Statistilised analüüsid Excelis: uuringuandmete tõhus analüüsimine

Statistika ja selle rakendused on paljudele elualadele olulised. Selles teksti juhendis saate teada, kuidas teha põhilisi statistilisi analüüse Excelis, tuginedes konkreetsele juhtumiuuringule e-kaubanduse veebipoest. Teid ootab põnev teekond kirjeldava ja induktiivse statistika maailma.

Olulisemad teadmised

• Pivottabelite kasutamine mitmemõõtmelise andmeanalüüsi jaoks.
• Korrelatsioonianalüüside ja rangkorrelatsioonide arvutamine.
• Regressiooni ja väljaregistreerimise läbiviimine.
• Ajareale analüüsi ja selle visualiseerimine.
• Statistilised hüpoteesitestid ja usaldusvahemikud.

Samm-sammult juhend

1. Sissejuhatus juhtumiuuringusse

Enne analüüsi alustamist on oluline mõista konteksti. Selles näites kasutame andmekogumit üle 500 küsitluse E-kaubanduse veebipoest. On kogutud 13 tunnust, mis on esitatud erinevates skaalades - nominaalselt, järjestikuliselt ja metriliselt. See mitmekesisus võimaldab põhjalikku analüüsi.

2. Andmete ettevalmistamine Excelis

Ava Excel ja laadi alla esitatud andmekogum. Jälgi, et andmed oleksid õigesti vormindatud. Tuvi vajadusel puuduvad väärtused, et analüüsi kvaliteeti ei mõjutaks.

3. Pivottabeli loomine

Alusta Pivottabeli kasutamisest, et saada ülevaade oma andmetest. Pivottabelid on võimas tööriist suurte andmehulkade kogumiseks ja analüüsimiseks. Mine ja vali "Sisesta" ja vali "Pivottabel". Korralda vastavad tunnused, et tuvastada asjakohased seosed.

4. Korrelatsioonianalüüsi läbiviimine

Järgmisena arvutate korrelatsioonikordajad, et uurida erinevate tunnuste omavahelisi suhteid. Kasuta Excelis funktsiooni "=KORREL()" korrelatsioonimatriksi loomiseks, mis näitab sulle, millised tunnused on omavahel seotud.

5. Rangkorrelatsioon Spearmani järgi

Rangkorrelatsiooni arvutamiseks võid kasutada funktsiooni "=RANG.GLEICH()". See meetod on eriti kasulik, kui soovid uurida muutujate mitte-lineaarseid suhteid. On oluline saada ka siin selget ülevaadet.

6. Regressioonianalüüs

Prognooside tegemiseks võiksid läbi viia regressioonianalüüsi. Excelis pakutakse seda funktsiooni "Andmete analüüs" all. Siin saate seadistada lineaarse regressiooni ja valida vastavad andmed.

7. Niidistikku visualiseerimine

Niidistik on suurepärane meetod andmete jaotuste visualiseerimiseks. Saate selle Excelis luua, et kiiresti tuvastada väljavirveldajaid ja paremini mõista oma andmete jaotust.

8. Väljavirvete tuvastamine

Väljavirvete tuvastamine aitab teil tuvastada anomaaliaid oma andmekogumis. Analüüsi uuesti oma andmeid pärast potentsiaalsete väljavirvete eemaldamist, et suurendada analüüside täpsust. Excel pakub mitmeid funktsioone väljavirvete tuvastamiseks.

9. Ajareale analüüs ja trendi prognoosimine

Ajareale analüüs aitab tuvastada suundumusi kindla ajaperioodi jooksul. Visualiseerige ajajoon Excelis ja lisage trendijoone, et ennustada tulevasi arenguid.

10. Stohhastika ja tõenäosuste arvutamine

Järgmisena peaksite tegelema tõenäosusteooriaga. Excelis saate kergesti arvutada normaaljaotuse tõenäosusi. Kasutage funktsioone nagu "=NORM.VERT()" ja "=POISSON()", et leida asjakohaseid tõenäosusi.

11. Statistilised hüpoteesitestid

Teostage statistilisi hüpoteesiteste, et kontrollida eriti osakaalu väärtust. Excel pakub selleks sobivaid tööriistu, mis aitavad teil hüpoteese kinnitada või ümber lükata.

12. Kahepoolse usaldusvahemiku loomine

Lõpuks arvutate kahepoolse usaldusvahemiku, et kvantifitseerida hinnangute ebakindlust. Excel võimaldab teil usaldusvahemiku arvutamist funktsioonide abil.

Kokkuvõte

Selles juhendis saite teada, kuidas Exceli abil teha põhjalik statistiline analüüs küsitlusandmete põhjal. Alates pöördtabelite loomisest, regressioonide läbiviimisest kuni tõenäosuste ja usaldusvahemike arvutamiseni - õppisite põhitõed, mis aitavad teil andmeid tõhusalt analüüsida.