USALDUSVÄÄRSEte statistiliste funktsioonide kirjeldus Excelis

Kokkuvõte

Selles artiklis kirjeldatakse Microsoft Office Excel 2003 ja Microsoft Office Excel 2007 funktsiooni USALDUSVÄÄRSUSt, illustreerib funktsiooni kasutamist ja võrdleb Exceli 2003 ja Excel 2007 funktsiooni tulemeid, mis on varasemates versioonides usaldusväärsed. Exceli versioonides.

Usalduse intervalli tähendust tõlgendatakse sageli valesti ja me Proovime esitada selgituse kehtivate ja kehtetute avalduste kohta, mida saab teha pärast seda, kui olete oma andmete põhjal usaldusväärse väärtuse määranud.

Lisateave

Funktsioon usaldus (alfa; Sigma, n) annab tulemiks väärtuse, mille abil saate luua populatsiooni jaoks kindlustunde intervalli. Usaldusvahemik on väärtuste vahemik, mis paiknevad teadaoleva valimi keskväärtuse keskel. Valimisse kuuluvad tähelepanekud on pärit tavapärasest jaotamisest teadaoleva standardhälbega, sigmaga ja valimi vaatluste arv on n.

Süntaks

CONFIDENCE(alpha,sigma,n)

Parameetrid: alfa on tõenäosus ja 0 < alfa < 1. Sigma on positiivne arv ja n on positiivne täisarv, mis vastab valimi suurusele.

Tavaliselt on Alpha väikese tõenäosusega (nt 0,05).

Kasutuse näide

Oletagem, et luure jagatis (IQ) skoori järgib tavalist jaotust standardhälbega 15. Proovite IQs oma kohalikus koolis 50 üliõpilast ja saada valimi keskväärtuseks 105. Soovite arvutada populatsiooni keskmise 95% usaldusvahemik. 95% või 0,95 usaldusvahemik vastab alfa = 1 – 0,95 = 0,05.

Funktsiooni ENESEKINDLUS illustreerimiseks looge tühi Exceli tööleht, kopeerige järgmine tabel ja seejärel valige tühja Exceli töölehel lahter a1. Klõpsake menüüs Redigeerimine nuppu Kleebi.

Märkus.: Rakenduses Excel 2007 klõpsake menüü Avaleht jaotises lõikelaud nuppu Kleebi .

Töölehel oleva tabeli kirjed täidavad lahtrid A1: B7.

alfa

0,05

STDEV

15

m

50

valimi keskväärtus

105

= USALDUS (B1; B2; B3)

= NORMSINV (1-B1/2) * B2/SQRT (B3)

Pärast selle tabeli kleepimist uuele Exceli töölehele klõpsake nuppu Kleepesuvandid ja seejärel käsku Sobita sihtkoha vormindusega.

Kui kleebitud vahemik on endiselt valitud, osutage menüü Vorming käsule veerg ja seejärel klõpsake käsku Automaatsobita valikuga.

Märkus.: Rakenduses Excel 2007, kus on valitud kleebitud lahtrivahemik, klõpsake menüü Avaleht jaotise lahtrid nuppu Vorming ja seejärel käsku Automaatsobita veeru laiusega.

Lahtris A6 kuvatakse USALDUSe väärtus. Lahtris a7 kuvatakse sama väärtus, sest kutse KINDLUSTUNDEle (alfa; Sigma; n) annab tulemiks arvuti tulemi.

NORMSINV(1 – alpha/2) * sigma / SQRT(n)

Muudatusi ei tehtud otse KINDLUSTUNDEle, kuid NORMSINV täiustati Microsoft Excel 2002 ja seejärel parandati Excel 2002 ja Excel 2007. Seetõttu võib KINDLUSTUNDE tagastada need Exceli uuemates versioonides erinevad (ja täiustatud) tulemid, sest usaldus sõltub NORMSINV.

See ei tähenda, et peaksite kaotama kindlustunde usalduse eest Exceli varasemates versioonides. Ebatäpsused esinesid NORMSINV, kui argumendid on väga lähedased 0 või väga lähedase arvuga 1. Praktikas on alfa tavaliselt seatud 0,05, 0,01 või ehk 0,001. Väärtused Alpha peavad olema palju väiksemad kui näiteks 0,0000001, enne kui NORMSINV on tõenäoliselt märgatav.

Märkus.: Lisateavet NORMSINV kohta leiate teemast NORMSINV arvutuslik erinevus.

Lisateabe saamiseks klõpsake Microsofti teabebaasi (Knowledge Base) artikli kuvamiseks järgmist artiklinumbrit:

826772 Exceli statistilised funktsioonid: NORMSINV

USALDUSe tulemuste tõlgendamine

Excel 2003 ja Excel 2007 ' i jaoks on Exceli spikrifaili USALDUSVÄÄRSEks muudetud, sest kõik spikrifaili varasemad versioonid andsid eksitavat nõu tulemuste tõlgendamisel. Näites on märgitud, et "Oletame, et meie 50 töötajate näitel on reisi keskmine pikkus 30 minutit, mille Populatsiooni standardhälve on 2,5. Me võime olla 95 protsenti kindel, et elanikkonna Keskmine on intervall 30 +/-0,692951 ", kus 0,692951 on väärtus, mida tagab usaldus (0,05, 2,5, 50).

Sama näite puhul on kokkuvõttes kirjas, et reisi keskmine pikkus võrdub 30 ± 0,692951 minutiga või 29,3 kuni 30,7 minutit. Eeldatakse, et see on ka väide elanikkonna keskmise kohta, mis jääb vahemikku [30 – 0,692951, 30 + 0,692951] koos tõenäosusega 0,95.

Enne eksperimenti, mis on andnud selle näite andmed, ei saa klassikalise statistik (erinevalt Bayesi statistik) teha mingeid avaldusi populatsiooni tõenäolise jaotuse kohta. Selle asemel käsitleb klassikaline statistik hüpoteeside katsetamist.

Näiteks võib klassikaline statistik soovi korral teha kahepoolse hüpoteesi testi, mille aluseks on tavaline jaotus, millel on teadaolev standardhälve (nt 2,5), mis on populatsiooni teatud eelnevalt valitud väärtus, μ0 ja eelnevalt valitud tähtsuse tase (nt 0,05). Testi tulem põhineks uuritava valimi keskväärtusel (nt 30) ja null-hüpoteesis, et populatsiooni keskväärtus on μ0, lükatakse tagasi olulisel tasemel 0,05, kui vaadeldud valimi keskväärtus oli liiga kaugel μ0 kummaski suunas. Kui argument null on tagasi lükatud, tähendab see seda, et valimi tähendab, et kaugelt või kaugemal μ0 võib ilmneda juhust, et μ0 on tegelik populatsioon keskmisest vähem kui 5% ajast. Pärast selle katse tegemist ei saa klassikaline statistik ikka teha ühtegi avaldust rahvastiku tõenäolise jaotuse kohta.

Teisest küljest võib Bayesi statistik eeldada, et tõenäoliselt on tegemist elanikkonna keskväärtusega (mille nimi on a priori), koguks eksperimentaalsed tõendid sama moodi nagu klassikaline statistik ja kasutaks neid tõendeid tema tõenäosuse ülevaatamine elanikkonna keskmisest ja seega saada tagantjärele jaotus. Excel ei paku statistilisi funktsioone, mis aitaksid Bayesi statistik selles püüdluses. Exceli statistilised funktsioonid on mõeldud klassikalise statistiku jaoks.

Usaldatavuse intervallid on seotud hüpoteesi testiga. Võttes arvesse eksperimentaalseid tõendeid, annab usaldusvahemik täpse ülevaate hüpoteetilise populatsioonikeskmise populatsiooni väärtustest – μ0, mis toovad tulemiks null-hüpoteesi, et populatsiooni keskväärtus on μ0 ja μ0 väärtused, mis toovad tagasilükkamise. selle null-hüpoteesi, et populatsiooni keskväärtus on μ0. Klassikaline statistik ei saa teha ühtegi avaldust selle kohta, et populatsiooni Keskmine kuulub mõnele konkreetsele intervallile, sest ta ei tee kunagi a priori oletusi selle tõenäosuse jaotamise kohta ja sellised eeldused on vajalikud juhul, kui üks neist nende läbivaatamiseks saate kasutada eksperimentaalseid tõendeid.

Uurige hüpoteesi testide ja usaldusvahemikide vahelist seost, kasutades selle jaotise alguses olevat näidet. Viimases jaotises märgitud usaldus-ja NORMSINV vahelise seose korral on teil järgmised võimalused.

CONFIDENCE(0.05, 2.5, 50) = NORMSINV(1 – 0.05/2) * 2.5 / SQRT(50) = 0.692951

Kuna valimi keskväärtus on 30, on usaldusvahemik 30 +/-0,692951.

Nüüd arvestage kahe ühepoolse hüpoteesiga test, mille olulisuse tase on 0,05, nagu on kirjeldatud eespool, mis eeldab tavalist jaotust standardhälbega 2,5, valimi suurust 50 ja konkreetset hüpoteetilise populatsioonikeskmise populatsiooni keskväärtust, μ0. Kui see on tegelik populatsioon, tähendab see, et valimi keskväärtus on pärit normaalsest jaotusest populatsiooniga keskväärtuse μ0 ja standardhälve, 2,5/SQRT (50). See jaotus on sümmeetriline umbes μ0 ja te soovite null hüpoteesi tagasi lükata, kui ABS (proovi keskväärtus-μ0) > mõnest väärtusest. Kui μ0 oleks tegeliku populatsiooni keskväärtus, oleks väärtus "väärtus", mille väärtus on suurem kui see μ0, või μ0 – proovi keskväärtus suurem kui see on, kusjuures iga juhtum esineb tõenäosusega 0,05/2. See väärtus on

NORMSINV(1 – 0.05/2) * 2.5/SQRT(50) = CONFIDENCE(0.05, 2.5, 50) = 0. 692951

Seega hülgage nullväärtusega hüpotees (populatsiooni keskväärtus = μ0), kui mõni järgmistest märgetest on tõene.

valimi keskväärtus – μ0 > 0. 692951
0 – proovi keskväärtus > 0. 692951

Kuna valimi keskväärtus = 30 meie näites on need kaks lauset järgmised:

30-μ0 > 0. 692951
μ0 – 30 > 0. 692951

Nende ümberkirjutamine, nii et vasakul kuvatakse ainult μ0, on järgmised laused.

μ0 < 30-0. 692951
μ0 > 30 + 0. 692951

Need on täpselt μ0 väärtused, mis ei ole usaldusvahemik [30 – 0,692951, 30 + 0,692951]. Seetõttu sisaldab usaldusvahemik [30 – 0,692951; 30 + 0,692951] nende μ0 väärtusi, mille puhul ei võeta arvesse μ0 null-hüpoteesi, mis on populatsiooni keskväärtus. Kui μ0 väärtused on väljaspool seda intervalli, lükatakse μ0, võttes arvesse, et populatsiooni keskväärtus on null.

Järeldused

Ebatäpsused Exceli varasemates versioonides esinevad tavaliselt väga väikeste või väga suurte väärtuste korral p NORMSINV (p). KINDLUSTUNNEt hinnatakse NORMSINV (p) abil, nii et NORMSINV täpsus on võimalik mure USALDUSe kasutajate vastu. Ent tegelikult kasutatavad p-väärtused ei pruugi olla piisavalt äärmuslikud, et tekitada NORMSINV olulisi tõrkeid ja USALDUSe puudumine ei tohiks olla mureks mis tahes Exceli versiooni kasutajate jaoks.

Enamik sellest artiklist on keskendunud USALDUSe tulemuste tõlgendamisele. Teisisõnu, oleme küsinud, et "mis on usalduse intervalli tähendus?" Usalduse intervallid on sageli valesti mõistetavad. Kahjuks on Exceli abifailid kõigis Exceli versioonides, mis on vanemad kui Excel 2003, on selle arusaamatuse põhjustanud. Excel 2003 spikrifaili on paranenud.

Märkus.:  See leht on tõlgitud automaatselt ning sellel võib leiduda grammatikavigu ja ebatäpsusi. Tahame, et sellest sisust oleks teile abi. Andke meile teada, kui see teave oli teile abiks. Soovi korral saate ingliskeelset artiklit lugeda siit.​

Täiendage Office'i kasutamise oskusi
Tutvuge koolitusmaterjalidega
Kasutage uusi funktsioone enne teisi
Liituge Office Insideri programmiga

Kas sellest teabest oli abi?

Täname tagasiside eest!

Täname tagasiside eest! Tundub, et võiksime teid kokku viia ühega meie Office'i tugiagentidest, kes aitab teil probleemi lahendada.

×