পি এক্সেল ইন মূল্য (উদাহরণ) | এক্সেল টি-টেস্টে পি-ভ্যালু গণনা করবেন কীভাবে?
এক্স-এর সহ-সম্পর্ক এবং রিগ্রেশন বিশ্লেষণে পি-মান ব্যবহার করা হয় যা প্রাপ্ত ফলাফলটি সম্ভাব্য কিনা তা নির্ধারণ করতে আমাদের সহায়তা করে এবং ফলাফল থেকে কোন ডেটা সেট করা হয় যা পি-মান মানের সাথে 0 থেকে 1 অবধি কাজ করে, সেখানে রয়েছে পরিবর্তে আমরা চি ফাংশন হিসাবে অন্যান্য ফাংশন ব্যবহার করে প্রদত্ত ডেটা সেটের পি-মান খুঁজে পেতে এক্সেলের কোনও ইনবিল্ট পদ্ধতি নেই।
এক্সেল পি-মান
পি-মানটি নাল অনুমানকে সমর্থন বা প্রত্যাখ্যান করার জন্য অনুমানের পরীক্ষায় শতাংশের মান হিসাবে প্রকাশিত সম্ভাব্যতা মান ব্যতীত আর কিছুই নয়। পি মান বা সম্ভাব্যতা মান পরিসংখ্যানগত বিশ্বে একটি জনপ্রিয় ধারণা। সমস্ত উচ্চাকাঙ্ক্ষী বিশ্লেষকদের পি ভ্যালু এবং ডেটা সায়েন্সে এর উদ্দেশ্য সম্পর্কে জানা উচিত। অনুমানমূলক ফ্রিকোয়েন্সি হিসাবে ডাকা ডেটা পয়েন্টগুলির একটি ফ্রিকোয়েন্সি এবং পরীক্ষার অনুমানের জন্য তাত্পর্যপূর্ণ পর্যায়ের পর্যবেক্ষণ।
- পি মান দশমিক পয়েন্ট দ্বারা চিহ্নিত করা হয় তবে দশমিক পয়েন্টের পরিবর্তে শতাংশে পি মানের ফলাফলটি বলা সর্বদা ভাল জিনিস। দশমিক পয়েন্ট 0.05 বলার চেয়ে 5% বলা সর্বদা ভাল।
- পি-মানটি সন্ধানের জন্য পরিচালিত পরীক্ষায়, পি মানটি যদি কম হয় তবে নাল অনুমান এবং আপনার ডেটার বিরুদ্ধে শক্তিশালী প্রমাণ আরও গুরুত্বপূর্ণ বা তাৎপর্যপূর্ণ। যদি পি মানটি বেশি হয় তবে নাল অনুমানের বিরুদ্ধে দুর্বল প্রমাণ রয়েছে। সুতরাং, একটি অনুমান পরীক্ষা চালিয়ে এবং পি মান সন্ধানের মাধ্যমে আমরা প্রকৃতপক্ষে সন্ধানের তাৎপর্য বুঝতে পারি।
এক্সেলে টি-টেস্টে পি-ভ্যালু গণনা করবেন কীভাবে?
নীচে এক্সেল টি-টেস্টে পি মান গণনা করার উদাহরণ রয়েছে।
আপনি এই পি-মান এক্সেল টেম্পলেটটি এখানে ডাউনলোড করতে পারেন - পি-মান এক্সেল টেম্পলেটপি মান এক্সেল টি-টেস্ট উদাহরণ # 1
এক্সেলে আমরা সহজেই পি-মান খুঁজে পেতে পারি। এক্সেলে টি-টেস্ট চালিয়ে আমরা নাল অনুমানটি সত্য বা মিথ্যা কিনা তা বিবৃতিতে আসলেই পৌঁছাতে পারি। ব্যবহারিক ধারণাটি বুঝতে নীচের উদাহরণটি দেখুন।
ধরুন আপনাকে ডায়েট ডেটার মাধ্যমে ওজন হ্রাস প্রক্রিয়া সরবরাহ করা হয়েছে এবং নীচের কল্পনাটি পরীক্ষা করার জন্য নীচে আপনার কাছে পাওয়া ডেটা রয়েছে।
ধাপ 1: আমাদের প্রথমে যা করতে হবে তা হ'ল ডায়েটের আগে এবং ডায়েটের পরে পার্থক্য গণনা করা।
আউটপুট নীচে দেওয়া হল:
বাকি কক্ষে সূত্রটি টানুন।
ধাপ ২: এখন ডেটা ট্যাবে যান এবং ডেটার নীচে ট্যাবটি ডেটা অ্যানালাইসিসে ক্লিক করুন।
ধাপ 3: এখন নীচে স্ক্রোল করুন এবং টি.স্টেস্ট: অর্থের জন্য জোড়াযুক্ত দুটি নমুনা সন্ধান করুন।
পদক্ষেপ 4: ডায়েট কলামের আগের মতো চলক 1 ব্যাপ্তি নির্বাচন করুন।
পদক্ষেপ 5: ডায়েট কলামের মতো চলক 2 বেজেছিল।
পদক্ষেপ:: আলফা মান ডিফল্ট হবে 0.05 অর্থাত্ 5%। একই মান ধরে রাখতে।
বিঃদ্রঃ: 0.05 এবং 0.01 প্রায়শই সাধারণ মাত্রার তাত্পর্য ব্যবহৃত হয়।
পদক্ষেপ 7: এখন আউট পুঞ্জ রেঞ্জ নির্বাচন করুন যেখানে আপনি নিজের বিশ্লেষণের ফলাফলগুলি প্রদর্শন করতে চান।
পদক্ষেপ 8: ওকে ক্লিক করুন। আমাদের সেল এফ 1 এর বিশ্লেষণের ফলাফল রয়েছে।
ঠিক আছে, আমাদের এখানে ফলাফল আছে। একটি লেজ পরীক্ষার সাথে পি মান 0.078043 এবং দুটি লেজ পরীক্ষার সাথে পি মান 0.156086। উভয় ক্ষেত্রেই, পি-মানটি আলফা মানের অর্থাত্ 0.05 এর চেয়ে বেশি।
এই ক্ষেত্রে, পি মানটি আলফা মানের চেয়ে বেশি তাই নাল অনুমানটি সত্য অর্থাত্ নাল অনুমানের বিরুদ্ধে দুর্বল প্রমাণ। এর অর্থ তারা দুটি ডেটা পয়েন্টের মধ্যে আসলে খুব কাছের ডেটা পয়েন্ট।
পি মান এক্সেল উদাহরণ # 2 - টি.টিএসটি ফাংশন সহ পি মানটি সন্ধান করুন
এক্সেলে আমাদের T.TEST নামে একটি বিল্ট-ইন ফাংশন রয়েছে যা আমাদের তাত্ক্ষণিকভাবে পি-মান ফলাফল দিতে পারে।
স্প্রেডশিটের যে কোনও একটি ঘরে টি.টি.এস.টি ফাংশন খুলুন Open
ডায়েট কলামের আগের হিসাবে অ্যারে 1 নির্বাচন করুন।
দ্বিতীয় যুক্তিটি ডায়েট কলামের অর্থ হবে অ্যারে 2
লেজগুলি এক-লেজ বন্টন হবে।
টাইপটি হবে জুটিবদ্ধ.
এখন সূত্রটি বন্ধ করুন আমাদের পি-ভ্যালুর ফলাফল হবে।
সুতরাং, আমাদের কাছে পি মান রয়েছে 0.038043 যা বিশ্লেষণের ফলাফলের আগের পরীক্ষার মতোই।
মনে রাখার মতো ঘটনা
- আপনি বিভিন্ন স্তরে তাত্পর্য স্তর (আলফা মান) পরিবর্তন করতে পারেন এবং বিভিন্ন পয়েন্টে এক্সেলের P মানগুলিতে পৌঁছতে পারেন।
- সাধারণ আলফা মানগুলি 0.05 এবং 0.01 হয়।
- যদি পি মানটি 0.10 হয় তবে ডেটা উল্লেখযোগ্য নয়, যদি পি মান <= 0.10 হয় তবে ডেটা প্রান্তিকভাবে তাত্পর্যপূর্ণ।
- পি-মানটি যদি <= 0.05 হয় তবে ডেটাটি উল্লেখযোগ্য এবং যদি পি মান <0.05 হয় তবে ডেটা অত্যন্ত তাৎপর্যপূর্ণ।
