Nội dung bài giảng Bài 3: kiểm tra giả thiết bằng p-value tiếp sau đây sẽ giúp chúng ta tìm phát âm vềgiả thiết bởi p-value gồm gồm ví dụ minh chứng cụ thể. Mời các bạn cùng tham khảo!


*

Thủ tục kiểm định trình bày ở trên tất cả tính chất truyền thống lịch sử và theo phong cách tiếp cận cổ điển. Trong những năm sát đây, những nhà phân tích thường sử dụng một biện pháp tiếp cận khác. Thay vì chưng kiểm định đưa thiết với một giá bán trị(alpha) định trước thì họ nhận định rằng ta phải định rõ những giả thiết H0 và H1, tiếp đến thu thập số liệu mẫu mã và tính giá trị của tiêu chuẩn chỉnh kiểm định. Từ bỏ đó có thể xác định được phần trăm mắc phải sai lầm loại I nếu như ta bác bỏ mang thiết H0. Xác suất này yêu thương được điện thoại tư vấn là giá chỉ trị p (p-value) của kiểm định.Bạn đã xem: biện pháp tính p value trong excel

Chúng ta sẽ minh họa cách tính p-value qua thí dụ sau:

Thí dụ: Trọng lượng của không ít con con kê khi xuất chuồng là đại lượng ngẫu nhiên tất cả phân phối chuẩn với độ lệch chuẩn chỉnh là 0,32. Trước đó trọng lượng trung bình lúc xuất chuồng của một con gà làm việc trại chăn nuôi này là 3,4 kg. Năm nay người ta áp dụng thử một phương pháp chăn nuôi mới. Sau một thời hạn áp dụng thử, người ta chọn thiên nhiên 50 nhỏ đem cân nặng và tính được trung bình mẫu là 3,5 kg. Hãy mang lại biết phương pháp chăn nuôi mới có công dụng làm tăng trọng lượng của con kê khi xuất chuồng hay là không ?

a. Hãy khẳng định p-value của chu chỉnh ?

b. P-value sẽ đổi khác như cầm cố nào ví như trung bình mẫu chưa hẳn là 3,5 cơ mà là 3,6 ?

Giải:

a) Gọi(mu) là trọng lượng của một con gà lúc xuất chuồng của trại chăn nuôi sau khoản thời gian áp dụng phương pháp chăn nuôi new ((mu)chưa biết). Ta phải kiểm định giả thiết:

(H_0:mu = 3,4;H_1:mu > 3,4)

Đây là việc kiểm định mang thiết về trung bình tổng thể và toàn diện (kiểm định trả thiết một phía),(sigma ^2) chưa biết.

Bạn đang xem: Cách tính p value trong excel

Từ những giả thiết của bài xích toán, ta tính được giá trị của tiêu chuẩn chỉnh kiểm định :

(z = fracleft( overline x - m_0 ight)sqrt n sigma = frac(3,5 - 3,4)sqrt 50 0,32 = 2,21)

p-value của kiểm định (tức là phần trăm mắc phải sai lạc loại 1 giả dụ ta chưng bỏ giả thiết H0) chính là : P(Z > 2,21)

Để tính xác suất này ta hoàn toàn có thể dùng bảng hàm Laplace hoặc cần sử dụng hàm NORMSDIST trong Excel.

Nếu dùng bảng hàm Laplace thì:

(p - value = Pleft( Z > 2,21 ight) = 0,5 - m varphi (2,21) = 0,5 - 0,48645 = 0,01355)

Nếu sử dụng hàm NORMSDIST thì:

(p-value = P(Z > 2,21) = 1- NORMSDIST(2,21) = 0,01355)

Ta rất có thể minh họa giá trị p-value trên vật thị như sau:

Như vậy, với chủng loại đã mang lại ở ví dụ này, ví như ta bác bỏ bỏ đưa thiết H0, tức nhận định rằng việc áp dụng cách thức chăn nuôi mới có công dụng làm tăng trọng lượng vừa đủ của kê khi xuất chuồng thì kĩ năng mắc phải sai lạc loại 1 là 0,01355 (hay 1,355%).

Nếu trung bình mẫu là 3,6 , tức (overline X = 3,6), lúc ấy ta tính được:

(z = fracleft( overline x - m_0 ight)sqrt n sigma = frac(3,6 - 3,4)sqrt 50 0,32 = 4,419)

Khi đó ta có:

p-value = P(Z > 4,419) = 1-NORMSDIST(4.419) = 4.962E-06.

4.962E-06 = 4,962x 10-6 = 0,000004962 0 càng rõ nét hơn, nói phương pháp khác, đưa thiết H0 càng kém tin cậy hơn. Ví dụ điển hình p-value = 0,01 cho biết mức độ khẳng định để chưng bỏ trả thiết H0 càng rõ ràng hơn so với mức giá trị p-value = 0,1.

Công thức tính p-value mang đến kiểm định đưa thiết về trung bình toàn diện và tổng thể như sau:

Trường hợp sẽ biết (sigma ^2).

Xem thêm: Nhà Thuốc An Phúc An Khang Nhà Thuốc, Phúc An Khang Pharmacy

Nếu(H_1:mu > m_0)thì p-value = P(Z>z) (8.4)Nếu(H_1:mu thì p-value = P(ZNếu(H_1:mu e m_0)thì p-value = P(Z>|z|) (8.6)

Trường hợp chưa biết(sigma ^2).

Nếu(H_1:mu > m_0)thì p-value = P(T>t) (8.7)Nếu(H_1:mu thì p-value = P(T (8.8)Nếu(H_1:mu e m_0)thì p-value = P(T>|t|) (8.9)

Trong thực tế, việc kiểm định trả thiết theo p-value thường xuyên được theo chế độ sau:

Nếu p-value >0,1 thì thường tín đồ ta chính thức H0Nếu 0,05 (le) 0,1 thì cần lưu ý đến cẩn thận trước lúc bác quăng quật giả thiết H0.Nếu 0,01 (le) p-value (le) 0,05 thì nghiêng về phía bác vứt giả thiết H0 những hơn.Nếu 0,001 (le) p-value (le)0,01 thì ít băn khoăn khi chưng bỏ H0.Nếu p-value 0.

Mặt khác, nếu qui định trước mức ý nghĩa a thì hoàn toàn có thể dùng p-value để kết luận theo (alpha). Khi ấy ta rất có thể áp dụng quy tắc chu chỉnh như sau:

Nếu p-value (alpha) thì chưng bỏ H0, thỏa thuận H1.Nếu p-value (ge alpha) thì chưa tồn tại cơ sở để bác bỏ H0.

Theo biện pháp kiểm định này thì việc thực hiện p-value lại đó là kiểm định theo phong cách tiếp cận truyền thống.

Thí dụ: Nếu sản phẩm công nghệ đóng bao hoạt động bình thường thì trọng lượng của những bao gạo vì chưng máy này thêm vào là đại lượng ngẫu nhiên bao gồm phân phối chuẩn với trọng lượng vừa phải là 50 kg. Ngờ vực các bao gạo vì máy này sản xuất không được trọng lượng qui định, fan ta triển khai cân thử 25 bao và tính được:(overline X = 49,68 m kg) và s = 0,5. Hãy cho kết luận về điều nghi ngờ trên?

Giải: hotline X là trọng lượng các bao gạo vị máy đóng góp bao sản xuất. (X sim N(mu ,sigma ^2)). Ta phải kiểm định trả thiết:

(H_0: mu = 50); với đưa thiết đối (H_1: mu

Đây là việc kiểm định mang thiết về vừa phải tổng thể,(sigma ^2) chưa chắc chắn và không hình thức trước mức ý nghĩa sâu sắc (alpha).

Để kiểm tra giả thiết trên, đầu tiên ta tính:

(t = fracleft( overline x - m_0 ight)sqrt n s = fracleft( 49,68 - 50 ight)sqrt 25 0,5 = - 3,2)

Theo bí quyết (8.8) ta có:

(p-value = P(T

Ta tất cả :

(P(T 3,2) = TDIST(3.2,24,1) = 0,00192)

Như vậy 0,001 (alpha) (chẳng hạn ta mang lại (alpha=0,01)) thì theo công dụng tính p-value ta thấy: