Normalfordeling i Excel - Beregn sannsynligheter enkelt

Normalfordelingen er et sentralt begrep innen sannsynlighetsteori og statistikk. I ethvert datamateriale som er jevnt fordelt, observerer vi den såkalte klokkekurven, som ofte forekommer i undersøkelser og salgsanalyser. I denne opplæringen vil du lære hvordan du kan beregne og visualisere normalfordelingen for en undersøkelse ved hjelp av Excel, for å finne viktige sannsynligheter. Med disse ferdighetene kan du ikke bare forstå dataene bedre, men også bruke dem målrettet for å ta funderte beslutninger.

Viktige innsikter

• Du vil lære trinn-for-trinn-beregningen av normalfordeling i Excel.
• Mulighetene for grafisk representasjon av normalfordelingen vil bli vist.
• Du vil forstå hvordan sannsynligheter for spesifikke hendelser kan beregnes.

Trinnvis veiledning

Først må du forsikre deg om at all nødvendig data står i en Excel-tabell. Disse dataene representerer for eksempel inntektene fra en undersøkelse.

Visualisering av normalfordelingen

For å grafisk representere inntektsnormalfordelingen, følg disse trinnene:

Først velger du inntektsdataene i Excel-tabellen din og kopierer dem til en ny kolonne. I menylinjen klikker du på "Sett inn" og velger "Diagram". Her velger du et histogram for å visuelt representere distribusjonen. Du kan velge et tomt histogram for å vise standardverdiene for dataene dine.

Høyreklikk på diagrammet og velg "Velg data". I det åpne vinduet legger du til inntektsdataene dine som den første dataserien. I radverdiene velger du alle dataene ved å holde inne Skift-tasten og velge verdiene.

Når dataene vises i histogrammet, kan du tilpasse tittelen på diagrammet for å gjøre det mer representativt. For eksempel, endre tittelen til "Inntektstall Normalfordeling". Pass på at klokkekurven er synlig; dette indikerer en normalfordeling.

Beregning av sannsynligheter

Neste oppgave er å finne sannsynligheten for at inntekten er mindre enn eller lik 350 euro. For dette trenger du gjennomsnittet og standardavviket til inntektsdataene.

For å beregne gjennomsnittet, bruk formelen =GJENNOMSNITT(A1:A100) (Her erstatter A1:A100 det faktiske datamaterialet). I ditt eksempel kan dette gi en gjennomsnittlig fortjeneste på 369 euro.

For standardavviket, bruk formelen =STDAV(A1:A100), og dette kan gi omtrent 124,12 euro i ditt tilfelle.

Nå kan du beregne sannsynligheten for en inntekt på 350 euro. Dette gjøres gjennom formelen: =NORM.FORD(350; Gjennomsnitt; Standardavvik; SANT). Sett inn de relevante verdiene og trykk Enter.

Resultatet av denne beregningen kan vise at sannsynligheten for å oppnå en inntekt på 350 euro eller mindre ligger rundt 43,8 %. For å illustrere dette, kan du formatere verdiene og endre dem til prosentvis visning.

Beregning av det symmetriske verdiområdet rundt forventningsverdien

Neste mål er å bestemme det symmetriske verdiområdet rundt forventningsverdien med en sannsynlighet på 95 %. For å gjøre dette må du finne den kvantitative verdien for 95 %.

Dette gjøres ved å skrive inn formelen =NORM.INVERS(0,95) i en celle, noe som gir deg en kvantil på 1,65.

Nå setter du denne beregningen inn i en ligning for å finne verdirekken. Formelen kan se slik ut: forventningsverdi + (standardavvik * kvantil). Sett inn de relevante verdiene og beregn det symmetriske verdiområdet.

Hvis du for eksempel får en verdi på 572 euro, betyr det at med en sannsynlighet på 95 % kan du forvente en omsetning innenfor dette området.

Sannsynligheter for høyere omsetning

For den siste beregningen vil du bestemme sannsynligheten for at omsetningen er over 400 euro. For dette må du bruke formelen =1 - NORM.FORD(400; Gjennomsnitt; Standardavvik; SANT).

Sannsynligheten kan også være 40 % her. Disse verdiene er fornuftige å undersøke nærmere. Hvis du ser på skalaen i histogrammet, kan du forstå konsistensen av prosentandelen av høyere omsetning.

Oppsummering

I denne veiledningen har du lært hvordan du kan bruke normalfordelingen i Excel til å beregne sannsynligheter. Basert på praktiske eksempler fra en undersøkelse har du lært hvordan du kan håndtere data både grafisk og numerisk. Forståelsen av disse konseptene vil hjelpe deg med å gjennomføre statistiske analyser vellykket i prosjektene dine.