Statistiske analyser er et uundværligt værktøj i porteføljeforvaltning. En særligt kraftfuld metode er regressionsanalyse, især når det handler om at bestemme indflydelsen af flere uafhængige variabler på en afhængig variabel. Vil du gerne vide, hvordan du i Excel kan opbygge og analysere en lineær funktionsforbindelse gennem en multi-regression? Denne vejledning giver dig et klart overblik samt en detaljeret trin-for-trin-vejledning.
Vigtigste erkendelser
- Regressionsanalysen hjælper med at kvantificere indflydelsen af uafhængige variabler på en afhængig variabel.
- Det er vigtigt at evaluere modellens kvalitet og statistiske signifikans.
- Ved at vurdere koefficienterne kan det fastslås, hvilken uafhængig variabel der har størst indflydelse på den afhængige variabel.
Trin-for-trin-vejledning til regressionsanalyse i Excel
Forberedelse af data
Før du kan begynde med regressionsanalysen, skal du forberede dine data. Den afhængige variabel (y) er i dette tilfælde notebooksalg og de uafhængige variabler (x1 og x2) er antallet af medarbejdere og antallet af konkurrenceaktioner. Først skal du indtaste alle nødvendige data i Excel og strukturere dem overskueligt.
Tjek af korrelation
For at få første spor af mulige sammenhænge mellem variablerne kan du oprette en korrelationsmatrix. Denne matrix hjælper dig med at se, hvor stærkt de forskellige variabler er forbundet med hinanden. Du kan gøre dette via funktionen "Dataanalyse" i Excel og vælge korrelationsmatrixen og inkludere alle relevante datoområder.
Udførelse af regressionsanalyse
Nu er du klar til at udføre regressionsanalysen. Vælg igen funktionen "Dataanalyse" og derefter "Regression". Her angiver du inputområdet for den afhængige variabel (notebooksalg) og de uafhængige variabler (antal medarbejdere og konkurrenceaktioner).
Tolkning af resultater
Efter udførelsen af regressionsanalysen modtager du en række udgange og statistikker. Det første vigtige punkt er determinationskoefficienten (R²), som beskriver det del af forklaringen på den afhængige variabel ved de uafhængige variabler. En R²-værdi på 0,38 angiver, at 38% af variabiliteten i notebooksalget kan forklares ved de to uafhængige variabler.
I evalueringen skal du være opmærksom på, hvor stabil modellen er. Her kan du bruge standardafvigelsen til at vurdere stabiliteten. Hvis du for eksempel får en standardfejl på 0,51, indikerer det en høj relativ variation og dermed lav stabilitet.
Vurdering af stærke indflydelsesfaktorer
Et afgørende skridt er at finde ud af, hvilken af de uafhængige variabler der har en stærkere indflydelse på den afhængige variabel. Dette kan du gøre ved hjælp af koefficienterne, der angiver variablernes absolutte relevans. Koefficienten for x1 (antal medarbejdere) er f.eks. 109, mens koefficienten for x2 (antal konkurrenceaktioner) er -141. Dette betyder, at hver stigning i antallet af medarbejdere øger salget med 109 euro, mens hver stigning i konkurrenceaktioner reducerer salget med 141 euro.
Vurdering af statistisk signifikans
Et andet vigtigt aspekt af regressionsanalysen er den statistiske signifikans. Du kan se dette ved p-værdierne og F-testen, som begge bør have meget små værdier. Dette viser, at de uafhængige variabler har en signifikant indflydelse på den afhængige variabel og berettiger brugen af modellen.
Opsamling
Regressionsanalysen i Excel gør det muligt for dig at kvantitativt vurdere sammenhængen mellem forskellige variabler. Med denne vejledning har du lært trinnene til udførelse og fortolkning af en multi-regression. Vær opmærksom på at kritisk vurdere modellens kvalitet og stabilitet samt de enkelte indflydelsesfaktorer for at træffe velbegrundede beslutninger i porteføljeforvaltning.
Ofte stillede spørgsmål
Hvilke data har jeg brug for til regressionsanalysen?Du har brug for en afhængig variabel (f.eks. omsætning) og mindst en eller flere uafhængige variable (f.eks. antal medarbejdere, konkurrenceaktioner).
Hvordan fortolker jeg determinationskoefficienten R²?En højere R²-værdi betyder, at en større del af variabiliteten i den afhængige variabel forklares af de uafhængige variable.
Hvordan kan jeg kontrollere den statistiske signifikans?Du kan bruge p-værdier og F-testen; lave værdier indikerer en høj signifikans.
Hvad er forskellen mellem R² og justeret R²?Den justerede R² tager højde for antallet af uafhængige variable og giver en mere realistisk vurdering i modeller med flere variable.
Hvordan kan jeg vurdere styrken af indflydelsesfaktorerne?Dette gøres ved at kigge på koefficienterne fra de uafhængige variable, som kvantificerer hver variabels indflydelse på den afhængige variabel.
