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Wie man den p-Wert in Excel berechnet

Die Theorie hinter “p-Werten” und der Nullhypothese mag auf den ersten Blick kompliziert erscheinen, aber das Verständnis der Konzepte wird Ihnen helfen, sich in der Welt der Statistik zurechtzufinden. Leider werden diese Begriffe in der allgemeinen Wissenschaft oft falsch verwendet, so dass jeder die Grundlagen verstehen muss.

How To Calculate p-Value in Excel

Die Berechnung des “p-Wertes” eines Modells und der Nachweis/Verwerfung der Nullhypothese ist in MS Excel überraschend einfach. Es gibt zwei Möglichkeiten, dies zu tun. Das wollen wir herausfinden.

Nullhypothese und p-Wert

Die Nullhypothese ist eine Aussage, die besagt, dass es keinen Zusammenhang zwischen den beobachteten Phänomenen gibt, auch Standardhypothese genannt. Die Nullhypothese kann auch auf Korrelationen zwischen zwei Versuchsgruppen angewendet werden. Während der Untersuchung versuchen Sie, diesen Fall zu kontrollieren und zu widerlegen.

Sie möchten zum Beispiel beobachten, ob eine bestimmte Modediät signifikante Ergebnisse liefert. Die Nullhypothese lautet in diesem Fall, dass es keinen signifikanten Unterschied zwischen dem Gewicht der Probanden vor und nach der Diät gibt. Die Alternativhypothese lautet, dass die Diät einen Unterschied bewirkt hat. Die Alternative ist das, was der Forscher zu beweisen versucht.

Der “p-Wert” gibt die Wahrscheinlichkeit an, dass die zusammenfassende Statistik größer oder gleich dem beobachteten Wert ist, wenn die Nullhypothese für ein bestimmtes statistisches Modell wahr ist. Obwohl der “p-Wert” oft als Dezimalzahl angegeben wird, ist es im Allgemeinen angemessener, ihn als Prozentsatz auszudrücken. Ein “p-Wert” von 0,1 sollte beispielsweise als 10 % ausgedrückt werden.

Ein niedriger “p-Wert” bedeutet, dass die Beweise für die Nullhypothese stark sind. Er bedeutet auch, dass die Daten wichtig sind. Ein hoher “p-Wert” bedeutet hingegen, dass die Hypothese nicht eindeutig zurückgewiesen werden kann. Um zu beweisen, dass eine Modediät wirksam ist, müssen die Forscher einen niedrigen “p-Wert” ermitteln.

Ein statistisch signifikantes Ergebnis ist ein Ergebnis, das sehr unwahrscheinlich ist, wenn die Nullhypothese wahr ist. Das Signifikanzniveau wird durch den griechischen Buchstaben “alpha” dargestellt und muss größer als der “p-Wert” sein, damit das Ergebnis statistisch signifikant ist.

Viele Forscher verwenden “p-Werte”, um einen besseren und tieferen Einblick in ihre experimentellen Daten zu erhalten. Zu den wissenschaftlichen Disziplinen, die p-Werte verwenden, gehören Soziologie, Strafjustiz, Psychologie, Finanzwesen und Wirtschaft.

Ermitteln des p-Werts in Excel 2010

Sie können die Funktion “T-Test” oder das Tool “Datenanalyse” verwenden, um den “p-Wert” Ihres MS Excel-Datensatzes zu ermitteln. Zunächst sehen wir uns die Funktion “T-Test” an. Sie zeigt Vergleichsdaten für 5 Studenten an, die eine 30-tägige Diät gemacht haben, sowie deren Gewicht vor und nach der Diät.

Hinweis: In diesem Artikel wird die p-Wert-Funktion für MS Excel 2010 und 2016 besprochen, aber das Verfahren gilt generell für alle Versionen. Das Layout der grafischen Benutzeroberfläche (GUI) mit ihren Menüs und anderen Elementen ist jedoch unterschiedlich.

T-Test-Funktionen

Gehen Sie folgendermaßen vor, um “p-Werte” mit der T-Test-Funktion zu berechnen

  1. Erstellen und füllen Sie eine Tabelle aus. Die Tabelle wird wie folgt aussehen
  2. Klicken Sie auf eine beliebige Zelle außerhalb der Tabelle.
  3. Geben Sie in die Zelle ” =T.Test( ” ein (einschließlich der linken Klammer).
  4. Geben Sie nach der linken Klammer das erste Argument ein. In diesem Beispiel ist dies die Spalte “Vor der Diät”. Der Bereich muss “B2:B6” sein. Bis jetzt sieht die Funktion wie folgt aus: T.Test(B2:B6 .
  5. Dann geben Sie das zweite Argument ein. Die Spalte “Nach der Diät” und ihr Ergebnis sind das zweite Argument, und der erforderliche Bereich ist “C2:C6”. T.Test(B2:B6,C2:C6.
  6. Geben Sie die Partei nach dem zweiten Argument ein. Die Optionen “Einseitige Verteilung” und “Zweiseitige Verteilung” werden automatisch in den Dropdown-Menüs angezeigt. Doppelklicken Sie, um fortzufahren, und wählen Sie “Einseitige Verteilung”.
  7. Geben Sie eine weitere Partei ein. Der Einfachheit halber wird der vollständige Code unten angezeigt.
  8. Doppelklicken Sie im nächsten Dropdown-Menü auf “Paired”.
  9. Nun, da wir alle notwendigen Elemente haben, müssen wir die letzte Klammer eingeben. Der Mann in diesem Beispiel sieht so aus: = T.Test (B2:B6, C2:C6,1,1)
  10. Drücken Sie “Enter”. In der Zelle wird nun sofort ” P-Honor” angezeigt. In unserem Fall ist der Preis “0.133905569” oder “13,3905569%”.

Dieser ” P-Preis”, der über 5 % liegt, liefert keinen eindeutigen Beweis für einen Nullfall. In unserem Beispiel zeigt die Studie nicht, dass die Tiere durch die Diät deutlich an Gewicht verloren haben. Die Ergebnisse bedeuten nicht zwangsläufig, dass der Null-Fall richtig ist, sondern nur, dass er noch nicht verworfen wurde.

Der Weg der Datenanalyse

Mit dem Werkzeug “Datenanalyse” lassen sich viele tolle Dinge tun, darunter auch “p-Wert”-Berechnungen. Es verwendet die gleichen Tabellen wie die vorherige Methode und vereinfacht den Prozess.

So wird das Tool “Datenanalyse” verwendet

Wie Sie sehen können, ist der “p-Wert” derselbe wie im ersten Fall (0,133905569). Da er über 0,05 liegt, trifft der Nullfall auf diese Tabelle zu und die Beweise dagegen sind schwach.

Ermittlung des p-Wertes in Excel 2016

Lassen Sie uns nun die Berechnung der “p-Preise” in Excel 2016 behandeln, ähnlich dem obigen Verfahren.

Die Ergebnisse können in den Dezimalstellen variieren, je nach Ihren Einstellungen und dem verfügbaren Platz auf dem Bildschirm.

Wissenswertes über den p-Wert

Hier einige wertvolle Tipps zur Berechnung des p-Preises” in Excel

  1. Wenn der p-Wert gleich 0,05 (5%) ist, sind die Daten in der Tabelle “signifikant”. Ist er kleiner als 0,05 (5 %), sind die Daten “sehr wichtig”.
  2. Ist der “p-Preis” größer als 0,1 (10%), sind die Daten in der Tabelle “unbedeutend”. Wenn der Bereich 0,05-0,10 beträgt, sind die Daten “geringfügig wichtig”.
  3. Der “Alpha”-Wert kann geändert werden, die gängigsten Optionen sind 0,05 (5%) und 0,10 (10%).
  4. Je nach Fall ist “Tw o-Tail Control” die beste Option. Im obigen Beispiel bedeutet “Ein-Schwanz-Kontrolle”, dass die Versuchspersonen daraufhin untersucht werden, ob sie nach der Mahlzeit Gewicht verloren haben. Ein “Tw o-tailed”-Test prüft jedoch auch, ob eine signifikante Gewichtszunahme stattgefunden hat.
  5. Der “p-value” kann die Variable nicht bestimmen. Mit anderen Worten, wenn er eine Korrelation findet, kann er die Ursache dahinter nicht erkennen.

p-Wert entmystifiziert

Jeder Statistiker muss die Kontrollgeheimnisse der Nullhypothese und die Bedeutung des “p-Wertes” kennen. Dieses Wissen ist auch für Forscher in vielen anderen Bereichen nützlich.

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