Valor P de Excel (tabla de contenido)

  • Valor P en Excel
  • ¿Cómo calcular el valor P en Excel?

Valor P en Excel

  • Los valores P en Excel se pueden llamar valores de probabilidad, se utilizan para comprender la importancia estática de un hallazgo.
  • El valor P se utiliza para probar la validez de la hipótesis nula. Si la hipótesis nula se considera improbable de acuerdo con el valor P, entonces nos lleva a creer que la hipótesis alternativa podría ser cierta. Básicamente, nos permite saber si los resultados proporcionados fueron causados ​​por casualidad o si demuestran que estamos probando dos cosas no relacionadas. Entonces P-Value es un investigador y no un juez.
  • Un valor P es un número entre 0 y 1, pero es más fácil pensar en ellos en porcentajes (es decir, para un valor de 0.05 es del 5%. Un valor de P más pequeño conduce al rechazo de la hipótesis nula.
  • Encontrar el valor P para la correlación en Excel es un proceso relativamente sencillo, pero no hay una sola función para la tarea, también veremos el ejemplo de la misma.
  • La fórmula para calcular el valor P es TDIST (x, deg_freedom, tails)

Hipótesis nula:

  • Cuando estamos comparando dos cosas entre sí, la hipótesis nula es la suposición de que no hay relación entre dos cosas.
  • Antes de comparar dos cosas entre sí, debemos probar que existe alguna relación entre estos dos.
  • Cuando un valor P rechaza la hipótesis nula, podemos decir que tiene buenas posibilidades de que ambas cosas que estamos comparando tengan alguna relación entre sí.

¿Cómo calcular el valor P en Excel?

Comprendamos cómo calcular el valor P en Excel usando algunos ejemplos.

Puede descargar esta plantilla de Excel P-Value aquí - Plantilla de Excel P-Value

Valor P en Excel - Ejemplo # 1

En este ejemplo, calcularemos el valor P en Excel para los datos dados.

  • Según la captura de pantalla, podemos ver a continuación, hemos recopilado datos de algunos jugadores de cricket contra las ejecuciones que han realizado en una serie en particular.

  • Ahora, para esto necesitamos otra cola, tenemos que obtener las carreras esperadas para que cada bateador las haya marcado.
  • Para la columna de carreras esperadas, encontraremos las carreras promedio para cada jugador dividiendo nuestra suma de conteos por la suma de carreras de la siguiente manera.

  • Aquí hemos encontrado el valor esperado dividiendo nuestra suma de cuentas por la suma de carreras. Básicamente promedio y en nuestro caso, es 63.57 .
  • Como podemos ver en la tabla, hemos agregado la columna para las ejecuciones esperadas arrastrando la fórmula utilizada en la celda C3.

Ahora, para encontrar el valor P para esta expresión en particular, la fórmula es TDIST (x, deg_freedom, tails).

Entonces aquí

  • x = el rango de nuestros datos, que son ejecuciones
  • deg_freedom = rango de los datos de nuestros valores esperados.
  • colas = 2, ya que queremos la respuesta para dos colas.

  • De la imagen de arriba, podemos ver que los resultados que obtuvimos son casi 0.
  • Entonces, para este ejemplo, podemos decir que tenemos pruebas sólidas a favor de la hipótesis nula.

Valor P en Excel - Ejemplo # 2

  • Aquí, supongamos algunos valores para determinar el apoyo contra la calificación de la evidencia.
  • Para nuestra fórmula = TDIST (x, deg_freedom, tails).
  • Aquí si tomamos x = t (estadísticas de prueba), deg_freedom = n, tail = 1 o 2.

  • Aquí, como podemos ver los resultados, si podemos ver en porcentajes es del 27, 2%.

De manera similar, puede encontrar los valores P para este método cuando se proporcionan valores de x, ny colas.

Valor P en Excel - Ejemplo # 3

Aquí veremos cómo calcular el valor P en Excel para la correlación.

  • Mientras que en Excel no hay una fórmula que proporcione un valor directo del valor P asociado de la correlación.
  • Entonces, tenemos que obtener el valor P de la correlación, la correlación es r para el valor P como hemos discutido antes, para encontrar el valor del valor P que tenemos que encontrar después de obtener la correlación para los valores dados.
  • Para encontrar la correlación, la fórmula es CORREL (array1, array2)

  • De la ecuación de la correlación, encontraremos estadísticas de prueba r. Podemos encontrar t para P-Value.
  • Para derivar t de r, la fórmula t = (r * sqrt (n-2)) / (sqrt (1-r 2)
  • Ahora, supongamos que n (no. De observación) es 10 yr = 0.5

  • De la imagen de arriba, hemos encontrado el t = 1.6329 …
  • Ahora para evaluar el valor de significación asociado con t, simplemente use la función TDIST.

= t.dist.2t (t, grado_libertad)

  • Entonces, el valor P que hemos encontrado para una correlación dada es 0.1411.
  • A partir de este método, podemos encontrar el valor P de la correlación, pero después de encontrar la correlación tenemos que encontrar t y luego podremos encontrar el valor P.

Prueba A / B:

  • Las pruebas A / B son más bien un ejemplo regular que un ejemplo excelente de un valor P.
  • Aquí estamos tomando un ejemplo de un evento de lanzamiento de producto organizado por una compañía de telecomunicaciones:
  • Vamos a clasificar los datos o involucrar a las personas con datos históricos y datos observados. Datos históricos en el sentido de las personas esperadas según los eventos de lanzamiento anteriores.

Prueba: 1 Datos esperados :

Visitantes totales: 5, 000

Comprometidos: 4.500

Izquierda: 500

Prueba: 2 Datos observados :

Visitantes totales: 7, 000

Comprometidos: 6, 000

Izquierda: 1, 000

  • Ahora para encontrar x 2 tenemos que usar la fórmula de chi cuadrado, en matemática su adición de (datos observados - Esperados) 2 / Esperados
  • Para nuestras observaciones es x 2 = 1000

  • Ahora, si verificamos nuestro resultado con el gráfico de chi-cuadrado y simplemente lo ejecutamos, nuestra puntuación de chi-cuadrado de 1000 con un grado de libertad 1.
  • De acuerdo con la tabla de chi-cuadrado anterior, y la idea es que nos moveremos de izquierda a derecha hasta que encontremos que una puntuación corresponde a nuestras puntuaciones. Nuestro valor P aproximado es el valor P en la parte superior de la tabla alineado con su columna.
  • Para nuestra prueba, el puntaje es muy alto que el valor más alto en la tabla dada de 10.827. Por lo tanto, podemos suponer que el valor P para nuestra prueba es inferior a 0, 001 al menos.
  • Si ejecutamos nuestro puntaje a través de GraphPad, veremos que su valor es aproximadamente menor que 0.00001.

Cosas para recordar sobre el valor P en Excel

  • El valor P implica medir, comparar y probar todas las cosas que constituyen la investigación.
  • Los valores P no son la única investigación, solo le ayuda a comprender la probabilidad de que sus resultados existan por casualidad o por condiciones cambiantes.
  • Realmente no le informa sobre causas, magnitud o para identificar variables.

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