जटिल डेटा विश्लेषण करने के लिए Analysis ToolPak का उपयोग करना

महत्वपूर्ण:  यह लेख मशीन द्वारा अनुवादित है, अस्वीकरण देखें. कृपया इस लेख का अंग्रेजी संस्करण यहाँ पाएँ आपके संदर्भ के लिए.

यदि आपको जटिल सांख्यिकीय या अभियांत्रिकी विश्लेषण विकसित करने की आवश्यकता है तो आप Analysis ToolPak के उपयोग द्वारा चरण और समय बचा सकते हैं. आप प्रत्येक विश्लेषण के लिए डेटा और पैरामीटर्स प्रदान करते हैं और उपकरण, आउटपुट तालिका में परिणामों को परिकलित और प्रदर्शित करने के लिए उपयुक्त सांख्यिकीय या अभियांत्रिकी मैक्रो फ़ंक्शन का उपयोग करता है. कुछ उपकरण आउटपुट तालिकाओं के अतिरिक्त, चार्ट जनरेट करते हैं.

डेटा विश्लेषण फ़ंक्शन का उपयोग एक समय में एक ही कार्यपत्रक पर किया जा सकता है. जब आप समूहीकृत कार्यपत्रकों पर डेटा विश्लेषण करते हैं तो परिणाम पहले कार्यपत्रक पर और रिक्त स्वरूपित तालिकाएँ शेष कार्यपत्रकों पर प्रकट होती है. शेष कार्यपत्रकों पर डेटा विश्लेषण करने के लिए प्रत्येक कार्यपत्रक हेतु विश्लेषण उपकरण को पुनर्परिकलित करें.

Analysis ToolPak में निम्न अनुभागों में वर्णित उपकरण शामिल होते हैं. इन उपकरणों पर पहुँचने के लिए डेटा टैब पर विश्लेषण समूह में डेटा विश्लेषण पर क्लिक करें. यदि डेटा विश्लेषण आदेश उपलब्ध नहीं है तो आपको Analysis ToolPak ऐड-इन प्रोग्राम लोड करने की आवश्यकता है.

  1. फ़ाइल टैब क्लिक करें, विकल्प क्लिक करें, और फिर ऐड-इन्स श्रेणी क्लिक करें.

    आप Excel 2007 का उपयोग कर रहे हैं, तो बटन छवि Microsoft Office बटनपर क्लिक करें, और फिर Excel विकल्प पर क्लिक करें

  2. प्रबंध बॉक्स में, Excel ऐड-इन्स का चयन करें और फिर जाएँ पर क्लिक करें.

    यदि आप Mac के लिए, Excel का उपयोग कर रहे हैं, तो फ़ाइल मेनू में जाने के लिए उपकरण > Excel ऐड-इन्स

  3. ऐड-इन्स बॉक्स में, विश्लेषण टूलपैक चेक बॉक्स को चेक करें, और फिर ठीकपर क्लिक करें।

    • यदि Analysis ToolPakउपलब्ध ऐड-इन्स बॉक्स में सूचीबद्ध नहीं है, तो इसे खोजने के लिए ब्राउज़ करें पर क्लिक करें.

    • यदि आपको संकेत दिया जाए कि Analysis ToolPak अभी आपके कंप्यूटर पर स्थापित नहीं है तो इसे स्थापित करने के लिए हाँ पर क्लिक करें.

नोट: Analysis ToolPak हेतु Visual Basic for Application (VBA) फ़ंक्शंस शामिल करने के लिए आप Analysis ToolPak VBA ऐड-इन को उसी प्रकार लोड कर सकते हैं, जैसे आप Analysis ToolPak लोड करते हैं. उपलब्ध ऐड-इन बॉक्स में, Analysis ToolPak- VBA चेक बॉक्स का चयन करें.

Anova विश्लेषण उपकरण विभिन्न प्रकार के प्रसरण विश्लेषण प्रदान करते हैं. जिस उपकरण का उपयोग आपको करना चाहिए वह कारकों की संख्या पर और आपके पास मौजूद जनसंख्या के नमूनों की उस संख्या पर निर्भर होता है, जिनकी आप जाँच करना चाहते हैं.

Anova: एकल कारक

यह उपकरण, दो या उससे अधिक नमूनों के लिए डेटा पर प्रसरण का एक सरल विश्लेषण करता है. विश्लेषण इस परिकल्पना का परीक्षण प्रदान करता है, कि इस वैकल्पिक परिकल्पना के विरुद्ध, कि अंतर्निहित प्रायिकता वितरण सभी नमूनों के लिए समान नहीं हैं, प्रत्येक नमूना, समान अंतर्निहित प्रायिकता वितरण से लिया गया है. यदि केवल दो नमूने हैं तो आप कार्यपत्रक फ़ंक्शन T.TEST का उपयोग कर सकते हैं. दो से अधिक नमूनों के साथ T.TEST का कोई सुविधाजनक जनरलाइज़ेशन नहीं है और इसके बजाय एकल कारक ANOVA मॉडल का प्रयोग किया जा सकता है.

Anova: पुनर्प्रकाशन के साथ ' दो-कारक

यह विश्लेषण उपकरण तब उपयोगी होता है, जब डेटा को दो विभिन्न आयामों में वर्गीकृत किया जा सकता हो. उदाहरण के लिए, पौधों की ऊँचाई को मापने वाले एक परीक्षण में, पौधों को खाद के विभिन्न ब्रांड (उदाहरण के लिए, A, B, C) दिए जा सकते हैं और विभिन्न तापमानों (उदाहरण के लिए कम, उच्च) में भी रखा जा सकता है. {खाद, तापमान} के छह संभव जोड़ों में से प्रत्येक के लिए हमारे पास पौधों की ऊँचाई के लिए समान संख्या में प्रेक्षण हैं. इस Anova उपकरण का उपयोग करके हम यह परीक्षण कर सकते हैं:

  • क्या विभिन्न खाद ब्रांड के लिए पौधों की ऊंचाइयाँ समान अंतर्निहित जनसंख्या से प्राप्त की गई हैं. इस विश्लेषण के लिए तापमानों पर ध्यान नहीं दिया जाता है.

  • क्या विभिन्न तापमान स्तरों के लिए पौधों की ऊँचाइयाँ समान अंतर्निहित जनसंख्या से प्राप्त की गई हैं. इस विश्लेषण के लिए खाद ब्रांड पर ध्यान नहीं दिया जाता है.

क्या पहले बुलेटेड बिंदु में पाए गए फ़र्टिलाइज़र ब्रांड के बीच अंतरों पर और दूसरे बुलेटेड बिंदु में पाए गए तापमानों के अंतरों के प्रभावों पर विचार करके, मानों के सभी जोड़ों का प्रतिनिधित्व करने वाले छह नमूनों {फ़र्टिलाइज़र, तापमान} को समान जनसंख्या से प्राप्त किया गया है. वैकल्पिक परिकल्पना यह है कि अकेले खाद या अकेले तापमान पर आधारित अंतरों से अधिक, विशिष्ट {फ़र्टिलाइज़र, तापमान} जोड़ों के कारण होने वाले प्रभाव हैं.

anova उपकरण के लिए इनपुट श्रेणी सेट अप

Anova: पुनर्प्रकाशन के बिना ' दो-कारक

यह विश्लेषण उपकरण उपयोगी होता है, जब डेटा का वर्गीकरण पुनर्प्रकाशन वाले दो-कारक प्रकरण के समान दो विभिन्न आयामों में किया जाता है. हालाँकि, इस उपकरण के लिए यह माना गया है कि प्रत्येक जोड़ी के लिए केवल एक प्रेक्षण है (उदाहरण के लिए, पिछले उदाहरण में प्रत्येक {फ़र्टिलाइज़र, तापमान} जोड़ा).

जब प्रत्येक चर पर प्रत्येक N विषयों के लिए माप का अवलोकन किया जाता है तो CORREL और PEARSON कार्यपत्रक फ़ंक्शन, दोनों ही, दो माप चरों के बीच के सहसंबंध गुणांक का परिकलन करते हैं. (किसी भी विषय के लिए किसी भी गुम प्रेक्षण के कारण, विश्लेषण में उस विषय पर ध्यान नहीं दिया जाता है.) सहसंबंध विश्लेषण उपकरण विशेष रूप से तब उपयोगी होता है जब N विषयों में से प्रत्येक के लिए दो से अधिक माप चर हों. यह एक आउटपुट तालिका, एक सहसंबंध मैट्रिक्स प्रदान करता है, जो माप चरों के प्रत्येक संभावित युग्म पर लागू CORREL (या PEARSON) का मान दिखाता है.

सहप्रसरण के समान ही सहसंबंध गुणांक उस सीमा का माप है जिसपर दो माप चर "साथ-साथ परिवर्तित होते हैं." सहप्रसरण के विपरीत, सहसंबंध गुणांक को स्केल किया जाता है ताकि उसका मान उन इकाइयों से स्वतंत्र हो, जिसमें दोनों माप चर व्यक्त किए जाते हैं. (उदाहरण के लिए यदि दो माप चर, भार और लंबाई हैं तो सहसंबंध गुणांक का मान अपरिवर्तित होता है यदि भार को, पाउंड से किलोग्राम में कनवर्ट किया जाता हो.) किसी भी सहसंबंध गुणांक का मान -1 और + 1 दोनों शामिल करते हुए, इनके बीच होना आवश्यक है.

आप सहसंबंध विश्लेषण उपकरण का उपयोग, माप चरों के प्रत्येक जोड़े के परीक्षण के लिए, यह निर्धारित करने के लिए कर सकते हैं कि दो माप चर एक साथ चलते हैं या नहीं — जिसका अर्थ है, कि क्या एक चर के बड़े मान दूसरे चर के बड़े मानों से संबंधित (सकारात्मक सहसंबंध) हैं, क्या एक चर के छोटे मान किसी अन्य चर के बड़े मानों से संबंधित (नकारात्मक सहसंबंध) हैं, या क्या दोनों चरों के मान असंबंधित (0 (शून्य) के आस-पास सहसंबंध) हैं.

सहसंबंध और सहप्रसरण उपकरण दोनों का उपयोग, समान सेटिंग में किया जा सकता है, जब आपके पास व्यक्तियों के सेट पर N भिन्न माप चर प्रेक्षित हों. प्रत्येक सहसंबंध और सहप्रसरण उपकरण एक आउटपुट तालिका-एक मैट्रिक्स देते हैं, जो माप चरों के प्रत्येक जोड़े के बीच क्रमश: सहसंबंध गुणांक या सहप्रसरण दिखाता है. अंतर यह है कि सहसंबंध गुणांकों को -1 और + 1 के बीच रहने के लिए स्केल किया जाता है. संगत सहप्रसरण, स्केल नहीं किए जाते हैं. सहसंबंध गुणांक और सहप्रसरण दोनों उस सीमा के माप हैं जिस पर दो चर "साथ-साथ परिवर्तित होते हैं."

सहप्रसरण उपकरण, माप चरों के प्रत्येक जोड़े के लिए कार्यपत्रक फ़ंक्शन COVARIANCE. P के मान की गणना करता है. (जब केवल दो माप चर हों, जैसे N=2 तो सहप्रसरण उपकरण के बजाय COVARIANCE. P का सीधा उपयोग एक उचित विकल्प है.) पंक्ति i और स्तंभ i में सहप्रसरण उपकरण की आउटपुट तालिका के विकर्ण पर प्रविष्टि, इसके स्वयं के साथ i वें माप चर का सहप्रसरण है. यह केवल उस चर के लिए जनसंख्या प्रसरण है, जिसे कार्यपत्रक फ़ंक्शन VAR.P द्वारा परिकलित किया गया है.

आप सहप्रसरण उपकरण का उपयोग माप चर के प्रत्येक जोड़े के परीक्षण के लिए यह निर्धारित करने के लिए कर सकते हैं कि दो माप चर एक साथ चलते हैं या नहीं  — जिसका अर्थ है, कि क्या एक चर के बड़े मान दूसरे चर के बड़े मानों से संबंधित (सकारात्मक सहप्रसरण) हैं, क्या एक चर के छोटे मान किसी अन्य चर के बड़े मानों से संबंधित (नकारात्मक सहप्रसरण) हैं, या क्या दोनों चरों के मान असंबंधित (0 (शून्य) के आस-पास सहप्रसरण) हैं.

विवरणात्मक आंकड़ें विश्लेषण उपकरण, आपके डेटा की केंद्रीय प्रवृत्ति और परिवर्तनशीलता के बारे में जानकारी प्रदान करके, इनपुट श्रेणी में डेटा के लिए यूनीवेरीएट आंकड़ों की रिपोर्ट जनरेट करता है.

घातांक स्मूथिंग विश्लेषण उपकरण ऐसे मान का अनुमान लगाता है जो पिछली अवधि के पूर्वानुमान पर आधारित होकर, पिछले पूर्वानुमान की त्रुटि के लिए समायोजित किया जाता है. उपकरण, स्मूथिंग स्थिरांक a का उपयोग करता है, जिसका परिमाण यह निर्धारित करता है कि पूर्वानुमान कितने सशक्त रूप से पिछले पूर्वानुमान की त्रुटियों पर प्रतिसाद देते हैं.

नोट: 0.2 से 0.3 के मान उचित स्मूथिंग स्थिरांक हैं. यह मान इंगित करते हैं कि वर्तमान पूर्वानुमान को पहले के पूर्वानुमान में त्रुटि के लिए 20 प्रतिशत से 30 प्रतिशत तक समायोजित किया जाना चाहिए. बड़े स्थिरांक तेज़ प्रतिसाद देते हैं पर वे अनिश्चित प्रोजेक्शन उत्पन्न कर सकते हैं. छोटे स्थिरांक पूर्वानुमान के मान के लिए लंबे समय में परिणाम दे सकते हैं.

प्रसरण के लिए F-टेस्ट दो-नमूने विश्लेषण उपकरण दो जनसंख्या प्रसरण की तुलना करने के लिए दो-नमूने F-टेस्ट करता है.

उदाहरण के लिए, आप F-टेस्ट उपकरण का उपयोग किसी स्विम मीट में दो टीम में से प्रत्येक के लिए, समय के नमूनों पर कर सकते हैं. यह उपकरण नल हाइपोथिसिस की जाँच का परिणाम प्रदान करता है कि इस विकल्प के विरुद्ध कि अंतर्निहित वितरणों में प्रसरण समान नहीं होते हैं, ये दो नमूने समान प्रसरणों वाले वितरणों से आते हैं.

उपकरण किसी F-सांख्यिकीय (या F-अनुपात) के मान f की गणना करता है. 1 के निकट f का मान यह प्रमाणित करता है कि अंतर्निहित जनसंख्या प्रसरण समान हैं. आउटपुट तालिका में, जनसंख्या प्रसरण समान होने पर if f < 1 "P (F < = f) one-tail", F-सांख्यिकी का f से कम कोई मान देखे जाने की प्रायिकता देता है, और "F Critical one-tail" चुने गए महत्व के स्तर, Alpha के लिए 1 से कम महत्वपूर्ण मान देता है. If f > 1, "P(F <= f) one-tail", जनसंख्या प्रसरणों के समान होने पर, F-सांख्यिकी का f से बड़ा कोई मान देखे जाने की प्रायिकता देता है और "F Critical one-tail", Alpha के लिए 1 से बड़ा महत्वपूर्ण मान देता है.

फ़ौरियर विश्लेषण उपकरण, रेखीय सिस्टम की समस्या हल करता है और तेज़ फ़ौरियर ट्रांसफ़ॉर्म (FFT) पद्धति का उपयोग कर डेटा ट्रांसफ़ॉर्म करने के लिए आवधिक डेटा का विश्लेषण करता है. यह उपकरण प्रतिलोम ट्रांसफ़ॉर्मेशन का समर्थन भी करता है, जिसमें रूपांतरित डेटा का प्रतिलोम, मूल डेटा लौटाता है.

फ़ौरियर विश्लेषण के लिए इनपुट और आउटपुट श्रेणियाँ

हिस्टोग्राम विश्लेषण उपकरण, किसी डेटा और डेटा बिन्स की कक्ष श्रेणी के लिए एकल और संचयी आवृत्तियों की गणना करता है. यह उपकरण डेटा सेट में, किसी मान की आवृत्तियों की संख्या के लिए डेटा जनरेट करता है.

उदाहरण के लिए, 20 विद्यार्थियों की क्लास में, आप स्कोर का वितरण अक्षर-ग्रेड श्रेणी में निर्धारित कर सकते हैं. हिस्टोग्राम तालिका, अक्षर-ग्रेड सीमा रेखा को और निम्नतम बाउंड और वर्तमान बाउंड के बीच स्कोर की संख्या को दर्शाती है. एकल सर्वाधिक आवृत्ति वाला स्कोर, डेटा का मोड है.

युक्ति: Excel 2016 में, आप अब किसी हिस्टोग्राम या पैरीटो चार्ट बना सकते हैं।

चलायमान औसत विश्लेषण उपकरण, पिछली अवधियों की विशिष्ट संख्या पर, चर के औसत मान के आधार पर, पूर्वानुमान अवधि के मान प्रदर्शित करता है. एक चलायमान औसत इस प्रवृत्ति की जानकारी प्रदान करता है कि सभी ऐतिहासिक डेटा का साधारण औसत, मास्क होगा. इस उपकरण का उपयोग विक्रय, इनवेंटरी, या किसी अन्य प्रवृत्ति के पूर्वानुमान के लिए करें. प्रत्येक पूर्वानुमान मान निम्न सूत्र पर आधारित होता है.

चलायमान औसत के परिकलन के लिए सूत्र

जहाँ:

  • N,चलायमान औसत में शामिल की जाने वाली पूर्व अवधियों की संख्या है

  • A j, समय j पर एक वास्तविक मान है

  • F j , समय j पर एक पूर्वानुमानित मान है

रैंडम संख्या जनरेशन विश्लेषण उपकरण किसी श्रेणी को ऐसी स्वतंत्र रैंडम संख्याओं से भरता है, जो कई वितरणों में से एक से प्राप्त की जाती हैं. आप प्रायिकता वितरण द्वारा किसी जनसंख्या में विषय की विशेषता बता सकते हैं. उदाहरण के लिए, आप साधारण वितरण का उपयोग व्यक्तियों की ऊँचाई वाली जनसंख्या की विशेषता बताने के लिए कर सकते हैं या आप दो संभावित परिणामों के बरनौली वितरण का उपयोग, सिक्का उछालने से प्राप्त परिणामों की जनसंख्या की विशेषता बताने के लिए कर सकते हैं.

कोटि और शतमक विश्लेषण उपकरण वह तालिका उत्पन्न करता है जिसमें किसी डेटा सेट के प्रत्येक मान का क्रमसूचक और उसकी प्रतिशत कोटि होती है. आप किसी डेटा सेट में मानों के सापेक्ष महत्व का विश्लेषण कर सकते हैं. यह उपकरण कार्यपत्रक फ़ंक्शंस RANK. EQ और PERCENTRANK. INC का उपयोग करता है. यदि आप टाई मान पर भी विचार करना चाहते हैं तो RANK. EQ फ़ंक्शन का उपयोग करें जो टाई मान को समान मान होने के रूप में मानता है, या RANK.AVG फ़ंक्शन का उपयोग करें जो टाई मान के लिए औसत कोटि लौटाता है.

प्रतीपगमन विश्लेषण उपकरण, रेखा को फ़िट करने के लिए अवलोकनों के सेट द्वारा "न्यूनतम वर्ग" विधि का उपयोग करके रेखीय प्रतीपगमन विश्लेषण करता है. आप यह विश्लेषण कर सकते हैं कि कोई एकल निर्भर चर, एक या अधिक स्वतंत्र चरों के मान से कैसे प्रभावित होता है. उदाहरण के लिए, आप यह विश्लेषण कर सकते हैं कि किसी एथलीट का प्रदर्शन आयु, ऊँचाई, और भार जैसे कारकों से कैसे प्रभावित होता है. आप प्रदर्शन डेटा के सेट के आधार पर इन तीन घटकों में से प्रत्येक के लिए प्रदर्शन माप में शेयर का विभाजन कर सकते हैं, और फिर परिणामों का उपयोग नए अपरीक्षित एथलीट के प्रदर्शन का अनुमान लगाने के लिए कर सकते हैं.

प्रतीपगमन उपकरण कार्यपत्रक फ़ंक्शन LINEST का उपयोग करता है.

नमूना विश्लेषण उपकरण इनपुट श्रेणी को जनसंख्या के रूप में मान कर जनसंख्या से एक नमूना बनाता है. जब कोई जनसंख्या संसाधित करने या चार्ट बनाने के लिए बहुत बड़ी हो, तो आप किसी प्रतिनिधि नमूने का उपयोग कर सकते हैं. यदि आपको लगता है कि इनपुट डेटा आवधिक है, तो आप कोई ऐसा नमूना भी बना सकते हैं जिसमें केवल चक्र के किसी विशेष भाग के मान शामिल हों. उदाहरण के लिए, यदि इनपुट श्रेणी में तिमाही विक्रय मान शामिल हैं, तो चार की आवधिक दर के साथ नमूना, आउटपुट श्रेणी में समान तिमाही के मान रखता है.

दो-नमूना t-टेस्ट विश्लेषण उपकरण, ऐसे जनसंख्या माध्यों की समानता का परीक्षण करता है, जो प्रत्येक नमूने में अंतर्निहित होते हैं. तीन उपकरण विभिन्न पूर्वानुमान नियोजित करते हैं: यह कि जनसंख्या प्रसरण समान है, यह कि जनसंख्या प्रसरण समान नहीं हैं, और यह कि दो नमूने समान विषयों पर ट्रीटमेंट के पूर्व और ट्रीटमेंट के पश्चात के प्रेक्षण का प्रतिनिधित्व करते हैं.

नीचे तीनों उपकरणों के लिए, एक t-सांख्यिकीय मान, t, परिकलित होता है और इसे आउटपुट तालिकाओं में "t Stat" के रूप में दिखाया जाता है. डेटा के आधार पर यह मान, t , ऋणात्मक या गैर ऋणात्मक हो सकता है. समान अंतरनिहित जनसंख्या माध्यों के पूर्वानुमान के अंतर्गत, if t < 0, "P(T <= t) one-tail", यह प्रायिकता देता है कि t-सांख्यिकीय का मान, t से अधिक ऋणात्मक प्रेक्षित होगा. If t >=0, "P(T <= t) one-tail", यह प्रायिकता देता है कि t-सांख्यिकीय का मान, t से अधिक धनात्मक प्रेक्षित होगा. "t Critical one-tail" कटऑफ़ मान देता है, जिससे t-सांख्यिकीय के मान के "t Critical one-tail" से अधिक या इसके बराबर प्रेक्षित किए जाने की प्रायिकता Alpha हो.

"P(T <= t) two-tail" यह प्रायिकता देता है कि t-सांख्यिकीय का मान, निरपेक्ष मान में t से अधिक प्रेक्षित होगा. "P Critical two-tail" कटऑफ़ मान देता है, जिससे प्रेक्षित t-सांख्यिकीय की प्रायिकता, जो निरपेक्ष मान में "P Critical two-tail" की तुलना में अधिक है, Alpha हो.

t-टेस्ट: माध्यों के लिए युग्मित दो नमूने

जब नमूनों के प्रेक्षण में प्राकृतिक युग्मन हो, जैसे किसी नमूना समूह का दो बार परीक्षण -किसी परीक्षण से पहले और बाद में किए जाने पर आप युग्मित परीक्षण का उपयोग कर सकते हैं. यह विश्लेषण उपकरण और इसका सूत्र किसी विद्यार्थी का युग्मित दो-नमूना t-टेस्ट यह निर्धारित करने के लिए करता है कि क्या ट्रीटमेंट के पहले लिए गए प्रेक्षण और ट्रीटमेंट के बाद लिए गए प्रेक्षणों के, समान जनसंख्या माध्यों वाले वितरणों से प्राप्त होने की संभावना है. यह t-टेस्ट स्वरूप यह नहीं मानता कि दोनों जनसंख्याओं के प्रसरण समान हैं.

नोट: इस उपकरण द्वारा जनरेट किए गए परिणामों में से एक, पूल्ड प्रसरण - माध्य के बारे में डेटा के प्रसार का संचयी माप है, जो निम्न सूत्र से प्राप्त किया जाता है.

पूल्ड प्रसरण का परिकलन करने के लिए सूत्र

t-टेस्ट: समान प्रसरण मानकर दो-नमूने

यह विश्लेषण उपकरण विद्यार्थी का दो-नमूना t-टेस्ट करता है. यह t-टेस्ट स्वरूप यह मानता है कि दो डेटा सेट समान प्रसरण वाले वितरण से आए हैं. इसे होमोस्केडास्टिक t-टेस्ट के रूप में संदर्भित किया जाता है. आप इस t-टेस्ट का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए कर सकते हैं कि क्या दो नमूनों की, समान जनसंख्या माध्यों वाले वितरण से लिए गए होने की संभावना है.

t-टेस्ट: असमान प्रसरण मानकर दो-नमूने

यह विश्लेषण उपकरण विद्यार्थी का दो-नमूना t-टेस्ट करता है. यह t-टेस्ट प्रपत्र यह मानता है कि दो डेटा सेट असमान प्रसरण वाले वितरण से आए हैं. इसे हेट्रोस्केडास्टिक t-टेस्ट के रूप में संदर्भित किया जाता है. पूर्ववर्ती समान प्रसरण स्थिति के समान ही, आप इस t-टेस्ट का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए कर सकते हैं कि क्या दो नमूनों की समान जनसंख्या माध्यों वाले वितरण से लिए गए होने की संभावना है. इस परीक्षण का उपयोग तब करें, जब दो नमूनों में भिन्न विषय हों. युग्मित परीक्षण का उपयोग,जैसा कि निम्न उदाहरण में परिभाषित किया गया है, तब करें जब विषयों का एकल सेट हो और दो नमूने प्रत्येक विषय के लिए ट्रीटमेंट के पहले और बाद के मापों का प्रतिनिधित्व करते हों.

निम्नलिखित सूत्र का उपयोग सांख्यिकीय मान t को निर्धारित करने के लिए किया जाता है.

मान t का परिकलन करने के लिए सूत्र

निम्न सूत्र का उपयोग स्वतंत्रता के अंश, df का परिकलन करने के लिए किया जाता है. क्योंकि परिकलन का परिणाम सामान्यत: कोई पूर्णांक नहीं होता इसलिए t तालिका से कोई महत्वपूर्ण मान प्राप्त करने के लिए, df के मान को निकटतम पूर्णांक तक पूर्णांकित किया जाता है. Excel कार्यपत्रक फ़ंक्शन T.TEST पूर्णांकित किए बिना, परिकलित df मान का उपयोग करता है क्योंकि T.TEST के लिए गैर-पूर्णांक df के साथ किसी मान की गणना करना संभव है. स्वतंत्रता के अंशों को निर्धारित करने की इन विभिन्न विधियों के कारण, T.TEST के और इस t-टेस्ट उपकरण के परिणाम, असमान प्रसरण की स्थिति में भिन्न होंगे.

सन्निकट स्वतंत्रता के अंशों के लिए सूत्र

z-टेस्ट: माध्य विश्लेषण उपकरण के लिए दो नमूने, ज्ञात प्रसरण के साथ माध्यों के लिए दो नमूने z-टेस्ट करते हैं. इस उपकरण का उपयोग इस नल परिकल्पना का परीक्षण करने के लिए किया जाता है कि कोई भी एक तरफा़ या दो तरफा़ वैकल्पिक परिकल्पनाओं के विपरीत दो जनसंख्या माध्यों के बीच कोई अंतर नहीं है. यदि प्रसरण ज्ञात नहीं हैं, तो इसके बजाय कार्यपत्रक फ़ंक्शन Z.TEST का उपयोग किया जाना चाहिए.

z-टेस्ट उपकरण का उपयोग करते समय आउटपुट को समझने में होशियार रहें. "P(Z <= z) one-tail" वास्तव में p (Z > = ABS (z)) है, किसी z-मान की, 0 से उसी दिशा में प्रायिकता, जिसमें प्रेक्षित Z मान की है, जबकि जनसंख्या माध्यों के बीच कोई अंतर नहीं हो. "P(Z <= z) two-tail" वास्तव में p (Z > = ABS (Z) या Z से < =-abs (z)) है, किसी z-मान की 0 से प्रेक्षित z-मान की अपेक्षा किसी भी दिशा में प्रायिकता जबकि जनसंख्या माध्यों के बीच कोई अंतर नहीं हो. two-tailed परिणाम, one-tailed परिणाम का 2 से गुणा मात्र है. z टेस्ट उपकरण का उपयोग उस स्थिति में भी किया जा सकता है जहाँ नल परिकल्पना यह हो कि, दो जनसंख्या माध्यों के बीच के अंतर के लिए कोई विशिष्ट गैर शून्य मान हो. उदाहरण के लिए, आप इस परीक्षण का उपयोग दो कार मॉडल्स के प्रदर्शन में अंतर निर्धारित करने के लिए कर सकते हैं.

अधिक मदद की आवश्यकता है?

आप हमेशा Excel तकनीकी समुदाय, में विशेषज्ञ से पूछने कर सकते हैं में उत्तर समुदायसमर्थन प्राप्त करें, या एक नई सुविधा या Excel उपयोगकर्ता वॉइसपर सुधार का सुझाव दें।

नोट: मशीन अनुवाद अस्वीकरण: यह लेख मानवीय हस्तक्षेप के बिना एक कंप्यूटर प्रणाली द्वारा अनुवादित किया गया है. Microsoft, इन मशीन अनुवादों को गैर-अंग्रेज़ी भाषी उपयोगकर्ताओं को Microsoft उत्पादों, सेवाओं और तकनीकों से संबंधित सामग्री का आनंद लेने में सहायता के लिए प्रदान करता है. लेख, मशीन द्वारा अनुवादित होने के कारण इसमें शब्दावली, वाक्य रचना या व्याकरण की त्रुटियाँ हो सकती हैं.

यह भी देखें

Excel 2016 में हिस्टोग्राम बनाना

Excel 2016 में कोई पेरीटो चार्ट बनाना

विश्लेषण टूलपैक और सॉल्वर ऐड-इन्स सक्रिय करें और स्थापित करने के लिए एक वीडियो देखें

इंजीनियरिंग फ़ंक्शंस (संदर्भ)

सांख्यिकीय फ़ंक्शंस (संदर्भ)

Excel में सूत्रों का ओवरव्यू

भंग सूत्रों से बचने का तरीका

सूत्रों में त्रुटियाँ ढूँढना और सुधारना

Excel कुंजीपटल शॉर्टकट्स और फ़ंक्शन कुंजियाँ

Excel फ़ंक्शंस (वर्णानुक्रमिक)

Excel फ़ंक्शंस (श्रेणी द्वारा)

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