Ποιες είναι οι πιο συνηθισμένες στατιστικές προσεγγίσεις σε ποια δείγματα δεδομένων στο Excel;

Ας καταρρίψουμε τις κοινές στατιστικές προσεγγίσεις στο Excel, προσαρμοσμένες για την ανάλυση δεδομένων δείγματος:

1. Περιγραφικά στατιστικά στοιχεία

* Μέτρα κεντρικής τάσης:

* μέσος όρος: Υπολογίζει τον μέσο όρο (μέσος όρος) ενός συνόλου δεδομένων.

* διάμεσος: Βρίσκει τη μεσαία τιμή όταν ταξινομούνται τα δεδομένα.

* Λειτουργία: Προσδιορίζει τη συχνότερη τιμή στα δεδομένα.

* Μέτρα διασποράς:

* stdev.s: Υπολογίζει την τυπική απόκλιση (ένα μέτρο του τρόπου με τον οποίο είναι τα δεδομένα που διαδίδονται) για ένα δείγμα.

* var.s: Υπολογίζει τη διακύμανση (τετράγωνη τυπική απόκλιση) για ένα δείγμα.

* max: Βρίσκει την υψηλότερη τιμή.

* min: Βρίσκει τη χαμηλότερη τιμή.

* Quartile.exc: Καθορίζει τα τεταρτημόρια (25, 50ο, 75ο εκατοστημόριο) των δεδομένων.

* Κατανομές συχνότητας:

* countif: Μετράει τον αριθμό των περιστατικών που πληρούν συγκεκριμένα κριτήρια.

* Συχνότητα: Δημιουργεί έναν πίνακα συχνότητας για ομαδοποιημένα δεδομένα.

2. Δοκιμή υποθέσεων

* t-test:

* t.test: Εκτελεί μια δοκιμή t για να συγκρίνει τα μέσα δύο δειγμάτων. Υπάρχουν διάφοροι τύποι (δύο δείγματος υποθέτοντας ίσες διακυμάνσεις, δύο δείγματος υποθέτοντας άνισες διακυμάνσεις, ζευγαρωμένα).

* z-test:

* z.test: Συγκρίνει ένα δείγμα μέσου σε έναν γνωστό μέσο πληθυσμό.

* anova (ανάλυση διακύμανσης):

* anova.singlefactor: Συγκρίνει τα μέσα πολλαπλών ομάδων για να διαπιστωθεί εάν υπάρχουν στατιστικά σημαντικές διαφορές.

3. Συσχέτιση και παλινδρόμηση

* Correl: Μετρά τη δύναμη και την κατεύθυνση της γραμμικής σχέσης μεταξύ δύο μεταβλητών.

* κλίση: Υπολογίζει την κλίση της γραμμής παλινδρόμησης.

* Intercept: Καθορίζει την y-intercept της γραμμής παλινδρόμησης.

* forecast.linear: Προβλέπει μια τιμή που βασίζεται σε ένα μοντέλο γραμμικής παλινδρόμησης.

4. Οπτικοποίηση δεδομένων

* Διαγράμματα: Το Excel προσφέρει ένα ευρύ φάσμα διαγραμμάτων (γραμμή, μπάρα, πίτα, διασπορά, ιστογράμματα κ.λπ.) για να αντιπροσωπεύουν οπτικά τα δεδομένα σας.

5. Χειραγώγηση δεδομένων

* Διαλογή και φιλτράρισμα: Οργανώστε δεδομένα για ανάλυση και εστιάστε σε συγκεκριμένα υποσύνολα.

* Πίνακες περιστροφής: Συνοψίστε και αναλύστε μεγάλα σύνολα δεδομένων με την ομαδοποίηση δεδομένων.

Σημαντικές εκτιμήσεις

* Τύπος δεδομένων: Βεβαιωθείτε ότι τα δεδομένα σας είναι κατάλληλα για τις στατιστικές μεθόδους που επιλέγετε.

* Μέγεθος δείγματος: Η αξιοπιστία των στατιστικών αναλύσεων εξαρτάται από το μέγεθος του δείγματος.

* Διανομή δεδομένων: Ορισμένες μέθοδοι υποθέτουν μια κανονική κατανομή δεδομένων.

Χρήση στατιστικών λειτουργιών του Excel

1. Βιβλιοθήκη λειτουργίας: Στο Excel, μπορείτε να βρείτε στατιστικές λειτουργίες πηγαίνοντας στην καρτέλα "Formulas" και κάνοντας κλικ στην "λειτουργία εισαγωγής" (ή πληκτρολογήστε το όνομα της λειτουργίας απευθείας σε ένα κελί).

2. Επιχειρήματα: Ακολουθήστε τις υποδείξεις για την είσοδο στα απαραίτητα επιχειρήματα για κάθε λειτουργία.

Παράδειγμα:

Ας πούμε ότι έχετε ένα σύνολο δεδομένων φοιτητών σε ένα υπολογιστικό φύλλο:

`` `excel

| Φοιτητής | Βαθμολογία |

| --- | --- |

| Α | 85 |

| B | 92 |

| C | 78 |

| Δ | 88 |

| Ε | 95 |

`` `

Για να υπολογίσετε τη μέση βαθμολογία:

1 τύπου `=μέσος όρος (B2:B6) σε ένα κελί.

2. Αυτό θα εμφανίσει τη μέση βαθμολογία των μαθητών.

Περαιτέρω πόροι

* Βοήθεια Excel: Τα ενσωματωμένα αρχεία βοήθειας του Microsoft Excel είναι εξαιρετικά.

* online tutorials: Πολλοί ιστότοποι προσφέρουν μαθήματα και εξηγήσεις για στατιστική ανάλυση στο Excel.

* Στατιστικά εγχειρίδια: Εάν χρειάζεστε βαθύτερη κατανόηση, συμβουλευτείτε ένα εγχειρίδιο στατιστικών στοιχείων.

Επιτρέψτε μου να ξέρω αν έχετε στο μυαλό σας συγκεκριμένες στατιστικές αναλύσεις και μπορώ να παράσχω πιο λεπτομερή καθοδήγηση!