วิธีทำการทดสอบที่แน่นอนของฟิชเชอร์ใน excel

การทดสอบที่แน่นอนของฟิชเชอร์ ใช้เพื่อพิจารณาว่ามีความสัมพันธ์ที่มีนัยสำคัญระหว่างตัวแปรหมวดหมู่สองตัวหรือไม่ โดยทั่วไปจะใช้เป็นทางเลือกแทนการทดสอบความเป็นอิสระของไคสแควร์ เมื่อจำนวนเซลล์ตั้งแต่หนึ่งเซลล์ขึ้นไปในตาราง 2 × 2 น้อยกว่า 5

บทช่วยสอนนี้จะอธิบายวิธีดำเนินการทดสอบที่แน่นอนของฟิชเชอร์ใน Excel

ตัวอย่าง: การทดสอบที่แน่นอนของฟิชเชอร์ใน Excel

สมมติว่าเราต้องการทราบว่าเพศสัมพันธ์กับการเลือกพรรคการเมืองในวิทยาลัยแห่งใดแห่งหนึ่งหรือไม่ เพื่อสำรวจสิ่งนี้ เราจะสุ่มสำรวจนักศึกษา 25 คนในวิทยาเขต จำนวนนักเรียนจากพรรคเดโมแครตหรือรีพับลิกัน ตามเพศ แสดงอยู่ในตารางด้านล่าง:

เพื่อตรวจสอบว่ามีความสัมพันธ์ที่มีนัยสำคัญทางสถิติระหว่างเพศและความชอบของพรรคการเมืองหรือไม่ เราจึงทำการทดสอบที่แน่นอนของฟิชเชอร์ได้

แม้ว่า Excel จะไม่มีฟังก์ชันในตัวเพื่อทำการทดสอบนี้ แต่เราสามารถใช้ฟังก์ชันไฮเปอร์เรขาคณิตเพื่อทำการทดสอบได้ ซึ่งใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้:

=HYPGEOM.DIST(sample_s, number_sample, ประชากร_s, number_pop, สะสม)

ทอง:

• Sample_s = จำนวน “ความสำเร็จ” ในกลุ่มตัวอย่าง
• number_sample = ขนาดตัวอย่าง
• ประชากร_s = จำนวน “ความสำเร็จ” ในประชากร
• number_pop = ขนาดประชากร
• cumulative = ถ้าเป็น TRUE ฟังก์ชันนี้จะคืนค่าฟังก์ชันการแจกแจงแบบสะสม ถ้าเป็น FALSE ก็จะส่งกลับฟังก์ชันมวลความน่าจะเป็น เพื่อวัตถุประสงค์ของเรา เราจะใช้ TRUE เสมอ

หากต้องการใช้ฟังก์ชันนี้กับตัวอย่างของเรา เราจะเลือกหนึ่งในสี่เซลล์ในตาราง 2×2 ที่จะใช้ เซลล์ใดๆ ก็ใช้ได้ แต่เราจะใช้เซลล์ด้านซ้ายบนที่มีค่า “4” สำหรับตัวอย่างนี้

ต่อไปเราจะกรอกค่าต่อไปนี้ให้กับฟังก์ชัน:

= HYPGEOM.DIST (ค่าในแต่ละเซลล์, จำนวนคอลัมน์ทั้งหมด, จำนวนแถวทั้งหมด, ขนาดตัวอย่างทั้งหมด, TRUE)

สิ่งนี้จะสร้างค่า p ด้านเดียวเป็น 0.0812

เพื่อที่จะหาค่า p-value แบบสองด้านสำหรับการทดสอบ เราจะเพิ่มความน่าจะเป็นสองค่าต่อไปนี้:

• ความน่าจะเป็นที่จะได้ x “ความสำเร็จ” ในเซลล์ที่สนใจ ในกรณีของเรา นี่คือความน่าจะเป็นที่จะสำเร็จ 4 ครั้ง (เราพบว่าความน่าจะเป็นนี้เป็น 0.0812 แล้ว)
• 1 – ความน่าจะเป็นที่จะได้ (จำนวนคอลัมน์ทั้งหมด – x “ความสำเร็จ”) ในเซลล์ที่สนใจ ในกรณีนี้ จำนวนคอลัมน์ทั้งหมดสำหรับพรรคเดโมแครตคือ 12 คอลัมน์ ดังนั้น เราจะพบ 1 – (ความน่าจะเป็นของ 8 “ความสำเร็จ”)

นี่คือสูตรที่เราจะใช้:

สิ่งนี้จะสร้างค่า p-value สองด้านเป็น 0.1152

ในทั้งสองกรณี ไม่ว่าเราจะทำการทดสอบแบบด้านเดียวหรือสองด้าน ค่า p จะต้องไม่น้อยกว่า 0.05 ดังนั้นเราจึงไม่สามารถปฏิเสธสมมติฐานว่างได้ กล่าวอีกนัยหนึ่ง เราไม่มีหลักฐานเพียงพอที่จะกล่าวว่ามีความสัมพันธ์ที่สำคัญระหว่างเพศและความชอบของพรรคการเมือง

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

วิธีการทดสอบความเป็นอิสระของ Chi-Square ใน Excel
วิธีทำการทดสอบ Chi Square Fit ใน Excel
วิธีการคำนวณ V ของ Cramer ใน Excel