Nếu bạn thích học cùng với các đồng nghiệp của mình và có thể đến được địa điểm học, thì các khóa học trực tiếp của chúng tôi cho phép bạn tận dụng các phòng học và không gian làm việc của chúng tôi. Nhóm tuyển sinh của chúng tôi có thể tư vấn cho bạn về lựa chọn tốt nhất cho cá nhân và phong cách học tập của bạn.
Đường dây nóng. 0335234140
Bạn có câu hỏi khác,
Phân tích dữ liệu là công cụ thống kê trong Excel. Ở phiên bản Excel 2003, công cụ Phân tích được tích hợp sẵn trong menu Công cụ. Tuy nhiên, ở các phiên bản sau của bộ Microsoft Excel thì Phân tích không còn được tích hợp sẵn trên menu nữa. To could activate this tool you're done by the following step Bạn đang gặp khó khăn trong việc bật tính năng Phân tích dữ liệu trong Excel? . Vui lòng theo dõi các bước dưới đây để biết cách thực hiện nhé Hướng dẫn Kích hoạt công cụ Data Analysis trong Excel Bước 1. Open Microsoft Excel 2007 up. Nhấp vào biểu tượng Dải băng bên góc trái → Tùy chọn Excel Bước 2. Trong hộp thoại Options, chọn tab Add-ins → Analysis ToolPak → Go Bước 3. Đánh dấu chọn Analysis ToolPak → OK Sau khi hoàn tất, bạn vào tab Data trên thanh menu Ribbon sẽ thấy các nút công cụ Data Anylysis hiện ra Gói gọn trong 3 bước đơn giản khi bạn có thể kích hoạt công cụ Phân tích dữ liệu trong Excel được rồi. Nhờ đó bạn có thể sử dụng các chức năng thống kê dữ liệu trên bảng tính phục vụ cho công việc cũng như học tập của mình Chào các bạn, hôm nay Gà Công Nghệ sẽ hướng dẫn các bạn cách bật công cụ thống kê Data Analysis excel 2013 – Đầu tiên các bạn click vào “File” sau đó chọn “Options” – Giờ các bạn click vào mục “Add-ins” rồi chọn “Analysis ToolPak” sau đó click vào “Go” – Ở cửa sổ Next the Selected Mark trong mục “Analysis ToolPak” rồi nhấn “OK” – Nếu máy bạn chưa có phần này, bạn hãy đợi một chút để office tự động thêm vào là được => Chỉ với thao tác rất đơn giản mà bạn đã có thể bật công cụ Data Analysis trong excel 2013 Như vậy là Gà Công Nghệ đã hướng dẫn các bạn cách bật công cụ Data Analysis trên excel 2013 => Nếu cần trợ giúp, các bạn vui lòng ghi chi tiết ở bên dưới phần bình luận nha Để đóng góp phần duy trì hoạt động Gacongnghe, mong các bạn ủng hộ bằng cách sau- Chia sẻ bài viết bạn đang xem trên facebook, zalo, tiktok, instagram cá nhân và các hội, nhóm, nhóm online, g
Chào các bạn, hôm nay Gà Công Nghệ sẽ hướng dẫn các bạn cách bật công cụ thống kê Data Analysis excel 2016 Hướng dẫn bật công cụ Data Analysis excel 2016– Đầu tiên các bạn click vào “File” sau đó chọn “Options” – Giờ các bạn click vào mục “Add-ins” rồi chọn “Analysis ToolPak” sau đó click vào “Go” – Ở cửa sổ Next the Selected Mark trong mục “Analysis ToolPak” rồi nhấn “OK” – Nếu máy bạn chưa có phần này, bạn hãy đợi một chút để office tự động thêm vào là được => Chỉ với thao tác rất đơn giản mà bạn đã có thể bật công cụ Data Analysis trong excel 2016 Như vậy là Gà Công Nghệ đã hướng dẫn các bạn cách bật công cụ Data Analysis trên excel 2016 => Nếu cần trợ giúp, các bạn vui lòng ghi chi tiết ở bên dưới phần bình luận nha Để đóng góp phần duy trì hoạt động Gacongnghe, mong các bạn ủng hộ bằng cách sau- Chia sẻ bài viết bạn đang xem trên facebook, zalo, tiktok, instagram cá nhân và các hội, nhóm, nhóm online, g
Nếu bạn muốn thực hiện các phân tích hệ thống và kỹ thuật phức tạp, bạn có thể rút ngắn các bước và tiết kiệm thời gian bằng cách sử dụng ToolPak Phân tích. Bạn sẽ cung cấp dữ liệu và tham số cho từng phân tích; . Một số công cụ còn được tạo biểu tượng bên ngoài bảng kết quả Chỉ có thể sử dụng các chức năng phân tích dữ liệu trên từng trang tính. Khi bạn thực hiện phân tích dữ liệu trên các nhóm trang tính, kết quả sẽ xuất hiện trên trang tính đầu tiên và bảng đã được định dạng trống sẽ xuất hiện trên các trang tính còn lại. Để thực hiện phân tích dữ liệu trên phần còn lại của trang tính, hãy tính lại công cụ phân tích cho từng trang tính ToolPak Phân tích bao gồm các công cụ được mô tả trong các phần sau. Để truy cập các công cụ này, hãy nhấp vào Phân tích dữ liệu trong nhóm Phân tích trên tab Dữ liệu. Nếu lệnh Phân tích dữ liệu không khả dụng, bạn cần tải xuống chương trình bổ trợ ToolPak Phân tích Bấm tab Tệp, chọn Tùy chọn rồi bấm vào Loại bổ trợ Trong hộp Quản lý, chọn Bổ trợ Excel, rồi nhấn Đi tới Nếu bạn đang sử dụng Excel cho Mac, trong menu tệp, hãy chuyển đến mục Công cụ > Excel bổ trợ Trong hộp Bổ trợ, hãy chọn hộp kiểm tra ToolPak Phân tích, rồi nhấn OK Nếu ToolPak Phân tích không được liệt kê trong hộp Bổ sung tiện ích được sử dụng, hãy nhấn Duyệt để xác định vị trí của nó Nếu bạn được thông báo rằng ToolPak Phân tích chưa được cài đặt trên máy tính của bạn, hãy nhấn Có để cài đặt nó
Lưu ý. Để bao gồm các chức năng Visual Basic for Application (VBA) cho ToolPak Phân tích, bạn có thẻ tải xuống ToolPak Bổ trợ Phân tích - VBA giống như cách bạn tải xuống ToolPak Phân tích về. Trong hộp Bổ trợ có sẵn, chọn hộp kiểm ToolPak Phân tích- VBA Anova Công cụ phân tích Anova cung cấp các định dạng phân tích sai khác nhau. Công cụ mà bạn nên sử dụng phụ thuộc vào số lượng nhân tố và số lượng mẫu mà bạn có từ các tổng thể mà bạn muốn kiểm tra Anova. Nhân tố đơn vị Công cụ nào thực hiện phân tích phương sai đơn giản trên dữ liệu cho hai hoặc nhiều mẫu. Phân tích cung cấp kiểm tra để xác định rằng mỗi mẫu được lấy từ giả mạo cùng một phân tích cơ sở nên với giả thiết loại trừ rằng các phân tích cơ bản là không giống nhau đối với tất cả các mẫu. Nếu chỉ có hai mẫu, bạn có thể sử dụng hàm trang tính T. KIỂM TRA. With many more than two pattern, not have the width T. KIỂM TRA thích hợp và thay vào đó kiểu Anova Nhân tố Đơn có thể được gọi Anova. Nhân tố Kép có lặp Công cụ phân tích này hữu ích khi dữ liệu có thể được phân loại theo hai kích thước khác nhau. Ví dụ, trong một thí nghiệm để đo chiều cao của cây, các cây đó có thể được phân biệt bằng các nhãn hiệu phân biệt khác nhau (không giới hạn A, B, C) và cũng có thể được giữ ở các nhiệt độ khác nhau . Với mỗi sáu cặp khả thi {phân chia nhiệt độ}, chúng ta có số lần quan sát chiều cao của các cây bằng nhau. Sử dụng công cụ Anova này, chúng ta có thể kiểm tra Chiều cao của cây đối với các nhãn hiệu phân biệt khác nhau có được lấy từ cùng một cơ sở tổng hợp hoặc không. Nhiệt độ bị loại bỏ trong quá trình phân tích này Chiều cao của cây đối với các nhiệt độ khác nhau có thể được lấy từ cùng một cơ sở hay không. Nhãn phân vùng bị bỏ qua trong phân vùng này
Liệu đã tính đến tác động của những điểm khác biệt giữa các nhãn hiệu phân biệt được tìm thấy trong điểm gạch đầu tiên của dòng đầu tiên và những điểm khác biệt về nhiệt độ được tìm thấy trong điểm gạch đầu tiên của dòng thứ hai, sáu mẫu đại diện cho tất cả . Giả thiết loại trừ là có những tác động do các cặp {phân chia nhiệt độ} cụ thể có thể đối mặt với những phân biệt dựa vào riêng phân biệt hoặc nhiệt độ riêng Anova. Nhân tố Kép Không trùng lặp Công cụ phân tích này hữu ích khi dữ liệu được phân loại theo hai kích thước khác nhau như trong trường hợp Nhân tố Kép có tái tạo. Tuy nhiên, đối với công cụ này, điều được giả định là chỉ có một lần quan sát duy nhất cho mỗi cặp (không giới hạn, mỗi cặp {phân chia, nhiệt độ} trong ví dụ trên) Tương quanHàm trang tính CORREL và PEARSON đều tính toán hệ thống số tương quan giữa hai biến số đo lường khi các số đo trên mỗi biến số được quan sát cho mỗi đối tượng N. (Bất kỳ đối tượng nào bị thiếu đối tượng làm đối tượng bị loại bỏ trong phân tích. ) Công cụ phân tích Tương quan đặc biệt hữu ích khi có nhiều hơn hai biến số đo lường cho từng đối tượng N. Nó cung cấp bảng kết quả, một ma trận tương đối, hiển thị giá trị của CORREL (hoặc PEARSON) được áp dụng cho từng cặp biến số đo lường khả thi Hệ thống tương quan, chẳng hạn như hiệp định, là một thước đo của phạm vi đến mức mà hai biến số đo lường "bất biến". " Không giống như hiệp hiệp, các hệ số tương quan được đo lường để định giá trị của nó độc lập với các đơn vị mà trong đó hai biến số đo lường được thể hiện. (Ví dụ, nếu hai biến số đo lường là trọng lượng và chiều cao, giá trị của hệ số tương quan không thay đổi nếu trọng lượng được chuyển đổi từ pao sang kilogram. ) Giá trị của mọi hệ số tương quan phải từ -1 đến +1 bao gồm cả -1 Bạn có thể sử dụng công cụ phân tích tương quan để kiểm tra từng cặp biến số đo lường để xác định dữ liệu hai biến số đo lường có cùng xu hướng di chuyển hay không — đó là, giá trị lớn của một biến số có xu hiệp phương saiCông cụ Tương quan và Hiệp phương sai đều có thể được sử dụng trong cùng một thiết bị, khi bạn có N biến số đo lường khác nhau được quan sát trên một bộ cá nhân. Công cụ Tương quan và Hiệp phương sai cung cấp bảng kết quả, một ma trận, có thể hiển thị các hệ số tương quan hoặc hiệp phương sai tương ứng giữa mỗi cặp biến số đo lường. Sự khác nhau là các hệ số tương quan được đo nằm trong khoảng từ -1 đến +1 bao gồm cả hai số này. Hiệp phương sai tương ứng không đo được. Cả hai hệ số tương quan và hiệp phương sai đều là các đơn vị đo lường của phạm vi đến mức mà hai biến số đo lường "cùng biến đổi". " Công cụ Hiệp định giá trị của hàm trang tính COVARIANCE. P cho từng cặp biến số đo lường. (Sử dụng HIỆP PHƯƠNG HIỆP TRỰC TIẾP. P chứ không phải là công cụ Hiệp định là phương pháp thay thế hợp lý khi chỉ có hai biến số đo lường, nghĩa là N=2. ) Mục nhập trên đường chéo của bảng kết quả của công cụ hiệp phương biến trong hàng i, cột i là hiệp phương của biến số đo thứ i với chính nó. Đây chỉ là phương pháp sai tổng thể cho biến số đó, như được tính toán bởi hàm trang tính VAR. P Bạn có thể sử dụng công cụ Hiệp phương sai để kiểm tra từng cặp biến số đo lường để xác định dữ liệu hai biến số đo lường có xu hướng giống nhau hay không — đó là, giá trị lớn của một số biến số có xu hướng Mô tả thống kêCông cụ phân tích Thống kê Mô tả tạo báo cáo đơn biến báo cáo cho dữ liệu trong phạm vi nhập liệu, cung cấp thông tin về xu hướng trung tâm và biến thiên nhiên của dữ liệu của bạn Làm trơn HàmCông cụ phân tích Làm trơn Hàm mũ dự đoán một giá trị phụ thuộc vào dự đoán cho kỳ trước, được điều chỉnh cho lỗi trong báo cáo dự án. Công cụ sử dụng hằng số làm trơn a, độ lớn của nó được xác định dự báo phản hồi đến các lỗi trong dự báo trước mạnh mẽ như thế nào Lưu ý. Giá trị của 0,2 đến 0,3 là các hằng số làm hợp lý. Các giá trị này cho dự báo hiện tại nên được điều chỉnh từ 20 phần trăm đến 30 phần trăm cho lỗi trong dự báo trước. Hằng số lớn hơn để phản hồi nhanh hơn nhưng có thể tạo ra các phép tham chiếu không ổn định. Hằng số nhỏ hơn có thể làm cho giá trị dự báo bị chậm tiến độ Hai mẫu Kiểm tra F đối với Phương saiCông cụ phân tích Hai mẫu Kiểm tra F đối với Phương thức sai thực hiện kiểm tra F đối với hai mẫu để so sánh tổng thể hai phương pháp sai Ví dụ: bạn có thể sử dụng công cụ Check F trên các mẫu số lần gặp đội bơi đối với một trong hai đội. Công cụ cung cấp kết quả của cuộc kiểm tra giả thiết rằng vô hiệu rằng hai mẫu này đến từ các phân bố có phương sai bằng nhau, vì vậy với giải pháp loại trừ rằng các phương sai không bằng nhau trong các phân bố cơ bản Công cụ tính giá trị f của thống kê F (hay tỉ lệ F). Giá trị f gần tới 1 cung cấp bằng chứng rằng các phương sai tổng thể cơ bản là bằng nhau. Trong bảng kết quả, nếu f < 1 "P(F <= f) một đầu" đưa ra xác suất của việc quan sát giá trị thống kê F nhỏ hơn f khi các phương sai tổng thể bằng nhau và "F Một đầu quan trọng" đưa ra giá trị giới hạn nhỏ hơn 1 cho mức độ có nghĩa được chọn, Alpha. Nếu f > 1, "P(F <= f) một đầu" đưa ra xác suất của việc quan sát giá trị thống kê F lớn hơn f khi các phương sai tổng thể bằng nhau và "F Một đầu quan trọng" đưa ra giá trị giới hạn lớn hơn 1 cho Alpha. Phân tích FourierCông cụ phân tích Fourier xử lý các vấn đề trong hệ thống tính toán tuyến tính và phân tích dữ liệu định kỳ bằng cách sử dụng phương pháp Biến đổi Fourier Nhanh (FFT) để biến đổi dữ liệu. Công cụ này cũng hỗ trợ các biến nghịch đảo, trong đó nghịch biến dữ liệu được biến đổi trả về dữ liệu gốc Rate chart Công cụ phân tích Biểu đồ tần suất tính toán tần suất riêng lẻ và tích lũy cho một phạm vi dữ liệu ô và tủ dữ liệu. Công cụ này tạo dữ liệu cho số lần xuất hiện của một giá trị trong tệp dữ liệu Ví dụ, trong một lớp học có 20 học sinh, bạn có thể xác định điểm phân bố trong mục điểm theo chữ cái. Bảng biểu đồ tần suất trình bày đường biên điểm theo chữ cái và số điểm giữa biên thấp nhất và biên hiện tại. Single point has many most most as mode of data mẹo. Trong Excel 2016, giờ đây bạn có thể tạo biểu đồ tần suất hoặc biểu đồ Pareto Đường trung bìnhCông cụ phân tích trung bình Di chuyển tham chiếu các giá trị trong kỳ dự báo, dựa trên giá trị trung bình của biến số qua số cụ thể trước đó. Trung bình di chuyển cung cấp thông tin xu thế mà một đường trung bình đơn giản của tất cả các lịch sử dữ liệu sẽ được kiểm tra lại. Sử dụng công cụ này để dự báo doanh số, hàng tồn hoặc xu hướng khác. Mỗi giá trị dự báo dựa trên công thức sau in which N is an integer before include in the middle transfer A j là giá trị thực tế tại thời điểm j F j là giá trị dự báo tại thời điểm j
Create Number RandomCông cụ phân tích Tạo số ngẫu nhiên lấp đầy một phạm vi bằng các số ngẫu nhiên độc lập được lấy từ một trong một vài phân bố. Bạn có thể mô tả đặc điểm của các đối tượng trong tổng thể với sự phân tích rõ ràng. Ví dụ, bạn có thể sử dụng phân bố thông thường để mô tả đặc điểm tổng thể chiều cao của các cá thể, hoặc bạn có thể sử dụng phân bố Bernoulli của hai kết quả khả thi để mô tả đặc điểm tổng kết quả ném đồng Xếp hạng và Phân vùngCông cụ phân tích Xếp hạng và Phân vùng tạo bảng có chứa xếp hạng theo số thứ tự và phần trăm của mỗi giá trị trong tệp dữ liệu. You can't phan tích các vị trí liên quan của các giá trị trong tập dữ liệu. Công cụ này sử dụng chức năng trang tính RANK. EQ vàPERCENTRANK. INC. Nếu bạn muốn xác định các giá trị kết nối, hãy sử dụng hàm RANK. EQ, xử lý các giá trị kết nối có cùng hạng hoặc sử dụng hàm RANK. AVG trả xếp hạng trung bình cho các giá trị kết nối hồi quy Công cụ phân tích Hồi quy thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính bằng cách sử dụng phương pháp "bình phương tối thiểu" để khớp một đường thông qua một tập tin quan sát. Bạn có thể phân tích một biến số độc lập đơn bị tác động bởi giá trị của một hoặc nhiều biến số độc lập như thế nào. Ví dụ, bạn có thể phân tích hoạt động của một vận động viên điền kinh bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như tuổi tác, chiều cao và cân nặng như thế nào. Bạn có thể chia ra các phần trong đơn vị đo hoạt động cho từng thành phần trong ba yếu tố sau, dựa trên hoạt động dữ liệu tập tin, sau đó sử dụng các kết quả để dự đoán hoạt động của một nhân viên cơ sở hạ tầng mới, chưa được kiểm tra Công cụ Hồi quy sử dụng hàm trang tính LINEST Get sample Công cụ phân tích Lấy mẫu tạo từ tổng thể bằng cách xử lý phạm vi đầu vào dữ liệu như một tổng thể. Khi tổng thể quá lớn để xử lý hoặc thiết lập biểu đồ, bạn có thể sử dụng mẫu đại diện. Bạn có thể tạo mẫu chỉ chứa các giá trị từ một phần cụ thể của một chu trình nếu bạn cho rằng dữ liệu nhập mang tính định kỳ cũng vậy. Ví dụ, nếu phạm vi đầu vào bao gồm các số liệu doanh thu theo quý, lấy mẫu các giá trị từ cùng một quý trong phạm vi đầu vào với tỷ lệ định kỳ của địa điểm kỳ lạ. Kiểm tra xác địnhCông cụ phân tích Kiểm tra cho Hải Mẫu kiểm tra đẳng cấp của các trung bình tổng thể làm cơ sở cho từng mẫu. Ba công cụ sử dụng các giả định khác nhau. rằng tổng phương tiện sai có thể bằng nhau, rằng tổng phương sai có thể không bằng nhau và rằng hai mẫu đại diện cho các quan sát trước lý và sau xử lý trên cùng các đối tượng Đối với ba công cụ dưới đây, giá trị Thống kê t, t, được tính và thể hiện là "t Stat" trong bảng kết quả. Dựa vào dữ liệu, giá trị này, t, có thể âm hoặc dương. Theo giả định của các trung bình tổng thể cơ bản bằng nhau, nếu t < 0, "P(T <= t) một đầu" đưa ra xác xuất mà một giá trị của Thống kê t sẽ được quan sát âm hơn t. Nếu t >=0, "P(T <= t) một đầu" đưa ra xác suất mà một giá trị của Thống kê t sẽ được quan sát dương hơn t. "t Một đầu quan trọng" đưa ra giá trị ngưỡng, sao cho xác suất quan sát một giá trị của Thông kê t lớn hơn hoặc bằng "t Một đầu quan trọng" là Alpha. "P(T <= t) hai đầu" đưa ra đánh giá mà một giá trị của Thống kê t sẽ được quan sát có giá trị tuyệt đối đối với lớn hơn t. "P Hai đầu quan trọng" đưa ra giá trị ngưỡng, sao cho xác suất của Thống kê được quan sát có giá trị tuyệt đối hơn "P Hải đầu quan trọng" là Alpha Kiểm tra xác định. Trung bình Hai mẫu Get by cặp Bạn có thể sử dụng kiểm tra theo cặp khi có sự ghép cặp tự nhiên của các quan sát trong mẫu, ví dụ như một nhóm mẫu được kiểm tra hai lần — trước và sau thử nghiệm. Công cụ phân tích này và công thức của nó thực hiện Kiểm tra định lượng của Học sinh cho hai mẫu được lấy theo cặp để xác định các quan sát được thực hiện trước khi xử lý và các quan sát được thực hiện sau khi xử lý có khả năng . Các thức Kiểm tra điều này không định rằng phương sai của cả hai giả tổng thể là bằng nhau Lưu ý. Trong số các kết quả được tạo ra bởi công cụ này là phương sai mũi nhọn, một đơn vị đo vết rạch của dữ liệu về giá trị trung bình, xuất phát từ công thức sau Kiểm tra xác định. Giả định Hai mẫu có Phương sai Bằng nhau Công cụ phân tích này được thực hiện Kiểm tra định dạng của sinh viên cho hai mẫu. Các định thức Kiểm tra giả định rằng hai tập dữ liệu đến từ các phân bố có phương sai giống nhau. Nó được gọi là Kiểm tra phương thức sai có điều kiện không thay đổi. Bạn có thể sử dụng Kiểm tra định nghĩa này để xác định hai mẫu có khả năng đến từ các phân bố có trung bình tổng thể bằng nhau Kiểm tra xác định. Giả định Hai mẫu có Phương sai Không bằng nhau Công cụ phân tích này được thực hiện Kiểm tra định dạng của sinh viên cho hai mẫu. Các thức Kiểm tra giả định rằng hai tập dữ liệu đến từ các phân bố có phương sai khác nhau. Nó được gọi là Kiểm tra có sai phương thức phụ thuộc vào một biến ngẫu nhiên có điều kiện khác. Với trường hợp Phương sai Bằng nhau trước đó, bạn có thể sử dụng Kiểm tra xác định này để xác định hai mẫu có khả năng đến từ các phân bố có trung bình tổng thể bằng nhau. Vui lòng kiểm tra điều này khi có các đối tượng riêng biệt trong hai mẫu. Vui lòng kiểm tra Theo cặp, được mô tả trong ví dụ sau, khi có một tập hợp các đối tượng và hai mẫu đại diện để đo lường cho từng đối tượng trước và sau xử lý Sau công thức được sử dụng để xác định giá trị thống kê Sau công thức được sử dụng để tính thứ tự do, df. Bởi vì kết quả của phép tính thông thường không phải là số nguyên, giá trị của df được làm tròn bằng số nguyên gần nhất để có giá trị giới hạn từ bảng t. Hàm trang tính T. KIỂM TRA trong Excel sử dụng giá trị f được tính không làm tròn, vì nó có thể tính toán giá trị cho T. TEST with a df not integer. Bởi vì những cách tiếp cận khác nhau này liên quan đến việc xác định bậc tự do, kết quả của T. TEST và công cụ t-Test này sẽ khác nhau trong trường hợp Phương sai Không giống nhau Check z Check z. Công cụ phân tích trung bình Hai mẫu thực hiện Kiểm tra z hai mẫu cho trung bình với sai phương pháp đã biết. Công cụ này được sử dụng để kiểm tra giả thiết rằng không có sự khác biệt giữa hai trung bình tổng thể so với các giả thiết thay thế một bên hoặc hai bên. If not know mis method, page feature Z. TEST should be used instead Khi bạn dùng công cụ Kiểm định z-Test, hãy thận trọng để hiểu kết quả. "P(Z <= z) một đầu" thực sự là P(Z >= ABS(z)), xác suất của một giá trị z xa hơn 0 theo cùng hướng như giá trị z được quan sát khi không có sự khác biệt giữa các trung bình tổng thể. "P(Z <= z) hai đầu" thực sự là P(Z >= ABS(z) hoặc Z <= -ABS(z)), xác suất của giá trị z xa hơn 0 theo một trong hai hướng hơn là giá trị z được quan sát khi không có sự khác biệt giữa các trung bình tổng thể. Kết quả hai đầu chỉ là kết quả một đầu nhân đôi. Công cụ Kiểm định z cũng có thể được dùng cho trường hợp trong đó giả thiết null là có giá trị khác 0 cụ thể cho sự khác biệt giữa hai trung bình tổng thể. Ví dụ, bạn có thể dùng kiểm định này để xác định sự khác biệt giữa hiệu năng của hai mẫu xe hơi. Bạn cần thêm trợ giúp?Bạn luôn có thể hỏi một chuyên gia trong Cộng đồng Kỹ thuật Excel hoặc nhận sự hỗ trợ trong Cộng đồng trả lời
|
