Excel में महत्वपूर्ण मान f कैसे ज्ञात करें

जब आप F परीक्षण करते हैं, तो आपको F आँकड़ा मिलता है। यह निर्धारित करने के लिए कि क्या एफ परीक्षण के परिणाम सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हैं, आप एफ आंकड़ों की तुलना महत्वपूर्ण एफ मान से कर सकते हैं। यदि एफ आँकड़ा महत्वपूर्ण एफ मान से अधिक है, तो परीक्षण के परिणाम सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हैं।

महत्वपूर्ण मान F को F वितरण तालिका का उपयोग करके या सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके पाया जा सकता है।

F का क्रांतिक मान ज्ञात करने के लिए, आपको चाहिए:

• महत्व का स्तर (सामान्य विकल्प 0.01, 0.05 और 0.10 हैं)
• अंश की स्वतंत्रता की डिग्री
• स्वतंत्रता की विभाजक डिग्री

इन तीन मानों का उपयोग करके, आप एफ सांख्यिकी के साथ तुलना करने के लिए महत्वपूर्ण एफ मान निर्धारित कर सकते हैं।

Excel में महत्वपूर्ण मान F कैसे ज्ञात करें

एक्सेल में महत्वपूर्ण मान F खोजने के लिए, आप F.INV.RT() फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं, जो निम्नलिखित सिंटैक्स का उपयोग करता है:

F.INV.RT (संभावना, deg_freedom1, deg_freedom2)

• संभाव्यता: उपयोग करने के लिए महत्व का स्तर
• deg_freedom1 : अंश की स्वतंत्रता की डिग्री
• deg_freedom2 : हर की स्वतंत्रता की डिग्री

यह फ़ंक्शन महत्व स्तर, स्वतंत्रता की अंश डिग्री और प्रदान की गई स्वतंत्रता की हर डिग्री के आधार पर एफ वितरण का महत्वपूर्ण मूल्य लौटाता है।

उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि हम 0.05 के महत्व स्तर के लिए महत्वपूर्ण मान F ज्ञात करना चाहते हैं, स्वतंत्रता की अंश डिग्री = 4, और स्वतंत्रता की हर डिग्री = 6।

एक्सेल में, आप निम्न सूत्र टाइप कर सकते हैं: F.INV.RT(0.05, 4, 6)

यह मान 4.5337 लौटाता है। यह 0.05 के महत्व स्तर के लिए महत्वपूर्ण मान है, अंश की स्वतंत्रता की डिग्री = 4 और हर की स्वतंत्रता की डिग्री = 6।

ध्यान दें कि यह उस संख्या से भी मेल खाता है जो हमें F वितरण तालिका में α = 0.05, DF1 (स्वतंत्रता की अंश डिग्री) = 4, और DF2 (स्वतंत्रता की हर डिग्री) = 6 के साथ मिलेगी।

एक्सेल में क्रिटिकल वैल्यू एफ खोजने के लिए सावधानियां

ध्यान दें कि Excel में F.INV.RT() फ़ंक्शन निम्न में से कोई भी घटना घटित होने पर एक त्रुटि उत्पन्न करेगा:

• यदि कोई तर्क संख्यात्मक नहीं है.
• यदि संभाव्यता मान शून्य से कम या 1 से अधिक है।
• यदि deg_freedom 1 या deg_freedom2 मान 1 से कम है।