Kuidas laadida Exceli andmete analüüsi tööriistapaketi lisandmoodulit? (Samm sammu haaval)

Exceli andmete analüüsi tööriistakomplekt

Andmeanalüüsi tööriistakomplekt excelis on Exceli lisandmoodul, mis võimaldab meil teha andmete analüüsi ja mitmesuguseid muid olulisi arvutusi. See lisandmoodul pole Excelis vaikimisi lubatud ja me peame selle käsitsi lubama jaotises Valikud failide vahel ja seejärel lisandmoodulite jaotises klõpsame käsul Lisandmoodulite haldamine, seejärel kontrollige analüüsivahendite paketti, et seda Excelis kasutada.

Andmeanalüüsi tööriistapaketi lisandmooduli laadimise sammud

• 1. samm - klõpsake nuppu Fail.

• 2. samm - klõpsake loendis valikut „Valikud” .

• 3. samm - klõpsake valikul „Lisandmoodulid” ja valige jaotise „Haldamine” jaoks „ Exceli lisandmoodulid ” . Klõpsake nuppu 'Mine'.

• Samm 4 - "Exceli-ins" ilmub dialoog, kus nimekiri add-ins. Kontrollige "Analysis ToolPak" ja klõpsake nuppu "OK".

• 5. samm - käsk „Andmete analüüs” ilmub Exceli vahekaardil „Andmed” riba kõige paremas servas, nagu allpool näidatud.

Exceli andmete analüüsi tööriistakomplekti pakutavate funktsioonide loend

Allpool on Analysis Toolpak Exceli lisandmooduli saadaolevate funktsioonide loend:

1. ANOVA: Exceli üks faktor
2. Vastavus Excelis
3. Aste ja protsentiil Excelis
4. Kirjeldav statistika Excelis

Arutagem nüüd neid kõiki üksikasjalikult -

# 1 - ANOVA: Exceli üks tegur

ANOVA tähistab dispersioonanalüüsi ja on Analysis Toolpak Exceli lisandmoodulis esimene saadaval olev valikuvõimalus. Ühesuunalises ANOVA-s analüüsime, kas kolme või enama sõltumatu rühma keskmiste vahel on statistilisi erinevusi. Nullhüpotees väidab, et antud tähelepanekute kogumis puudub statistiline olulisus. Testime seda hüpoteesi p-väärtuse kontrollimisega.

Mõistame seda ANOVA exceli näite abil.

Näide

Oletame, et meil on katse „Kas enesekontrolli taastamine joobeseisundis ajal?” Kontrollimiseks on järgmised andmed. Me liigitasime 44 meest 4 võrdsesse rühma, kuhu kuulus 11 meest igas rühmas.

• Rühm A sai 0,62 mg / kg alkoholi.
• Rühma AC sai alkoholi ja kofeiini.
• Grupp AR sai tulemuste eest alkoholi ja rahalise preemia.
• Rühm P sai platseebot.

Auhinna varre täitmise ülesande skoorid, mis hõlmasid "kontrollitud (pingutavaid) mäluprotsesse", registreeriti ja tulemus on järgmine:

Peame testima nullhüpoteesi, mille kohaselt kõik vahendid on võrdsed (olulist erinevust pole).

Kuidas ANOVA testi käivitada?

ANOVA ühesuunalise testi käivitamiseks peame tegema järgmised sammud:

• 1. samm: klõpsake jaotises „Analüüs ” vahekaardil „Andmed” saadaolevat käsku „Andmete analüüs” .

• 2. samm: valige loendist „Anova: Single Factor” ja klõpsake „OK”.

• 3. samm: saame dialoogiboksi „Anova: üks faktor” . Veergude pealkirjaga andmeteks peame valima sisendivahemiku.

• 4. samm: kuna oleme oma valikus võtnud veerupäised, vajame märkeruutu „Sildid esimeses reas”.

• 5. samm: väljundivahemiku jaoks oleme valinud F1. Palun klõpsake 'OK'.

Nüüd on meil ANOVA analüüs.

Mida suurem on F-statistiline väärtus excelis, seda tõenäolisem on rühmade erinevad vahendid, mis lükkab tagasi nullhüpoteesi, nagu oleksid kõik vahendid võrdsed. Kriitilisest väärtusest suurem F-statistika on ekvivalentne p-väärtusega excelis, mis on väiksem kui alfa, ja mõlemad tähendavad, et lükkame nullhüpoteesi tagasi. Seega järeldatakse, et rühmade vahel on oluline erinevus.

# 2 - korrelatsioon Excelis

Korrelatsioon on Analysis Toolpak Exceli lisandmoodulis saadaval olev statistiline mõõt ja see näitab kahe või enama muutuja omavahelise kõikumise ulatust. Exceli positiivne korrelatsioon näitab, kui suures ulatuses need muutujad paralleelselt suurenevad või vähenevad. Negatiivne korrelatsioon näitab ühe muutuja suurenemise ulatust teise vähenemisel.

Näide

Meil on ettevõtte reklaamikulude ja müügiga seotud järgmised andmed. Soovime välja selgitada mõlema seose, et saaksime vastavalt oma eelarvet planeerida ja oodata müüki (seadke eesmärk ka teisi tegureid arvestades).

Kuidas leida korrelatsiooni kahe muutujate vahel?

Nende kahe muutujate vahelise seose väljaselgitamiseks järgime allpool nimetatud samme:

• 1. samm: klõpsake jaotises „Andmed ” rühma „Analüüs” all „Andmete analüüs” .

• 2. samm: valige loendist korrelatsioon ja klõpsake nuppu OK.

• 3. samm: sisendvahemikuks valige vahemik '$ A $ 1: $ B $ 16' ja väljundivahemikuks $ F $ 1 . Märkige märkeruut „Sildid esimeses reas”, kuna meil on sisestusvahemikus veerupäised ja kuna teises veerus on erinevad päised. Valisime jaotise „Rühmitatud ” jaoks veerud .

• 4. samm: valige väljundivahemik ja klõpsake nuppu OK.

• Saame tulemuse.

Nagu näeme, on reklaamikulude (veeru pea) ja müügi (rea pea) korrelatsioon umbes +0,86274, mis näitab, et neil on positiivne korrelatsioon ja ulatus 86,27%. Nüüd saame vastavalt otsustada reklaami eelarve ja eeldatava müügi üle.

# 3 - auaste ja protsentiil Excelis

Exceli protsentiil osutab arvule, kus teatud protsent punktidest langeb alla selle arvu ja on saadaval Analysis Toolpaki Exceli lisandmoodulis. Näiteks kui konkreetne skoor on 90. protsentiilis, tähendab see, et õpilane on skoorinud paremini kui 90% testi sooritanud inimestest. Mõistame seda ühe näitega.

Näide

Klassi õpilase saadud hinded on meil järgmised.

Soovime teada saada iga õpilase auastme ja protsentiili.

Kuidas leida auastet ja protsentiili?

Sammud oleksid järgmised:

• 1. samm: klõpsake jaotises „Andmed ” rühma „Analüüs” all „Andmete analüüs” .

• 2. samm: klõpsake loendis „Auaste ja protsentiil” ja seejärel klõpsake „OK”.

• 3. samm: valige sisendvahemikuks „$ B $ 1: B $ B $ 17” ja väljundvahemikuks „$ D $ 1” .

• 4. samm: kuna meil on veergudes andmeväljapäid, st andmed on grupeeritud veergudesse, peame valiku „Grouped By ” jaoks valima „Veerud” .

• 5. samm: oleme oma sisendivahemikus valinud veeru päise; sellepärast peame kontrollima valikut „Sildid esimeses reas” ja seejärel klõpsama nuppu „OK”.

• Saime tulemuse nagu järgmine pilt.

# 4 - kirjeldav statistika Excelis

Analüüsi tööriistapaketi Exceli lisandmoodulisse lisatud kirjeldav statistika sisaldab valimi kohta järgmist teavet:

1. Keskne tendents
   1. Tähendab: seda nimetatakse keskmiseks.
   2. Mediaan: see on jaotuse keskpunkt.
   3. Režiim: see on kõige sagedamini esinev arv.
2. Muutuvuse mõõdud
   1. Vahemik: see on erinevus suurimate ja väikeste muutujate vahel.
   2. Dispersioon: see näitas, kui kaugele numbrid on hajutatud.
   3. Standardhälve: kui palju variatsioone on keskmisest / keskmisest.
3. Viltusus: see näitab, kui sümmeetriline on muutuja jaotus.
4. Kurtoos: see viitab jaotuse tipule või tasasusele.

Näide

Allpool on majandusteaduse õppurite poolt hinnatud hinded. Soovime teada saada kirjeldavat statistikat.

Samamoodi toimige järgmiselt.

• 1. samm: klõpsake jaotises „Andmed” käsku „Analüüs”, mis on saadaval rühmas „Analüüs” .

• 2. samm: valige loendist „Kirjeldav statistika” ja klõpsake nuppu „OK”.

• 3. samm: valige sisendvahemikuks „$ A $ 1: $ A $ 15” , valige jaotise „ Grouped By ” jaoks veerud , märkige ruut „Sildid esimesel real”

• 4. samm: valige väljundivahemikuks „$ C $ 1” ja veenduge, et oleksime märkinud ruudu „Kokkuvõtlik statistika”. Klõpsake nuppu OK.

Nüüd on meil andmete kirjeldav statistika.