Excel တွင် two-proportion z test ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။

အားဖြင့် Benjamin Anderson ဇူလိုင် 29, 2023 လမ်းညွှန် 0 မှတ်ချက်များ

လူဦးရေအချိုးအစားနှစ်ခုကြား ခြားနားချက်ကို စမ်းသပ်ရန်အတွက် two-proportion z-test ကို အသုံးပြုသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျောင်းကော်ဖီဆိုင်တွင် ပုံမှန်နို့ကို ချောကလက်နို့ကို နှစ်သက်သော ကျောင်းသားရာခိုင်နှုန်းသည် School 1 နှင့် School 2 အတွက် အတူတူပင်ဖြစ်သည်ဟု ကျောင်းခရိုင်ကျောင်းအုပ်ကြီးက ဆိုပါစို့။

ဤတိုင်ကြားချက်ကို စမ်းသပ်ရန်အတွက် သီးခြားသုတေသီတစ်ဦးသည် ကျောင်းတစ်ခုစီမှ ကျောင်းသား 100 ၏ ရိုးရှင်းသော ကျပန်းနမူနာကို ရယူပြီး ၎င်းတို့၏ နှစ်သက်မှုများအကြောင်း မေးမြန်းသည်။ ကျောင်းသား 70% သည် ကျောင်း 1 တွင် ချောကလက်နို့ကို နှစ်သက်ကြပြီး ကျောင်းသား 68% သည် ကျောင်း 2 တွင် ချောကလက်နို့ကို နှစ်သက်ကြောင်း ၎င်းက မှတ်ချက်ပြုသည်။

ကျောင်းနှစ်ခုလုံးတွင် ချောကလက်နို့ကို ပုံမှန်နို့နှစ်သက်သော ကျောင်းသား ရာခိုင်နှုန်းသည် တူညီမှုရှိမရှိ စမ်းသပ်ရန် အချိုးနှစ်ဆ z-test ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

နမူနာနှစ်ခု Z စမ်းသပ်မှုပြုလုပ်ရန် အဆင့်များ

အချိုးကျ z စမ်းသပ်မှုကို လုပ်ဆောင်ရန် အောက်ပါအဆင့်များကို ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

အဆင့် ၁။ ယူဆချက်များကို ဖော်ပြပါ။

null hypothesis (H0): P ₁ = P ₂

အစားထိုးယူဆချက်- (Ha): P ₁ ≠ P ₂

အဆင့် 2. စမ်းသပ်စာရင်းအင်းနှင့် သက်ဆိုင်ရာ p-value ကိုရှာပါ။

ပထမဦးစွာ ပေါင်းစပ်ထားသော နမူနာအချိုး p ကို ရှာပါ။

p = (p ₁ * n ₁ + p ₂ * n ₂ ) / (n ₁ + n ₂ )

p = (0.70*100 + 0.68*100) / (100 + 100) = 0.69

ထို့နောက် z စမ်းသပ်ကိန်းဂဏန်းကိုရှာဖွေရန် အောက်ပါဖော်မြူလာတွင် p ကိုသုံးပါ။

z = (p ₁ -p ₂ ) / √p * (1-p) * [ (1/n ₁ ) + (1/n ₂ )]

z = (.70-.68) / √.69 * (1-.69) * [(1/100) + (1/100)] = .02 / .0654 = .306

p-value = 0.759 ကိုရှာရန် az-score 0.306 နှင့် p-value = 0.759 ကိုရှာဖွေရန် P-value Z-score ဂဏန်းတွက် စက် ကို အသုံးပြုပါ ။

အဆင့် 3. ပယ်ချခြင်း သို့မဟုတ် မငြင်းဆိုပါနှင့်။

ပထမဦးစွာ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စာမေးပွဲအတွက် အသုံးပြုရန် အရေးကြီးသောအဆင့်ကို ရွေးချယ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဘုံရွေးချယ်မှုများမှာ 0.01၊ 0.05 နှင့် 0.10 ဖြစ်သည်။ ဒီဥပမာအတွက် 0.05 ကိုသုံးကြည့်ရအောင်။ p-value သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ အရေးပါမှုအဆင့် 0.05 ထက် မနည်းသောကြောင့်၊ null hypothesis ကို ငြင်းပယ်ရန် ပျက်ကွက်ပါသည်။

ထို့ကြောင့်၊ ကျောင်း 1 နှင့် ကျောင်း 2 အတွက် နို့ကို ချောကလက် နှစ်သက်သော ကျောင်းသား ရာခိုင်နှုန်း ကွာခြားသည်ဟု ဆိုရန် လုံလောက်သော အထောက်အထား မရှိပါ။

Excel တွင် နမူနာ Z Test နှစ်ခုကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာများသည် Excel တွင် နမူနာနှစ်ခု z စမ်းသပ်မှုကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ဖော်ပြသည်။

နမူနာနှစ်ခု Z စမ်းသပ်မှု (အမြီးနှစ်ကြောင်း)

ကျောင်း ကော်ဖီဆိုင်များတွင် ပုံမှန်နို့ကို ချောကလက်နို့ကို နှစ်သက်သော ကျောင်းသား ရာခိုင်နှုန်းသည် School 1 နှင့် School 2 အတွက် အတူတူပင်ဖြစ်ကြောင်း ကျောင်းခရိုင်ကျောင်းအုပ်ကြီးက ပြောသည်။

ဤရလဒ်များအပေါ် အခြေခံ၍ နို့ချောကလက်ကို နှစ်သက်သော ကျောင်းသား ရာခိုင်နှုန်းသည် ကျောင်း 1 နှင့် ကျောင်း 2 အတွက် တူညီကြောင်း ကြီးကြပ်ရေးမှူး၏ အခိုင်အမာ ပြောဆိုမှုကို ကျွန်ုပ်တို့ ငြင်းပယ်နိုင်ပါသလား။ သိသာထင်ရှားမှုအဆင့် 0.05 ကိုသုံးပါ။

အောက်ဖော်ပြပါ ဖန်သားပြင်ဓာတ်ပုံသည် Excel တွင် အမြီးနှစ်ချောင်းပါသော နမူနာ z စမ်းသပ်မှုကို အသုံးပြုသည့် ဖော်မြူလာများနှင့်အတူ မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ပြသသည်-

ဆဲလ် B1:B4 တွင် တန်ဖိုးများကို သင်ဖြည့်ရပါမည်။ ထို့နောက်၊ ဆဲလ် B6:B8 အတွင်းရှိ တန်ဖိုးများကို C6:C8 တွင်ပြသထားသည့် ဖော်မြူလာများကို အသုံးပြု၍ အလိုအလျောက်တွက်ချက်ပါသည်။

ဖော်ပြထားသော ဖော်မြူလာများသည် အောက်ပါအတိုင်း လုပ်ဆောင်သည်ကို သတိပြုပါ။

ဆဲလ် C6 ရှိ ဖော်မြူလာ − ၎င်းသည် ဖော်မြူလာ p = (p ₁ * n ₁ + p ₂ * n ₂ ) / (n ₁ + n ₂ ) ကို အသုံးပြု၍ စုပေါင်းထားသော နမူနာအချိုးကို တွက်ချက်သည်
ဆဲလ် C7 ရှိ ဖော်မြူလာ − ၎င်းသည် ဖော်မြူလာ z = (p ₁ -p ₂ ) / √p * (1-p) * [ (1/n ₁ ) + (1/n ₂ )] p ရှိရာ ၊ စုပြီးနမူနာ၏ အချိုးအစားဖြစ်သည်။
ဆဲလ် C8 ရှိ ဖော်မြူလာ : ၎င်းသည် Excel လုပ်ဆောင်ချက် NORM.S.DIST ကို အသုံးပြု၍ ဆဲလ် B7 တွင် တွက်ချက်ထားသော စမ်းသပ်ကိန်းဂဏန်းနှင့် ဆက်စပ်နေသည့် p-တန်ဖိုးကို တွက်ချက်သည်၊ ၎င်းသည် ပုံမှန်ဖြန့်ဖြူးမှုအတွက် ပိုဖြစ်နိုင်ခြေကို ပျမ်းမျှ = 0 နှင့် စံသွေဖည် = 1 ဖြင့် ပြန်ပေးသည်။ ကျွန်ုပ်တို့ ၎င်းသည် နှစ်မြီးပိုင်းစမ်းသပ်မှုဖြစ်သောကြောင့် ဤတန်ဖိုးကို နှစ်ချက်မြှောက်ပါ။

p-value ( 0.759 ) သည် ရွေးချယ်ထားသော အရေးပါမှုအဆင့် 0.05 ထက်မနည်းသောကြောင့်၊ null hypothesis ကို ငြင်းပယ်ရန် ပျက်ကွက်ပါသည်။ ထို့ကြောင့်၊ ကျောင်း 1 နှင့် ကျောင်း 2 အတွက် နို့ကို ချောကလက် နှစ်သက်သော ကျောင်းသား ရာခိုင်နှုန်း ကွာခြားသည်ဟု ဆိုရန် လုံလောက်သော အထောက်အထား မရှိပါ။

နမူနာနှစ်ခု Z စမ်းသပ်မှု (အမြီးတစ်ပိုင်း)

ကျောင်းခရိုင်ကျောင်းအုပ်ကြီးတစ်ဦးက ကျောင်း 1 တွင် ပုံမှန်နို့ကို ချောကလက်နို့ကြိုက်သော ကျောင်းသားရာခိုင်နှုန်းသည် ကျောင်း 2 တွင် ရာခိုင်နှုန်းနှင့် ညီမျှသည်ဟု ကျောင်းခရိုင်ကျောင်းအုပ်ကြီးက ပြောသည်။

ဤရလဒ်များကြောင့် ကျောင်း 1 တွင် ချောကလက်နို့ကို နှစ်သက်သော ကျောင်းသားရာခိုင်နှုန်းသည် ကျောင်း 2 ထက်နည်းသည် သို့မဟုတ် ညီမျှသည်ဟု ကျောင်းအုပ်ကြီး၏ အခိုင်အမာပြောဆိုချက်ကို ကျွန်ုပ်တို့ ငြင်းပယ်နိုင်ပါသလား။ သိသာထင်ရှားမှုအဆင့် 0.05 ကိုသုံးပါ။

အောက်ဖော်ပြပါ ဖန်သားပြင်ဓာတ်ပုံသည် Excel တွင် အမြီးနှစ်ချက် နမူနာ z စမ်းသပ်မှုကို အသုံးပြုသည့် ဖော်မြူလာများနှင့်အတူ မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ပြသသည်-

ဆဲလ် C6 ရှိ ဖော်မြူလာ − ၎င်းသည် ဖော်မြူလာ p = (p ₁ * n ₁ + p ₂ * n ₂ ) / (n ₁ + n ₂ ) ကို အသုံးပြု၍ စုပေါင်းထားသော နမူနာအချိုးကို တွက်ချက်သည်
ဆဲလ် C7 ရှိ ဖော်မြူလာ − ၎င်းသည် ဖော်မြူလာ z = (p ₁ -p ₂ ) / √p * (1-p) * [ (1/n ₁ ) + (1/n ₂ )] p ရှိရာ ၊ စုပြီးနမူနာ၏ အချိုးအစားဖြစ်သည်။
ဆဲလ် C8 ရှိ ဖော်မြူလာ- ၎င်းသည် Excel လုပ်ဆောင်ချက် NORM.S.DIST ကို အသုံးပြု၍ ဆဲလ် B7 တွင် တွက်ချက်ထားသော စမ်းသပ်ကိန်းဂဏန်းနှင့် ဆက်စပ်နေသည့် p-တန်ဖိုးကို တွက်ချက်သည်၊ ၎င်းသည် ပုံမှန်ဖြန့်ဖြူးမှု၏ တိုးပွားနိုင်ခြေကို ပျမ်းမျှ = 0 နှင့် စံသွေဖည် = 1 ဖြင့် ပြန်ပေးသည်။

p-value ( 0.379 ) သည် ရွေးချယ်ထားသော အရေးပါမှုအဆင့် 0.05 ထက် မနည်းသောကြောင့်၊ null hypothesis ကို ငြင်းပယ်ရန် ပျက်ကွက်ပါသည်။ ထို့ကြောင့် ကျောင်း 2 တွင် ချောကလက်နို့ကို နှစ်သက်သော ကျောင်းသား ရာခိုင်နှုန်းသည် ကျောင်း 1 ထက် ပိုများသည်ဟု ဆိုရန် လုံလောက်သော အထောက်အထား မရှိပါ။

စာရေးသူအကြောင်း

Benjamin Anderson

မင်္ဂလာပါ၊ ကျွန်ုပ်သည် အငြိမ်းစား စာရင်းအင်း ပါမောက္ခ ဘင်ဂျမင်ဖြစ်ပြီး သီးသန့် Statorials ဆရာအဖြစ် လှည့်ပတ်ပါသည်။ စာရင်းဇယားနယ်ပယ်တွင် ကျယ်ပြန့်သောအတွေ့အကြုံနှင့် ကျွမ်းကျင်မှုနှင့်အတူ၊ Statorials မှတစ်ဆင့် ကျောင်းသားများကို ခွန်အားဖြစ်စေရန်အတွက် ကျွန်ုပ်၏အသိပညာကို မျှဝေလိုပါသည်။ ပိုသိတယ်။