Boxplot-analüüs on suurepärane tööriist andmete jaotuste graafiliseks esitamiseks. See võimaldab teil ühe pilguga märgata andmete hajuvust ja keskmisi mõõte. Selles õpetuses näitan sulle, kuidas luua Excelis "Kliendirahulolu" tunnuse jaoks boxplot'i. Nende sammude abil saad luua omaenda boxplot'i ja seda õigesti tõlgendada.
Olulisemad teadmised
- Boxplot visualiseerib andmehulga jaotust, eriti mediaani, kvartiile ja võimalikke väljamõeldisi.
- Kõige sagedamini kasutatavad näitajad nagu miinimum, maksimum, mediaan ja kvartiilid on lihtsalt arvutatavad.
- Excel pakub spetsiifilisi funktsioone, et luua boxplot'e efektiivselt.
Samm-sammult juhend boxplot'i analüüsiks Excelis
Samm 1: Andmete kogumine ja ettevalmistamine
Esmalt peate olema varustatud vastavate andmetega boxplot'i analüüsiks. Meie juhul vaatleme "Kliendirahulolu" tunnust. Alustuseks kopeerige ordinantskaalas olevad andmed Exceli tabelisse. Kiire viis on kopeerida allikast andmed klaviatuuri otseteede abil (Ctrl + C) ja seejärel kleepida need uude töölehele (Ctrl + V).
Samm 2: Põhiliste näitajate arvutamine
Nüüd on oluline arvutada mõned põhilised näitajad, mida saate hiljem boxplotis kasutada. Nende hulka kuuluvad valimi suurus, mediaan, kvartiilid, ulatus ja vahemik. Alustage valimi suurusest (n), mille saate kindlaks määrata oma valitud veeru andmepunktide arvu järgi.
Seejärel saate mediaani arvutada funktsiooniga =MEDIAN(range). Siin tähistab „range“ teie andmete vahemikku. Tulemus on väärtus, mis asub järjestatud andmehulga keskel.
Kvartiilide jaoks saate kasutada funktsiooni =QUARTILE(range, quart). Esimese kvartiili puhul määrake väärtus 1 ja kolmanda kvartiili puhul väärtus 3.
Samm 3: Ulatus ja muud näitajad
Ulatuses arvutamiseks vajate oma andmete miinimum- ja maksimumväärtusi, mida saate funktsioonidega =MAX(range) ja =MIN(range) määrata. Ulatus on siis nende kahe väärtuse vahe.
Lisaks on keskmiste 50% andmete hajutuse mõõtmiseks huvipakkuv ka interkvartiilvahemik (IQR) (1. ja 3. kvartiili vahemaa). Seda saate käsitsi arvutada, lahutades kvartiilide väärtused üksteisest.
Samm 4: Boxplot'i loomine
Nüüd jõuame tähtsa sammuni: boxplot'i loomiseni. Minge Exceli tööriistaribale menüüsse "Sisesta" ja valige Boxplot'i valik. Siin saate valida diagrammitüübid ja luua boxplot'i otse.
Kui olete diagrammi loonud, saate välimust kohandada. Soovitatav on värve muuta, et boxplot oleks paremini esile tõstetud. Näiteks võiks tumehall hele taustal olla visuaalselt atraktiivne.
Samm 5: Andmete märgistuste lisamine
Analüüsi täiendamiseks on kasulik tähtsustada olulisi andmepunkte boxplot'il. Saate lihtsalt diagrammile paremklõpsu teha ja valida "Andmete märgistuse lisamine". Seejärel muutuvad keskmine, kvartiilid ja muud olulised punktid otse boxplot'il nähtavaks.
Samm steps: Tulemuse tõlgendamine
Nüüd, kui olete loonud kastiploti, on oluline tõlgendada üksikute näitajate. Mediaan, mida kujutab karpis olev joon, näitab andmete keskväärtust. Esimene ja kolmas kvartiil aitavad teil mõista, kus asuvad 25% ja 75% andmetest.
Lisaks on oluline tuvastada võimalikud väljasirutumised! Need kuvatakse graafikul tavaliselt punktidena, mis asuvad nn "vurrite" väljaspool. Olge teadlik, et väljasirutujad pole alati negatiivsed, need võivad anda väärtuslikku teavet teie andmete jaotuse kohta.
Kokkuvõte
Kastiploti analüüsi tegemine Excelis võimaldab teil kirjeldada oma andmete jaotust kärbitult. Kesk- ja kvartilite ning vahemiku oluliste näitajate arvutamisega saate väärtuslikku teavet andmete kohta. Vaid mõne sammuga Excelis saate selle visuaalse esitluse kiiresti luua ja õigesti tõlgendada.
Sagedased küsimused
Milliseid andmeid on vaja kastiploti jaoks?Vajate järjestuslikult skaalastatud andmeid kastiploti loomiseks. Näiteks võivad need olla kliendirahulolu küsitlustulemused.
Millised funktsioonid on Excelis kasulikud?Olulised funktsioonid on MA/EDIAN(), KVARTIIL(), MAX(), MIN() ja mõned diagrammivalikud menüüs "Sisesta".
Mis näitab kastiplot?Kastiplot näitab andmete jaotust, mediaani, kvartiile ja potentsiaalseid väljasirutujaid.
Kas saan välissirutujad käsitsi tuvastada?Kindlasti, välissirutujad on visuaalselt kastiplotis tuvastatavad, sest need kuvatakse vurrikestest väljaspool.## ##
