Аналіз boxplot в Excel: швидкий та простий посібник

Аналіз Boxplot - це чудовий інструмент для графічного відображення розподілу даних. Він дозволяє вам одним поглядом побачити розсіювання та центральні моменти даних. У цьому покроковому посібнику я покажу вам, як можна створити Boxplot для показника "Задоволення клієнтів" в Excel. Із цими кроками ви зможете створити власний Boxplot та правильно його інтерпретувати.

Найважливіші висновки

• Boxplot візуалізує розподіл ряду даних, зокрема медіану, квартилі та можливих викидів.
• Найпоширеніші характеристики, такі як мінімум, максимум, медіана та квартилі, можна легко обчислити.
• У Excel є спеціальні функції для ефективного створення Boxplot.

Покрокове керівництво з аналізу Boxplot в Excel

Крок 1: Збір та підготовка даних

Спершу вам потрібно мати відповідні дані для аналізу Boxplot. У нашому випадку ми розглядаємо показник "Задоволення клієнтів". Ви можете почати, скопіювавши дані, які знаходяться у порядковій шкалі, у таблицю Excel. Швидкий спосіб - скопіювати дані з джерела за допомогою клавішних комбінацій (Ctrl + C) та вставити їх у новий аркуш (Ctrl + V).

Крок 2: Обчислення основних характеристик

Зараз важливо обчислити деякі основні характеристики, які ви зможете використати пізніше у Boxplot. До них відносяться обсяг вибірки, медіана, квартилі, діапазон та міжквартильний розмах. Починайте з обсягу вибірки (n), який ви можете визначити за кількістю точок даних у обраному стовпці.

Далі ви можете обчислити медіану за допомогою функції =MEDIAN(range). Тут "range" вказує на діапазон ваших даних. Результат - значення, яке знаходиться в середині відсортованого ряду даних.

Для квартилів ви можете використати функцію =QUARTILE(range, quart). Тут для першого квартилю ви встановлюєте значення 1, для третього - значення 3.

Крок 3: Визначення діапазону та інших характеристик

Щоб обчислити діапазон, вам знадобиться максимум та мінімум ваших даних, які ви визначите за допомогою функцій =MAX(range) та =MIN(range). Діапазон - це різниця між цими двома значеннями.

Додатково, міжквартильний розмах (IQR) (відстань між 1-м та 3-м квартилем) цікавий для визначення дисперсії середніх 50% даних. Це можна робити вручну, віднімаючи значення квартилів одне від одного.

Крок 4: Створення Boxplot

Тепер ми переходимо до ключового кроку: створення Boxplot. Перейдіть до меню "Вставка" на панелі Excel та виберіть опцію для Boxplot. Тут ви можете вибрати тип діаграми та негайно створити Boxplot.

Після створення діаграми ви можете налаштувати вигляд. Рекомендується змінити кольори, щоб краще виділити Boxplot. Наприклад, поєднання темно-сірого кольору на світлому фоні може виглядати дуже візуально привабливо.

Крок 5: Додавання міток даних

Для завершення аналізу корисно позначити важливі точки даних на Boxplot. Просто клацніть правою кнопкою миші на діаграмі та виберіть "Додати мітки даних". Таким чином значення для медіани, квартилів та інших важливих точок стануть видимими безпосередньо на Boxplot.

Крок 6: Інтерпретація результатів

Тепер, коли ви створили діаграму "ящик з вусами", важливо інтерпретувати окремі показники. Медіана, позначена лінією в коробці, вказує на центральне значення даних. Перше і третє квартилі допоможуть вам зрозуміти, де знаходяться 25% та 75% даних.

Крім того, важливо виявити можливі викиди! Зазвичай вони будуть виглядати в графіці як точки, що знаходяться поза так званими "усами". Пам'ятайте, що викиди не завжди є негативними, вони можуть надати цінну інформацію щодо розподілу ваших даних.

Підсумок

Виконання аналізу "ящика з вусами" в Excel дозволяє вам чітко відобразити розподіл ваших даних. Шляхом розрахунку ключових показників, таких як медіана, квартилі та діапазон, ви можете отримати цінні уявлення про дані. З декількома кроками в Excel вам вдасться ефективно створити це візуальне зображення та правильно інтерпретувати його.