Thep Excel
CHISQ.INV.RTหาค่า Inverse Chi-squared Distribution (Right-tailed)
CHISQ.INV.RT ใช้หาค่าวิกฤต (critical value) ของการแจกแจงแบบ Chi-squared ทางหางขวา โดยให้ความน่าจะเป็นและองศาอิสระ มักใช้ในการทดสอบสมมติฐานทางสถิติ
Syntax & Arguments
| อาร์กิวเมนต์ | ชนิด | คำอธิบาย |
|---|---|---|
| probability | Number (0 < probability < 1) | ความน่าจะเป็นของการแจกแจง Chi-squared ทางหางขวา ค่าต้องอยู่ระหว่าง 0 ถึง 1 (เช่น 0.05 คือ 5%) |
| deg_freedom | Number (> 0) | องศาอิสระ (degrees of freedom) ของการแจกแจง ต้องเป็นจำนวนบวก (ปกติใช้เลขจำนวนเต็ม เช่น 1, 2, 10, 30 ฯลฯ) |
Additional Notes
CHISQ.INV.RT (Chi-Square Inverse Right-tail) ใช้สำหรับหาค่าที่สมนัยกับความน่าจะเป็นในการแจกแจงแบบ Chi-squared ทางหางขวา ถ้า CHISQ.DIST.RT บอกว่า “ความน่าจะเป็นที่ได้ค่า X หรือสูงกว่า” แล้ว CHISQ.INV.RT ก็ตรงกันข้าม บอกว่า “ให้ความน่าจะเป็น ค่า X ที่เท่านั้นคือเท่าไหร่”
ที่เจ๋งคือ ฟังก์ชันนี้ใช้สำหรับการทดสอบ Chi-square test เช่น ทดสอบว่าข้อมูลทีต่อสัมพันธ์กันหรือไม่ ทดสอบความแตกต่างจากค่าคาดหวัง หรือทดสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรหมวดหมู่ ผลลัพธ์คือค่าวิกฤต ถ้าค่า Chi-square ที่คำนวณได้มากกว่าค่านี้ แสดงว่ามีความแตกต่างที่มีนัยสำคัญทางสถิติ
ส่วนตัวผม ตอน setup สถิติ ผมแยก CHISQ.INV.RT กับ CHISQ.INV ให้ชัดเจน เพราะ RT (Right-Tail) กับ LT (Left-Tail) ให้ผลต่างกัน หากใช้ผิด ผลการทดสอบจะไม่ถูกต้อง 😎
Examples
หาค่าวิกฤตที่ระดับ Alpha 5% กับ df=10CHISQ.INV.RT(0.05, 10)
ที่ระดับนัยสำคัญ 0.05 (5%) กับองศาอิสระ 10 ค่าวิกฤต (critical value) คือ 18.307 ถ้าค่า Chi-square ที่คำนวณได้มากกว่า 18.307 แสดงว่าปฏิเสธ H0 (มีความแตกต่างที่มีนัยสำคัญทางสถิติ)
หาค่าวิกฤตที่ระดับ Alpha 1% กับ df=15CHISQ.INV.RT(0.01, 15)
ที่ระดับนัยสำคัญ 0.01 (1%) กับองศาอิสระ 15 ค่าวิกฬต คือ 30.578 ใช้ระดับนัยสำคัญต่างกัน (0.01 แทน 0.05) ทำให้ค่าวิกฤตสูงขึ้น (ต้องการหลักฐานที่แข็งแกร่งกว่า)
ทดสอบสมมติฐาน Chi-square goodness-of-fit testCHISQ.INV.RT(0.05, 3)
ในการทดสอบความสอดคล้องของข้อมูล (goodness-of-fit) กับองศาอิสระ 3 ค่าวิกฤต คือ 7.815 ถ้าค่า Chi-square ที่คำนวณได้มากกว่า 7.815 ข้อมูลไม่สอดคล้องกับการแจกแจงที่คาดหวัง
ตรวจสอบว่า CHISQ.INV.RT เป็นฟังก์ชันผกผันของ CHISQ.DIST.RTCHISQ.DIST.RT(CHISQ.INV.RT(0.05, 10), 10)
ถ้าใส่ค่าวิกฤตที่ได้จาก CHISQ.INV.RT กลับเข้า CHISQ.DIST.RT จะได้ความน่าจะเป็นเดิม (0.05) นี่แสดงว่าเป็นฟังก์ชันผกผันจริง ๆ
FAQs
CHISQ.INV.RT กับ CHISQ.INV ต่างกันยังไง?+
CHISQ.INV.RT ใช้สำหรับหางขวา (right-tailed) ส่วน CHISQ.INV ใช้สำหรับหางซ้าย (left-tailed) ถ้า CHISQ.INV.RT(0.05, 10) = 18.307 แล้ว CHISQ.INV(0.95, 10) ก็ = 18.307 เหมือนกัน (เพราะ 1 – 0.05 = 0.95) เลือกใช้ตามว่าการทดสอบของคุณคือ one-tailed ทางไหน
ความน่าจะเป็นต้องเป็นเลขอะไร?+
ต้องเป็นตัวเลขระหว่าง 0 ถึง 1 เท่านั้น เช่น 0.05 (5%), 0.01 (1%), 0.1 (10%) ถ้าใส่ค่านอกช่วง เช่น 1.5 หรือ -0.1 จะได้ #NUM! error
องศาอิสระ (df) มาจากไหน?+
ขึ้นอยู่กับประเภทการทดสอบ ถ้า goodness-of-fit test df = (จำนวนหมวดหมู่ – 1) ถ้า test of independence df = (จำนวนแถว – 1) × (จำนวนคอลัมน์ – 1) ดูเอกสารการทดสอบ Chi-square เพื่อหา df ที่ถูกต้อง
ใช้ได้กับ Excel เวอร์ชันไหนบ้าง?+
Excel 2010 ขึ้นไป และ Excel 365 ทั้งหมด ซึ่งเป็นฟังก์ชันมาตรฐานสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ
Resources & Related
ฟังก์ชันที่ผู้เขียนโยงไว้กับ CHISQ.INV.RT จัดกลุ่มตามหมวด · ชี้ที่ชื่อใดชื่อหนึ่ง แล้วฟังก์ชันที่ใช้คู่กันจะมีจุดทอง
CHISQ.DIST ส่งกลับค่าความน่าจะเป็นของการแจกแจงแบบ Chi-squared ซึ่งใช้ในการทดสอบสมมติฐานทางสถิติ
CHISQ.DIST.RT คำนวณความน่าจะเป็นหางขวา (P-Value) ของการแจกแจง Chi-Square ใช้สำหรับการทดสอบสมมติฐานทางสถิติ
CHISQ.INV ค้นหาค่าตัวแปร X ที่ทำให้พื้นที่ใต้เส้นโค้งของการแจกแจง Chi-squared ทางท้ายซ้ายเท่ากับความน่าจะเป็นที่กำหนด ใช้ในการวิเคราะห์สถิติเพื่อการทดสอบสมมติฐาน
CHISQ.TEST ทดสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัวโดยเปรียบเทียบค่าจริง (observed) กับค่าคาดหวัง (expected) และคืนค่า P-Value
F.INV.RT หาค่าผกผันของการแจกแจงแบบ F ทางหางขวา ใช้หาค่าวิกฤต (Critical Value) ในการทดสอบสมมติฐานทางสถิติ เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA) และการเปรียบเทียบความหลากหลายของข้อมูล
หาค่าผกผัน (Inverse) ของความน่าจะเป็นหางขวาของการแจกแจง Chi-squared จากค่า probability และองศาอิสระ deg_freedom เป็นฟังก์ชันเก่าที่เก็บไว้เพื่อความเข้ากันได้ ปัจจุบัน Microsoft แนะนำให้ใช้ CHISQ.INV.RT แทน
ฟังก์ชัน Legacy สำหรับทดสอบไคสแควร์ คืนค่า P-Value เพื่อตรวจสอบความเป็นอิสระระหว่างข้อมูลจริงกับข้อมูลที่คาดหวัง แนะนำให้ใช้ CHISQ.TEST แทน
ยังไม่มีบทความที่เกี่ยวข้องกับฟังก์ชันนี้
Comments
อีเมลของคุณจะไม่ถูกเผยแพร่