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summarizer + Pvalue calcuator This excel spreadsheet will automatically summarize two variables (columns) of a dataset, just paste in the 2 columns there are 3 possible cases, case 1 case 2 and case 3, select the appropriate case This excel spreadsheet also calculates p-values. Case 3 investigate the relationship between 2 quantiative variables X boxplot P-value is a major idea in statistics, p-value is most commonly used to check if there is a relationship between 2 variablesThe summary is a scatterplot The formulas are too difficult so use the following p-value calculator, the first step is working out if the variables are categorical or quantitiaveP-value calculator measuring evidence of a linear relationship between 2 variables170176.5 Please look at past exams to see how to p-values (p-values are given in the exam you have to interpret them) case 2 investigate the relationship between 2 categorical variables (p-value calculator for testing if the slope is different to 0) 175.5176.5 p-value calculator for testing difference between proportions case 1 investigate the relationship between a quantitative variable and a categorical variable(p-value calculator for measuing evidence of relationship between 2 categorical variables)correlation r0.8656073874175.5176.5 p-value calculator for testing the difference between meansr squared0.7492761491181176.5 (p-value calculator for measuing evidence of relationship between 1 categorical and one quantitative variable) correlation coefficient r is the column averageslope of the line of best fit is the average 1st category of the 1st categorical variableoldAverage178178.57142857140-00.435589400410.86560738740.8656073874180-00.36343537410.7222222222181176.5 categoricalquantiative 1st category of the categorical variablefemale2nd category of the 1st categorical variableyoungstdev 4.5825756953.8234863174110.92380256531.20825350951.17046071461.170460714621.74856317094.5825756953.82348631740.77077755030.9765775462183176.5 variablevariable2nd category of the categorical variablemale1st categorical 2nd catergorical 1st quantitative variable 2nd quantitative average weight for female is 55variablevariable 1st categorical 2nd catergorical 1st category of the 2nd categorical variableDon't want a PS5X Yignore if zscore of X is 0 You will need to paste the descriptive statistics and the graph into question 3a Do not paste this into the assignment it is a discussion of the excel Max of quantitative field90rounded up to 2 sig figures 90 variable namegenderweightaverage weight for male is 82.5variable nameAge groupdid they survive?animal weight2nd category of the 2nd categorical variablewant a PS5variable name Fathers height Sons height Zscore of XZscore of YZscore of Y/Zscore of X zscore of X^2*n/(n-1)Zscore of Y*Zscore of X *n/(n-1)zscore of Y/Zscore of X*(x-xbar)^2/average of (x-xbar)^2(x-xbar)^2X- Xbar Y-YBAR(y-ybar)/(x-xbar)(Y-Ybar)/(X-Xbar)*(x-xbar)^2/AVERAGE(x-xbar)^2Min of quantitative field 50rounded down to 2 sig figures 50XY female50femaleyoungwant a PS5youngwant a PS5170173-1.7457431219-1.45715928060.83469283783.55555555562.96779675682.967796756864-8-5.57142857140.69642857142.4761904762descriptive sample statisticsFor stacked bar chart 7070average178178.5714285714 female60femaleyoungDon't want a PS5youngDon't want a PS5summary is a Two way table , stacked bar chart and pvalue output175175-0.6546536707-0.93407646191.42682536380.50.71341268190.71341268199-3-3.57142857141.19047619050.5952380952sample size7I use the default settings so I use the transposed two way table stdev4.5825756953.8234863174 male90maleyoungDon't want a PS5youngDon't want a PS51801780.4364357805-0.1494522339-0.34243808730.2222222222-0.0760973527-0.076097352742-0.5714285714-0.2857142857-0.0634920635sample Slope0.7222222222Y boxplot male70maleyoungwant a PS5youngwant a PS51821820.87287156090.89671340341.0273142620.88888888890.91316823290.91316823291643.42857142860.85714285710.7619047619sample intercept50.0158730159oldyoungcountless than more than male80maleyoungwant a PS5youngwant a PS5You will need to paste the descriptive statistics into question 2a 1831841.09108945121.41979622211.30126473181.38888888891.80731212751.80731212752555.42857142861.08571428571.5079365079sample correlation r 0.8656073874181173Don't want a PS542group 1 count less than midpoint 1st category220xbar -sx173.417424305min y173 male90maleoldDon't want a PS5oldDon't want a PS5176180-0.43643578050.3736305848-0.85609521830.2222222222-0.1902433818-0.19024338184-21.4285714286-0.7142857143-0.1587301587181176.5want a PS513group 12count less than midpoint 2nd category 404xbar -sx173.417424305max y184 ERROR:#N/Ayou will need to paste in descriptive statitsics into assignment word document question 1aoldDon't want a PS5oldDon't want a PS5 descriptive sample statistics 1801780.4364357805-0.1494522339-0.34243808730.2222222222-0.0760973527-0.076097352742-0.5714285714-0.2857142857-0.0634920635 ERROR:#N/Adescriptive sample statistics oldDon't want a PS5oldDon't want a PS5Don't want a PS5want a PS5total181176.5xbar +sx182.582575695min y173 ERROR:#N/Axbar1xbar2s1s2n1n2oldwant a PS5oldwant a PS5old count415181181interval count category 1xbar +sx182.582575695max y184 ERROR:#N/A5582.57.07106781199.574271077624oldDon't want a PS5oldDon't want a PS5old %80.00%20.00%100.00%[50,70)2 ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/Ayoung count235181181[70,90]0min x170ybar-sy174.7479422541 ERROR:#N/Athe assignment word document eventually also needs inferential statistics for question 6a, ERROR:#N/AERROR:#N/Ayoung %40.00%60.00%100.00%181184max x183xbar-sy174.7479422541 ERROR:#N/A inferential statistics are harder descriptive statitsics ERROR:#N/AERROR:#N/Ainterval count category 2 ERROR:#N/Ayou should make sure you understand descriptive statistics first. ERROR:#N/AERROR:#N/A[50,70)0 ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A[70,90]4min x170ybar+sy182.3949148888 ERROR:#N/AInferential statistics ERROR:#N/AERROR:#N/Amax x183ybar+sy182.3949148888 ERROR:#N/AEstimate of the difference between population meansERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/Axbar1-xbar2ERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/A-27.5ERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/Astandard error of estimate xbar1-xbar2ERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/A6.9221865524ERROR:#N/AERROR:#N/AX boxplot ERROR:#N/At test stat dftwo sided pvalue ERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/A-3.972733151820.0579115953ERROR:#N/AERROR:#N/A170181 ERROR:#N/ATo calculate the p-value H0:μ1=μ2 is assumed to be trueERROR:#N/AERROR:#N/APaste this into question 7a of the word file 175.5181 ERROR:#N/Asince the test is two sided H1 is H1:μ1≠μ2ERROR:#N/AERROR:#N/A Inferential statistics are harder than descriptive statitsics ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/Ain the assignment you paste in and discuss all the descriptive statistics first. 175.5181 ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/Apaste this into question 8a of the assignment 181181 ERROR:#N/AUse the following output for question 6cERROR:#N/AERROR:#N/AInferential statisticsnferential statistics are harder than descriptive statitsics ERROR:#N/Afollow the instructions to work out how to fill in the blank ERROR:#N/AERROR:#N/An1n2phat 1phat 2in the assignment you paste in and discuss all the descriptive statistics first. 181181 ERROR:#N/Adescriptive sample statistics of a sample with a lower pvalue ERROR:#N/AERROR:#N/A550.20.6Inferential statistics 183181 ERROR:#N/Axbar1xbar2s1s2n1n2ERROR:#N/AERROR:#N/AEstimate of the difference between population proportions paste this into the word file and add comments ERROR:#N/ABlank 82.57.07106781199.574271077624ERROR:#N/AERROR:#N/Aphat1-phat2correlation r 0.8656073874 ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A-0.4R square0.7492761491 ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/Astandard error of estimate test stattwo sided pvalue standard error of slope0.186836927 ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A0.3098386677-1.29099444870.1967056025test stat of slope3.8655218422 ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/ATo calculate the p-value H0:p1=p2 is assumed to be truetwo sided p-value for slope0.0118137096Y boxplot ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/Asince the test is two sided H1 is H1:p1≠p2To calculate the p-value H0:population slope =0 is assumed to be true ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/Asince the test is two sided H1 is H1:population slope ≠0175.5173 ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A175.5176.5 ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/AUse the following output for question 7c175.5176.5 ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/Afollow the instructions to work out how to fill in the blanks175.5181 ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/Adescriptive sample statistics of a sample with a lower pvalue ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/ADon't want a PS5want a PS5total175.5181 ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/Aold countblank 1blank 2 5175.5184 ERROR:#N/AHistograms, you do not need to paste in histograms this semester ERROR:#N/AERROR:#N/Ayoung count235 ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/ANot used in the assignment ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/Ayou can represent the two different proportions with a graph ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A 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ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A ERROR:#N/AERROR:#N/AERROR:#N/A
assignment-dataset-with-p-values-17-2-h2qtarfd.xlsx dataset-summarizer-and-pvalue-calculator-t220-v3-3-mbt10umv.xlsx marking-rubric-vqdg0izn.pdf assignment-instructions-t220-updated-1-2ymeibmp.docx dataset-summarizer-and-pvalue-calculator-t220-v6-1-bo4tvnwo.xlsx
Answered Same DaySep 14, 2021BUS105University of the Sunshine Coast

Answer To: summarizer + Pvalue calcuator This excel spreadsheet will automatically summarize two variables...

Gajula Nagasai answered on Sep 15 2021
131 Votes
Question 1.
a.
    Do course useful
    Average Number of videos watched
    Standard deviation
    No
    5.714
    2.909
    Yes
    5.686
    
2.88
Null Hypothesis: There is no significance difference between who uses the course and who do not use the course.
Alternative Hypothesis: There is a significance difference between who uses the course and who do not use the course.
    t-Test: Two-Sample Assuming Equal Variances
    
    
    
    
    
     
    Variable 1
    Variable 2
    Mean
    5.714285714
    5.68627451
    Variance
    8.708333333
    8.339607843
    Observations
    49
    51
    Pooled Variance
    8.520208083
    
    Hypothesized Mean Difference
    0
    
    df
    98
    
    t Stat
    0.047972219
    
    P(T<=t) one-tail
    0.480918006
    
    t Critical one-tail
    1.660551217
    
    P(T<=t) two-tail
    0.961836012
    
    t Critical two-tail
    1.984467455
     
b. From the part a result we observed to find the Difference between sample means - the useful statistical tool is 2 sample t - test. The following is the test statistic.

Where x1 bar and x2 bar are the sample means and the s12 and s22 are the sample variances.0.50
The n1 and n2 are the sample sizes
= (5.714 – 5.686)/0.5841
=0.047
If t =0.047 at 98 df then p value is 0.96
The p value (0.96) is greater than the 0.05 at 5% level of significance therefore we have sufficient evidence to accept null hypothesis.
There is no significance difference between who uses the course and who do not use the course.
Question 2:
a.
    2 sample proportion tests
     
    Yes, scared of maths
    sample size
    Chatty
    p1
    0.5046
    n1
    46
    direct
    p2
    0.4995
    n2
    54
    P
    0.501846
     
     
     
    q
    0.498154
     
     
     
    S. E
    0.01002436
     
     
     
    z
    0.5090
     
     
     
    p value
    0.6946
     
     
     
Null Hypothesis: The scarred of math’s for both the styles are equal
Alternative Hypothesis: The scared of math’s for both the Styles are not equal
b. From the part a result we observed to find the relationship between the variables “Preferred style?” and “Scared of maths?”
we need to calculate the Difference between sample proportions -
The two-sample proportion test statistic is given by
Where - is the difference between two sample proportions and is the standard error
Z = (0.5046 – 0.4995)/0.010024
Z = 0.5090
The p value at Z =0.0508 is 0.6946
The p value (0.6946) is greater than the 0.05 so we have sufficient evidence to accept null Hypothesis.
Therefore, the scarred of math’s for both the styles are equal
Question 3.
     
    duration (X)
    engagement score (Y)
    x-xbar
    y-ybar
    (x-xbar)...
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