seychellesartprojects.org

Exceli Z testi funktsioon

Excel Z TEST on omamoodi hüpoteesitest, mida kasutatakse alternatiivse hüpoteesi nullhüpoteesi kontrollimiseks. Nullhüpotees on hüpotees, mis viitab üldlevinud väitele üldiselt. Hüpoteesitesti läbiviimisega püüame tõestada, et nullhüpotees on vale alternatiivse hüpoteesi vastu.

Z-TEST on üks sellistest hüpoteesitesti funktsioonidest. Sellega testitakse kahe valimi andmekogumi keskmist, kui dispersioon on teada ja valimi suurus on suur. Valimi suurus peaks olema> = 30, vastasel juhul peame kasutama T-TESTi. ZTESTi jaoks peab meil olema kaks sõltumatut andmepunkti, mis pole omavahel seotud või ei mõjuta üksteist andmekohti ja andmeid tuleks tavaliselt levitada.

Süntaks

Z.TEST on Exceli sisseehitatud funktsioon. Allpool on funktsiooni Z.TEST valem excelis.

• Massiiv: see on rakkude vahemik, mis sisaldab andmepunkte, mille suhtes peame X-i testima . See on rakkude väärtus hüpoteesi valimi keskmise suhtes.
• X: massiivi järgi testitav X väärtus.
• Sigma: See on kogu populatsiooni standardhälve. See on valikuline argument, kui see on välja jäetud, kasutage Exceli valimi standardhälvet.

Kuidas Excelis Z-testi teha? (koos näidetega)

Selle Z Test Exceli malli saate alla laadida siit - Z Test Exceli mall

Näide # 1 - Z-testi valemi kasutamine

Näiteks vaadake allolevaid andmeid.

Nende andmete abil arvutame välja Z TEST ühe sabaga tõenäosuse väärtuse. Selle hüpoteesi eelduseks on populatsiooni keskmine väärtus 6.

• 1. samm: avage Z-testi valem Exceli lahtris.

• 2. samm: valige massiiv punktideks, st A2 kuni A11.

• 3. samm: järgmine argument on "X" . Kuna oletame, et oletatav populatsiooni keskmine on 6, rakendage seda väärtust sellele argumendile.

• 4. samm: viimane argument on valikuline, seega sulgege valem Z TEST väärtuse saamiseks.

• 5. samm: see on ühe sabaga Z TEST väärtus, et saada kahe sabaga Z TEST väärtus, mis korrutab selle väärtuse 2-ga.

Näide # 2 - Z TEST andmeanalüüsi võimaluse abil

Saame Z TESTi läbi viia, kasutades Excelis andmeanalüüsi võimalust. Kahe keskmise võrdlemiseks, kui dispersioon on teada, kasutame Z TEST. Siinkohal saame koostada kaks hüpoteesi, üks on „Nullhüpotees“ ja teine ​​„Alternatiivne hüpotees“, allpool on toodud mõlema hüpoteesi võrrand.

H0: μ1 - μ2 = 0 ( nullhüpotees )

H1: μ1 - μ2 ≠ 0 (alternatiivne hüpotees)

Alternatiivne hüpotees (H1) väidab, et need kaks populatsiooni keskmist ei ole võrdsed.

Selle näite puhul kasutame kahe õpilase hindeid mitmes õppeaines.

• 1. samm: esimene asi, mida peame tegema, on arvutada nende kahe väärtuse muutujad funktsiooni VAR.P abil.

• 2. samm: minge nüüd vahekaardile Andmed ja klõpsake nuppu Andmete analüüs.

Kerige alla ja valige z-Test Two Sample keskmiste jaoks ja klõpsake nuppu OK.

• 3. samm: muutuja 1 vahemiku jaoks valige “Õpilane 1” hinded ja muutuja 2 vahemiku jaoks valige “Õpilane 2” hinded.

• 4. samm: muutuja 1 dispersioon valige õpilase 1 dispersiooniskoor ja muutuja 1 dispersioon valib õpilase 2 dispersiooniskoor.

• 5. samm: valige lahtrina väljundivahemik ja vajutage OK.

saime tulemuse.

Kui Z <- Z kriitiline kaks rätsep  Z> Z kriitiline kaks rätsepat , siis võime nullhüpoteesi tagasi lükata.

Nii et allpool toodud ZTEST-i tulemustest on tulemused.

• Z <- Z kriitiline kaks saba = -1,080775083> - 1,959963985
• Z> Z kriitiline kaks saba = -1,080775083 <1,959963985

Kuna see vastab meie kriteeriumidele, ei saa me nullhüpoteesi tagasi lükata. Nii et kahe õpilase vahendid ei erine oluliselt.

Asjad, mida meeles pidada

• Kõik argumendid peaksid olema teisiti arvväärtusega, saame #VALUE !.
• Massiivi väärtus peaks sisaldama numbreid, vastasel juhul saame vea # N / A.
• ZTEST-i saab rakendada suurte andmekogumite jaoks.