Konfliktanalys i Excel: Förstå samband

När du sysslar med dataanalys kommer du snabbt att stöta på behovet av att upptäcka relationer mellan olika variabler. I den här handledningen kommer jag att visa dig hur du utför en kontingensanalys i Excel för att kvantifiera förhållandet mellan två nominella variabler. Vi kommer att använda ett praktiskt exempel från fordonsleverantörsbranschen för att förstå hur man kan få värdefulla insikter från data.

Viktigaste insikter

• Kontingensanalys möjliggör undersökning av samband mellan två nominella variabler.
• Kontingenskoefficienten kvantifierar styrkan i förhållandet.
• En pivottabell i Excel är ett oumbärligt verktyg för analys.

Steg-för-steg-guide för kontingensanalys

Steg 1: Förbered data

Innan du börjar med kontingensanalys i Excel måste du se till att datan du arbetar med är korrekt formaterad. Ta bort alla filterinställningar för att säkerställa att hela dataperspektivet bevaras.

Skapa en översikt som inkluderar produktionsledaren och information om kasserade varor som nominella data. I vårt fall fokuserar vi på skiftledarna A, B och C och bortser från alla andra representanter.

Steg 2: Skapa en pivottabell

För att utföra kontingensanalysen måste du skapa en tvådimensionell frekvensfördelning som visar hur ofta varje kombination av produktionsledare och kasserade varor förekommer. Gå till menyraden, klicka på "Infoga" och välj "Pivottabell".

Välj det relevanta dataområdet och bekräfta att rubrikerna identifieras korrekt. Din pivottabell kommer nu att skapas och du kan jämföra fälten för produktionsledare och kasserade varor.

Steg 3: Analysera frekvenser

När du har skapat din pivottabell kan du bestämma de absoluta frekvenserna. Placera variablerna i raderna och kolumnerna i pivottabellen. Detta visar dig hur många kasseringar per skiftledare som förekom.

Titta på pivottabellen och analysera resultaten. Observera särskilt fördelningen av variablerna för att fastställa vid vilken skiftledare som kasseringarna förekommer oftast eller minst.

Steg 4: Beräkna förväntade frekvenser

För att beräkna kontingenskoefficienten måste du bestämma de förväntade absoluta frekvenserna. Den allmänna formeln är: (N_{ij} = \frac{(R_i \times C_j)}{N}), där (R) representerar radfrekvensen och (C) representerar kolumnfrekvensen.

Tillämpa denna beräkning på värdena i din pivottabell. Se till att skapa en separat tabell för de förväntade frekvenserna för att hålla analysen överskådlig.

Steg 5: Beräkna Chi-kvadrat-värdet

Beräkna nu Chi-kvadrat-värdet för att kvantitativt mäta förhållandet mellan variablerna. Formeln är:

[ \chi^2 = \sum \frac{(O{ij} - E{ij})^2}{E_{ij}} ]

Här är (O) den observerade frekvensen och (E) den förväntade frekvensen.

Subtrahera sedan skillnaderna mellan de observerade och förväntade frekvenserna och kvadrera dem.

Steg 6: Beräkna kontingenskoefficienten

Det sista steget är att beräkna kontingenskoefficienten. Formeln för beräkning är:

[ K = \sqrt{\frac{\chi^2}{N}} ]

Använd det tidigare beräknade chi-fyrkantsvärdet och det totala antalet observationer (N).

Efter att du har beräknat kontingenskoefficienten kan du tolka resultatet. Vår analys visade att kontingenskoefficienten på 0,077 visar på en svag koppling mellan variablerna.

Steg 7: Tolka resultaten

De sista stegen i din analys innebär att tolka resultaten. En kontingenskoefficient nära 0 indikerar att det knappt finns något samband mellan variablerna. En värde av 0,08 tyder på att produktionschefen inte har någon signifikant påverkan på förekomsten av defekta produkter.

Summering

I den här handledningen har du lärt dig hur du genomför kontingensanalysen i Excel för att upptäcka samband mellan nominala variabler. Du har lärt dig hur du förbereder dina data, skapar en pivot-tabell och utför de nödvändiga beräkningarna för kontingenskoefficienten.