মাইক্রোসফট এক্সেল অ্যানালাইসিস টুলপ্যাকের ব্যবহার

অ্যানালাইসিসটুলপ্যাক একটি এক্সেল এড-ইন প্রোগ্রাম যা আর্থিক, পরিসংখ্যান এবং প্রকৌশল উপাত্ত বিশ্লেষণের জন্য ডেটা অ্যানালাইসিস সরঞ্জাম সরবরাহ করে।অ্যানালাইসিস টুলপ্যাক সাধারনত ইন্সটল করা থাকে না। প্রয়োজনে লোড করে নিতে হয়। আপনার যদি জানা না থাকে তবে আমাদের মার্চ সংখ্যা দেখতে পারেন। 

এফ-টেস্ট (F-Test)

এই উদাহরণটির মাধ্যমে আমরা জানতে পারব কীভাবে এফ-টেস্ট করতে হয়। দুটি জনসংখ্যার পার্থক্য সমান এই ধারণাটির null hypothesis পরীক্ষা করতে এফ-টেস্ট ব্যবহার হয়। 

নিচে ৬ জন মহিলা শিক্ষার্থী এবং ৫ জন পুরুষ শিক্ষার্থীর অধ্যয়নের সময় দেয়া আছে। 

H0: σ12 = σ22

H1: σ12 ≠ σ22

একটি এফ-টেস্ট সম্পাদন করতে নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলো কার্যকর করুন।

১. ডেটা ট্যাবে, বিশ্লেষণ গ্রুপে, ডেটা বিশ্লেষণ ক্লিক করুন।

দ্রষ্টব্য : ডেটা অ্যানালাইসিস আইকন খুঁজে না পেলে আমাদের মার্চ সংখ্যাটি দেখতে পারেন। সেখানে আলোচনা করেছি কিভাবে এনালাইসিস টুলপাক অ্যাড-ইন লোড করতে হয়। 

২. F-Test Two-Sample for Variances নির্বাচন করুন এবং OK ক্লিক করুন।

৩. Variable 1 Range বক্সে ক্লিক করুন এবং পরিসীমা A2:A7  নির্বাচন করুন।

৪. Variable 2 Range বক্সে ক্লিক করুন এবং পরিসীমা B2:B6 নির্বাচন করুন।

৫. Output Range বক্সে ক্লিক করুন এবং সেল E1 নির্বাচন করুন।

৬. OK ক্লিক করুন।

ফলাফল:

গুরুত্বপূর্ণ: এখানে নিশ্চিত হতে হবে যে, Variable 1-এর পার্থক্যের মান Variable 2-এর পার্থক্যের মানের চেয়ে বেশি। এখানে আমরা যা পেয়েছি, ১৬০ > ২১.৭। যদি এমনটি না পাওয়া যায় তবে তথ্য অদল-বদল করে নিতে হবে। ফলস্বরূপ, এক্সেল সঠিক এফ-এর মান (F value) অনুসন্ধান করতে পারবে, যা আনুপাতিক হারে Variance 1 to Variance 2 (F = 160 / 21.7 = 7.373|

উপসংহার: যদি F > F Critical one-tail হয় তবে, আমরা null hypothesis প্রত্যাখ্যান করতে পারি। উল্লেখিত উদাহারণে ৭.৩৭৩ > ৬.২৫৬। অতএব, আমরা null hypothesis প্রত্যাখ্যান করতে পারি। সিদ্ধান্ত: দুই জনসংখ্যার পার্থক্য অসম।

টি-টেস্ট t-Test

এই উদাহরণটির মাধ্যমে আমরা জানতে পারব কীভাবে টি-টেস্ট (t-Test) সম্পাদন করতে হয়।দুটি জনসংখ্যার গড় মান সমান এই অনুমানটির null hypothesis  পরীক্ষা করার জন্য সাধারণতটি-টেস্ট ব্যবহার করা হয়। উদাহরণে৬ জন মহিলা শিক্ষার্থী এবং ৫ জন পুরুষ শিক্ষার্থীর অধ্যয়নের কিছু সময় দেয়া আছে। 

H0: μ1 - μ2 = 0

H1: μ1 - μ2 ≠ 0

একটি টি-টেস্ট সম্পাদন করতে নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলো গ্রহণ করতে হবে। 

১. প্রথমত, দুটি জনসংখ্যার পার্থক্য সমান কিনা তা নির্ধারণ করার জন্য একটি এফ-টেস্ট (F-Test)  সম্পাদন করুন। 

২. ডেটা ট্যাবে, অ্যানালাইসিস গ্রুপে, ডেটা অ্যানালাইসিস ক্লিক করুন।

দ্রষ্টব্য : ডেটা অ্যানালাইসিস আইকন খুঁজে না পেলে আমাদের মার্চ সংখ্যাটি দেখতে পারেন। সেখানে আলোচনা করেছি কীভাবে অ্যানালাইসিস টুলপাক অ্যাড-ইন লোড করতে হয়। 

৩. t-Test: Two-Sample Assuming Unequal Variances নির্বাচন করুন এবং OK ক্লিক করুন।

৪.Variable 1 Range বক্সে ক্লিক করুন এবং পরিসীমা A2:A7  নির্বাচন করুন।

৫. Variable 2 Range  বক্সে ক্লিক করুন এবং পরিসীমা B2:B6  নির্বাচন করুন।

৬. Hypothesized Mean Differencee বক্সে ক্লিক করুন এবং টাইপ করুন 0 (H0: μ1 - μ2 = 0)|

৭. আউটপুট রেঞ্জ বক্সে ক্লিক করুন এবং সেল E1 নির্বাচন করুন।

৮. OK  ক্লিক করুন।

ফলাফল:

উপসংহার: আমরাঃ two-tail test (inequality) বৈষম্য পরীক্ষা করি। যদি t Stat < -t Critical two-tail হয় অথবা t Stat > t Critical two-tail  হয় তবে আমরা null hypothesis প্রত্যাখ্যান করতে পারি। ঘটনাটিতে, -২.৩৬৫ < ১.৪৭৩ < ২.৩৬৫। অতএব, আমরা null hypothesis  প্রত্যাখ্যান করতে পারি না। নমুনার মধ্যে পর্যবেক্ষণ করা পার্থক্য মানে (৩৩ - ২৪.৮) যথেষ্ট বিশ্বাসযোগ্য নয় যে মহিলা এবং পুরুষ শিক্ষার্থীদের মধ্যে অধ্যয়নের ঘণ্টার গড় সংখ্যা উল্লেখযোগ্যভাবে পৃথক।