Excelの主な機能は、計算を実行し、さまざまな方法でデータセットを分析することです。 最も有用なツールの1つは、p値または確率値を計算することです。
確率は統計的仮説検定の重要な概念であり、多くのプロジェクトで役立つ可能性があります。 財政、物理学、経済学、およびその他の分野は、すべてのp値を計算することから利益を得る、とMicrosoftのソフトウェアは、それだけでそれを行うことが容易に 複雑な計算を忘れて、Excelが数学を処理できるようにします。この記事では、さまざまなバージョンのExcelで確率値またはp値を計算する方法を学習できます。
Excelでp値を見つける方法
現在、Excelで確率値を見つけるには、T検定関数とデータ分析ツールの2つの方法があります。 私たちは、両方のアプローチのために以下の例を設定しました。 あなたのプロジェクトやスキルレベルに適したものを試してみることをお勧めします。
免責事項：この記事では、最新のMicrosoft Excel2019を使用します。 一部の手順は、ソフトウェアの以前のバージョンまたはそれ以降のバージョンでは異なる場合があります。
すぐに入りましょう。
方法1. T-Testを使用してp値を求める
以下のガイドでは、p値を計算するためにT-Test関数を使用するためのステップバイステップの手順を示しています。
- 作業するExcelドキュメントを開くか、新しいドキュメントを作成します。 続行する前に、ワークブックに既にデータがあることを確認してください。
- データセット外の任意のセルを選択します。 次の式を入力します。=T。Test(
- 最初の引数を入力します。 この例では、これはBefore（kg）列全体になります。 数式はそれに応じて変更され、自動的にセルが入力されます。
- 次に、カンマ(,)を入力し、2番目の引数を選択します。 設定した例では、これはAfter(kg)列になり、さらに機能が完了します。
- 2番目の引数の後に別のカンマ(,)を入力します。 ここで、オプションから片側分布をダブルクリックします。
- 別のカンマ（、）を入力し、ペアリングをダブルクリックします。
- これで、関数が必要とするすべての要素が選択されました。 )記号を使用して角かっこを閉じ、Enterキーを押します。
- 選択したセルにはp値がすぐに表示されます。
だから、これはどういう意味ですか？ この例では、p値は低いです。 これは、試験が有意な体重減少をもたらさなかったと研究が安全に結論づけることができることを意味する。 これは、帰無仮説が正しいことを意味するものではなく、反証されていないことだけを意味します。
方法2. データ分析を使用してp値を見つける
データ分析ツールを使用すると、さまざまな方法でデータを再生できます。 これには、データセットのp値の検出も含まれます。 方法を学ぶには、以下の手順に従ってください。
物事を単純にするために、前の方法と同じデータセットを使用します。
- 作業するExcelドキュメントを開くか、新しいドキュメントを作成します。 続行する前に、ワークブックに既にデータがあることを確認してください。
- リボンヘッダーインターフェイスのデータタブに切り替え、分析グループのデータ分析をクリックします。
- このオプションがない場合は、ファイル→オプション→アドインに移動し、移動ボタンをクリックします。 “解析ツールパック”を選択し、”OK”をクリックします。 このオプションがリボンに表示されます。
- ポップアップウィンドウで、下にスクロールして”t-Test:Paired Two Sample for Means”を選択し、”OK”をクリックします。
- 引数を入力します。 2つのセルの間にある「：」記号を除いて、各桁の前に「$」記号を配置してください。 設定は次の例のようになります。
- アルファテキストボックスはデフォルト値のままにしておく必要があります。 変更した場合は、0.05に戻します。
- 出力範囲オプションを選択し、フィールドに使用するセルを入力します。 たとえば、a9セルを使用してp値を表示する場合は、”A A$9″と入力します。
- 最後の表には、いくつかの計算とp値の結果が含まれます。 この表を使用して、データに関する興味深い事実を得ることができます。
p値について知りたいこと
P値の計算と検索は複雑なプロセスです。 確率は、経験豊富で教育を受けた個人にとっても、取り組むのが最も難しい分野の一つです。 Excelでp値を操作するときに注意することがいくつかあります:
- p値が0.05（5％）の場合、テーブル内のデータは重要です。 しかし、あなたが持っているデータは、0.05（5％）未満であればより関連性があります。
- p値が0.1（10％）を超える場合、テーブル内のデータは重要ではありません。
- アルファ値を別の数値に変更することもできますが、ほとんどの人は0.05（5％）から0.10（10％）の間で変動する傾向があります。 仮説に適している場合は、片側検定ではなく両側検定を選択します。
- P値はデータ変数を識別できません。 相関が特定された場合、p値の計算ではその背後にある原因を検出できません。
最終的な考え
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