Excel。t検定の確率を算出するのがT.TEST関数です。【T.TEST】

Excel。t検定の確率を算出するのがT.TEST関数です。

＜関数辞典：T.TEST関数＞　

T.TEST関数

読み方： ティー・テスト　

分類： 統計 

T.TEST(配列1,配列2,検定の指定,検定の種類)

t検定の確率を算出します

Excelの様々な関数の読み方や引数などを紹介。今回は、T.INV関数～TANH関数です。【dictionary】

Excelの様々な関数の読み方や引数などを紹介。今回は、T.INV関数～TANH関数です。

＜Excel関数辞典：VOL.80＞

今回は、T.INV関数～TANH関数までをご紹介しております。

T.INV関数

読み方： ティー・インバース　　

T.INV(確率,自由度)

t分布の左側（下側）確率からt値を算出します　

T.INV.2T関数

読み方： ティー・インバース・ツーテール　　

T.INV.2T(確率,自由度)

t分布の両側確率から上側の確率変数を算出します　

T.TEST関数

読み方： ティー・テスト　　

T.TEST(配列1,配列2,検定の指定,検定の種類)

t検定の確率を算出します　

TAKE関数

読み方： テイク　

TAKE(array,rows,[columns])

配列から連続する指定された数の連続する行または列を返す　

TAN関数

読み方： タンジェント　　

TAN(数値)

角度の正接（タンジェント）算出します　

TANH関数

読み方： ハイパーポリック タンジェント　　

TANH(数値)

数値の双曲線正接を算出します　

Excel。手早く2つ評価データに平均値の差があるのかないのか検証したい【T.TEST】

Excel。手早く2つ評価データに平均値の差があるのかないのか検証したい

＜T.TEST関数＞

販売している「商品A」と、「商品A」をカスタマイズした「商品A改良」の評価値のデータ表があります。

見た目、「商品A改良」のほうが、評価値がいいようにみることができますし、商品Aの平均値と商品A改良の平均値の差はたった「6ポイント」程度しかありません。

差はあるのかを手早く検証したいわけです。

このような時には、「T.TEST関数」をつかうことで、データの差を検証することができます。

また、「商品A改良」のほうが「商品A」より良いハズという仮定で算出していきます。

なお、説明上データ数が少なくしていますが、本来データは多いに越したことはありません。

F1にT.TEST関数をつかった数式を設定しました。

=T.TEST(B2:B11,C2:C11,1,1)

この手の統計や分析の関数は、引数自体がとてもシンプルで算出してくれるのですが、引数の意味がわかりにくいので確認しておきましょう。

1番目の引数は、配列1。一つ目の範囲なので、B2:B11

2番目の引数は、配列2。比較したい範囲なので、C2:C11

3番目の引数は、「検定の指定」で尾部のことです。

 

片側分布なら「1」。

両側分布なら「2」とします。

配列1と配列2のどっちかが大きいかを調べたいなら「片側分布」の1。

配列1と配列2に差があるのかを調べたいなら「両側分布」の2。

つかいわけることができます。

「商品A」を改良したわけですから、「商品A改良」のほうが、きっと数値はいいだろうという想定したので、「1」を採用しています。

4番目の引数は、「検定の種類」

「対」は、対応のあるデータなら１を選択します。

今回は、同じ人が「商品A」と「商品A改良」をチェックしているとします。

同じ人が2回チェックした場合のデータならば「1」の対を採用するわけです。

「等分散の2標本」なら「2」を設定します。

等分散とは、母集団の分散が等しいと仮定できる場合という意味です。

なので、逆に仮定できない場合は、「3」の「非等分散の2標本」を設定します。

算出結果は、「0.0112873」

確率は0.05（5%）より0.01(1%)と小さいので、「差がある」といえることが数値的に検証できたというわけです。

5%よりも大きければ、「差はナイ」ということを意味します。

データと平均値だけの資料ではもったいないので、日頃使っているデータから違ったことが見えてくるかもしれませんね。

Excel。1回目と2回目のデータに差はあるのかないのか？そこでt検定のT.TEST関数の出番です。【t-test】

Excel。1回目と2回目のデータに差はあるのかないのか？そこでt検定のT.TEST関数の出番です。

＜T.TEST関数＞

期間をあけて、同じ試験を2回受けてみた結果の表があります。

1回目と2回目の数値ですが、見た感じでは、あまり差を感じません。

データ同士に差があるのかないのか？直感で判断するわけにはいきません。

それぞれの平均値を算出したとしても、数値としての差はありますが、なかなか判断できません。

1件ごとに、1回目よりも2回目の数値がいいというIF関数をつかってみて、2回目の成績がいい件数を数えたところで、2回目の数値が1でも大きければ、計上されてしまいます。

差があるのか、ないのかを調べたい時に登場するのが『t検定』です。

そして、使う関数は、T.TEST関数。

T.TEST関数を使えば、数値として、差があるのか、無いのかを算出することができます。

T.TEST関数は、「t検定」の時に使う関数で、2つの母集団の平均値に差があるかどうかを調べることできる関数です。

1回目と2回目は同じ内容の試験でしたが、2回目は1回目を経験しているので、2回目の方がたぶん、数値はいいのではないかなと、予想を立ててT.TEST関数で算出していきます。

それでは、F1にT.TEST関数の数式を作ってみましょう。

=T.TEST(B2:B11,C2:C11,1,1)

T.TEST関数の引数を確認していきましょう。

配列1は、1回目側なので、B2:B11　と範囲選択します。

配列2は、2回目側なので、C2:C11　と範囲選択します。

検定の指定（尾部）ですが、1の「片側分布」を選択します。

「片側分布」は、いずれかが大きいかどうかを調べる時に使います。

「両側分布」は、差があるかどうかを調べる時に使います。

1回目の経験があっての2回目なので、たぶん、2回目の方が点数は高くなっているのではという想定を立てましたので、1の「片側分布」をつかって算出しようと思います。

検定の種類を1の「対」とします。

1の「対」をつかうのは、同じ人が、1回目と2回目を経験していますので、このような同じ人の評価の場合は、「対」を使います。

なお、2の「等分散の2標本」は、母集団の分散が等しいと仮定される場合で使用します。

3の「非等分散の2標本」は、母集団の分散が等しいと仮定されない場合で使用します。

F1の値は、0.0487。パーセント表示に変更すると、4.88%と算出できました。

「0.05以下ならば、平均値に差があるといえる。」といわれています。

今回は0.05以下なので、見た目似た感じのデータ同士の比較でしたが、差があることが数値的に算出することができました。

Excelには、様々な関数が用意されていますので、実務で使えそうなものを増やしていくといいかもしれませんね。