如何在Google表格中计算P值

p 值是统计中最重要的概念之一。在进行研究项目时，这是科学家最常依赖的输出数据。

另请参阅我们的文章如何将数据链接到Google表格中的另一个标签

但是，您如何真正计算Google Spreadsheets中的 p 值？

本文将向您显示有关该主题您需要了解的所有信息。到本文结尾，您将可以轻松计算 p 值并检查结果。

p 值是多少？

p 值用于确定某些假设是否正确。基本上，科学家会选择一个值或一个值范围，这些值表示数据不相关时的正常预期结果。在计算了数据集的 p 值之后，他们将知道与这些结果有多接近。

代表预期结果的常数称为显着性水平。尽管您可以根据以前的研究选择此数字，但通常将其设置为0.05。

如果计算出的 p 值远低于显着性水平，则预期结果未通过。 p 值越低，数据表示某种相关性的可能性就越大。

您如何手动计算 p 值？

这些是计算纸上 p 值的步骤：

确定实验的预期结果。
计算并确定实验观察到的结果。
确定自由度–与受尊重的结果有多少偏离才算有意义？
将第一个预期结果与带有卡方的观察者结果进行比较。
选择重要性级别。
使用卡方分布表估算您的 p 值。
拒绝或保留您的初始零假设。

如您所见，使用笔和纸进行此操作时需要进行大量计算和考虑。您将需要检查所有步骤是否遵循正确的公式，并再次检查是否具有正确的值。

为了避免由于计算错误而导致错误结果的风险，最好使用Google表格之类的工具。由于 p 值非常重要，因此开发人员提供了直接计算它的函数。下一节将向您展示如何进行。

计算Google表格中的 p 值

最好的解释方法是通过一个可以遵循的示例。如果您已经有一个表，则只需应用从以下教程中学到的内容即可。

我们将从制作两组数据开始。之后，我们将比较创建的数据集，以查看它们之间是否具有统计意义。

假设我们需要检查私人教练的数据。私人教练为我们提供了有关他们的上拉和上拉进度的客户编号，我们已经将他们输入到Google Spreadsheet中。

该表是非常基本的，但可用于本文的目的。

为了比较这两组不同的数据，我们将需要使用Google Spreadsheet的T-TEST函数。

该函数的语法如下：TTEST（array1，array2，tails，type），但您也可以使用语法T.TEST（array1，array2，tails，type）–两者都引用同一个函数。

Array1是第一个数据集。在我们的示例中，这将是整个Pushups列（当然，列名称除外）。

Array2是第二个数据集，它是Pull-ups列下的所有数据。

尾巴表示用于分布的尾巴数。您在这里只有两个选择：

1 –单尾分布

2 –两尾分布

类型表示一个整数值，可以是1（成对的T-TEST），2（两次采样的等方差T-Test）或3（两次采样的不等方差T-Test）。

我们将为选择的TTEST命名一列，并在其旁边的列中显示此函数的结果。

要使用此功能，只需单击要显示 p 值的空白列，然后输入所需的公式。对于我们的示例，我们将输入以下公式： = TTEST（A2：A7，B2：B7, 1, 3）。如您所见，A2：A7表示第一列的起点和终点。您只需将光标放在第一个位置（A2）并将其拖动到列的底部，Google Spreadsheets就会自动更新您的公式。在您的公式中添加一个逗号，并对第二列也执行相同的操作。

然后只需填写尾部并键入参数（以逗号分隔），然后按Enter键。

结果应显示在您键入公式的列中。