Google Sheets: Andmearuannete statistilised funktsioonid

Täna õpetuses uurime statistilisi funktsioone Google Sheets'is. Statistilised funktsioonid mängivad olulist rolli andmete analüüsimisel, eriti suurte andmekogumite korral. Selles kontekstis õpime, kuidas saab arvutada keskmisi väärtusi, hajuvussuhteid ja seoseid andmete vahel. See juhend viib sind läbi olulisimate funktsioonide ja aitab sul saada põhiline arusaam kirjeldavast statistikast.

Peamised järeldused

• Saad teada, kuidas arvutada aritmeetilist keskmist, moodi ja mediaani Google Sheets'is.
• Saad teadmisi kvantlite, standardhälbe ja dispersiooni arvutamise kohta.
• Avastad, kuidas analüüsida statistilisi seoseid erinevate andmekogumite vahel.

Samm-sammult juhend

Sissejuhatus statistilistesse funktsioonidesse

Alustuseks peame uurima erinevaid statistilisi funktsioone Google Sheets'is. Saad vaadata Google Sheets'is kategooriate hulgas statistilisi funktsioone, klõpsates funktsioonide vahekaardil. Need funktsioonid on olulised, kui töötad mahukate andmekogumitega, et kiiresti ja tõhusalt saada ülevaateid.

Keskmine arvutamine

Alustame nn keskmise väärtuse mõõtmistega. Aritmeetiline keskmine, mida nimetatakse ka keskmiseks, on üks põhikenneteid statistikas. Keskmise väärtuse arvutamiseks saad kasutada FORMEELSUST AVERAGE. Olgu näiteks, et oled tarbekaupade ettevõte ja soovid erinevate tootevaldkondade nagu pesupulber, hambapasta ja šampoonide keskmist müüki arvutada.

Selleks saad kasutada FORMEELI =KESKMINE(B2:B4), kus B2 kuni B4 on rakkudes sisalduvad müügandmed.

Mood ja mediaan

Veel üks oluline kennete on mode, mis määrab andmestiku kõige sagedasemad väärtused. Seda saab saavutada vormeliga MODE, mis võib töötada ka tekstidega. Näiteks saate määrata erinevate toodete müügi, filtreerides kõige sagedasemad müügid välja.

Mediaan näitab teile väärtust, mis asub täpselt teie andmete keskel, kui need on kasvavas järjekorras. Mediaani arvutamiseks saate kasutada MEDIAAN-Formel, näiteks =MEDIAAN(B2:B4).

Kvantlite arvutamine

Kvantlid aitavad teil paremini mõista oma andmete jaotust. Saate arvutada esimese (0,25) ja kolmanda (0,75) kvartali vormeliga KVARTILE. See annab teile väärtuslikke teadmisi oma andmete jaotuse kohta. Sellisel juhul saaksite kasutada =KVARTIIL(B2:B4, 1) esimese kvartali jaoks.

Streuung analüüsida

Standardhälve on oluline mõõde teie andmete hajumiseks. Saate standardhälbe arvutada vormeli STDEVP või STDEV abil. Standardhälve aitab teil mõista, kui palju andmed keskmisest hajuvad. Näiteks võiksite kasutada =STDEV(B2:B4) oma müügikäibe standardhälbe arvutamiseks.

Variatsiooni arvutamiseks saate kasutada VARI.P-formuuli, mis annab populatsiooni variatsiooni, kvadraadides standardhälbe. See annab teile mitte ainult kvantitatiivse väärtuse hajumise jaoks, vaid ka seose teiste statistiliste analüüsimeetoditega.

Seosed andmekogumite vahel

Pärast oma andmete positsiooni ja hajuvuse arvutamist on oluline teada saada ka, kas erinevate andmekogumite vahel on seoseid. Näiteks võiks uurida seost pesupulbri ja hambapasta müükide vahel. Pearsooni korrelatsioonikoefitsienti saate arvutada valemiga CORREL, et kontrollida, kas on olemas statistiline seos.

Näiteks võiksite kasutada =CORREL(A2:A4, B2:B4), kus A2 kuni A4 esindavad pesupulbri müüke ja B2 kuni B4 hambapasta müüke. Väärtus lähedane 1 näitab tugevat positiivset seost, samas kui väärtus lähedane -1 näitab tugevat negatiivset seost.

Kui soovid analüüsida veel muid seoseid, näiteks pesupulbri ja šampooni vahel, võid järgida sarnast lähenemisviisi, et uurida nende tootekategooriate korrelatsiooni.

Kokkuvõte

Selles õpetuses saite tutvuda erinevate statistiliste funktsioonidega Google Sheets'is. Keskmise, moodi, mediaani ning kvantiilide arvutamine ja hajuvusmõõtmete nagu standardhälve ja varieeruvuse analüüs on olulised igas statistilises analüüsis. Lisaks olete saanud tuttavaks erinevate andmekogumite vahelise seose uurimisega, mis aitab teil oma andmetest sügavamaid teadmisi saada.