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“p 值”和原假设背后的理论乍一看可能看起来很复杂，但理解这些概念可以帮助您驾驭统计世界。不幸的是，这些术语在科普中经常被误用，因此每个人都了解基础知识至关重要。
MS Excel 可以非常轻松地计算模型的“p 值”并证明/反驳零假设。有两种方法可以做到这一点。让我们深入挖掘一下。
原假设和p值
原假设是断言观察到的现象之间不存在关系的陈述，也称为默认位置。零假设也可以应用于两个实验组之间的关联。在研究过程中，我们将尝试检验并反驳这一假设。
例如，假设您想观察特定的时尚饮食是否会产生重大后果。本例中的零假设是受试者在节食前后的体重没有显着差异。另一种假设是饮食产生了影响。研究人员正在试图证明另一种选择。
p 值表示如果原假设对于特定统计模型有效，则统计摘要大于或等于观察值的概率。尽管“p 值”通常表示为小数，但通常最好表示为百分比。例如，“p 值”0.1 应表示为 10%。
p 值低意味着反对原假设的证据有力。这也意味着数据很重要。另一方面，高 p 值意味着该假设没有强有力的证据。为了证明流行饮食有效，研究人员需要找到一个较低的“p 值”。
统计上显着的结果是指如果零假设为真则极不可能出现的结果。显着性水平由希腊字母“alpha”表示，并且必须大于“p 值”，结果才具有统计显着性。
许多研究人员使用“p 值”来更好、更深入地了解实验数据。使用“p 值”的著名科学领域包括社会学、刑事司法、心理学、金融和经济学。
在Excel 2010中计算p-值
您可以使用 MS Excel 中的“T 检验”函数或“数据分析”工具找到数据集的“p 值”。首先，我们来看看“T-Test”功能。五个进行了 30 天节食的大学生获得了节食前后体重的可比数据。
注意：本文介绍了 MS Excel 2010 和 2016 中的 p 值功能，但这些步骤通常适用于所有版本。但是，图形用户界面 (GUI) 布局（例如菜单）是不同的。
T检验函数
要使用 T 检验函数计算“p 值”，请按照下列步骤操作：
- 创建一个表并设置值。我们的表看起来像这样：
- 单击表格外的任意单元格。
- 在单元格中键入
=T.Test(“（包括左括号）。
- 在左括号后键入第一个参数。在此示例中，它是“节食前”列。范围应为“
B2:B6”。到目前为止，该函数如下所示：T.Test(B2:B6.
- 然后输入第二个参数。 “After Diet”列及其结果是第二个参数，所需范围是“
C2:C6”。让我们将其添加到公式中：T.Test(B2:B6,C2:C6.
-
Type in a comma after the second argument. The one-tailed distribution and two-tailed distribution options automatically appear in a drop-down menu. Go ahead and choose "one-tailed distribution" by double-clicking on it.
-
Type in another comma. For ease of use, the complete code is listed further down.
-
Double-click on the "Paired" option in the following。
- 现在我们已经有了所有必要的元素，我们需要插入右括号。此示例的公式为：
=T.Test(B2:B6,C2:C6,1,1)
- 请按“确认”。 p值现在立即显示在单元格中。在本例中，该值为“0.133905569”或“13.3905569%”。
高于 5%，该“p 值”并没有提供反对原假设的有力证据。在我们的例子中，研究并没有证明饮食可以帮助受试者显着减肥。结果并不一定意味着原假设是正确的，只是它尚未被反驳。
数据分析路线
您可以使用数据分析工具执行许多很酷的功能，包括计算 p 值。我们使用与之前方法相同的表来简化过程。
介绍如何使用“数据分析”工具。
- 由于“D”列中已经存在“权重”差异，因此我们将跳过计算差异。对于以后的表格，请使用公式
=”Cell 1”-“Cell 2”。 - 然后单击主菜单中的“数据”选项卡。
- 选择数据分析工具。
- 向下滚动列表并选择 T 检验：两对样本的平均值。
- 单击“确定”。
- 将出现一个弹出窗口。它看起来像这样：
- 输入第一个范围/参数。在此示例中，它将是“$
B$2:$B$6”，如“B2:B6”。
- 输入第二个范围/参数。在这种情况下，它将是“$
C$2:$C$6”，例如“C2:C6”。
- 在 Alpha 文本框中保留默认值 (0.05)。
- 单击输出范围单选按钮以选择要检索结果的位置。对于单元格 A8，输入
$A$8。
- 单击“确定”。
- Excel 计算“ p值”和其他几个参数。决赛桌将如下所示：
如您所见，单边“p 值”与第一种情况 (0.133905569) 相同。由于它大于 0.05，因此该表的零假设成立，但证据薄弱。
在 Excel 2016 中查找p值
与上面的步骤类似，我们将解释Excel 2016中“p值”的计算。
- 我们将使用与上面相同的示例，因此如果您想继续操作，只需创建一个表即可。
Excel表格 - 现在在单元格A8中输入以下内容： =T.测试(B2:B6, C2:C6.
表格2 - 接下来，在单元格 A8 中的“C6”后面输入“逗号” ，然后选择“单尾分布”。
- 然后输入另一个“逗号”并选择“配对”。
- 方程变为： =T.Test(B2:B6, C2:C6,1,1) 。
Excel 表格方程 - 最后按“Enter”键即可查看结果。
Excel 表格结果
根据设置和可用屏幕空间，结果可能会存在几个小数位的差异。
关于p值您需要了解的内容
以下是有关在 Excel 中计算“p 值”的一些宝贵提示。
- 如果p值等于 0.05 (5%)，则表中的数据显着。如果小于 0.05（5%），则该数据“非常显着”。
- 如果p值大于 0.1 (10%)，则表中的数据不显着。如果它在 0.05 到 0.10 范围内，则您拥有“边际显着”数据。
- “alpha”值可以更改，但最常见的选项是 0.05 (5%) 和 0.10 (10%)。
- 根据您的假设，双尾检验可能是更好的选择。在上面的例子中，“单尾测试”意味着我们正在调查受试者在节食后是否体重减轻，并且我们想弄清楚这到底是什么。然而，“双尾测试”也会检查体重是否显着增加。
- “ p值”无法识别变量。换句话说，即使我们找到了相关性，我们也无法识别其背后的原因。
p——解开价值之谜
每个统计学家都需要了解原假设检验的细节以及“p 值”的含义。这些知识对于许多其他领域的研究人员也很有用。