Preskusna funkcija Excel Z
Excel Z TEST je nekakšen test hipotez, ki se uporablja za preizkušanje alternativne hipoteze proti nični hipotezi. Nična hipoteza je hipoteza, ki se nanaša na splošno izjavo na splošno. Z izvajanjem testa hipoteze poskušamo dokazati, da je nična hipoteza napačna proti alternativni hipotezi.
Z-TEST je ena takih funkcij za preverjanje hipotez. S tem se preskusi srednja vrednost dveh naborov podatkovnih vzorcev, če je znana varianca in je velikost vzorca velika. Velikost vzorca naj bo> = 30; v nasprotnem primeru moramo uporabiti T-TEST. Za ZTEST moramo imeti dve neodvisni podatkovni točki, ki med seboj nista povezani ali ne vplivata druga na drugo, podatki pa bi se morali običajno distribuirati.
Sintaksa
Z.TEST je vgrajena funkcija v Excelu. Spodaj je formula funkcije Z.TEST v Excelu.
- Matrika: To je obseg celic, ki vsebuje podatkovne točke, proti katerim moramo preizkusiti X. To je vrednost celic glede na hipotezo, ki jo je treba preskusiti.
- X: Iz matrike X- ta vrednost, ki jo je treba preskusiti.
- Sigma: To je standardni odklon celotne populacije. To je neobvezen argument. Če je to izpuščeno, potem Excel uporabi vzorec standardnega odklona.
Kako izvesti test Z v Excelu? (s primeri)
Primer # 1 - Uporaba Z testne formule
Na primer, poglejte spodnje podatke.
Na podlagi teh podatkov bomo izračunali enostransko verjetnostno vrednost Z TEST. Za to predpostavimo, da populacija hipotez pomeni 6.
- 1. korak: Torej odprite formulo Z TEST v celici excel.
- 2. korak: Izberite matriko kot rezultate, tj. A2 do A11.
- 3. korak: Naslednji argument je »X.« Ker smo že domnevali, da je hipotetizirano povprečje populacije 6, uporabite to vrednost za ta argument.
- 4. korak: Zadnji argument ni obvezen, zato zaprite formulo, da dobite vrednost Z TEST.
- 5. korak: To je enostranska vrednost Z TEST, da dobimo dvostransko vrednost Z TEST, da se ta vrednost pomnoži z 2.
Primer # 2 - Z TEST z uporabo možnosti analize podatkov
Z TEST lahko izvedemo z uporabo možnosti Analiza podatkov v Excelu. Za primerjavo dveh načinov, ko je varianca znana, uporabimo Z TEST. Tu lahko postavimo dve hipotezi, ena je "Nična hipoteza", druga pa "Alternativna hipoteza", spodaj enačba obeh hipotez.
H0: μ1 - μ2 = 0 ( nična hipoteza)
H1: μ1 - μ2 ≠ 0 (alternativna hipoteza)
Alternativna hipoteza (H1) navaja, da obe populacijski sredstvi nista enaki.
Za ta primer bomo uporabili ocene dveh študentov pri več predmetih.
- 1. korak: Najprej moramo izračunati spremenljivke za ti dve vrednosti s pomočjo funkcije VAR.P.
- 2. korak: Zdaj pojdite na zavihek Podatki in kliknite Analiza podatkov.
Pomaknite se navzdol in izberite z-Test Two Sample za sredstva in kliknite V redu.
- 3. korak: Za spremenljivko 1 obseg izberite ocene »Študent 1«, za razpon spremenljivke 2 pa ocene »Študent 2«.
- Korak 4: Spremenljivka 1 Izbira variance Ocena variante Študent 1 in Spremenljivka 1 Izbira razlike variante Študent 2.
- 5. korak: Izberite obseg izhoda kot celico in pritisnite Ok.
smo dobili rezultat.
Če je Z <- Z Critical Two Tailor Z> Z Critical Two Tail, potem lahko zavrnemo nično hipotezo.
Torej iz rezultata ZTEST so spodaj rezultati.
- Z <- Z Critical Two Rep = -1.080775083> - 1.959963985
- Z> Z Kritični dve rep = -1,080775083 <1,959963985
Ker izpolnjuje naša merila, nične hipoteze ne moremo zavrniti. Sredstva dveh študentov se torej bistveno ne razlikujejo.
Stvari, ki si jih je treba zapomniti
- Vsi argumenti bi morali imeti drugačno številčno vrednost. Dobili bomo #VREDNOST !.
- Vrednost polja mora vsebovati številke; v nasprotnem primeru bomo dobili napako # N / A.
- ZTEST se lahko uporablja za velike nabore podatkov.
