Google Таблиці: статистичні функції для аналізу даних

У сьогоднішньому навчальному посібнику ми розглянемо статистичні функції в Google Sheets. Статистичні функції відіграють важливу роль у аналізі даних, особливо коли ви працюєте з великими обсягами даних. У цьому контексті ми дізнаємося, як можна розрахувати середні, величини розкиду та зв'язки між даними. Цей посібник допоможе вам ознайомитися з основними функціями та розумінням описової статистики.

Найважливіші висновки

• Ви дізнаєтеся, як рахувати середнє арифметичне, моду та медіану в Google Sheets.
• Ви отримаєте уявлення про розрахунок квантилей, стандартних відхилень та дисперсій.
• Ви дізнаєтеся, як аналізувати статистичні зв'язки між різними наборами даних.

Інструкція крок за кроком

Введення в статистичні функції

Спочатку нам потрібно уважно розглянути різноманітні статистичні функції в Google Sheets. Ви можете натиснути на вкладку "Функції" в Google Sheets, щоб побачити різні категорії, включаючи статистичні функції. Ці функції є ключовими, коли ви працюєте з великими обсягами даних для швидкого та ефективного отримання висновків.

Розрахунок середнього значення

Почнемо з так званих показників середнього значення. Арифметичне середнє значення, також відоме як середнє, є одним з основних показників у статистиці. Для розрахунку середнього значення ви можете використовувати формулу AVERAGE. Припустимо, ви є компанією споживчих товарів і хочете розрахувати середній оборот з різних сегментів продукції, таких як пральний порошок, зубна паста і шампунь.

Для цього ви можете використати формулу =AVERAGE(B2:B4), де B2 до B4 - це клітинки, які містять ваші дані про оборот.

Модуль і медіана

Ще одним важливим показником є мода, яка визначає найчастіше зустрічаний значення в наборі даних. Це можна досягти за допомогою формули MODE, яка може працювати з текстами. Наприклад, ви можете визначити обороти для різних продуктів, вибравши найбільш поширені обороти.

Медіана показує вам значення, яке точно лежить у середині ваших даних, якщо ви їх впорядкуєте в порядку зростання. Для розрахунку медіани використовується формула MEDIAN, наприклад, =MEDIAN(B2:B4).

Розраховувати квантилі

Квантилі допоможуть вам краще зрозуміти розподіл ваших даних. Ви можете розрахувати перший (0,25) та третій (0,75) квартилі за допомогою формули QUARTILE. Це надасть вам цінні відомості про розподіл ваших даних. Наприклад, ви можете використовувати =QUARTILE(B2:B4, 1) для першого квартилю.

Аналіз розкиду

Стандартне відхилення є важливою мірою розкиду ваших даних. Ви можете розрахувати стандартне відхилення за допомогою формул STDEVP або STDEV. Стандартне відхилення допомагає вам зрозуміти, наскільки сильно дані відхиляються від середнього значення. Наприклад, ви можете використати =STDEV(B2:B4) для розрахунку стандартного відхилення вашого обороту.

Для розрахунку дисперсії ви можете використовувати формулу VAR.P, яка надає дисперсію популяції, піднімаючи стандартне відхилення до квадрата. Таким чином, ви отримуєте не лише кількісне значення розкиду, але й зв'язок з іншими методами статистичного аналізу.

Зв'язок між наборами даних

Після розрахунку місця та розкиду ваших даних також важливо дізнатися, чи є зв'язок між різними наборами даних. Наприклад, дослідженням зв'язку між оборотами прального порошку та зубної пасти. Ви можете розрахувати коефіцієнт кореляції Пірсона за допомогою формули CORREL, щоб перевірити наявність статистичного зв'язку.

Наприклад, ви можете використати =CORREL(A2:A4, B2:B4), де A2 до A4 - це оборот прального порошку, а B2 до B4 - обороти зубної пасти. Значення, близьке до 1, показує сильний позитивний зв'язок, в той час як значення, близьке до -1, показує сильний негативний зв'язок.

Якщо ви хочете проаналізувати ще інші взаємозв'язки, наприклад, між пральним порошком та шампунем, ви можете дотримуватися подібного підходу для вивчення кореляції між цими категоріями продуктів.

Загальний висновок

У цьому посібнику ви ознайомилися з різними статистичними функціями в Google Sheets. Розрахунок середнього, моди, медіани та квартилів, а також аналіз міри розсіювання, такої як стандартне відхилення та дисперсія, є важливим для будь-якого статистичного аналізу. Крім того, ви знайомі з дослідженням зв'язку між різними наборами даних, що допоможе вам долучитися до більш глибокого розуміння ваших даних.