SharePoint의 계산된 열 | 개요
SharePoint에서 계산된 열의 중요성과 목록에서 자동 계산 및 데이터 수집을 수행하는 방법을 알아보세요.
이 게시물에서는 Excel에서 카이제곱 테스트를 사용하여 변수를 비교하는 방법을 보여 드리겠습니다 . 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다 .
카이 제곱 독립 검정에는 두 개의 범주형 변수가 있습니다. 이러한 변수 사이에 어떤 관계가 있는지 알아낼 것입니다.
우리는 가설 테스트 프레임워크를 사용할 것입니다. 이에 익숙하지 않은 경우 Advancing Into Analytics 책을 확인하십시오. Excel , R, Python을 이용한 고급 분석 기법입니다 .
데모에서는 Excel의 주택 데이터 세트를 사용합니다. 피벗 테이블을 사용하여 실제 값을 얻은 다음 수식을 사용하여 예상 값과 비교해야 합니다.
또한 95% 유의 수준과 에어컨과 선호 지역 사이에 관계가 있는지 확인합니다.
목차
Excel에서 카이제곱 검정을 사용하여 변수 비교
엑셀로 넘어가 보겠습니다. 이들은 Journal of Applied Econometrics에서 가져온 주택 가격입니다.
피벗 테이블을 삽입한 다음 확인을 클릭하여 인덱스 열 을 사용하여 관측치를 계산합니다.
피벗 테이블 필드에서 ' id '를 값 섹션으로 드래그합니다. 모두 고유한 값이므로 값 필드 설정에서 개수를 선택합니다 .
다음은 ' prefarea '를 열로 드래그한 다음 ' airco '를 행 섹션으로 드래그하여 실제 값을 보는 것입니다.
총 546개의 관찰이 있습니다. 298은 에어컨도 선호하는 지역도 아니고 53은 둘 다 등등입니다.
두 개의 테이블을 만들고 Actual 및 Expected 로 레이블을 지정해 보겠습니다 .
에어컨도 선호 지역도 아닌 기대값을 얻으려면 D5 에 B7 을 곱한 다음 D7 로 나눕니다 .
다음은 에어컨이나 선호 지역의 기대값을 구하는 것입니다. D5 에 C7 을 곱한 다음 D7 로 나눕니다 .
이제 선호 지역이나 에어컨의 기대값에 대해 D6 에 B7 을 곱한 다음 D7 로 나눕니다 .
마지막으로 에어컨과 선호 지역의 기대값을 계산해 봅시다. D6 에 C7 을 곱한 다음 D7 로 나눕니다 .
예상 값의 범위를 강조 표시하여 합계를 찾으십시오(546이어야 함).
이제 실제 값과 예상 값 사이의 관계를 찾을 것입니다. 그들이 어떤 방식으로 함께 움직이는 경향이 있는지 확인합시다.
의미를 찾으려면 =CHISQ.TEST 를 입력하십시오 . 실제 값의 범위를 강조 표시하고 쉼표를 추가한 다음 예상 값의 범위를 강조 표시하여 p-값을 얻습니다 .
결과에 따라 이것은 약간의 무작위 기회입니다. 선호 면적 변수와 공조 변수 사이에는 어떤 관계가 있는 것 같습니다.
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결론
카이 제곱 테스트는 범주별 차이를 알 수 있도록 도와주는 일반적인 기술이며 A/B 테스트의 좋은 예입니다.
기억해야 할 또 다른 사항은 관측값이 독립적이어야 한다는 것입니다. 예제를 기반으로 특정 유형의 범주형 변수인 두 개의 이진 변수를 보고 있습니다.
마지막으로 카테고리가 많으면 까다로울 수 있다는 점에 유의하세요.
Excel 에서든 Python 에서든 A/B 테스트에 사용할 수 있기를 바랍니다 .
모두 제일 좋다,
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