Google Sheets: Statistikas funkcijas datu analīzēm

Šajā vadlīnijā mēs apspriedīsim statistiskās funkcijas Google Sheets. Statistiskas funkcijas ir būtiska loma datu analīzēs, īpaši, strādājot ar lielām datu kopām. Šajā kontekstā mēs uzzināsim, kā var aprēķināt vidējo vērtību, dispersijas rādītājus un saiknes starp datiem. Šis ceļvedis palīdzēs izprast galvenās funkcijas un attīstīt pamatzināšanas par deskriptīvo statistiku.

Svarīgākās atziņas

• Jūs uzzināsiet, kā aprēķināt vidējo aritmētisko vērtību, modu un mediānu Google Sheets.
• Jūs iegūsiet ieskatu par kvantilu, standartnovirzi un variāciju aprēķināšanu.
• Jūs atklāsiet, kā analizēt statistiskās saiknes starp dažādiem datu kopumiem.

Pamācības soli pa solim

Ievads statistiskajās funkcijās

Sāksim arī ar dažādajām statistiskajām funkcijām Google Sheets. Google Sheets varat noklikšķināt uz cilnes "Funkcijas", lai redzētu dažādas kategorijas, tai skaitā statistiskās funkcijas. Šīs funkcijas ir būtiskas, ja jūs strādājat ar apjomīgiem datu kopumiem, lai ātri un efektīvi iegūtu atziņas.

Vidējo vērtību aprēķināšana

Sāksim ar tā sauktajām vidējo vērtību rādītājiem. Aritmētiskā vidēja vērtība, kas arī ir pazīstama kā vidējais, ir viens no pamata rādītājiem statistikā. Lai aprēķinātu vidējo vērtību, varat izmantot vidējo vērtību. Pieņemsim, ka jūs esat patēriņa preču uzņēmums un vēlaties aprēķināt vidējo ieņēmumu no dažādiem produktu veidiem, piemēram, mazgāšanas līdzekļiem, zobu pastu un šampūnu.

Lai to paveiktu, varat izmantot formulu =AVERAGE(B2:B4), kur B2 līdz B4 ir šūnas, kas satur jūsu ieņēmumu datus.

Moda un mediāns

Vēl viens svarīgs rādītājs ir moda, kas nosaka visbiežāk sastopamo vērtību datu kopā. To varat panākt, izmantojot MODA formulu, kas var strādāt arī ar tekstiem. Piemēram, varat noteikt dažādu produktu ieņēmumus, izšķirot biežākos ieņēmumus.

Mediāns norāda vērtību, kas atrodas tieši jūsu datu vidū, ja tos sakārtojat augošā secībā. Lai aprēķinātu mediānu, izmantojiet MEDIAN formulu, piemēram, =MEDIAN(B2:B4).

Aprēķināt kvantilus

Kvantili palīdz saprast jūsu datu sadalījumu labāk. Pirmo (0,25) un trešo (0,75) kvartilu varat aprēķināt, izmantojot KVARTILU formulu. Tas sniegs jums vērtīgu informāciju par jūsu datu sadalījumu. Šim nolūkam varat izmantot piemēram =QUARTILE(B2:B4, 1) priekš pirmā kvartila.

Analizēt izkliedes

Standartnovirze ir svarīgs rādītājs jūsu datu izkliedei. Standartnovirzi varat aprēķināt ar STDEV vai STDEV formulām. Standartnovirze palīdz saprast, cik stipri dati izkliedējas ap vidējo vērtību. Piemēram, varat izmantot =STDEV(B2:B4), lai aprēķinātu standartnovirzi jūsu ieņēmumiem.

Variances aprēķinam varat izmantot VAR.P formulu, kas sniedz iedzīvotāju variance, kvadrātējot standartnovirzi. Tādējādi jūs ne tikai iegūsiet kvantitatīvu vērtību par izkliedi, bet arī saikni ar citiem statistiskiem analīzes veidiem.

Saistība starp datu kopām

Pēc jūsu datu novietojuma un izkliedes aprēķināšanas ir arī svarīgi uzzināt, vai pastāv saistība starp dažādiem datu kopumiem. Piemērs varētu būt pētījums par saistību starp mazgāšanas līdzekļu un zobu pastas ieņēmumiem. Lai pārbaudītu, vai pastāv statistisks sakars, varat aprēķināt Pearsoņa korelācijas koeficientu ar FORMULU CORREL.

Piemēram, izmantotu =CORREL(A2:A4, B2:B4), kur A2 līdz A4 ir mazgāšanas līdzekļu ieņēmumi un B2 līdz B4 ir zobu pastas ieņēmumi. Vērtība tuvāka 1 norāda uz stipru pozitīvu savstarpējo saikni, bet vērtība tuvāka -1 norāda uz stipru negatīvu saikni.

Ja vēlies analizēt citus attiecību aspektus, piemēram, starp mazgāšanas pulveri un šampūnu, vari sekot līdzīgam pieejam, lai izpētītu korelāciju starp šiem produktu kategorijām.

Kopsavilkums

Šajā pamācībā tu iepazinies ar dažādām statistiskajām funkcijām programmā Google Sheets. Vidējā vērtība, modāls, mediāna un kvantilu aprēķināšana, kā arī dispersijas mērīšana, piemēram, standartnovirze un variācija, ir būtiski katrā statistiskajā analīzē. Turklāt tu esi iepazinies ar saistību izpēti starp dažādiem datu kopumiem, kas palīdzēs tev iegūt dziļākas ieskatu savos dati.