Ha foglalkozol az adatelemzéssel, hamarosan szükséged lesz arra, hogy felismerd az összefüggéseket különböző változók között. Ebben a tutorialban meg fogom mutatni, hogyan hajtsd végre az Excelben a kontingenciaelemzést, hogy képes legyél két nominális változó közötti kapcsolatot kvantifikálni. Egy autóipari példán keresztül fogjuk ezt bemutatni, hogy megértsük, hogy hogyan lehet értékes ötleteket nyerni az adatokból.
Legfontosabb megállapítások
- A kontingenciaelemzés lehetővé teszi a kapcsolatok vizsgálatát két nominális változó között.
- A kontingenciakoefficiens kvantifikálja a kapcsolat erősségét.
- Egy Excel pivot táblázat elengedhetetlen eszköz az elemzéshez.
Lépésről lépésre az kontingenciaelemzéshez
Lépés 1: Adatok előkészítése
Mielőtt nekikezdenél a kontingenciaelemzésnek Excelben, győződj meg róla, hogy az általad használt adatok megfelelően elő vannak készítve. Távolítsd el az összes szűrőbeállítást, hogy a teljes kép látható legyen az adatokról.
Hozz létre egy áttekintést, amely tartalmazza a termelésvezetőt és a selejt információkat nominális adatokként. A mi esetünkben az A, B és C műszakvezetőkre koncentrálunk, figyelmen kívül hagyva az összes többi képviselőt.
Lépés 2: Pivot tábla létrehozása
A kontingenciaelemzés elvégzéséhez létre kell hoznod egy két dimenziós gyakoriságeloszlást, amely megmutatja, hogy milyen gyakran fordul elő a termelésvezető és a selejt kombinációja. Ehhez menj a menüsorra, válaszd az "Beszúrás" lehetőséget, majd válaszd ki a "Pivot tábla" lehetőséget.
Válaszd ki a releváns adattartományt, és győződj meg arról, hogy az oszlopfejlécek helyesen lettek azonosítva. A Pivot táblád most elkészült, és szembe tudod állítani a termelésvezető és a selejt mezőket.
Lépés 3: Gyakoriságok elemzése
A Pivot tábla elkészítése után meghatározhatod az abszolút gyakoriságokat. Helyezd el a jellemzőket a Pivot tábla sorai és oszlopai között. Ez megmutatja neked, hogy mennyi selejt jött elő a műszakvezetők körében.
Nézd meg a Pivot táblát, és elemezd az eredményeket. Különösen figyelj a változók eloszlására, hogy megállapítsd, melyik műszakvezetőnél fordul elő leggyakrabban vagy legkevésbé a selejt.
Lépés 4: Várható gyakoriságok kiszámítása
A kontingenciakoefficiens kiszámításához meg kell határoznod az elvárt abszolút gyakoriságokat. A általános képlettel: (N_{ij} = \frac{(R_i \times C_j)}{N}), ahol (R) a sorok marginális gyakorisága, és (C) az oszlopok marginális gyakorisága.
Alkalmazd ezt a számítást a Pivot tábládban található értékekre. Ügyelj arra, hogy külön táblázatot hozz létre az elvárt gyakoriságok számára, hogy átlátható maradjon az elemzés.
Lépés 5: Ki-négyzet érték kiszámítása
Számítsd ki most a Ki-négyzet értéket, hogy mennyire jellemezzék a kapcsolatot a változók mennyiségi szempontból. A képlet:
[ \chi^2 = \sum \frac{(O{ij} - E{ij})^2}{E_{ij}} ]
Itt (O) az észlelt gyakoriság, és (E) az elvárt gyakoriság.
Ehhez vedd figyelembe az észlelt és elvárt gyakoriságok közötti különbséget és emeld négyzetre.
Lépés 6: Kontingenciakoefficiensek kiszámítása
Az utolsó lépés az, hogy kiszámítsuk a kontingenciaegyütthatót. A kiszámítás képlete a következő:
[ K = \sqrt{\frac{\chi^2}{N}} ]
Használd fel az előzőleg kiszámolt hi-négyzet értéket és az összes megfigyelés számát (N).
A kontingenciaegyüttható kiszámítása után értelmezheted az eredményt. Az elemzésünk azt mutatta, hogy a 0,077 kontingenciaegyüttható gyenge kapcsolatot mutat a változók között.
Lépés 7: Az eredmények értelmezése
Az elemzésed utolsó lépései az eredmények értelmezése. Egy közel 0-hoz közeli kontingenciaegyüttható azt jelzi, hogy alig van kapcsolat a változók között. Az 0,08 érték arra utal, hogy a termelési vezetőnek nincs jelentős hatása a selejtezésre.
Kivonat
Ebben az útmutatóban megtudtad, hogyan végezheted el a kontingenciaelemzést Excelben annak érdekében, hogy felismerd a nominális változók közötti kapcsolatokat. Elsajátítottad, hogy hogyan készítsd elő az adataidat, hogyan hozz létre egy pivot táblát, és hogyan végezd el a szükséges számításokat a kontingenciaegyütthatóhoz.
Gyakran Ismételt Kérdések
Hogyan kezeljem a nagy adatmennyiséget?Ha sok kategóriával dolgozol, csoportosítsd az adatokat kategóriákba az elemzés egyszerűsítése érdekében.
Lehet-e a kontingenciaelemzést más szoftvereszközökkel elvégezni?Igen, a kontingenciaelemzés alapelvei sok statisztikai szoftverben és programnyelvben alkalmazhatók, bár az egyes lépések változhatnak.
Mely változók alkalmasak a kontingenciaelemzésre?A nominális skálájú változók ideálisak az ilyen típusú elemzéshez, mivel nincs rangsorolásuk.
Hogyan értelmezhető a kontingenciaegyüttható?Az érték, ami 0 és 0,3 között van, gyenge kapcsolatot jelez, 0,3 és 0,6 között mérsékeltet, és 0,6 felett erőset.
