이터가 상관관계가 없을 때 정상적이고 예상되는 결과를 표현하는 값 또는 값 범위를 선택합니다. 데이터 세트의 p- 값을 계산한 후에 는 이 결과에 얼마나 근접했는지 알 수 있습니다.

예상 결과를 나타내는 상수를 유의 수준이라고 합니다. 이전 연구를 기반으로 이 숫자를 선택할 수 있지만 일반적으로 0.05로 설정됩니다.

계산된 p- 값이 유의 수준보다 훨씬 낮으면 예상 결과가 통계적으로 유의합니다. p 값 이 낮을수록 데이터가 일종의 상관관계를 나타낼 가능성이 높아집니다.

간단한 요약

Google 스프레드시트나 수식을 처음 사용하는 경우 쉽게 이해할 수 있도록 분석해 드립니다.

함수는 일련의 숫자에서 추출하려는 데이터를 Google 스프레드시트에 알려주는 간단한 공식입니다.

P-값(숫자의 집합이 통계적으로 유의한지 여부)을 찾기 위해 T-테스트 기능을 사용합니다. 결과가 .05보다 낮으면 데이터가 통계적으로 유의합니다. .05보다 높으면 더 많은 데이터가 필요합니다.

잘못된 계산으로 인해 잘못된 결과로 끝나는 위험을 피하려면 Google 스프레드시트와 같은 도구를 사용하는 것이 가장 좋습니다. p- 값이 매우 중요 하기 때문에 개발자는 이를 직접 계산하는 함수를 포함했습니다. 다음 섹션에서는 이를 수행하는 방법을 보여줍니다.

T-Test 함수에 데이터를 입력하고 결과를 얻는 방법은 다음과 같습니다.

1. 수식을 입력할 상자를 클릭합니다.
   
2. 상단에서 삽입을 클릭합니다 . 그런 다음 기능 및 통계를 선택합니다 . 그런 다음 클릭하여 T.Test 함수를 삽입합니다 .
   

이제 T-Test 기능을 삽입했으므로 데이터를 입력하는 방법은 다음과 같습니다.

열과 행의 첫 번째 집합을 나열합니다.

• 열 번호 + 행 번호로 첫 번째 세트를 입력하십시오.
• 첫 번째 집합 뒤에 쉼표를 포함합니다.
• 예를 들어 A2:A7처럼 보일 것입니다.

그런 다음 두 번째 열과 행 집합을 나열합니다 .

• 열 번호 + 행 번호로 두 번째 세트를 입력하십시오.
• 두 번째 집합 뒤에 쉼표를 포함합니다.
• 예를 들어 B2:B7이 됩니다.

분포 꼬리에 대해 Google에 알리기 :

• 숫자 1은 One Distribution tail로 작업하고 있음을 의미합니다.
• 숫자 2는 Two Distribution tails로 작업하고 있음을 의미합니다.
• 1 또는 2 뒤에 쉼표를 포함합니다.

마지막 숫자로 1, 2 또는 3을 입력합니다 .

• 1은 페어링된 테스트의 매개변수입니다.
• 2는 동일한 두 샘플 검정을 위한 것입니다.
• 3은 동일하지 않은 2-샘플 검정을 위한 것입니다.
• 1, 2 또는 3 뒤에 쉼표를 포함합니다.

이제 함수가 어떻게 작동하는지 이해했으므로 데이터 세트가 0.5보다 큰지 작은지 확인해 보겠습니다.

Google 스프레드시트에서 p- 값 계산

이를 설명하는 가장 좋은 방법은 따를 수 있는 예를 통해 설명하는 것입니다. 기존 테이블이 이미 있는 경우 다음 자습서에서 배운 내용을 적용하기만 하면 됩니다.

두 가지 데이터 세트를 만드는 것부터 시작하겠습니다. 그런 다음 생성된 데이터 세트를 비교하여 통계적 유의성이 있는지 확인합니다.

개인 트레이너를 위해 데이터를 조사해야 한다고 가정해 보겠습니다. 개인 트레이너는 푸쉬업 및 풀업 진행에 관한 고객 번호를 제공했으며 Google 스프레드시트에 입력했습니다.

이 표는 매우 기본적이지만 이 문서의 목적에 도움이 될 것입니다.

이 두 데이터 세트를 비교하려면 Google 스프레드시트의 T-TEST 기능을 사용해야 합니다.

이 함수의 구문은 다음과 같습니다. TTEST(array1,array2,tails,type) 하지만 T.TEST(array1,array2,tails,type) 구문을 사용할 수도 있습니다. 둘 다 동일한 함수를 참조합니다.

Array1은 첫 번째 데이터 세트입니다 . 우리의 경우 전체 푸시업 열이 됩니다(물론 열 이름은 제외).

Array2는 풀업 열 아래의 모든 항목인 두 번째 데이터 세트입니다 .

꼬리는 분포에 사용되는 꼬리의 수를 나타냅니다. 여기에는 두 가지 옵션만 있습니다.

1 – 단측 분포

2 – 양측 분포

유형은 1(대응 T-TEST), 2(두 표본 등분산 T-검정) 또는 3(두 표본 이분산 T-검정)이 될 수 있는 정수 값을 나타냅니다.

다음 단계에 따라 예제 p-테스트를 ​​진행합니다.

1. 선택한 열의 이름을 TTEST로 지정하고 이 함수의 결과를 옆에 있는 열에 표시합니다.
2. p- 값을 표시 할 빈 열을 클릭 하고 필요한 수식을 입력합니다.
3. 다음 수식을 입력합니다: =TTEST(A2:A7,B2:B7,1,3). 보시다시피 A2:A7은 첫 번째 열의 시작점과 끝점을 나타냅니다. 커서를 첫 번째 위치(A2)에 놓고 열 맨 아래로 드래그하면 Google 스프레드시트가 자동으로 수식을 업데이트합니다.
   
4. 수식에 쉼표를 추가하고 두 번째 열에도 동일한 작업을 수행합니다.
   이제 채워진 열이 강조 표시됩니다.
   
5. 꼬리를 채우고 인수(쉼표로 구분)를 입력하고 Enter 키를 누릅니다.
   참고 : 자세한 설명은 이전 섹션을 참조하십시오.
   

수식을 입력한 열에 결과가 나타나야 합니다.

일반적인 오류 메시지

TTEST 수식을 잘못 입력했다면 다음 오류 메시지 중 하나를 본 적이 있을 것입니다.

1. #N/A – 두 데이터 세트의 길이가 다른 경우 표시됩니다.
2. #NUM – ​​입력한 tails 인수가 1 또는 2가 아닌 경우 표시됩니다. type 인수가 1, 2 또는 3이 아닌 경우에도 표시될 수 있습니다.
3. #값! – 꼬리 또는 형식 인수에 숫자가 아닌 값을 입력한 경우 표시됩니다.

Google 스프레드시트로 데이터 계산이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다.

이제 다른 Google 스프레드시트 기능을 무기고에 추가하셨기를 바랍니다. 이 온라인 도구의 가능성과 기능에 대해 배우면 통계학자가 아니더라도 데이터를 더 잘 분석할 수 있습니다.

p- 값 을 계산하는 데 사용하는 대체 방법이 있습니까 ? 아래 의견에 대해 자유롭게 알려주십시오.