Če želite razviti kompleksne statistične ali inženirske analize, lahko prihranite korake in čas z uporabo orodja za analizo. Za vsako analizo orodju zagotovite podatke in parametre, orodje pa uporabi ustrezne statistične ali inženirske funkcije z makri, da izračuna in prikaže rezultate v izhodni tabeli. Nekatera orodja izdelajo poleg izhodnih tabel tudi grafikone.
Funkcije za analizo podatkov se lahko sočasno uporabljajo samo na enem delovnem listu. Ko boste izvajali analizo podatkov na skupini delovnih listov, boste dobili rezultate samo na prvem delovnem listu, na preostalih delovnih listih pa samo prazne oblikovane tabele. Če želite izvesti analizo podatkov na preostalih delovnih listih, uporabite orodje za analizo na vsakem delovnem listu.
V zbirki orodij za analizo so orodja, opisana v spodnjih razdelkih. Če želite dostopati do teh orodij, izberite Analiza podatkov na zavihku Podatki . Če ukaz »Analiza podatkov « ni na voljo, morate naložiti in aktivirati dodatek »Orodje za analizo «.
Nalaganje in aktiviranje orodij za analizo
Če želite naložiti in aktivirati orodje Analysis ToolPak:
VExcelu za Mac v meniju datoteke pojdite na Orodja>Dodatki za Excel.
V Excelu za Windows:
- Izberite Datoteka, Možnosti in nato izberite Dodatki.
- V polju Upravljanje izberite Excelovi dodatki in nato Pojdi.
V polju Dodatki potrdite polje Orodje za analizo in nato izberite V redu.
- Če Orodja za analizo niso navedena v oknu Dodatki, ki so na voljo, kliknite Prebrskaj in jih poiščite.
- Če ste pozvani, da orodje za analizo trenutno ni nameščeno v računalniku, izberite Da , da ga namestite.
Opomba
Če želite vključiti še funkcije VBA (Visual Basis for Application), lahko naložite dodatek orodij za analizo – VBA, tako kot ste naložili orodja za analizo. Na seznamu Dodatki, ki so na voljo potrdite potrditveno polje Orodja za analizo – VBA.
Anova
Orodje »Anova« omogoča različne vrste analize variance. Izbira orodja je odvisna od številnih dejavnikov in od števila vzorcev iz populacije, ki jo nameravate testirati.
Anova: en faktor
To orodje izvaja preprosto analizo variance podatkov za dva ali več vzorcev. Analiza zagotavlja test hipoteze, da je vsak vzorec vzet iz iste osnovne verjetnostne porazdelitve v primerjavi z alternativno hipotezo, da osnovne verjetnostne porazdelitve niso enake za vse vzorce. Če sta na voljo le dva vzorca, lahko uporabite funkcijo delovnega lista T.TEST. Z več kot dvema vzorcema ni primerne posplošitve T.TEST-a, namesto tega pa lahko pokličete model Anova z enim faktorjem.
Anova: dva faktorja s podvajanjem
To orodje za analizo je uporabno, kadar je podatke mogoče razvrstiti po dveh različnih razsežnostih. Na primer, v poskusu za merjenje višine rastlin lahko rastline dobijo različne znamke gnojil (na primer A, B, C) in se lahko hranijo tudi pri različnih temperaturah (na primer nizka, visoka). Za vsakega od šestih možnih parov {gnojilo, temperatura} imamo enako število opazovanj višine rastline. S tem orodjem Anova lahko preizkusimo:
- Ali se višine rastlin za različne znamke gnojila izberejo iz iste temeljne populacije? Temperature se pri tej analizi prezrejo.
- Ali se višine rastlin za različne ravni temperature izberejo iz iste temeljne populacije? Znamke gnojil se pri tej analizi prezrejo.
Ali se, glede na ocene za posledice razlik med znamkami gnojil v prvi točki z oznakami in razlikami v temperaturah v drugi točki z oznakami, šest vzorcev, ki predstavlja vse pare vrednosti {gnojilo, temperatura}, izbere iz iste populacije? Alternativna hipoteza je, da so posledice zaradi določenih parov {gnojilo, temperatura} prek in nad razlikami, ki temeljijo samo na gnojilu ali pa samo na temperaturi.
Anova: dva faktorja brez podvajanja
To orodje za analizo je uporabno, kadar so podatki razvrščeni v dveh različnih dimenzijah, kot v primeru Two-Factor z replikacijo. Vendar pa se za to orodje predpostavlja, da obstaja samo eno opazovanje za vsak par (na primer vsak par {gnojilo, temperatura} v prejšnjem primeru).
Korelacija
Funkciji CORREL in PEARSON delovnega lista izračunata korelacijski koeficient med dvema merskima spremenljivkama, ko mere vsake spremenljivke opazujete za vsakega od N predmetov. (Vsako manjkajoče opazovanje za katero koli temo povzroči, da se ta subjekt v analizi prezre.) Orodje za korelacijsko analizo je še posebej uporabno, če sta za vsakega od N subjektov na voljo več kot dve merilni spremenljivki. Priskrbi izhodno tabelo, korelacijsko matriko, ki prikaže vrednost CORREL (ali PEARSON), ki jo uporablja vsak možen par merskih spremenljivk.
Korelacijski koeficient, tako kot kovarianca, je merilo obsega, v katerem se dve merilni spremenljivki »spreminjata skupaj«. Za razliko od kovariance je korelacijski koeficient skaliran tako, da je njegova vrednost neodvisna od enot, v katerih sta izraženi obe merilni spremenljivki. (Na primer, če sta dve merilni spremenljivki teža in višina, je vrednost korelacijskega koeficienta nespremenjena, če se teža pretvori iz funtov v kilograme.) Vrednost katerega koli korelacijskega koeficienta mora biti med -1 in vključno +1.
Orodje za korelacijo lahko uporabljate, če želite preučiti vsak par merskih spremenljivk, da ugotovite, ali se ti dve merski spremenljivki nagibata k skupnemu premikanju — se pravi, ali so velike vrednosti ene spremenljivke nagnjene k povezavi z velikimi vrednostmi druge spremenljivke (pozitivna korelacija), ali so majhne vrednosti ene spremenljivke nagnjene k povezavi z velikimi vrednostmi druge spremenljivke (negativna korelacija) ali pa vrednosti obeh spremenljivk sploh nista v sorodu (korelacija blizu 0 (nič)).
Kovarianca
Orodji za korelacijo in kovarianco lahko uporabimo v isti nastavitvi, ko v naboru posameznikov opazujete N različnih merskih spremenljivk. Orodji za korelacijo in kovarianco ponudita izhodno tabelo, matriko, ki prikazuje korelacijski koeficient oziroma kovarianco med vsakim parom merskih spremenljivk. Razlika je v tem, da je vrednost korelacijskega koeficienta med vključno -1 in vključno 1. Ustrezna kovarianca nima omejitev. Korelacijski koeficient in kovarianca sta meri, do katerih dve spremenljivki »variirata skupaj«.
Orodje kovariance izračuna vrednost funkcije delovnega lista KOVARIANCA. P za vsak par merilnih spremenljivk. (Neposredna uporaba kovariance. P namesto orodja kovariance je razumna alternativa, če obstajata samo dve merilni spremenljivki, to je N = 2.) Vnos na diagonali izhodne tabele kovariančnega orodja v vrstici i, stolpcu i je kovarianca i-te merske spremenljivke s seboj. To je samo varianca populacije za to spremenljivko, kot jo izračuna funkcija delovnega lista VAR.P.
Orodje Kovarianca lahko uporabljate, če želite preučiti vsak par merskih spremenljivk, da ugotovite, ali se ti dve merski spremenljivki nagibata k skupnemu premikanju — se pravi, ali so velike vrednosti ene spremenljivke nagnjene k povezavi z velikimi vrednostmi druge spremenljivke (pozitivna kovarianca), ali so majhne vrednosti iz ene spremenljivke nagnjene k povezavi z velikimi vrednostmi druge spremenljivke (negativna kovarianca) ali pa vrednosti obeh spremenljivk sploh nista v sorodu (kovarianca blizu 0 (nič)).
Opisna statistika
Ustvari poročilo o enovariabilni statistiki za podatke v vhodnem obsegu z informacijami o osrednji tendenci in variabilnosti podatkov.
Eksponentno glajenje
Orodje za analizo Eksponentno glajenje predvidi vrednost glede na napovedi prejšnjega obdobja, ki je prilagojena za napako v tej napovedi. Uporablja konstanto glajenja a, katere velikost določa, koliko se napovedi odzivajo na napake v prejšnjih napovedih.
Opomba
Vrednosti od 0,2 do 0,3 so smiselne vrednosti za konstante glajenja. Te vrednosti določajo, naj se trenutna napoved zaradi napake prilagodi za 20 odstotkov do 30 odstotkov glede na predhodno napoved. Večje vrednosti dajejo hitrejše odzive, vendar lahko izdelujejo brezciljne napovedi. Majhne konstante pa lahko povzročijo dolge zakasnitve pri napovedi vrednosti.
F-test: Preskus dveh varianc
Izvede dvovzorčni F-test in primerja dve populacijski varianci.
Orodje F-Test lahko na primer uporabite na vzorcih časov plavalnega tekmovanja za vsako od dveh ekip. Orodje priskrbi rezultat preskusa ničelne hipoteze, da ta vzorca prihajata iz porazdelitve z enakimi variancami, proti alternativni hipotezi, da variance niso enake v temeljni porazdelitvi.
Orodje izračuna vrednost »f« F-statistike (ali F-razmerje). Vrednost »f« blizu 1 priskrbi dokaz, da so temeljne variance populacije enake. Če v izhodni tabeli f < 1 "P(F <= f) enorep" daje verjetnost, da bo vrednost F-statistike manjša od f, ko so variance populacije enake, in "F kritični enorep" daje kritično vrednost, manjšo od 1 za izbrano raven značilnosti, Alfa. Če je f > 1, »P(F <= f) enorep« daje verjetnost, da bomo opazovali vrednost F-statistike, ki je večja od f, če so variance populacije enake, in »F kritično enorepo« daje kritično vrednost, večjo od 1 za Alfa.
Fourierjeva analiza
Orodje za Fourierjevo analizo rešuje probleme linearnih sistemov in analizira periodične podatke z metodo hitre Fourierjeve transformacije (FFT - Fast Fourier Transform). To orodje podpira tudi inverzne transformacije, ki vrnejo izvirne podatke na podlagi invertiranih transformiranih podatkov.
Histogram
Orodje za analizo Histogram izračuna posamezne in seštevalne frekvence za obseg celic podatkov in predale podatkov. Ustvari tudi podatke za število pogostosti vrednosti v podatkovni množici.
Primer: V razredu z 20 učenci lahko ugotovite porazdelitev ocen po številčnih vrednostih od 1 (nezadostno) do 5 (odlično). Histogramska tabela predstavlja meje številčnih vrednosti ocen in število ocen med najnižjo in trenutno mejo. Tista ocena, ki je najbolj pogosta, se imenuje način podatkov.
Drseče povprečje
Predvideva vrednosti v obdobju napovedi na podlagi povprečne vrednosti spremenljivke čez določeno število prehodnih obdobij. Drseče povprečje daje informacije o smernicah, ki bi jih preprosto povprečje vseh podatkov iz preteklosti zakrilo. Uporabljajte to orodje za predvidevanje obsega prodaje, zalog in drugih smernic. Vsaka napovedana vrednost temelji na formuli:
kjer je:
- N število prejšnjih obdobij, ki jih želite vključiti v drseče povprečje
- Aj je dejanska vrednost ob času j
- Fj napovedana vrednost ob času j
Generiranje naključnih števil
Orodje za analizo Generiranje naključnih števil napolni obseg z neodvisnimi naključnimi števili, vzetimi iz ene od več porazdelitev. To orodje lahko uporabljate, če želite pripisati porazdelitev verjetnosti elementom v populaciji. Lahko na primer opišete populacijo telesne višine posameznikov, uporabite normalno porazdelitev ali pa uporabite Bernoullijevo porazdelitev dveh mogočih izidov, če želite opisati populacijo izidov pri metanju kovanca.
Rangiranje in percentili
Orodje za analizo razvrstitve in percentili ustvari tabelo, ki vsebuje vrstilni števnik in odstotni red vsake vrednosti v naboru podatkov. Relativni položaj vrednosti v množici podatkov lahko analizirate. To orodje uporablja funkcije delovnega lista RANK. EQ in PERCENTRANK. INC. Če želite ugotoviti neodločene vrednosti, uporabite funkcijo RANK. Funkcija EQ , ki obravnava vezane vrednosti, kot da imajo isti red, ali pa uporabi funkcijo RANK. Funkcija AVG , ki vrne povprečni red za neodločene vrednosti.
Regresija
Orodje za analizo Regresija izvede analizo linearne regresije z uporabo metode »najmanjših kvadratov« in množico merskih točk približa premici. To orodje lahko uporabljate za analizo, kako na vrednost ene odvisne spremenljivke vplivajo vrednosti ene ali več neodvisnih spremenljivk.Analizirate lahko, kako na primer vplivajo na atletove dosežke dejavniki, kot so starost, višina in teža. Vsem tem trem dejavnikom lahko pripišete deleže pomembnosti za učinkovitost atleta na podlagi podatkovne množice o učinkovitosti. Nato uporabite rezultat, če želite predvideti zmogljivosti novega atleta, ki ga še niste preskusili.
Orodje za regresijo uporablja funkcijo delovnega lista LINEST.
Vzorčenje
Ustvari vzorec iz populacije tako, da vhodni obseg obravnava kot populacijo. Če je populacija preobsežna, da bi jo program obdelal ali izrisal, lahko uporabite predstavitveni vzorec. Ustvarite lahko tudi vzorec, ki vsebuje samo vrednosti iz določenega dela periode, če ste prepričani, da so vhodni podatki periodični. Če na primer vhodni obseg vsebuje četrtletne številke o prodaji, vzorčenje s periodično stopnjo štiri postavi vrednosti iz istega četrtletja v izhodni obseg.
t-Test
Orodja za analizo dvovzorčnega t-Testa preskušajo enakost sredin populacije, ki temeljijo na vsakem vzorcu. Tri orodja uporabljajo različne domneve: da so variance populacije enake, da variance populacije niso enake in da dva vzorca predstavljata opazovanja pred obdelavo in po njej na istem predmetu.
Za vsa tri orodja spodaj je izračunana t-statistična vrednost t, ki je v izhodnih tabelah prikazana kot »t Stat«. Odvisno od podatkov je lahko ta vrednost t negativna ali nenegativna. Če je vrednost t < 0, da vrednost »P(T <= t) enorepo« verjetnost, da bo opazovana vrednost t-statistike, ki je bolj negativna kot t. Če je t >=0, da »P(T <= t) enorepo« verjetnost, da bo opazovana vrednost t-statistike, ki je bolj pozitivna kot t. »enorepi kritični t« da zmanjšano vrednost, tako da verjetnost opazovanja vrednosti t-statistike, ki je večja ali enaka »enorepi kritični t«, alfa.
»P(T <= t) dvorepi« da verjetnost, da bo opazovana vrednost t-statistike, katere absolutna vrednost je večja kot t. »Dvorepi kritični P« da zmanjšano vrednost, tako da verjetnost opazovanja t-statistike, katere absolutna vrednost je večja kot »Dvorepi kritični P«, alfa.
t-Test: v paru z dvema vzorcema za aritmetične sredine
Preskus v paru lahko uporabite, ko imate v vzorcih naravno združevanje opazovanj v pare, na primer ko je vzorčna skupina preskušena dvakrat — pred poskusom in po njem. To orodje za analizo in njegova formula izvajata dvovzorčni študentov t-Test v paru, da določi, ali so opazovanja pred obdelavo in po njej prišla iz porazdelitev z enakimi sredinami populacije. Ta oblika t-Testa ne predvideva, da sta varianci obeh populacij enaki.
Opomba
Med rezultati, ki jih ustvari to orodje, je tudi zbirna varianca, zbrana mera razpršenosti podatkov o srednji vrednosti, ki je izpeljana iz te formule.
t-Test: z dvema vzorcema z upoštevanjem enakih varianc
To orodje za analizo izvede dvovzorčni študentov t-Test. Ta oblika t-Testa predpostavlja, da sta ti množici podatkov prišli iz porazdelitev z enakimi variancami. To imenujemo tudi homoskedastični t-Test. Te t-Teste lahko uporabite, da ugotovite, ali sta ta vzorca prišla iz porazdelitev z enakimi sredinami populacije.
t-Test: z dvema vzorcema z upoštevanjem neenakih varianc
To orodje za analizo izvede dvovzorčni študentov t-Test. Ta oblika t-Testa predpostavlja, da sta ti množici podatkov prišli iz porazdelitev z neenakimi variancami. To imenujemo heteroskedastični t-Test. Kot v prejšnjem primeru enakih varianc lahko uporabite ta t-Test, da ugotovite, ali sta ta vzorca prišla iz porazdelitev z enakimi sredinami populacije. Ta preskus uporabite, če so v dveh vzorcih različni predmeti. Uporabite preskus v paru, ki je opisan v spodnjem primeru, ko imate en nabor preiskovancev in dva vzorca predstavljata mere za vsako osebo pred in po zdravljenju.
Formula, ki jo program uporablja za ugotavljanje statistične vrednosti preskusa t, je:
Formula uporablja za izračun prostostnih stopenj df. Ker rezultat izračuna ponavadi ni celo število, program zaokroži vrednost df na najbližje celo število, da se iz tabele t pridobi kritična vrednost. Funkcija Excelovega delovnega lista T.TEST uporabi izračunano vrednost df brez zaokroževanja, ker je mogoče izračunati vrednost za T.TEST z necelim številom df. Zaradi teh različnih pristopov k določanju prostostnih stopenj se bodo rezultati funkcije T.TEST in tega orodja t-Test razlikovali v primeru neenakih varianc.
z-Test
Orodje za analizo z-Test: dva vzorca za aritmetične sredine izvede dvovzorčni z-Test za aritmetične sredine z znanimi variancami. To orodje se uporablja za preskušanje ničelne hipoteze, da ni razlike med dvema sredinama populacije in enostranskimi ali dvostranskimi alternativnimi hipotezami. Če variance niso znane, uporabite funkcijo delovnega lista Z.TEST .
Ko uporabljate orodje z-Test, bodite previdni pri razumevanju rezultata. »P(Z <= z) enorepo« je v resnici P(Z >= ABS(z)), verjetnost, da je z-vrednost dlje od 0 v isti smeri kot opazovana z-vrednost, ko ni razlike med sredinami populacije. »P(Z <= z) dvorepi« je v resnici P(Z >= ABS(z) ali Z <= -ABS(z)), verjetnost z-vrednosti, ki je dlje od 0 v katero koli smer od opazovane z-vrednosti, ko ni razlike med sredinami populacije. Dvorepi rezultat je samo enorepi rezultat, pomnožen z 2. Orodje z-Test lahko uporabite tudi v primerih, kjer je ničelna hipoteza, da je za razliko med dvema sredinama populacije določena neničelna vrednost. Ta preskus lahko na primer uporabite, če želite ugotoviti razlike v zmogljivostih dveh modelov osebnih vozil.
Potrebujete dodatno pomoč?
Kadar koli lahko zastavite vprašanje strokovnjaku v skupnosti tehničnih strokovnjakov za Excel ali pa pridobite podporo v skupnostih.
Glejte tudi
Ustvarjanje histograma v programu Excel 2016
Ustvarjanje grafikona pareto v programu Excel 2016
Nalaganje orodij za analizo v Excel
Funkcije za INŽENIRING (sklicevanje)
Kako se izogniti nedelujočim formulam
Iskanje in popravljanje napak v formulah
Bližnjice na tipkovnici in funkcijske tipke v Excelu