שימוש ב- Analysis ToolPak כדי לבצע ניתוח נתונים מורכבים

הערה: אנו מעוניינים לספק לך את תוכן העזרה העדכני ביותר במהירות האפשרית, בשפה שלך. דף זה תורגם באמצעות אוטומציה והוא עשוי לכלול שגיאות דקדוק או אי-דיוקים. מטרתנו היא כי תוכן זה יהיה שימושי עבורך. האם תוכל לספר לנו אם המידע הועיל לך, בחלק התחתון של דף זה? לנוחותך, הנה המאמר באנגלית.

אם עליך לפתח ניתוחים סטטיסטיים או הנדסיים מורכבים, באפשרותך לצמצם בשלבים ולחסוך בזמן באמצעות Analysis ToolPak. אתה מספק את הנתונים ואת הפרמטרים עבור כל ניתוח והכלי משתמש בפונקציות המאקרו הסטטיסטיות או ההנדסיות המתאימות לשם חישוב והצגה של התוצאות בטבלת פלט. כלים מסוימים יוצרים גם תרשימים בנוסף לטבלאות פלט.

ניתן להשתמש בפונקציות ניתוח הנתונים רק בגליון עבודה אחד בכל פעם. בעת ניתוח נתונים בגליונות עבודה מקובצים, התוצאות יופיעו בגליון העבודה הראשון וטבלאות מעוצבות ריקות יופיעו בגליונות העבודה הנותרים. כדי לבצע ניתוח נתונים בגליונות העבודה הנותרים, חשב מחדש את כלי הניתוח עבור כל גליון עבודה.

Analysis ToolPak כולל את הכלים המתוארים בסעיפים הבאים. כדי לגשת לכלים אלה, לחץ על ניתוח נתונים בקבוצה ניתוח בכרטיסיה נתונים. אם הפקודה ניתוח נתונים אינה זמינה, עליך לטעון את תוכנית התוספת Analysis ToolPak.

  1. לחץ על הכרטיסיה קובץ, לחץ על אפשרויות ולאחר מכן לחץ על הקטגוריה תוספות.

    אם אתה משתמש ב-Excel 2007, לחץ על לחצן Microsoft Office תמונת לחצן Office ולאחר מכן לחץ על אפשרויות Excel

  2. בתיבה נהל, בחר בתוספות של Excel‏ ולאחר מכן לחץ על עבור.

    אם אתה משתמש ב- Excel עבור Mac, בתפריט הקובץ עבור אל כלים > תוספות של Excel.

  3. בתיבה תוספות, בחר בתיבת הסימון Analysis ToolPak ולחץ על אישור.

    • אם Analysis ToolPak אינו מופיע בתיבה תוספות זמינות, לחץ על עיון כדי לאתר אותו.

    • אם אתה מקבל הודעה ש- Analysis ToolPak אינו מותקן כרגע במחשב שלך, לחץ על כן כדי להתקין אותו.

הערה: כדי לכלול פונקציות Visual Basic for Application (VBA)‎ עבור Analysis ToolPak, באפשרותך לטעון את תוספת Analysis ToolPak - VBA באותו אופן שבו טענת את Analysis ToolPak. בתיבה תוספות זמינות, בחר בתיבת הסימון Analysis ToolPak - VBA.

כלי הניתוח של Anova מספקים סוגים שונים של ניתוח שונות. הכלי שבו עליך להשתמש תלוי במספר הפקטורים והמדגמים שברשותך מתוך האוכלוסיות שברצונך לבחון.

Anova: גורם יחיד

כלי זה מבצע ניתוח פשוט של שונות בנתונים עבור שתי דגימות או יותר. הניתוח מספק בדיקה של ההשערה שכל דוגמה משורטט מאותה התפלגות ההסתברות המשמשת כבסיס נגד ההשערה החלופית אשר התפלגות ההסתברות הבסיסית אינה זהה עבור כל הדגימות. אם קיימות שתי דגימות בלבד, באפשרותך להשתמש בפונקציית גליון העבודה T.בדיקה. עם יותר משתי דגימות, אין הכללה נוחה של T.בדיקה, וניתן לקרוא למודל Anova של פקטור יחיד במקום זאת.

Anova: דו-גורמי עם שכפול

כלי ניתוח זה יעיל כאשר נתונים מסווגים לפי שני ממדים שונים. למשל, בניסיון שמטרתו למדוד את גובהם של צמחים, ייתכן שהצמחים מקבלים סוגים שונים של דשן (לדוגמה, A‏, B‏, C) וכן גדלים בטמפרטורות שונות (לדוגמה, נמוכה, גבוהה). עבור כל אחד מששת הזוגות האפשריים של {מדשן, טמפרטורה}, יש לנו מספר שווה של תצפיות לגבי גובה הצמח. באמצעות כלי Anova זה, באפשרותנו לבחון:

  • אם גובה הצמחים עבור סוגי הדשן השונים נלקח מתוך אותה אוכלוסיה המשמשת כבסיס. הטמפרטורות אינן נלקחות בחשבון בניתוח זה.

  • אם גובה הצמחים עבור רמות הטמפרטורה השונות נלקח מתוך אותה אוכלוסיה המשמשת כבסיס. סוגי הדשן אינם נלקחים בחשבון בניתוח זה.

אם, בהתייחס להשפעות ההבדלים בין סוגי הדשנים הנמצאים בנקודת התבליט הראשונה וההבדלים בטמפרטורה הנמצאים בנקודת התבליט השניה, ששת המדגמים המייצגים את כל הזוגות של ערכי {מדשן, טמפרטורה} נלקחים מתוך אותה אוכלוסיה. ההיפותזה החלופית היא שישנן השפעות עקב זוגות {מדשן, טמפרטורה} ספציפיים, מעל ומעבר להבדלים המבוססים על מדשן בלבד או על טמפרטורה בלבד.

הגדרת טווח הקלט עבור כלי anova

Anova: דו-גורמי ללא שכפול

כלי ניתוח זה יעיל כאשר נתונים מסווגים לפי שני ממדים שונים כמו במקרה בעל שני הפקטורים עם שכפול. עם זאת, כאשר כלי זה בשימוש, ההנחה היא שקיימת תצפית אחת בלבד עבור כל זוג (למשל, כל זוג {מדשן, טמפרטורה} בדוגמה הקודמת).

פונקציות גליון העבודה של CORREL ו- PEARSON מחשבים את מקדם המתאם בין שני משתני מדידה כאשר מדידות בכל משתנה נצפית עבור כל אחד מהנושאים של N. (כל השגחה חסרה עבור כל נושא גורמת להתעלמות מהנושא בניתוח.) כלי ניתוח המתאם שימושי במיוחד כאשר יש יותר משני משתני מדידה עבור כל אחד מהנושאים של N. היא מספקת טבלת פלט, מטריצת קורלציה, המציגה את הערך של CORREL (או PEARSON) המוחל על כל זוג אפשרי של משתני מדידה.

מקדם המתאם, כגון השונות המשותפת, מודד את המידה שבה שני משתני מדידה משתנים יחד. בניגוד לשונות המשותפת, מקדם המתאם משתנה כך שהערך שלו אינו תלוי ביחידות שבהן מבוטא שני משתני המידה. (לדוגמה, אם שני משתני המידה הם משקל וגובה, הערך של מקדם המתאם אינו משתנה אם המשקל מומר מקילוגרם לקילוגרם.) הערך של כל מקדם המתאם חייב להיות בין -1 לבין 1 כולל.

ניתן להשתמש בכלי ניתוח המתאם כדי לבחון כל זוג של משתני מידה במטרה לבדוק אם שני משתני המידה נוטים לנוע יחדיו — כלומר, אם ערכים גדולים של משתנה אחד נוטים להשתייך לערכים גדולים של השני (התאמה חיובית), אם ערכים קטנים של משתנה אחד נוטים להשתייך לערכים גדולים של השני (התאמה שלילית) או אם ערכים של שני המשתנים נוטים שלא להשתייך (התאמה קרובה ל- 0 (אפס)).

הן כלי המתאם והן כלי השונות המשותפת יכולים לשמש באותה סביבה, כאשר מובחנים N משתני מידה שונים בקבוצה של פריטים בודדים. הן כלי המתאם והן כלי השונות המשותפת מציגים טבלת פלט, מטריצה, המציגה את מקדם המתאם או את השונות המשותפת, בהתאמה, בין כל זוג של משתני מידה. ההבדל טמון בכך שמקדמי מתאמים חייבים להיות בטווח של ‎-1 ו- ‎+1 כולל. כלי שונות משותפת מקבילים אינם כפופים לקנה מידה מסוים. הן מקדם המתאם והן השונות המשותפת מודדים עד כמה שני משתנים "משתנים יחדיו".

כלי השונות המשותפת מחשב את ערך השונות המשותפת של הפונקציה גליון העבודה . P עבור כל זוג משתני מדידה. (שימוש ישיר בשונות המשותפת. P במקום כלי השונות המשותפת הוא חלופה סבירה כאשר קיימים שני משתני מדידה בלבד, כלומר N = 2.) הערך באלכסון של טבלת הפלט של כלי השונות המשותפת בשורה i, column i הוא השונות המשותפת של משתנה המדידה של ה-i עם עצמו. זוהי רק שונות האוכלוסיה עבור משתנה זה, כפי שמחושב על-ידי פונקציית גליון העבודה VAR.P.

באפשרותך להשתמש בכלי השונות המשותפת כדי לבחון כל זוג משתני מידה במטרה לבדוק אם שני משתני המידה נוטים לנוע יחד — כלומר, אם ערכים גדולים של משתנה אחד נוטים להיות משויכים לערכים גדולים של השני (שונות משותפת חיובית), אם ערכים קטנים של משתנה אחד נוטים להיות משויכים לערכים גדולים של השני (שונות משותפת שלילית) או אם ערכים של שני המשתנים נוטים שלא להיות משויכים (שונות משותפת קרובה ל- 0 (אפס)).

כלי הניתוח Descriptive Statistics מחולל דוח של סטטיסטיקה בעלת משתנה יחיד עבור נתונים בטווח הקלט, תוך מתן מידע אודות המגמה וההשתנות הכלליות של הנתונים.

כלי הניתוח Exponential Smoothing מנבא ערך המבוסס על התחזית לתקופה הקודמת, כשהוא מותאם לשגיאה בתחזית קודמת זו. הכלי משתמש בקבוע המחליק a, שסדר הגודל שלו קובע את העוצמה שבה תחזיות מגיבות על שגיאות בתחזית הקודמת.

הערה: ערכים של 0.2 עד 0.3 מהווים קבועים הגיוניים להחלקה. ערכים אלה מציינים שיש להתאים את התחזית הנוכחית ב- 20 עד 30 אחוזים עבור השגיאה בתחזית הקודמת. קבועים גדולים יותר מפיקים תגובה מהירה יותר, אך עשויים לגרום להשלכות לא יציבות. קבועים קטנים יותר עשויים לגרום להשהיות ארוכות עבור ערכי תחזית.

כלי הניתוח F-Test Two-Sample for Variances מבצע בדיקת F של שני מדגמים כדי להשוות את השונות של שתי אוכלוסיות.

לדוגמה, ניתן להשתמש בכלי F-Test במדגמים של זמנים של כל אחת משתי קבוצות בתחרות שחייה. הכלי מספק את התוצאה של בדיקת ההיפותזה הריקה ששני מדגמים אלה מגיעים מהתפלגויות בעלות שונויות שוות, אל מול החלופה לפיה השונויות אינן זהות בהתפלגויות המשמשות כבסיס.

הכלי מחשב את הערך f של F-statistic (או F-ratio). ערך f הקרוב ל- 1 מספק הוכחה לכך שהשונויות באוכלוסייה המשמשות כבסיס שוות. בטבלת הפלט, אם f < 1,‏ “P(F <= f) one-tail” מספק את ההסתברות של צפייה בערך F-statistic נמוך מ-f כאשר השונויות באוכלוסייה שוות ו-“F Critical one-tail” מספק את הערך הקריטי הקטן מ- 1 עבור רמת המובהקות שנבחרה, Alpha. אם f > 1,‏ “P(F <= f) one-tail” מספק את ההסתברות של צפייה בערך F-statistic גבוה מ-f כאשר השונויות באוכלוסייה שוות, ו-“F Critical one-tail” מספק את הערך הקריטי הגדול מ- 1 עבור Alpha.

כלי הניתוח Fourier Analysis פותר בעיות במערכות ליניאריות ומנתח נתונים תקופתיים באמצעות שיטת Fast Fourier Transform (FFT)‎ להמרת נתונים. כלי זה גם תומך בהמרות הפוכות, בהן ההופכי של נתונים שהומרו מחזיר את הנתונים המקוריים.

טווחי קלט ופלט עבור ניתוח Fourier

כלי הניתוח Histogram מחשב שכיחויות אינדיווידואליות ומצטברות עבור טווח תאים של נתונים וסלי נתונים. כלי זה מפיק נתונים עבור מספר המופעים של ערך בתוך ערכת נתונים.

לדוגמה, בכיתה של 20 תלמידים, ניתן לקבוע את התפלגות הציונים לפי קטגוריות של אותיות-ציונים. טבלה מסוג היסטוגרמה מייצגת את גבולות האותיות-ציונים ואת מספר הנקודות בין הגבול הנמוך ביותר לבין הגבול הנוכחי. התוצאה היחידה והנפוצה ביותר היא מצב הנתונים.

עצה: ב- Excel 2016, באפשרותך ליצור היסטוגרמה או תרשים Pareto.

כלי הניתוח Moving Average משקף ערכים בתקופת התחזית, בהתבסס על הערך הממוצע של המשתנה על-פני מספר מוגדר של תקופות קודמות. ממוצע נע מספק מידע מגמה שממוצע פשוט של כל הנתונים ההיסטוריים יסתיר. השתמש בכלי זה כדי לחזות מכירות, רשימות מלאי או מגמות אחרות. כל ערך תחזית מבוסס על הנוסחה הבאה.

נוסחה לחישוב ממוצעים נעים

כאשר:

  • N הוא מספר התקופות הקודמות שיש לכלול בממוצע הנע

  • A j הוא הערך הממשי בזמן j

  • F j הוא הערך החזוי בזמן j

כלי הניתוח Random Number Generation ממלא טווח במספרים אקראיים עצמאיים הנלקחים מאחת ממספר התפלגויות. ניתן לאפיין את הנושאים באוכלוסיה באמצעות התפלגות הסתברות. לדוגמה, ניתן להשתמש בהתפלגות רגילה לאפיון האוכלוסיה של גובה של פרטים, או להשתמש בהתפלגות Bernoulli של שתי תוצאות אפשריות לאפיון האוכלוסיה של תוצאות הטלת מטבע.

כלי הניתוח Rank ו-אחוזון מפיק טבלה המכילה את הדירוג הסידורי והאחוזי של כל ערך בערכת נתונים. באפשרותך לנתח את המעמד היחסי של ערכים בסידרת נתונים. כלי זה משתמש בדירוג פונקציות גליון העבודה . EQ ו-PERCENTRANK. INC. אם ברצונך להתחשב בערכים קשורים, השתמש בדירוג. הפונקציה EQ, המתייחסת לערכים קשורים כבעל דירוג זהה, או השתמש בדירוג.הפונקציה AVG , אשר מחזירה את הדירוג הממוצע עבור הערכים הקשורים.

כלי הניתוח Regression מבצע ניתוח של רגרסיה ליניארית באמצעות שיטת "least squares" להתאמת קו לקבוצת תצפיות. באפשרותך לנתח כיצד משתנה תלוי יחיד מושפע מהערכים של משתנה בלתי תלוי אחד או יותר. לדוגמה, באפשרותך לנתח כיצד מושפעים הביצועים של ספורטאי מגורמים כגון גיל, גובה ומשקל. ניתן להקצות חלקים במדדי הביצועים לכל אחד משלושה גורמים אלה, בהתבסס על קבוצת נתוני ביצועים ולאחר מכן להשתמש בתוצאות כדי לחזות את ביצועיו של ספורטאי חדש שלא נבחן.

כלי הרגרסיה משתמש בפונקציית גליון העבודה LINEST.

כלי הניתוח Sampling יוצר מדגם מתוך אוכלוסיה על-ידי טיפול בטווח הקלט כאוכלוסיה. כאשר האוכלוסיה גדולה מדי לעיבוד או לציור בתרשים, ניתן להשתמש במדגם מייצג. באפשרותך גם ליצור מדגם המכיל רק את הערכים מחלק מסוים במחזור, אם אתה סבור שנתוני הקלט הם תקופתיים. לדוגמה, אם טווח הקלט מכיל נתוני מכירות רבעוניים, דגימה עם שיעור תקופתי של ארבע מציבה את הערכים מאותו רבעון בטווח הפלט.

כלי הניתוח Two-Sample t-Test בודקים את השוויון של ממוצעי האוכלוסיה העומדים בבסיס כל מדגם. שלושת הכלים משתמשים בהנחות שונות: שהשונויות של האוכלוסיה הן שוות, שהשונויות של האוכלוסיה אינן שוות וששני המדגמים מייצגים תצפיות של לפני טיפול ולאחר טיפול באותם נושאים.

עבור שלושת הכלים שלהלן, ערך מסוג t-Statistic‏, t, מחושב ומוצג כ- "t Stat" בטבלאות הפלט. בהתאם לנתונים, הערך t יכול להיות שלילי או חיובי. בהנחה של ממוצעי אוכלוסיה שווים בבסיס, אם t < 0‏, ‎"P(T <= t) one-tail"‎ נותן את ההסתברות שיאובחן ערך מסוג t-Statistic, שהינו שלילי יותר מ- t‏. אם t >=0‏, ‎"P(T <= t) one-tail"‎ נותן את ההסתברות שיאובחן ערך מסוג t-Statistic, שהינו חיובי יותר מאשר t‏. "t Critical one-tail" נותן את ערך החיתוך, כך שההסתברות של אבחנה בערך מסוג t-Statistic שהינו גדול או שווה ל- "t Critical one-tail" היא Alpha.

"P(T <= t) two-tail" נותן את ההסתברות שיאובחן ערך מסוג t-Statistic שהינו גדול יותר בערך מוחלט מאשר t‏. "P Critical two-tail" נותן את ערך החיתוך, כך שההסתברות של ערך t-Statistic מאובחן שהינו גדול יותר בערך מוחלט מאשר "P Critical two-tail" היא Alpha.

מבחן t: שני מדגמים מזווגים עבור ממוצעים

באפשרותך להשתמש במבחן מדגמים מזווגים כאשר מתקיים זיווג טבעי של תצפיות במדגמים, כגון בעת שקבוצת מדגם נבחנת פעמיים — לפני ואחרי ניסוי. כלי ניתוח זה והנוסחה שלו מבצעים Two-Sample Student's t-Test מזווג כדי לקבוע אם יש סבירות שתצפיות שנלקחו לפני טיפול ותצפיות שנלקחו לאחר טיפול הגיעו מהתפלגויות בעלות ממוצעי אוכלוסיה שווים. צורת t-Test זו אינה מניחה כי השונויות של שתי האוכלוסיות שוות.

הערה: בין התוצאות שכלי זה מפיק, ניתן למצוא שונות במאגר, מדד נצבר של התפשטות הנתונים בסביבת הממוצע, הנגזר מהנוסחה הבאה.

נוסחה לחישוב שונות במאגר

מבחן t: שני מדגמים בהנחת שוויון שונויות

כלי ניתוח זה מבצע t-Test עם שני מדגמים של סטודנט. צורת t-Test זו מניחה ששתי קבוצות הנתונים נלקחו מהתפלגויות עם אותן שונויות. הוא מוכר בשם מבחן t של שונות שווה עם שני מדגמים (הומוסדסטי). באפשרותך להשתמש ב- t-Test זה כדי לקבוע אם סביר להניח ששתי הדגימות הגיעו מהתפלגויות עם ממוצעי אוכלוסייה שווים.

מבחן t: שני מדגמים בהנחת אי-שוויון שונויות

כלי ניתוח זה מבצע t-Test עם שני מדגמים של סטודנט. צורה זו של מבחן T מניחה ששתי קבוצות הנתונים נלקחו מהתפלגויות עם שונויות שאינן שוות. הוא מוכר בשם מבחן T של שונות לא שווה עם שני מדגמים (הטרוסדסטי). בדומה למקרה של Equal Variances שלעיל, באפשרותך להשתמש במבחן T זה כדי לקבוע אם סביר להניח ששתי הדגימות הגיעו מהתפלגויות עם ממוצעי אוכלוסייה שווים. השתמש במבחן זה כאשר קיימים נושאים מובחנים בשתי הדגימות. השתמש במבחן Paired, המתואר להלן, כאשר קיימת קבוצה אחת של נושאים ושתי הדגימות מייצגות מדידות עבור כל נושא לפני ואחרי טיפול.

הנוסחה שלהלן משמשת לקביעת הערך הסטטיסטי t.

נוסחה לחישוב הערך t

הנוסחה הבאה משמשת לחישוב דרגות החופש, df. מאחר שתוצאת החישוב היא בדרך כלל לא מספר שלם, הערך של df מעוגל למספר השלם הקרוב ביותר כדי לקבל ערך קריטי מהטבלה t. פונקציית גליון העבודה של Excel T.בדיקה משתמשת בערך df המחושב ללא עיגול, מכיוון שניתן לחשב ערך עבור T.בדיקה באמצעות df אינו. בשל גישות שונות אלה לקביעת דרגות החופש, התוצאות של T.בדיקה וכלי t-test זה יהיה שונה במקרה של שונות שוויונית.

נוסחה להערכת דרגות חופש

בדיקת z: שתי לדוגמה של כלי ניתוח פירושו מבצעת שתי בדיקות z לדוגמה, באמצעות סטיות מוכרות. כלי זה משמש כדי לבדוק את השערת הnull שאין הבדל בין שני ממוצעי אוכלוסייה כנגד השערות חלופיות חד-צדדיות או דו-צדדיות. אם השונות אינה ידועה, הפונקציה גליון עבודה Z. יש להשתמש במקום זאת בבדיקה.

בעת שימוש בכלי z-Test, יש להקפיד להבין את הפלט. "P(Z <= z) one-tail" הוא, למעשה, P(Z >= ABS(z))‎, ההסתברות של z-value הרחק מ- 0 באותו כיוון של ערך z המאובחן כאשר אין הבדל בין ממוצעי האוכלוסיה. "P(Z <= z) two-tail" הוא, למעשה, ‎P(Z >= ABS(z) or Z <= -ABS(z))‎, ההסתברות של z-value הרחק מ- 0 בכל כיוון מאשר ערך z המאובחן כאשר אין הבדל בין ממוצעי האוכלוסיה. התוצאה הדו-זנבית היא רק התוצאה החד-זנבית כאשר היא מוכפלת פי 2. ניתן להשתמש בכלי z-Test גם עבור מקרים בהם ההיפותזה הריקה היא שקיים ערך ספציפי שאינו אפס עבור ההבדל בין שני ממוצעי האוכלוסיה. לדוגמה, ניתן להשתמש בבדיקה זו כדי לקבוע את הבדלי הביצועים בין שני דגמי מכוניות.

זקוק לעזרה נוספת?

ניתן לשאול תמיד מומחה ב- קהילת Tech Community עבור Excel, לקבל תמיכה בקהילת Answers או להציע תכונה חדשה או שיפור ב- User Voice עבור Excel.

למידע נוסף

יצירת היסטוגרמה ב-Excel 2016

יצירת תרשים פארטו ב-Excel 2016

טעינה של analysis ToolPak ב-Excel

פונקציות הנדסיות (חומר עזר)

פונקציות סטטיסטיות (חומר עזר)

מבט כולל על נוסחאות ב- Excel

כיצד להימנע מנוסחאות שגויות

חיפוש ותיקון שגיאות בנוסחאות

קיצורי מקשים ומקשים ייעודיים ב- Excel

פונקציות של Excel (בסדר אלפביתי)

פונקציות של Excel (לפי קטגוריה)

שפר את הכישורים שלך ב- Office
סייר בהדרכה
קבל תכונות חדשות לפני כולם
הצטרף למשתתפי Office Insider

האם מידע זה היה שימושי?

תודה על המשוב!

תודה על המשוב! נראה שכדאי לקשר אותך לאחד מנציגי התמיכה של Office.

×