Analýza komplexních dat pomocí doplňku Analytické nástroje

Poznámka: Snažíme se pro vás co nejrychleji zajistit aktuální obsah nápovědy ve vašem jazyce. Tato stránka byla přeložena automaticky a může obsahovat gramatické chyby nebo nepřesnosti. Naším cílem je to, aby pro vás byl její obsah užitečný. Mohli byste nám prosím dát ve spodní části této stránky vědět, jestli vám informace v článku pomohly? Pokud byste se rádi podívali na jeho anglickou verzi, najdete ji tady.

Pokud potřebujete vyvinout složitou statistickou nebo inženýrskou analýzu, můžete kroky a časy ušetřit pomocí analytického modulu. Poskytnete data a parametry pro každou analýzu a tento nástroj použije příslušné statistické funkce maker k výpočtu a zobrazení výsledků ve výstupní tabulce. Některé nástroje kromě výstupních tabulek generují také grafy.

Funkce analýzy dat mohou být používány v daném okamžiku pouze v jednom listu. Při provádění analýzy dat v seskupených listech se výsledky zobrazí na prvním listu a na zbývajících listech se zobrazí prázdné zformátované tabulky. Chcete-li analýzu dat provést také u zbývajících listů, použijte příslušný analytický nástroj u každého listu zvlášť.

Doplněk Analytické nástroje obsahuje nástroje popsané v následujících částech. Přístup k těmto nástrojům získáte kliknutím na příkaz Analýza dat ve skupině Analýza na kartě Data. Pokud není příkaz Analýza dat k dispozici, bude třeba doplněk Analytické nástroje zavést.

  1. Klikněte na kartu Soubor, na položku Možnosti a poté na kategorii Doplňky.

    Pokud používáte Excel 2007, klikněte na tlačítko Microsoft Office Obrázek tlačítka a potom klikněte na Možnosti aplikace Excel .

  2. V poli Spravovat vyberte položku Doplňky aplikace Excel a pak klikněte na tlačítko Přejít.

    V Excelu pro Mac přejděte v nabídce Soubor na Nástroje > Doplňky Excelu.

  3. V dialogovém okně Doplňky zaškrtněte políčko Analytické nástroje a potom klikněte na tlačítko OK.

    • Pokud není doplněk Analytické nástroje v seznamu Doplňky k dispozici uveden, klikněte na tlačítko Procházet a vyhledejte jej.

    • Jestliže není doplněk Analytické nástroje v počítači aktuálně nainstalován, zobrazí se dotaz, zda jej chcete nainstalovat. Chcete-li jej nainstalovat, klikněte na tlačítko Ano.

Poznámka: Chcete-li, aby byly v doplňku Analytické nástroje zahrnuty funkce aplikace Visual Basic for Application (VBA), můžete zavést doplněk Analytické nástroje – VBA (stejným způsobem jako doplněk Analytické nástroje). V seznamu Doplňky k dispozici zaškrtněte políčko Analytické nástroje – VBA.

Analytické nástroje Anova obsahují různé typy analýzy rozptylu. Výběr nástroje, který se má použít, závisí na počtu faktorů a počtu vzorků v souboru, který chcete testovat.

Analytický nástroj Anova: Jeden faktor

Tento nástroj provádí jednoduchou analýzu rozptylu dat pro dva nebo více vzorků. Analýza předpokládá test předpokladu, že každý vzorek pochází ze stejného základního pravděpodobnostního rozdělení s alternativním předpokladem, že dílčí rozdělení pravděpodobnosti není stejné u všech vzorků. Pokud existují jenom dva vzorky, můžete použít funkci list T.Test. S více než dvěma vzorky, neexistuje žádné vhodné generalizace T.Testa místo toho bude volán model ANOVA.

Analytický nástroj Anova: Dva faktory s opakováním

Tento analytický nástroj je užitečný v případě, že mohou být data klasifikována ve dvou různých dimenzích. U experimentu zjišťujícího výšku rostlin mohou být například použita hnojiva různých značek (například A, B, C) a rostliny mohou být také pěstovány za různých teplot (například nízká, vysoká). U každé z šesti možných dvojic {hnojivo, teplota} existuje stejný počet pozorování výšky rostlin. Pomocí tohoto nástroje Anova lze testovat:

  • Zda u různých značek hnojiva pochází výška rostlin ze stejného základního souboru. Teploty jsou u této analýzy ignorovány.

  • Zda u různých úrovní teplot pochází výška rostlin ze stejného základního souboru. Značky hnojiva jsou u této analýzy ignorovány.

Zda při zohlednění vlivů rozdílů mezi značkami hnojiva zjištěných v kroku popsaném v první odrážce a rozdílů teplot zjištěných v kroku popsaném ve druhé odrážce pochází uvedených šest výběrů, které představují všechny dvojice hodnot {hnojivo, teplota}, ze stejného souboru. Alternativní hypotéza předpokládá, že kromě rozdílů způsobených pouze hnojivem nebo pouze teplotou existují další vlivy, jejichž příčinou jsou určité kombinace hodnot {hnojivo, teplota}.

Nastavení vstupní oblasti nástroje Anova

Analytický nástroj Anova: Dva faktory bez opakování

Tento analytický nástroj je užitečný v případě, že jsou data klasifikována ve dvou různých dimenzích jako u dvoufaktorové analýzy s opakováním. U tohoto nástroje se však předpokládá, že pro každou dvojici (například každou kombinaci hodnot {hnojivo, teplota} v uvedeném příkladu) existuje pouze jedno pozorování.

Funkce listu CORREL a PEARSON slouží k výpočtu korelačního koeficientu mezi dvěma měřenými proměnnými, jestliže jsou zjišťovány hodnoty jednotlivých proměnných u každého z N subjektů. (Jakékoli chybějící pozorování u libovolného subjektu způsobí, že bude daný subjekt v analýze ignorován.) Analytický nástroj Korelace je užitečný zejména tehdy, jsou-li u každého z N subjektů zjišťovány více než dvě proměnné. Vytvoří výstupní tabulku, matici korelace, která zobrazuje hodnotu funkce CORREL (nebo PEARSON) použitou u jednotlivých možných dvojic měřených proměnných.

Korelační koeficient podobně jako kovariance udává, do jaké míry se vzájemně mění dvě měřené proměnné. Na rozdíl od kovariance je u korelačního koeficientu použito měřítko; jeho hodnota tedy nezávisí na jednotkách, v nichž jsou dané dvě měřené proměnné vyjádřeny. (Jsou-li dvě měřené proměnné například hmotnost a výška, hodnota korelačního koeficientu se při převodu liber na kilogramy nezmění.) Korelační koeficient musí mít hodnotu v rozsahu od -1 do +1 (včetně).

Analytický nástroj Korelace můžete použít k testování jednotlivých dvojic měřených proměnných a zjištění závislosti dvou měřených proměnných. Závislost znamená, že vysoké hodnoty jedné proměnné odpovídají vysokým hodnotám druhé proměnné (kladná korelace) nebo že nízké hodnoty jedné proměnné odpovídají vysokým hodnotám druhé proměnné (záporná korelace). Pokud jsou hodnoty obou proměnných nezávislé, bude korelace blízká nule.

Nástroje koRelace a kovariance mohou být použity ve stejném nastavení, pokud máte u skupiny jednotlivců zjištěné N různých proměnných měření. Jednotlivé nástroje pro koRelaci a kovariance dávají výstupní tabulku, matici, která ukazuje korelační koeficient nebo kovarianci mezi každou dvojicí hodnot proměnných. Rozdíl je v tom, že koeficienty korelace jsou v rozsahu-1 až + 1 včetně. Odpovídající kovariance se nezmění. Korelační koeficient a kovariance jsou měřítkem rozsahu, ve kterém se dvě proměnné vzájemně mění.

Nástroj Kovariance vypočítá hodnotu KOVARIANCe funkce listu . P pro každou dvojici proměnných měření. (Přímé použití KOVARIANCe. P místo nástroje Kovariance je přiměřená alternativa v případě, že existují pouze dvě měřené proměnné: N = 2.) Položka na diagonále výstupní tabulky nástroje Kovariance v řádku i, sloupec i je kovariance proměnné měření i-tého. Toto je pouze odchylka základního souboru pro danou proměnnou, vypočtená funkcí listu var.P.

Nástroj Kovariance můžete použít k testování jednotlivých dvojic měřených proměnných a zjištění závislosti dvou měřených proměnných. Závislost znamená, že vysoké hodnoty jedné proměnné odpovídají vysokým hodnotám druhé proměnné (kladná kovariance), nebo že nízké hodnoty jedné proměnné odpovídají vysokým hodnotám proměnné druhé (záporná kovariance). Pokud jsou hodnoty obou proměnných nezávislé, bude kovariance blízká nule.

Analytický nástroj Popisná statistika vytváří sestavu statistických kritérií s jednou variantou pro data ve vstupní oblasti a poskytuje informace o celkovém trendu a variabilitě dat.

Analytický nástroj Exponenciální vyrovnání předpovídá hodnotu podle předpovědi pro předchozí období opravenou o chybu předchozí předpovědi. Nástroj používá vyrovnávací konstantu a, jejíž velikost určuje, do jaké míry je předpověď ovlivněna chybami v předchozí předpovědi.

Poznámka: Jako konstanty exponenciálního vyrovnání se obvykle používají hodnoty 0,2 až 0,3. Tyto hodnoty označují, že aktuální předpověď bude upravena podle chyby předchozí předpovědi o 20 až 30 procent. Větší hodnoty dovolují rychlejší reakci na chybu, ale mohou vést k chybným předpovědím. Konstanty s nižší hodnotou mohou způsobit příliš pomalou předpověď hodnot.

Analytický nástroj Dvouvýběrový F-test pro rozptyl provede F-test pro dva výběry a porovná rozptyly dvou souborů.

Nástroj F-test můžete například použít u výběru hodnot časů dosažených v plaveckém závodě dvou týmů. Tento nástroj umožňuje získat výsledek testu nulové hypotézy, která předpokládá, že tyto dva výběry pocházejí z rozdělení se shodnými rozptyly, ve srovnání s alternativou, která předpokládá, že rozptyly nejsou v základních rozděleních stejné.

Nástroj vypočítá hodnotu f pro F-statistiku (F-poměr). Hodnota f blížící se 1 dokazuje, že jsou rozptyly základních souborů stejné. Jestliže f < 1, vrátí ve výstupní tabulce jednostranný test P(F <= f) pravděpodobnost pozorování hodnoty F-statistiky menší než f, jsou-li rozptyly souborů stejné, a jednostranný test kritické hodnoty F vrátí kritickou hodnotu menší než 1 pro zvolenou hladinu významnosti alfa. Jestliže f > 1, vrátí jednostranný test P(F <= f) pravděpodobnost pozorování hodnoty F-statistiky větší než f, jsou-li rozptyly souborů stejné, a jednostranný test kritické hodnoty F vrátí kritickou hodnotu menší než 1 pro hladinu alfa.

Analytický nástroj Fourierova analýza řeší problémy v lineárních systémech a analyzuje periodická data pomocí metody rychlé Fourierovy transformace (FFT). Tento nástroj podporuje také inverzní transformace, při kterých inverze transformovaných dat vrací původní data.

Vstupní a výstupní oblasti Fourierovy analýzy

Analytický nástroj Histogram vypočte individuální a kumulativní četnosti oblasti buněk dat a tříd dat. Nástroj generuje údaje o počtu výskytů určité hodnoty v sadě dat.

Ve třídě s 20 studenty můžete například určit rozdělení dosažených známek pomocí kategorií pro jednotlivé stupně. V tabulce histogramu se zobrazí hranice jednotlivých stupňů a počet výsledků mezi dolní a aktuální hranicí. Výsledek, kterého studenti dosáhli nejčastěji, se nazývá modus.

Tip: V Excelu 2016 teď můžete vytvořit histogram nebo Paretův graf.

Analytický nástroj Klouzavý průměr předpovídá hodnoty pro budoucí období na základě průměrné hodnoty proměnné ve stanoveném počtu předchozích období. Klouzavý průměr poskytuje takové informace o trendu, které by při výpočtu běžného průměru všech historických dat zůstaly skryty. Nástroj se používá při vytváření předpovědí výsledků prodeje, stavů zásob a jiných trendů. Všechny předpovídané hodnoty se počítají podle následujícího vzorce.

Vzorec pro výpočet klouzavých průměrů

kde:

  • N je počet předchozích období zahrnutých do výpočtu klouzavého průměru,

  • A j je skutečná hodnota v čase j

  • F j je předpovězená hodnota v čase j

Analytický nástroj Generátor pseudonáhodných čísel vyplní oblast nezávislými náhodnými čísly, která jsou z jednoho z několika distribucí. Předměty v souboru můžete charakterizovat pomocí pravděpodobnosti rozdělení. Můžete například použít normální rozdělení, které charakterizuje populace jednotlivých jedinců, nebo můžete použít Bernoulliho rozdělení dvou možných výsledků k charakterizaci populace výsledků.

Nástroj pro analýzu pořadí a percentilu vytvoří tabulku, která obsahuje ordinální a procentuální pořadí každé hodnoty v množině dat. Můžete analyzovat relativní umístění hodnot v množině dat. Tento nástroj používá pořadí funkcí listu . EQ aPERCENTRANK. INC. Pokud chcete přihlédnout k vázaným hodnotám, použijte pořadí. EQ , která zpracovává vázané hodnoty stejně jako stejné pořadí, nebo použijte pořadí.AVG , která vrátí průměrné pořadí pro vázané hodnoty.

Analytický nástroj Regrese provede lineární regresi tak, že pomocí metody nejmenších čtverců proloží přímku sadou pozorování. Regrese umožňuje analyzovat, jakým způsobem ovlivňují hodnoty jedné nebo více nezávislých proměnných hodnotu jedné závislé proměnné. Můžete například provést analýzu vlivu věku, hmotnosti a výšky na výkon sportovce. Na základě skupiny výsledků můžete každému z těchto tří faktorů přiřadit podíl na výkonu a pomocí získaných hodnot předpovědět výkon nového netestovaného sportovce.

Nástroj regrese používá funkci listu LINREGRESE.

Analytický nástroj Vzorkování vytvoří vzorek ze souboru tak, že považuje vstupní oblast za soubor. Je-li soubor příliš rozsáhlý a nelze jej celý zpracovat nebo zobrazit ve formě grafu, můžete použít reprezentativní vzorek. Pokud se domníváte, že jsou vstupní data periodická, můžete vytvořit vzorek, který obsahuje hodnoty pouze z určité části cyklu. Jestliže vstupní oblast obsahuje například údaje o prodeji za čtvrtletí, získáte pomocí vzorkování s periodou 4 ve výstupní oblasti údaje za stejná čtvrtletí.

Analytické nástroje Dvouvýběrový t-test slouží k testování středních hodnot souborů v každém výběru. U těchto tří nástrojů se vychází z různých předpokladů: že se rozptyly souborů rovnají, že se rozptyly souborů nerovnají a že dané dva výběry představují pozorování stejných subjektů před provedením akce a po provedení akce.

U všech tří nástrojů uvedených níže je vypočítána t-statistická hodnota, která je ve výstupních tabulkách zobrazena jako hodnota t stat. V závislosti na datech může být hodnota t záporná nebo nezáporná. Za předpokladu stejných středních hodnot základních souborů a jestliže t < 0, vrací jednostranný test P(T <= t) pravděpodobnost, že bude pozorována více záporná t-statistická hodnota než t. Jestliže t >=0, vrací jednostranný test P(T <= t) pravděpodobnost, že bude pozorována více kladná t-statistická hodnota než t. Jednostranný test kritické hodnoty t vrací mezní hodnotu, takže pravděpodobnost pozorování t-statistické hodnoty větší než jednostranná kritická hodnota t je alfa.

Dvoustranný test P(T <= t) vrací pravděpodobnost, že bude pozorována t-statistická hodnota, jejíž absolutní hodnota je větší než t. Dvoustranný test kritické hodnoty P vrací mezní hodnotu, takže pravděpodobnost pozorování t-statistické hodnoty s větší absolutní hodnotou než dvoustranná kritická hodnota P je alfa.

Analytický nástroj Dvouvýběrový párový t-test na střední hodnotu

Párový test můžete použít v případě, že jsou pozorování ve výběrech přirozeným způsobem spárována, například při dvojím testování skupiny – před experimentem a po něm. Tento analytický nástroj provede pomocí příslušných vzorců párový Studentův t-test pro dva výběry, který určí, zda je pravděpodobné, že pozorování před provedením akce a pozorování po provedení akce pocházejí z rozdělení se stejnými středními hodnotami souborů. Při tomto typu t-testu se nepředpokládá, že se rozptyly obou souborů rovnají.

Poznámka: Jedním z výsledků, které tento nástroj vypočítává, je společný rozptyl, tj. akumulovaná míra rozptýlení dat od střední hodnoty. Vypočte se podle následujícího vzorce.

Vzorec pro výpočet společného rozptylu

Analytický nástroj Dvouvýběrový t-test s rovností rozptylů

Tento analytický nástroj provádí Dvouvýběrový Dvouvýběrový t-Sample. Formulář t-test předpokládá, že dvě sady dat pocházejí od distribucí se stejnou odchylkou. Označuje se jako Dvojvýběrový t-test. Tento Dvouvýběrový t-test můžete použít k určení, zda tyto dva vzorky pravděpodobně pocházejí z distribucí s rovným počtem obyvatel.

Analytický nástroj Dvouvýběrový t-test s nerovností rozptylů

Tento analytický nástroj provádí Dvouvýběrový Dvouvýběrový t-Sample. Formulář t-test předpokládá, že dvě datové sady pocházejí od distribucí s nerovností rozptylů. Označuje se jako Dvojvýběrový t-test. Stejně jako u předchozích stejných rozptylových případů můžete pomocí tohoto Dvouvýběrový t-test zjistit, zda tyto dva vzorky pravděpodobně pocházejí z distribucí se stejnou hodnotou. Tento test použijte, pokud jsou v obou vzorcích nějaké zvláštní předměty. Pomocí dvojice testů popsaných v příkladu příklad, když je jedna skupina předmětů a dva vzorky představují měření pro každý předmět před ošetřením a po něm.

Hodnotu kritéria t určíte podle následujícího vzorce:

Vzorec pro výpočet hodnoty t

Následující vzorec se používá k výpočtu počtu stupňů volnosti, sv. Vzhledem k tomu, že výsledek výpočtu není obvykle celé číslo, bude hodnota DF zaokrouhlena na nejbližší celé číslo, aby byla získána kritická hodnota z tabulky t. Funkce listu aplikace Excel TTest používá počítanou hodnotu DF bez zaokrouhlování, protože je možné vypočítat hodnotu T.Test s necelým číslem DF. Kvůli těmto odlišným postupům při určování počtu stupňů volnosti T.Test a tento nástroj Dvouvýběrový t-test se budou lišit v případě neRovnéch odchylek.

Vzorec pro aproximaci počtu stupňů volnosti

Analytický nástroj Dvouvýběrový z-test pro střední hodnotu provádí dva testy z-test pro střední hodnoty se známými rozptyly. Tento nástroj se používá k otestování nulového předpokladu, že neexistuje rozdíl mezi středními hodnotami dvou obyvatel vůči jednostranné nebo oboustranné alternativní hypotézě. Pokud nejsou rozptyly známé, funkce listu Z.Místo toho by měl být použit test .

Pokud používáte nástroj z-test, je třeba dbát na správné porozumění výstupu. Jestliže mezi středními hodnotami souborů není žádný rozdíl, je jednostranný test P(Z <= z) ve skutečnosti P(Z >= ABS(z)), což je pravděpodobnost hodnoty z dále za hodnotou 0 ve stejném směru jako pozorovaná hodnota z. Není-li mezi středními hodnotami souborů žádný rozdíl, je dvoustranný test P(Z <= z) ve skutečnosti P(Z >= ABS(z) nebo Z <= -ABS(z)), což je pravděpodobnost hodnoty z dále za hodnotou 0 v jednom či druhém směru jako pozorovaná hodnota z. Výsledek dvoustranného testu představuje jednostranný výsledek násobený dvěma. Nástroj z-test lze použít také v případě, kdy existuje nulová hypotéza, která předpokládá, že existuje specifická nenulová hodnota rozdílu mezi středními hodnotami obou souborů. Tento test lze například použít k určení rozdílů výkonů dvou modelů aut.

Potřebujete další pomoc?

Kdykoli se můžete zeptat některého odborníka v technické komunitě Excelu, získat podporu v komunitě pro odpovědi, případně navrhnout novou funkci nebo vylepšení ve fóru Excel User Voice.

Viz také

Vytvoření histogramu v Excelu 2016

Vytvoření Paretova grafu v Excelu 2016

Zavedení doplňku Analytické aplikace v Excelu

INŽENÝRské funkce (odkazy)

STATISTICKÉ funkce (odkazy)

Přehled vzorců v Excelu

Jak se vyhnout nefunkčním vzorcům

Nalezení a oprava chyb ve vzorcích

Klávesové zkratky a funkční klávesy Excelu

Funkce Excelu (podle abecedy)

Funkce Excelu (podle kategorie)

Rozšiřte své dovednosti s Office
Projít školení
Získejte nové funkce jako první
Připojte se k účastníkům programu Office Insiders

Byly tyto informace užitečné?

Děkujeme vám za zpětnou vazbu.

Děkujeme vám za váš názor. Vypadá to, že bude užitečné, když vás spojíme s některým z našich agentů z podpory Office.

×