Opis statističkih funkcija pouzdanosti u programu Excel

Rezime

Ovaj članak opisuje funkciju pouzdanosti u programu Microsoft Office Excel 2003 i u programu Microsoft Office Excel 2007, ilustruje kako se funkcija koristi i poredi rezultate funkcije za Excel 2003 i za Excel 2007 sa rezultatima poverenja u prethodnim verzijama verzije programa Excel.

Značenje intervala pouzdanosti se često pogrešno protumači i trudimo se da pružimo objašnjenje važećih i nevažećih izjava koje mogu da se unesu kada odredite vrednost pouzdanosti iz podataka.

Više informacija

Funkcija pouzdanost (Alfa, Sigma, n) vraća vrednost koju možete da koristite za izgradnju intervala pouzdanosti za srednju vrednost populacije. Interval pouzdanosti je opseg vrednosti koje se centriraju na poznatom uzorku. Pretpostavlja se da su posmatranja u uzorku od normalne raspodele sa poznatom standardnom devijacijom, Sigma, kao i brojem merenja u uzorku.

Sintaksa

CONFIDENCE(alpha,sigma,n)

Parametri: Alpha je verovatnoća i 0 < Alpha < 1. Sigma je pozitivan broj, a n je pozitivan ceo broj koji odgovara veličini uzorka.

Alfa je obično mala verovatnoća, kao što je 0,05.

Primer upotrebe

Pretpostavimo da obaveštajni kvalitentni (IQ) rezultati slede normalnu raspodelu sa standardnom devijacijom 15. Testirate IQs za uzorak 50 studenata u lokalnoj školi i nabavite uzorak vrednosti od 105. Želite da izračunate 95% poverenja za vrednost populacije. 95% ili 0,95 interval pouzdanosti odgovara Alfa = 1 – 0,95 = 0,05.

Da biste ilustrovali funkciju pouzdanosti, kreirajte prazan Excel radni list, kopirajte sledeću tabelu, a zatim izaberite ćeliju a1 u praznom Excel radnom listu. U meniju Uređivanje izaberite stavku Nalepi.

Napomena: U programu Excel 2007 izaberite stavku Nalepi u grupi Ostava na kartici Početak .

Unose u tabeli dolenavedene ćelije a1: B7 u radnom listu.

Alfa

0,05

STDEV

15

n

50

uzorak srednje vrednosti

105

= POVERENJE (B1, B2, B3)

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

Kada nalepite ovu tabelu na novi Excel radni list, kliknite na dugme Opcije lepljenja , a zatim izaberite stavku podudaranje sa odredišnim oblikovanjem.

Ako je nalepljeni opseg još uvek izabran, u meniju Oblikovanje kliknite na dugme kolona , a zatim izaberite stavku Automatski uklopi selekciju.

Napomena: U programu Excel 2007, sa izabranim elementom ćelije, izaberite stavku Oblikovanje u grupi ćelije na kartici Početak , a zatim izaberite stavku Automatski uklopi širinu kolone.

Ćelija a6 prikazuje vrednost poverenja. Cell a7 prikazuje istu vrednost zato što poziv na pouzdanost (Alfa, Sigma, n) daje rezultat rada na računaru:

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

Nije izvršena direktna promena poverenja, ali je NORMSINV poboljšan u programu Microsoft Excel 2002, a zatim postoji još poboljšanja između Excel 2002 i Excel 2007. Samim tim, samopouzdanje može da se vrati u ove novije verzije programa Excel, zato što se samopouzdanje oslanja na NORMSINV.

To ne znači da treba da izgubite poverenje u pouzdanost starijih verzija programa Excel. Netačne stavke u NORMSINV se najčešće dogodili za vrednosti njegovih argumenata vrlo blizu 0 ili veoma blizu 1. U praksi, Alpha se generalno podešava na 0,05, 0,01 ili možda 0,001. Vrednosti Alpha moraju da budu mnogo manje od toga, na primer 0,0000001, pre grešaka u programu NORMSINV, verovatno će biti primetne.

Napomena: Pogledajte članak o NORMSINV za diskusiju o izračunatim razlikama u dijalogu NORMSINV.

Dodatne informacije potražite u članku sledeći broj članka da biste videli članak u Microsoft bazi znanja:

826772 Excel statističke funkcije: NORMSINV

Interpretacija rezultata poverenja

Excel datoteka pomoći je ponovo napisana za Excel 2003 i za Excel 2007 zato što su sve starije verzije datoteke pomoći dale pogrešne savete o interpretacija rezultata. Primer države, "pretpostavimo da posmatramo da, u uzorku od 50 putnika, prosečna dužina putovanja na rad je 30 minuta sa standardnom devijacijom populacije od 2,5. Možemo da budemo sigurni da je 95 procenta pouzdano da je argument populacija u intervalu 30 +/-0,692951 "gde je 0,692951 vrednost koju daje poverenje (0,05, 2,5, 50).

Za isti primer, zaključak glasi: "prosečna dužina putovanja na rad jednako je 30 ± 0,692951 minuta ili 29,3 do 30,7 minuta". Pretpostavlja se da je ovo i saopštenje o populaciji u odnosu na interval [30 – 0,692951, 30 + 0,692951] sa verovatnoća 0,95.

Pre izvršavanja eksperimenta koji je doneo podatke za ovaj primer, klasični statisticar (nasuprot Bayesian statisticar) ne može da daje izjavu o verovatnoće raspodele populacije. Umesto toga, klasični statisticar se bavi hipotezama na testiranje.

Na primer, klasični statisticar možda će želeti da izvrši dvostranu hipotezu koji je zasnovan na pretpostavci normalne raspodele sa poznatom standardnom devijacijom (kao što je 2,5), određenu unapred izabranu vrednost broja populacije, μ0 i unapred izabrani nivo važnosti (na primer 0,05). Rezultat testa će biti zasnovan na vrednosti prikazanog proseka "srednja vrednost" (na primer 30) i nulta hipoteza da bi populacija srednja vrednost trebalo da bude odbijena na nivou važnosti 0,05 ako je posmatrani uzorak vrednosti bio suviše udaljen od $0 u bilo kom pravcu. Ako je NULL hipoteka odbijena, interpretacija je da uzorak znači da je uzorak koji se nalazi daleko ili dalje od programa μ0 može da se pojavi slučajno manjem od 5% vremena u okviru pretpostavčenja da je "μ0" prava populacija. Posle ovog testa, klasični statisticar i dalje ne može da napravi bilo kakvu izjavu o verovatnoće raspodele populacije.

Bajesian statisticar, sa druge strane, počeće sa pretpostavljenim raspodelom verovatnoće za srednja vrednost populacije (po imenu Priori raspodela), prikuplja eksperimentalne dokaze na isti način kao i klasiиni statisticar i koristio bi ove dokaze da biste joj rediguli njenu raspodelu verovatnoće za vrednost populacije i tako nabavili posteriori raspodelu. Excel ne pruža statističke funkcije koje bi pomogle Bayesian statistikom u ovom nastojanju. Statističke funkcije u programu Excel namenjene su klasičnim statistikom.

Intervali pouzdanosti su povezani sa hipotezama. Imajući u vidu eksperimentalne dokaze, interval pouzdanosti daje sažetu izjavu o vrednostima hipotetički "srednja vrednost populacije", što bi prihvatila vrednost NULL hipoteze da je populacija broj μ0 i vrednosti programa μ0 koje bi dale odbijanje nulte hipoteze da je populacija broj μ0. Klasični statisticar ne može da napravi nijednu izjavu o prilici za koju populacija misli da spada u određeni interval, zato što ona ili on nikada ne pravi Priora od ove raspodele verovatnoće i takve pretpostavke bi bile neophodne ako bi koristite eksperimentalne dokaze da ih redigujete.

Istražite relaciju između testova hipoteze i intervala pouzdanosti pomoću primera na početku ovog odeljka. Uz relaciju između poverenja i NORMSINV navedenih u poslednjem odeljku, imate:

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

Pošto je uzorak vrednosti 30, interval pouzdanosti je 30 +/-0,692951.

Sada razmotrite dvostrano hipoteznu analizu sa nivoom važnosti 0,05 kao što je opisano ranije i preuzima normalnu raspodelu sa standardnom devijacijom 2,5, uzorak veličine 50 i određenu hipoteznu vrednost populacije, μ0. Ako je ovo stvarna populacija, onda je srednja vrednost "prosek" iz normalne raspodele sa brojem broj. Ova raspodela je simetrična za μ0, a vi biste želeli da odbijete NULL hipotezu ako ABS (uzorak srednje vrednosti-μ0) > neke granice. Vrednost "raspodela" bi bila takva da ako su u pitanju istinite vrednosti populacije, vrednost uzorka "srednja vrednost" – μ0 veća od ove granice ili vrednost za μ0 – uzorak Srednje visine Ova granica vrednosti je

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

Zato odbacite nulu hipotezu (populacija iznosi = μ0) ako je jedna od sledećih izjava tačna:

uzorak srednje vrednosti-μ0 > 0. 692951
0 – uzorak vrednosti > 0. 692951

Zato što je uzorak vrednosti = 30 u našem primeru ove dve izjave postaju sledeće:

30-μ0 > 0. 692951
μ0 – 30 > 0. 692951

Ponovo ih pišu tako da se na levoj strani pojavljuje samo 20 minuta, daje sledeće izjave:

μ0 < 30-0. 692951
μ0 > 30 + 0. 692951

To su tačno vrednosti programa μ0 koji se ne nalaze u intervalu pouzdanosti [30 – 0,692951, 30 + 0,692951]. Stoga, interval pouzdanosti [30 – 0,692951, 30 + 0,692951] sadrži te vrednosti za μ0 gde je NULL hipoteza da argument populacija ne može da bude odbijen, sa uzorcima uzorka. Za vrednosti od μ0 izvan ovog intervala, NULL hipoteza da argument populacija iznosi broj.

AC

U starijim verzijama programa Excel generalno se javljaju za ekstremno male ili ekstremno velike vrednosti p u NORMSINV (p). UVERENJE se procenjuje pozivom NORMSINV (p), pa je tačnost NORMSINV potencijalna briga za korisnike poverenja. Međutim, vrednosti p koje se koriste u praksi ne mogu biti dovoljne da izazovu značajne greške u NORMSINV i performanse poverenja ne bi trebalo da brinu za korisnike bilo koje verzije programa Excel.

Većina ovog člana usredsređena je na interpretacija rezultata poverenja. Drugim rečima, tražili smo, "Šta znači interval pouzdanosti?" Intervali poverenja se često pogrešno razumeju. Nažalost, Excel pomaže datotekama u svim verzijama programa Excel koje su starije od programa Excel 2003 doprinele ovom nesporazumu. Datoteka programa Excel 2003 je poboljšana.

Napomena:  Ova stranica je prevedena automatski i može da sadrži gramatičke greške ili netačnosti. Naš cilj je da ovaj sadržaj bude koristan. Možete li da nam javite da li su informacije bile korisne? Ovo je članak na engleskom jeziku za referencu.​

Razvijte Office veštine
Istražite obuku
Prvi nabavite nove funkcije
Pridružite se Office Insider korisnicima

Da li su vam ove informacije koristile?

Hvala vam na povratnim informacijama!

Hvala za povratne informacije! Izgleda da će biti od pomoći ako vas povežemo sa našim agentima Office podrške.

×