La teoria alla base dei valori p e l'ipotesi nulla potrebbero inizialmente sembrare complicate, ma comprendere i concetti ti aiuterà a navigare nel mondo della statistica. Sfortunatamente, questi termini sono spesso usati in modo improprio nella scienza popolare, quindi sarebbe utile per tutti capire le basi.
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Calcolare il valore p di un modello e dimostrare / confutare l'ipotesi nulla è sorprendentemente semplice con MS Excel. Ci sono due modi per farlo e li tratteremo entrambi. Scaviamo dentro.
Ipotesi nulla e valore p
L'ipotesi nulla è un'affermazione, nota anche come posizione di default, che afferma che la relazione tra i fenomeni osservati è inesistente. Può anche essere applicato alle associazioni tra due gruppi osservati. Durante la ricerca, si verifica questa ipotesi e si tenta di confutare.
Ad esempio, supponiamo che tu voglia osservare se una particolare dieta di moda ha risultati significativi. L'ipotesi nulla, in questo caso, è che non vi siano differenze significative nel peso dei soggetti testati prima e dopo la dieta. L'ipotesi alternativa è che la dieta abbia fatto la differenza. Questo è ciò che i ricercatori avrebbero cercato di dimostrare.
Il valore p rappresenta la probabilità che il riepilogo statistico sia uguale o maggiore del valore osservato quando l'ipotesi nulla è vera per un determinato modello statistico. Sebbene sia spesso espresso come un numero decimale, è generalmente meglio esprimerlo in percentuale. Ad esempio, il valore p di 0, 1 dovrebbe essere rappresentato come 10%.
Un basso valore p significa che l'evidenza contro l'ipotesi nulla è forte. Ciò significa inoltre che i tuoi dati sono significativi. D'altra parte, un alto valore p significa che non ci sono prove forti contro l'ipotesi. Per dimostrare che la dieta di moda funziona, i ricercatori dovrebbero trovare un basso valore p .
Un risultato statisticamente significativo è quello che è altamente improbabile che accada se l'ipotesi nulla è vera. Il livello di significatività è indicato con la lettera greca alfa e deve essere maggiore del valore p affinché il risultato sia statisticamente significativo.
Molti ricercatori in una vasta gamma di settori utilizzano il valore p per ottenere una visione migliore e più approfondita dei dati con cui stanno lavorando. Alcuni dei settori di spicco includono sociologia, giustizia penale, psicologia, finanza ed economia.
Trovare il p -valore in Excel
È possibile trovare il valore p di un set di dati in MS Excel tramite la funzione T-Test o utilizzando lo strumento Analisi dei dati. Innanzitutto, esamineremo la funzione T-Test. Esamineremo cinque studenti universitari che hanno seguito una dieta di 30 giorni. Confronteremo il loro peso prima e dopo la dieta.
NOTA: Ai fini di questo articolo, utilizzeremo MS Excel 2010. Sebbene non sia il più recente, i passaggi dovrebbero applicarsi generalmente anche alle versioni più recenti.
Funzione T-Test
Seguire questi passaggi per calcolare il valore p con la funzione T-Test.
- Crea e popola la tabella. Il nostro tavolo è simile al seguente:
- Fai clic su qualsiasi cella fuori dalla tabella.
- Digitare: = T.Test (.
- Dopo la parentesi aperta, digitare il primo argomento. In questo esempio, è la colonna Prima della dieta. L'intervallo dovrebbe essere B2: B6. Finora, la funzione è simile alla seguente: T.Test (B2: B6.
- Successivamente, inseriremo il secondo argomento. La colonna After Diet e i suoi risultati sono il nostro secondo argomento e l'intervallo di cui abbiamo bisogno è C2: C6. Aggiungiamolo alla formula: T.Test (B2: B6, C2: C6.
- Digitare una virgola dopo il secondo argomento e le opzioni di distribuzione a una coda e distribuzione a due code verranno automaticamente visualizzate in un menu a discesa. Scegliamo la prima distribuzione a una coda. Fare doppio clic su di esso.
- Digita un'altra virgola.
- Fare doppio clic sull'opzione Associato nel menu a discesa successivo.
- Ora che hai tutti gli elementi necessari, chiudi la staffa. La formula per questo esempio è simile al seguente: = T.Test (B2: B6, C2: C6, 1, 1)
- Premere Invio. La cella visualizzerà immediatamente il valore p . Nel nostro caso, il valore è 0, 133906 o 13, 3906%.
Essendo superiore al 5%, questo valore p non fornisce una forte evidenza contro l'ipotesi nulla. Nel nostro esempio, la ricerca non ha dimostrato che la dieta ha aiutato i soggetti del test a perdere una quantità significativa di peso. Questo non significa necessariamente che l'ipotesi nulla sia corretta, solo che non è stata ancora smentita.
Percorso di analisi dei dati
Lo strumento di analisi dei dati ti consente di fare molte cose interessanti, compresi i calcoli del valore p . Per semplificare le cose, useremo la stessa tabella del metodo precedente.
Ecco come è fatto.
- Poiché abbiamo già le differenze di peso nella colonna D, salteremo il calcolo della differenza. Per le tabelle future, utilizzare questa formula: = "Cella 1" - "Cella 2".
- Quindi, fai clic sulla scheda Dati nel menu principale.
- Seleziona lo strumento Analisi dei dati.
- Scorri l'elenco verso il basso e fai clic sull'opzione t-Test: due campioni accoppiati per medie.
- Clicca OK.
- Apparirà una finestra pop-up. Sembra così:
- Immettere il primo intervallo / argomento. Nel nostro esempio, è B2: B6.
- Immettere il secondo intervallo / argomento. In questo caso, è C2: C6.
- Lascia il valore predefinito nella casella di testo Alpha (è 0, 05).
- Fai clic sul pulsante di opzione Intervallo di output e seleziona dove vuoi il risultato. Se è la cella A8, digita: $ A $ 8.
- Clicca OK.
- Excel calcolerà il valore p e molti altri parametri. Il tavolo finale potrebbe apparire così:
Come puoi vedere, il valore p di una coda è lo stesso del primo caso - 0.133905569. Poiché è superiore a 0, 05, l'ipotesi nulla si applica a questa tabella e le prove a suo carico sono deboli.
Cose da sapere sul valore p -value
Ecco alcuni suggerimenti utili per i calcoli del valore p in Excel.
- Se il valore p è uguale a 0, 05 (5%), i dati nella tabella sono significativi. Se è inferiore a 0, 05 (5%), i dati che hai sono molto significativi.
- Nel caso in cui il valore p sia superiore a 0, 1 (10%), i dati nella tabella sono insignificanti. Se è compreso nell'intervallo 0, 05-0, 10, hai dati marginalmente significativi.
- È possibile modificare il valore alfa, sebbene le opzioni più comuni siano 0, 05 (5%) e 0, 10 (10%).
- La scelta di test a due code può essere la scelta migliore, a seconda delle tue ipotesi. Nell'esempio sopra, test con una coda significa che esploriamo se i soggetti del test hanno perso peso dopo essere stati a dieta, ed è esattamente quello che dovevamo scoprire. Ma un test a due code esaminerebbe anche se hanno guadagnato quantità statisticamente significative di peso.
- Il p -value non può identificare le variabili. In altre parole, se identifica una correlazione, non può identificare le cause alla base.
Il valore p demistificato
Ogni statista degno del suo sale deve conoscere i dettagli del test di ipotesi nulla e cosa significa il valore p . Questa conoscenza tornerà utile anche ai ricercatori in molti altri campi.
Hai mai usato Excel per calcolare il valore p di un modello statistico? Quale metodo hai usato? Preferisci un altro modo per calcolarlo? Facci sapere nella sezione commenti.
