Colunas calculadas no SharePoint | Uma visão geral
Descubra a importância das colunas calculadas no SharePoint e como elas podem realizar cálculos automáticos e obtenção de dados em suas listas.
Neste post, mostraremos como usar o teste Qui-quadrado no Excel para comparar variáveis. Você pode assistir ao vídeo completo deste tutorial na parte inferior deste blog .
O teste Qui-quadrado de independência possui duas variáveis categóricas. Vamos descobrir se há alguma relação entre essas variáveis.
Nós estaremos usando a estrutura de teste de hipótese. Caso você não esteja familiarizado com isso, confira o livro Advancing Into Analytics . Esta é uma técnica de análise avançada usando Excel , R e Python.
Para nossa demonstração, usaremos um conjunto de dados habitacionais no Excel. Precisamos obter os valores reais usando a tabela dinâmica e depois compará-los com os valores esperados usando fórmulas.
Também verificaremos o nível de significância de 95% e se existe relação entre o ar condicionado e a área preferencial.
Índice
Usando o teste qui-quadrado no Excel para comparar variáveis
Vamos pular para o Excel. Estes são os preços da habitação que vieram do Journal of Applied Econometrics.
Insira uma tabela dinâmica e clique em OK para usar uma coluna de índice para contar as observações.
Nos campos da tabela dinâmica, arraste ' id ' para a seção Valores. Selecione Contagem nas Configurações do campo de valor, pois todos são valores exclusivos.
Em seguida, arraste ' prefarea ' para Colunas e, em seguida, arraste ' airco ' para as seções de Linhas para ver os valores reais.
Temos um total de 546 observações. Os 298 não são nem ar condicionado nem área preferencial, enquanto 53 são ambos e assim por diante.
Vamos criar duas tabelas e rotulá-las como Actual e Expected .
Para obter os valores esperados para ar condicionado e área preferencial, multiplique D5 por B7 e divida por D7 .
Em seguida, obtenha o valor esperado do ar condicionado ou da área preferida, multiplique D5 por C7 e divida por D7 .
Agora, para o valor esperado da área preferida ou do ar condicionado, multiplique D6 por B7 e divida por D7 .
Por fim, vamos calcular o valor esperado do ar condicionado e da área preferencial. Multiplique D6 por C7 e depois divida por D7 .
Destaque o intervalo dos valores esperados para descobrir a soma, que deve ser 546.
Agora vamos encontrar a relação entre os valores reais e esperados. Vamos verificar se eles tendem a se mover juntos de alguma forma.
Para encontrar a significância, digite =CHISQ.TEST . Destaque o intervalo dos valores reais, adicione uma vírgula e destaque o intervalo dos valores esperados para obter o valor p .
Com base no resultado, esta é uma pequena chance aleatória. Parece haver alguma relação entre a variável de área preferida e a variável de ar condicionado.
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Conclusão
O teste Qui-quadrado é uma técnica comum que nos ajuda a saber a diferença por categoria e é um bom exemplo de teste A/B.
Outra coisa a lembrar é que as observações precisam ser independentes. Com base em nosso exemplo, estamos analisando duas variáveis binárias, um tipo específico de variável categórica.
Por fim, estejamos cientes de que pode ser complicado quando temos muitas categorias.
Espero que isso seja algo que você possa usar para testes A/B, seja em Excel ou Python.
Tudo de bom,
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