एक्सेल: रिग्रेशन आउटपुट में पी मानों की व्याख्या कैसे करें

एकाधिक रैखिक प्रतिगमन का उपयोग दो या दो से अधिक भविष्यवक्ता चर और एक प्रतिक्रिया चर के बीच संबंध को मापने के लिए किया जाता है।

जब भी हम एकाधिक रैखिक प्रतिगमन करते हैं, तो हम हमेशा परिणाम में पी-मानों में रुचि रखते हैं ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि भविष्यवक्ता चर और प्रतिक्रिया चर के बीच संबंध सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण है या नहीं।

यह ट्यूटोरियल बताता है कि एक्सेल में मल्टीपल लीनियर रिग्रेशन मॉडल के आउटपुट में पी-वैल्यू की व्याख्या कैसे करें।

उदाहरण: एक्सेल में रिग्रेशन आउटपुट में पी वैल्यू की व्याख्या करना

मान लीजिए कि हम यह जानना चाहते हैं कि क्या अध्ययन में बिताए गए घंटों की संख्या और ली गई तैयारी परीक्षाओं की संख्या किसी छात्र को एक निश्चित कॉलेज प्रवेश परीक्षा में मिलने वाले ग्रेड को प्रभावित करती है।

इस रिश्ते का पता लगाने के लिए, हम भविष्यवक्ता चर के रूप में लिए गए अध्ययन किए गए घंटों और प्रारंभिक परीक्षाओं और प्रतिक्रिया चर के रूप में परीक्षा स्कोर का उपयोग करके एक बहु रेखीय प्रतिगमन कर सकते हैं।

निम्नलिखित स्क्रीनशॉट Excel में इस मॉडल का प्रतिगमन आउटपुट दिखाता है:

तीन पी-वैल्यू हैं जिन्हें हमें परिणाम में देखना चाहिए:

• समग्र मॉडल का पी-मूल्य
• पहले भविष्यवक्ता चर का पी मान (घंटे)
• दूसरे भविष्यवक्ता चर का पी मान (प्रारंभिक परीक्षा)

यहां प्रत्येक पी-वैल्यू की व्याख्या करने का तरीका बताया गया है:

समग्र मॉडल का पी-मूल्य

समग्र मॉडल के लिए पी-मान परिणाम में एफ महत्व लेबल वाले कॉलम में पाया जा सकता है।

हम देख सकते हैं कि यह पी-वैल्यू 0.00 है।

चूँकि यह मान 0.05 से कम है, हम यह निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि समग्र रूप से प्रतिगमन मॉडल सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण है।

दूसरे शब्दों में, अध्ययन किए गए घंटों और ली गई प्रारंभिक परीक्षाओं के संयोजन का अंतिम परीक्षा ग्रेड के साथ सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण संबंध है।

पहले भविष्यवक्ता चर का पी मान (घंटे)

पहले भविष्यवक्ता चर, घंटों के लिए पी-मान 0.00 है।

चूँकि यह मान 0.05 से कम है, हम यह निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि अध्ययन किए गए घंटे सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हैं।

दूसरे शब्दों में, एक छात्र जितने घंटे पढ़ाई करता है, उसका अंतिम परीक्षा ग्रेड के साथ सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण संबंध होता है।

दूसरे भविष्यवक्ता चर का पी मान (प्रारंभिक परीक्षा)

दूसरे भविष्यवक्ता चर, प्रारंभिक परीक्षाओं के लिए पी-मान 0.52 है।

चूँकि यह मान 0.05 से कम नहीं है, हम यह निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि ली गई प्रारंभिक परीक्षाओं की संख्या सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं है।

दूसरे शब्दों में, एक छात्र द्वारा दी जाने वाली प्रारंभिक परीक्षाओं की संख्या का अंतिम परीक्षा में प्राप्त ग्रेड के साथ सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण संबंध नहीं होता है।

चूँकि यह चर सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं है, हम इसे मॉडल से हटाने का निर्णय ले सकते हैं क्योंकि यह समग्र मॉडल में कोई महत्वपूर्ण सुधार प्रदान नहीं करता है।

इस मामले में, हम केवल भविष्यवक्ता चर के रूप में अध्ययन किए गए घंटों का उपयोग करके एक सरल रैखिक प्रतिगमन कर सकते हैं।

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल बताते हैं कि एक्सेल में अन्य सामान्य कार्य कैसे करें:

एक्सेल में सरल रैखिक प्रतिगमन कैसे करें
एक्सेल में मल्टीपल लीनियर रिग्रेशन कैसे करें
एक्सेल में बहुपद प्रतिगमन कैसे करें