คำอธิบาย

T.INV เป็นฟังก์ชันที่ใช้ในการคืนค่าผลลัพธ์แบบ inverse ของการแจกแจง t ของ Student ในสถิติ ซึ่งมีประโยชน์ในการทดสอบสมมติฐานและจำแนกค่าที่สำคัญในการวิจัย

มีครั้งแรกในเวอร์ชันไหน

2010

รูปแบบคำสั่ง (Syntax)

T.INV(probability,deg_freedom)

Arguments

  • probability (Required – numeric)
    โอกาสที่ต้องการใช้อิงกับการแจกแจง t ของ Student (ต้องอยู่ระหว่าง 0 ถึง 1 เท่านั้น)
  • deg_freedom (Required – numeric)
    จำนวนองศาเสรีภาพที่ใช้ในการกำหนดลักษณะการแจกแจง

ตัวอย่างการใช้งาน (Examples)

  • Formula:
    =T.INV(0.75, 2)
    Description: คืนค่าผลลัพธ์แบบ inverse ของการแจกแจง t ของ Student โดยมีโอกาส 75% และองศาเสรีภาพ 2
    Result:ได้ค่าผลลัพธ์จากฟังก์ชันเป็นตัวเลขบางค่าในการทดสอบสมมติฐาน
  • Formula:
    =T.INV(0.05, 18)
    Description: ใช้ในการทดสอบสมมติฐาน เช่น ถ้าอยากรู้ว่าค่าของรถยนต์ไฮบริดใหม่ต่างจากค่าของรถยนต์แก๊สที่เชื่อถือได้หรือไม่
    Result:จะได้ค่าที่สามารถใช้เปรียบเทียบกับค่าสถิติทดสอบที่มีอยู่เพื่อวิเคราะห์ผล
  • Formula:
    =T.INV(0.01, 10)
    Description: กำหนดค่ากำหนดของการทดสอบสมมติฐานที่มีความเข้มงวดไว้ที่ 1% และองศาเสรีภาพที่ 10
    Result:ค่าที่ได้จะบอกถึงความเข้มงวดที่กำหนดไว้ในการวิเคราะห์
  • Formula:
    =T.INV(0.95, 30)
    Description: ใช้ T.INV กับจำนวนนักเรียนที่มีขนาดตัวอย่าง 31 เมื่อความเข้มงวดอยู่ที่ 95%
    Result:ได้ค่าที่สามารถใช้ในการวิเคราะห์การทดสอบสมมติฐานของกลุ่มตัวอย่าง
  • Formula:
    =IF(T.INV(A2, B2) > Critical_Value, "Significant", "Not Significant")
    Description: ตัดสินใจโดยใช้ T.INV ผ่านฟังก์ชัน IF เพื่อตัดสินผลว่าเป็น "Significant" หรือ "Not Significant" ถ้าค่าที่ได้มากกว่าค่ากำหนด
    Result:ได้คำตอบตามเงื่อนไขที่ตั้งไว้จากฟังก์ชัน IF

Tips & Tricks

การใช้ T.INV ให้ถูกต้องต้องแน่ใจว่า probability อยู่ระหว่าง 0 และ 1 และกำหนด degrees of freedom อย่างถูกต้องเพราะมักเป็นจุดที่ผิดพลาดกันบ่อย

ข้อควรระวัง (Cautions)

อย่าใช้งาน T.INV ผิดประเภท เช่นใช้กับค่า non-numeric อาจอาจเกิดข้อผิดพลาด #VALUE! หรือใช้ degrees of freedom ที่ไม่ถูกต้อง เช่น น้อยกว่า 1 จะเกิดข้อผิดพลาด #NUM!

ฟังก์ชันที่เกี่ยวข้อง

ข้อดี / ข้อจำกัด

T.INV มีประโยชน์มากในการวิเคราะห์การแจกแจงที่สมดุลกับขนาดตัวอย่างเล็ก แต่ควรระวังการใช้งานให้ถูกต้องเพื่อหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาด

References

ขอบคุณที่เข้ามาอ่านนะครับ ❤️


Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

อบรม In-House Training

Feedback การใช้งาน AI Chatbot