Comment calculer la valeur p dans Google Sheets

Les p-La valeur est l'un des concepts les plus importants en statistique. Lorsqu'ils travaillent sur des projets de recherche, il s'agit des données de sortie sur lesquelles les scientifiques s'appuient le plus souvent.

Mais comment calculer le p-valeur dans les feuilles de calcul Google ?

Cet article vous montrera tout ce que vous devez savoir sur le sujet. À la fin de l'article, vous serez en mesure de calculer facilement le p-valeur et vérifier vos résultats.

Quel est le p-Valeur?

Les p-valeur est utilisée pour déterminer si certaines hypothèses sont correctes ou non. Fondamentalement, les scientifiques choisiront une valeur ou une plage de valeurs qui expriment le résultat normal attendu lorsque les données ne sont pas corrélées. Après avoir calculé le p-valeur de leurs ensembles de données, ils sauront à quel point ils sont proches de ces résultats.

La constante qui représente les résultats attendus est appelée le niveau de signification. Bien que vous puissiez choisir ce nombre en fonction de recherches antérieures, il est généralement défini sur 0,05.

Si le calcul p-valeur est bien inférieure au seuil de signification, alors les résultats attendus sont statistiquement significatifs. Plus le p-value, plus il est probable que vos données expriment une sorte de corrélation.

Comment calculez-vous le p-Valeur manuellement ?

Il s'agit des étapes de calcul de la p-valeur sur papier :

  1. Déterminez les résultats attendus de votre expérience.
  2. Calculez et déterminez les résultats observés pour votre expérience.
  3. Déterminer le degré de liberté – quel écart par rapport aux résultats respectés compte comme significatif ?
  4. Comparez les premiers résultats attendus aux résultats de l'observateur avec un chi carré.
  5. Choisissez le niveau de signification (c'est là que 0,05 est généralement utilisé.)
  6. approximez votre p-valeur en utilisant la table de distribution du Khi deux.
  7. Rejetez ou conservez votre hypothèse nulle de départ.

Comme vous pouvez le voir, il y a beaucoup de choses à calculer et à prendre en considération lorsque vous faites cela avec un stylo et du papier. Vous devrez vérifier si vous avez suivi les bonnes formules pour toutes les étapes, ainsi que revérifier si vous avez les bonnes valeurs.

Pour éviter le risque de se retrouver avec de faux résultats dus à de mauvais calculs, il est préférable d'utiliser des outils comme Google Sheets. Depuis le p-valeur est si importante, les développeurs ont inclus une fonction qui la calculera directement. La section suivante vous montrera comment procéder.

Calcul de la p-Valeur dans Google Sheets

La meilleure façon d'expliquer cela serait à travers un exemple que vous pouvez suivre. Si vous avez déjà une table existante, appliquez simplement ce que vous apprenez du didacticiel suivant.

Nous allons commencer par faire deux ensembles de données. Après cela, nous comparerons les ensembles de données créés pour voir s'il y a une signification statistique entre eux.

Disons que nous devons examiner les données d'un entraîneur personnel. L'entraîneur personnel nous a fourni les numéros de leurs clients concernant leur progression de pompes et de tractions, et nous les avons entrés dans la feuille de calcul Google.

Table

Le tableau est très basique mais il servira aux fins de cet article.

Afin de comparer ces deux ensembles de données différents, nous devrons utiliser la fonction T-TEST de Google Spreadsheet.

La syntaxe de cette fonction ressemble à ceci : TTEST(array1,array2,tails,type) mais vous pouvez également utiliser la syntaxe T.TEST(array1,array2,tails,type) - les deux font référence à la même fonction.

Array1 est le premier ensemble de données. Dans notre cas, ce serait toute la colonne Pushups (à l'exception du nom de la colonne, bien sûr).

Array2 est le deuxième ensemble de données, qui est tout sous la colonne Pull-ups.

Les queues représentent le nombre de queues utilisées pour la distribution. Vous n'avez ici que deux options :

1 – distribution unilatérale

2 – distribution bilatérale

Le type représente une valeur entière qui peut être 1 (T-TEST apparié), 2 (Test T à variance égale à deux échantillons) ou 3 (Test T à variance inégale à deux échantillons).

Nous allons suivre ces étapes pour travailler sur l'exemple de test p :

  1. Nommez une colonne de notre choix TTEST et affichez les résultats de cette fonction dans la colonne à côté.
  2. Cliquez sur la colonne vide où vous voulez le p-valeurs à afficher et entrez la formule dont vous avez besoin.
  3. Saisissez la formule suivante : =TEST(A2:A7,B2:B7,1,3). Comme vous pouvez le voir, A2:A7 signifie le point de départ et d'arrivée de notre première colonne. Vous pouvez simplement maintenir votre curseur à la première position (A2) et le faire glisser vers le bas de votre colonne et Google Spreadsheets mettra automatiquement à jour votre formule.
  4. Ajoutez une virgule à votre formule et faites la même chose pour la deuxième colonne également.
  5. Remplissez les queues et tapez les arguments (séparés par des virgules) et appuyez sur Entrée.

Votre résultat devrait apparaître dans la colonne où vous avez tapé la formule.

testerrésultat

Messages d'erreur courants

Si vous avez fait une erreur en tapant votre formule TTEST, vous avez probablement vu l'un de ces messages d'erreur :

  1. #N/A – affiché si vos deux ensembles de données ont des longueurs différentes.
  2. #NUM - affiché si l'argument tails entré n'est pas égal à 1 ou 2. Il peut également être affiché si l'argument type n'est pas égal à 1, 2 ou 3.
  3. #VALEUR! – affiché si vous avez entré des valeurs non numériques pour les queues ou les arguments de type.

Le calcul des données n'a jamais été aussi simple avec les feuilles de calcul Google

J'espère que vous avez maintenant ajouté une autre fonction Google Spreadsheets à votre arsenal. Connaître les possibilités et les fonctionnalités de cet outil en ligne vous permettra de mieux analyser les données, même si vous n'êtes pas statisticien.

Avez-vous une autre méthode que vous utilisez pour calculer le p-valeur? N'hésitez pas à nous raconter tout cela dans les commentaires ci-dessous.