Puede obtener resultados incorrectos y etiquetas a confusión cuando se utiliza la prueba t de complemento en Excel

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Resumen

Este artículo describe el complemento de prueba t que se denomina la dos muestras emparejadas herramienta de. No se ha cambiado esta herramienta para Microsoft Office Excel 2003 y versiones posteriores de Excel. Sin embargo, esta herramienta proporciona resultados con errores cuando hay datos que faltan. Además, sea o no hay datos que faltan, no hay etiquetas erróneo en el resultado de la herramienta.

Microsoft Office 2004 para Macintosh información

Las funciones estadísticas de Excel 2004 para Mac se actualizaron utilizando los mismos algoritmos que se utilizaron para actualizar las funciones estadísticas en Excel 2003 y en versiones posteriores de Excel. Toda la información en este artículo describe cómo funciona una función o cómo se ha modificado una función para Excel 2003 y versiones posteriores de Excel también se aplica a Excel 2004 para Mac.

Más información

Normalmente, se aplica la pareja de dos muestras prueba t (a veces denominada pares correspondiente prueba t) cuando haya antes y después las medidas en los mismos experimentos para un tratamiento. Por ejemplo, puede medir el peso del sujeto antes y después un plan de dieta de 30 días.

Normalmente, deshacerse de datos en cualquier asunto cuyo anterior medida o posterior falta la medida. Datos incompletos sobre un tema hace inútil la información sobre ese tema. Por desgracia, esta herramienta de complemento difiere de la práctica habitual. En primer lugar, esta herramienta de complemento cuenta el número de asuntos con antes de las medidas y el número de asuntos con después las medidas. Si estos totales son diferentes, recibirá un mensaje de error y esta herramienta de complemento no continúa. Por lo tanto, por ejemplo, si hay 49 sujetos que tienen antes y después de las medidas y un fiftieth sujetas quién tiene sólo una medida de antes, la herramienta de complemento no realiza el análisis.

Si el número de asuntos que faltan antes datos es igual a número de asuntos que faltan después datos y este número es positivo, la herramienta realiza un análisis inadecuado. Por ejemplo, suponga que hay 50 asuntos. Sujeto A falta de una medida antes y B asunto falta una medida después y los otros 48 asuntos no tienen que faltan datos. La herramienta cuenta 49 antes de las medidas y 49 después medidas; la herramienta actúa como si hubiera 49 asuntos sin datos que faltan. Esto infringe su intención de eliminar a cualquier asunto que falta un valor de antes o un valor después. El número de asuntos en este ejemplo debe ser 48, 49 no. Por lo tanto, la herramienta utiliza un número incorrecto de grados de libertad. Además, porque la herramienta descarta ni A asunto después medida ni asunto B antes de medida, estas dos medidas se incluyen en los cálculos de medias de muestra que se utilizan en la estadística t. Por lo tanto, estos calculan medias de muestra no son apropiadas.

En resumen, resulta inadecuado utilizar la herramienta cuando hay datos que faltan, porque la herramienta o no se calcula o se calculan con fórmulas inadecuadas. El último caso se produce cuando el número de asuntos con falta antes datos es igual a número de asuntos con falta después de datos.

El ejemplo de la sección "Ejemplo de uso" de este artículo ilustra estos problemas y también señala confundir las etiquetas de salida de la herramienta. La sección "Solución" de este artículo sugiere una solución en un caso donde no se puede comprobar la ausencia de datos que faltan antes de utilizar la herramienta.

Ejemplo de uso

Para ilustrar el problema de falta de datos, cree una hoja de cálculo de Excel en blanco y, a continuación, copie la tabla siguiente. Seleccione la celda A1 de la hoja de cálculo de Excel en blanco y pegue las entradas de forma que la tabla rellene A1:I52 de celdas en la hoja de cálculo.
Contraer esta tablaAmpliar esta tabla
Experimento 1Experimente 2Experimento 3Experimento 3 modificado para quitar
antes deDespués deantes deDespués deantes deDespués detemas con datos que faltan
200170200170200170200170
190180190180190180190180
180175180175180175180175
170175170175170175170175
160165160165160165160165
150140150140150140150140
140130140130130130125
130125130125130125120125
120125120125120125110100
110100110100110100
100100100100
Comportamiento de prueba t colas 2
= TTEST(A3:A13, B3:B13,2,1)= TTEST(C3:C13, D3:D13, 2, 1)= TTEST(E3:E13, F3:F13, 2, 1)
= TTEST(C3:C12, D3:D12, 2, 1)= TTEST(G3:G11, H3:H11, 2, 1)
Herramienta de ATP para probar 1:
t-Test: para medias de dos muestras emparejadas
Variable 1Variable 2
Media150144.090909090909
Variación1100914.090909090909
Observaciones1111
Pearson correlación0.952384533866487
Hipótesis diferencia Media0
DF10
t Stat1.92092590483801
P(T<=t) una cola0.0418403929085198
valor crítico t una cola1.81246110219722
P(T<=t) dos colas0.0836807858170396
valor crítico t de dos cola2.22813884242587
Herramienta de ATP para probar 2:
No se calcular debido de distinto número de puntos
Herramienta de ATP para probar 3:
t-Test: para medias de dos muestras emparejadas
Variable 1Variable 2
Media151148,5
Variación1210778.055555555556
Observaciones1010
Pearson correlación0.936537537274845
Hipótesis diferencia Media0
DF9
t Stat0.141327169509421
P(T<=t) una cola0.445362157564494
valor crítico t una cola1.83311292255007
P(T<=t) dos colas0.890724315128988
valor crítico t de dos cola2.26215715817358
Después de la tabla se pega en la hoja de cálculo, haga clic en el botón Opciones de pegado y, a continuación, haga clic en Asignar formato de destino . Con el rango pegado todavía seleccionado, utilice uno de los procedimientos siguientes, según la versión de Excel que esté ejecutando:
  • En Microsoft Office Excel 2007, haga clic en la ficha , haga clic en formato en el grupo de celdas y haga clic en Ajustar ancho de columna .
  • En Excel 2003, elija columna en el formato de menú y haga clic en Autoajustar a la selección .
Puede utilizar la hoja de cálculo para comparar los resultados de prueba.T la función de Excel con la herramienta de complemento. Experimento 1 muestra datos completos en once asuntos. El valor de prueba.T en la celda A16 es la probabilidad que la estadística t será mayor que el valor observado, suponiendo una distribución de t con diez grados de libertad. Este valor 0.837, también se muestra en de salida la herramienta en la celda B32. La etiqueta en la celda que A32 debe leer "P(T >= |t|) dos colas", no "p (t < = t) dos colas", pero la respuesta numérica es correcta porque no hay faltan datos en 1 de probar. De forma similar, la etiqueta en celda que R30 debe leer "P(T >= |t|) una cola," p (t < = t no ") una cola". La "t crítico" cutoffs son correctos. Se corresponden con el nivel de predeterminada significancia 0,05, y utilizan el número correcto de 10 de grados de libertad.

Experimento 2 le faltan uno después de medidas en un asunto y no otros datos que faltan. La herramienta se niega a calcular. Los valores de prueba.T en las celdas A16 y A17 son el mismo. En la celda A16, se utiliza el C3:D13 de rango de celda de datos; esto incluye al último asunto, la única con datos que faltan. En la celda A17, el C3:D12 de rango de celda de datos se utiliza; Esto corresponde a un experimento con los diez primeros asuntos y no hay datos que faltan. El hecho de que los resultados son los mismos indica que, cuando se llama prueba.T en la celda A16, prueba.T descarta adecuadamente el asunto con datos que faltan.

Experimento 3 le faltan uno antes de medida y falta uno después de la medida en dos temas diferentes. Experimento 3 modificado muestra a los nueve asuntos restantes sin datos que faltan. Los resultados de prueba.T en las celdas E16 y E17 son los mismos. En la celda E16, prueba.T se denomina en los datos probar 3 E3:F13 de celdas. En la celda E17, prueba.T se denomina en los datos probar 3 modificar celdas G3:H11. Los resultados son los mismos porque prueba.T descarta adecuadamente los asuntos séptimo y undécimo en probar 3, los dos con datos que faltan. Si examina los resultados de la herramienta para probar 3, el número de antes y después de observaciones en las celdas B44 y C44 es diez en cada caso. Es fácil Compruebe que SUM(E3:E13) 1510 y SUM(F3:F13) 1485; puesto que hay 10 observaciones de cada intervalo, medias respectivas son 151 y 148,5, que se muestra en las celdas B42 y C42. Por lo tanto, la herramienta no ha descartado a los asuntos y ha incluido la medida después para el séptimo asunto y la medida antes para el asunto undécimo en su análisis. El número de grados de libertad en la celda B47 es inadecuado, porque debe haber nueve asuntos y ocho df. Esto se hace para las entradas incorrectas de valores de límite de las celdas B50 y B52 (junto con engañosos etiquetas de aquellos movimientos de las celdas A50 y A52.)

Resultados en todas las versiones de Excel

Desgraciadamente, esta herramienta no se ha corregido para Excel 2003 y versiones posteriores de Excel.

Solución sugerida para todas las versiones de Excel

Se puede eliminar de asuntos con datos que faltan antes de utilizar la herramienta. Sin embargo, no es posible que desee editar una hoja de cálculo Excel de esta manera. En los pasos siguientes se muestra un procedimiento para eliminar temas con datos que faltan. Para deshacerse de asuntos con datos que faltan, siga estos pasos:
  1. Copie los rangos de datos de dos a una nueva área de la hoja de cálculo.
  2. Examinar los datos hacia arriba de la parte inferior comunes de los dos rangos.
    1. Si la fila inferior contiene datos que faltan, desactive la fila inferior. Esto reduce el intervalo de datos. Vaya al paso 3.
    2. Identificar la fila r encima de la fila inferior, pero más cercana a la parte inferior con datos que faltan.
      1. Copiar todos los datos siguientes fila r.
      2. Seleccione r de fila y, a continuación, pegue datos copiados en él.
      3. Desactive la fila inferior de datos (que ahora duplicará la siguiente en la última fila de datos). Esto reduce el intervalo de datos.
  3. Repita el paso 2 hasta que no falta permanece de datos.
Nota Puede utilizar la herramienta si puede garantizar que no hay falta ninguna observación.

Puede duplicar mucho pero no todos los de la herramienta de salida sin transformar los datos. No puede encontrar los valores adecuados para Media, la variación y observaciones sin mucho esfuerzo. La herramienta encuentra valores inadecuados examinando el antes y después datos por separado. Df la herramienta es el valor común de observaciones menos uno; por lo tanto, también es inadecuado si hay datos que faltan. No puede encontrar t Stat sin mucho esfuerzo, ya que tiene que examinar antes y después de datos al mismo tiempo.

Sin embargo, puede encontrar la correlación de Pearson aplicando PEARSON o COEF.de.CORREL en los rangos de datos de dos. Ambas funciones Excel controlar correctamente datos que faltan. Además, puede encontrar las probabilidades de una cola y cola de dos asociadas a los datos llamando a la función prueba.T de Excel, que controla correctamente datos que faltan. Para las probabilidades de colas de uno y dos colas de experimento 3, puede llamar a TTEST(E3:E13, F3:F13, 1, 1) y TTEST(E3:E13, F3:F13, 2, 1) respectivamente. También podría comprobar que los resultados de estas funciones coinciden con los de la herramienta en probar (1), donde la herramienta se comporta correctamente porque no hay ningún dato que faltan. Las llamadas correspondientes para probar 1 son TTEST(A3:A13, B3:B13, 1, 1) y TTEST(A3:A13, B3:B13, 2, 1) respectivamente.

Para los cutoffs críticas, debe establecer el número de grados de libertad. En experimentos 1, 2 y 3, los números correctos de grados de libertad son ocho, nueve y diez respectivamente. Estos números son siempre uno menor que el número de asuntos útiles en los datos sin falta antes o después de las medidas. Para experimentar 3, por ejemplo, no se pudo escribir en la celda J3, = IF(OR(ISBLANK(E3), ISBLANK(F3)), 0, 1), a continuación, rellenar hacia abajo esta fórmula en celdas J4:J13 y buscar df escribiendo en celda J14: =SUM(J3:J13) ? 1.

Después de establecer df, puede utilizar el DISTR.T.INV función de Excel. Con nivel de significancia 0,05, las llamadas de experimentos 1, 2 y 3 sería TINV(0.05, 10) TINV(0.05, 9) y TINV(0.05, 8) respectivamente. Estos devolvería los valores de "valor crítico t de dos-cola". Para obtener los "t crítico una cola valores", utilizaría las llamadas análogas con el nivel de significación duplicado, como TINV(0.10, 10), TINV(0.10, 9) y TINV(0.10, 8) respectivamente.

Conclusiones

No utilice herramientas de análisis prueba t emparejada dos ejemplo para significa herramienta a menos que puede realice que no hay ningún faltan puntos de datos. Este artículo describe sugerencias para duplicar la mayoría de funcionalidad de la herramienta mediante funciones de Excel, en lugar de las herramientas para análisis.

La herramienta también ofrece engañosos etiquetas "P (t < = t)". Este artículo describe las interpretaciones correctas.

Propiedades

Id. de artículo: 829252 - Última revisión: lunes, 22 de enero de 2007 - Versión: 3.2
La información de este artículo se refiere a:
  • Microsoft Office Excel 2007
  • Microsoft Office Excel 2003
  • Microsoft Excel 2004 for Mac
Palabras clave: 
kbmt kbformula kbexpertisebeginner kbprb kbfunctions kbfuncstat KB829252 KbMtes
Traducción automática
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Haga clic aquí para ver el artículo original (en inglés): 829252

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