Google Таблицы: Статистические функции для анализа данных

В сегодняшнем учебнике мы займемся статистическими функциями в Google Sheets. Статистические функции играют важную роль в анализе данных, особенно когда вы работаете с большими объемами данных. В этом контексте мы узнаем, как можно вычислить средние значения, показатели разброса и связи между данными. Этот руководитель поможет вам изучить основные функции и развить базовое понимание описательной статистики.

Основные выводы

• Вы узнаете, как рассчитать среднее арифметическое, моду и медиану в Google Sheets.
• Вы получите представление о расчете квантилей, стандартного отклонения и дисперсии.
• Вы узнаете, как анализировать статистические зависимости между различными наборами данных.

Пошаговое руководство

Введение в статистические функции

Прежде всего нам нужно внимательно изучить различные статистические функции в Google Sheets. Вы можете нажать на вкладку "Функции" в Google Sheets, чтобы увидеть различные категории функций, включая статистические функции. Эти функции являются ключевыми, когда вы работаете с обширными наборами данных для быстрого и эффективного получения информации.

Расчет среднего значения

Начнем с так называемых средних показателей. Арифметическое среднее, также называемое средним, является одним из основных показателей в статистике. Для расчета среднего значения можно использовать формулу AVERAGE. Допустим, вы работаете в потребительской компании и хотите рассчитать средний оборот в различных сферах продуктов, таких как стиральный порошок, зубная паста и шампунь.

Для этого вы можете использовать формулу =AVERAGE(B2:B4), где B2 по B4 - ячейки, содержащие ваши данные о выручке.

Мода и медиана

Еще одним важным показателем является мода, которая определяет наиболее частое значение в наборе данных. Это можно сделать с помощью формулы MODE, которая также может работать с текстовыми данными. Например, вы можете определить доход от различных продуктов, отфильтровав наиболее часто встречающиеся доходы.

Медиана дает вам значение, находящееся точно в середине ваших данных при их сортировке по возрастанию. Для расчета медианы используйте формулу MEDIAN, например, =MEDIAN(B2:B4).

Расчет квантилей

Квантили помогут вам лучше понять распределение ваших данных. Вы можете рассчитать первый (0,25) и третий (0,75) квартили с помощью формулы QUARTILE. Это даст вам ценные понимания распределения ваших данных. Например, вы можете использовать =QUARTILE(B2:B4, 1) для первого квартиля.

Анализ разброса

Стандартное отклонение является важным мерилом разброса ваших данных. Вы можете рассчитать стандартное отклонение с помощью формул STDEVP- или STDEV. Стандартное отклонение поможет вам понять, насколько данные разбросаны вокруг среднего значения. Например, вы можете использовать =STDEV(B2:B4) для расчета стандартного отклонения вашей выручки.

Для расчета дисперсии вы можете использовать формулу VAR.P, которая дает дисперсию популяции, взяв квадрат стандартного отклонения. Таким образом, вы получите не только количественное значение разброса, но также связь с другими методами статистического анализа.

Связь между наборами данных

После определения положения и разброса ваших данных также важно узнать, существует ли связь между различными наборами данных. Например, это может быть исследование связи между выручкой от стирального порошка и зубной пасты. Вы можете рассчитать коэффициент корреляции Пирсона с помощью формулы CORREL, чтобы определить, существует ли статистическая связь.

Например, вы можете использовать =CORREL(A2:A4, B2:B4), где A2 по A4 представляют выручку от стирального порошка, а B2 по B4 - выручку от зубной пасты. Значение, близкое к 1, показывает сильную положительную связь, тогда как значение, близкое к -1, показывает сильную отрицательную связь.

Когда вы хотите проанализировать дополнительные отношения, например, между стиральным порошком и шампунем, вы можете следовать аналогичной методике, чтобы исследовать корреляцию между этими категориями продуктов.

Резюме

В этом руководстве вы познакомитесь с различными статистическими функциями в Google Sheets. Расчет среднего значения, моды, медианы и квантилей, анализ разброса, таких как стандартное отклонение и дисперсия, являются важными для любого статистического анализа. Кроме того, вы ознакомитесь с исследованием взаимосвязи между различными наборами данных, что поможет вам получить более глубокие понимания ваших данных.