Excelでの統計分析：アンケートデータを効果的に評価する

統計とその応用は、多くの職場で重要です。このテキストガイドでは、具体的なEコマースWebショップのケーススタディに基づいて、Excelを使用して基本的な統計的分析を行う方法を紹介します。記述統計と帰納統計の世界への興味深い旅が待っています。

重要な洞察

• 多次元データ解析におけるピボットテーブルの使用。
• 相関分析と順位相関の計算。
• 回帰と外れ値の検出。
• 時間系列の分析と可視化。
• 統計的仮説検定と信頼区間。

ステップバイステップガイド

1. ケーススタディの紹介

分析を開始する前に、コンテキストを理解することが重要です。この場合、EコマースWebショップからの500を超えるアンケートデータを使用しています。さまざまな尺度で記録された13の特徴があります - 名義、順序、およびメトリック。この多様性により、包括的な分析が可能になります。

2. Excelでデータの準備

Excelを開いて提供されたデータセットを読み込みます。データが正しくフォーマットされていることを確認してください。おそらく欠損値を特定して処理し、分析の質を損なわないようにしてください。

3. ピボットテーブルの作成

データの概要を把握するためにピボットテーブルを使用し始めましょう。ピボットテーブルは、大量のデータを集約および分析する強力なツールです。"挿入"に移動し、「ピボットテーブル」を選択します。関連性のある関係を把握するために特徴を適切に配置します。

4. 相関分析の実行

次のステップでは、さまざまな特徴間の関係を調査するために相関係数を計算します。「Excel」で「= CORREL（）」機能を使用して、互いに関連する特徴を示す相関行列を作成します。

5. Spearmanによる順位相関

順位相関を計算するには、「= RANG.GLEICH（）」関数を使用できます。この方法は、変数間の非線形関係を調査したい場合に特に役立ちます。ここでも明確な概要を取得することが重要です。

6. 回帰分析

予測を行うために、回帰分析を行うことができます。「データ分析」の下にExcelで提供されています。線形回帰を設定し、適切なデータを選択できます。

7. ボックスプロットの可視化

ボックスプロットは、データ分布を視覚化する優れた方法です。Excelで作成して、即座に外れ値を識別し、データ分布を理解するためのより良い洞察を得ることができます。

8. 外れ値の検出

外れ値の検出は、データセットの異常を特定するのに役立ちます。潜在的な外れ値を除去した後に、再びデータを分析して、分析の正確性を向上させることが重要です。Excelには、外れ値を識別するためのさまざまな機能が提供されています。

9. 時系列分析とトレンド予測

時系列分析は、特定の期間内のトレンドを認識するために使用されます。Excelで時系列を可視化し、将来の動向を予測するためにトレンドラインを追加します。

10. 確率と確率の計算

次のステップでは、確率論に取り組む必要があります。Excelを使用して、正規分布の確率を簡単に計算できます。関連する確率を特定するために、「= NORM.VERT（）」や「= POISSON（）」などの機能を使用します。

11. 統計的仮説検定

特に割合値を検証するために統計的仮説検定を実施します。これには合致するか否定するための適切なツールがExcelで提供されています。

12. 2つの側信頼区間の作成

最後に、推定の不確実性を定量化するために、2つの側信頼区間を計算します。エクセルを使用して、関数を使って信頼区間を計算することができます。

サマリー

このガイドでは、アンケートデータを基にエクセルを使用して包括的な統計分析を行う方法について学びました。ピボットテーブルの作成から回帰分析の実施、確率や信頼区間の計算まで、データを効果的に分析するための基本を身につけました。