Googleスプレッドシートでp値を見つける方法（ステップバイステップ）

Google スプレッドシートで p 値を計算する最も簡単な方法は、 T.TEST()関数を使用することです。この関数は、t 検定に関連付けられた p 値を検索し、次の構文を使用します。

T.TEST (範囲 1、範囲 2、テール、タイプ)

金：

• range1:最初のデータサンプル
• range2: 2 番目のデータサンプル
• 尾部:テストに使用する尾部の数
  • 1:片側 (または「片側」) t 検定
  • 2:両側 (または「両側) t 検定」
• type: t 検定のタイプ
  • 1:対応のある t 検定
  • 2:等分散による 2 サンプルの t 検定
  • 3:不等分散による 2 サンプル t 検定

この関数は、t 検定に対応する p 値を返します。

次のステップバイステップの例は、この関数を実際に使用する方法を示しています。

ステップ 1: データを作成する

まず、2 つの異なる植物種の高さを含む偽のデータセットを作成してみましょう。

ステップ 2: t 検定の P 値を計算する

次に、t 検定を実行して、2 つの植物種の平均高さが等しいかどうかを判断したいとします。

次のスクリーンショットは、検定の p 値の計算に使用する式を示しています。

対応のあるサンプルの t 検定

次の式を使用して、 ペアのサンプル t 検定の p 値を計算できます。

p 値は0.1586であることがわかります。これは α = 0.05 未満ではないため、検定の帰無仮説を棄却できません。 2 つの種の平均身長が異なると言える十分な証拠はありません。

等分散による 2 サンプルの t 検定

次の式を使用して、等分散の 2 サンプル t 検定の p 値を計算できます。

p 値は0.5300であることがわかります。これは α = 0.05 未満ではないため、検定の帰無仮説を棄却できません。 2 つの種の平均身長が異なると言える十分な証拠はありません。

不等分散による 2 サンプル t 検定

次の式を使用して、不等分散の 2 サンプル t 検定の p 値を計算できます。

p 値は0.5302であることがわかります。これは α = 0.05 未満ではないため、検定の帰無仮説を棄却できません。 2 つの種の平均身長が異なると言える十分な証拠はありません。

追加リソース

P値と統計的有意性の説明
Google スプレッドシートで t 検定を実行する方法
Google スプレッドシートで一元配置分散分析を実行する方法