Izvođenje statističke i tehničke analize uz pomoć skupa alata za analizu Analysis ToolPak

Trebate li razviti složene statističke ili tehničke analize, korištenjem paketa Analysis ToolPak možete uštedjeti korake i vrijeme. Navedite podatke i parametre za svaku analizu, i alat zatim koristi odgovarajuće statističke ili tehničke funkcije makronaredbi i prikazuje rezultate u izlaznoj tablici. Neki alati osim izlaznih tablica izrađuju i grafikone.

Analysis ToolPak uključuje alate opisane ispod. Za pristup ovim alatima pritisnite Analiza podataka u grupi Analiza kartice Podaci. Ako naredba Analiza podataka nije dostupna, trebate učitati programski dodatak Analysis ToolPak.

Učitavanje dodatka Analysis ToolPak

  1. Kliknite Gumb Microsoft Officea Slika gumba, a zatim kliknite Mogućnosti Excela.

  2. Pritisnite Dodaci, i zatim u okviru Upravljanje odaberite Dodaci programa Excel.

  3. Pritisnite Kreni.

  4. U okviru Dostupni dodaci odaberite potvrdni okvir Analysis ToolPak i zatim pritisnite U redu.

    Savjet    Ne nalazi li se Analysis ToolPak na popisu okvira Dostupni dodaci, pritisnite Pregled kako biste ga pronašli.

    Primite li obavijest da dodatak Analysis ToolPak trenutno nije instaliran na vašem računalu, pritisnite Da za njegovu instalaciju.

Napomena   Za uključivanje Visual Basic for Application (VBA) funkcija za Analysis ToolPak možete učitati dodatak Analysis ToolPak - VBA na isti način na koji ste učitali Analysis ToolPak. U okviru Dostupni dodaci odaberite potvrdni okvir Analysis ToolPak - VBA.

Za opis svakog alata pritisnite naziv alata u sljedećem popisu.

Anova

Alati za analizu Anova omogućuju različite vrste analize varijance. Alat koji trebate upotrijebiti ovisi o broju faktora i broju uzoraka iz populacije koje želite ispitati.

Analiza varijance (Anova): Jedan faktor

Ovaj alat izvodi jednostavnu analizu varijance na podacima za dva ili više uzoraka. Analiza omogućuje testiranje hipoteze prema kojoj je svaki uzorak uzet iz iste osnovne distribucije vjerojatnosti u odnosu na hipotezu prema kojoj osnovne distribucije vjerojatnosti nisu iste za sve uzorke. Postoje li samo dva uzorka, možete upotrijebiti funkciju radnog lista TTEST. Postoji li više od dva uzorka, nema prikladne generalizacije funkcije TTEST, i umjesto nje se može upotrijebiti model Anova: jednofaktorska analiza varijance.

Analiza varijance (Anova): Dva faktora s replikacijom

Ovaj alat za analizu koristi se kad se podaci mogu klasificirati u dvije različite dimenzije. Na primjer, u pokusu za mjerenje visine biljaka, biljkama se mogu dati različite vrste gnojiva (na primjer, A, B, C) i može ih se držati na različitim temperaturama (visokim, niskim). Za svaki od 6 mogućih parova (gnojiva, temperatura) postoji jednak broj opažanja u vezi s visinom biljke. Pomoću Anova alata može se testirati:

  • Jesu li visine biljaka za različite vrste gnojiva uzete iz iste osnovne populacije. Za ovu analizu se zanemaruju temperature.

  • Jesu li visine biljaka za različite razine temperatura uzete iz iste osnovne populacije. Za ovu analizu se zanemaruju vrste gnojiva.

Uzevši u obzir utjecaje razlika između vrsta gnojiva u prvoj stavci popisa s grafičkim oznakama i razlike u temperaturi u drugoj stavci popisa s grafičkim oznakama, predstavlja li šest uzoraka sve parove (gnojivo, temperatura) vrijednosti uzete iz iste populacije. Zamjenska hipoteza govori da postoje utjecaji nastali zbog specifičnih (gnojivo, temperatura) parova koji nadilaze razlike nastale ili samo zbog gnojiva ili samo zbog temperature.

Postavljanje ulaznog raspona alata Anova

Analiza varijance (Anova): Dva faktora bez replikacije

Ovaj alat za analizu je koristan kad se podaci klasificiraju u dvije različite dimenzije, kao u slučaju dvofaktorske analize varijance s replikacijom. Međutim, za ovaj alat pretpostavljamo da postoji samo jedno opažanje za svaki par (na primjer, svaki par {gnojivo, temperatura} iz navedenog primjera).

Korelacija

Funkcije radnog lista CORREL i PEARSON izračunavaju koeficijent korelacije između dvije mjerne varijable kad se mjerenja na svakoj varijabli izvode za svakih N subjekata. (Svako propušteno opažanje za bilo koji subjekt uzrokuje zanemarivanje tog subjekta u analizi.) Alat za analizu korelacije je naročito koristan kad postoje više od dvije mjerne varijable za svaki od N subjekata. Daje izlaznu tablicu, matricu korelacije koja prikazuje vrijednost funkcije CORREL (ili PEARSON) kad se primijene na svaki mogući par mjernih varijabli.

Koeficijent korelacije, kao i kovarijanca, je omjer razlike između dvije mjerne varijable. Za razliku od kovarijance, koeficijent korelacije je skaliran, pa njegova vrijednost ne ovisi o jedinicama u kojima se izražavaju dvije mjerne varijable (na primjer, ako su dvije mjerne varijable težina i visina, vrijednost koeficijenta korelacije ne mijenja se ako se težina pretvori iz funta u kilograme). Vrijednost svakog koeficijenta korelacije mora biti između -1 i +1, uključujući i -1 i +1.

Alatom analize kovarijance možete ispitati svaki par mjernih varijabli za određivanje jesu li dva para mjernih varijabli blizu ,  odnosno, jesu li velike vrijednosti jedne varijable pridružene velikim vrijednostima druge varijable (pozitivna korelacija), jesu li male vrijednosti jedne varijable pridružene velikim vrijednostima druge varijable (negativna korelacija) ili vrijednosti u oba skupa nisu povezane (korelacija približno 0 (nula)).

Kovarijanca

Alati za korelaciju i kovarijancu se mogu koristiti u istom okruženju kad se na skupu pojedinaca vrši opažanje N različitih mjernih varijabli. Svaki od tih alata daje izlaznu tablicu, matricu koji prikazuju koeficijent korelacije, odnosno kovarijancu između svakog para mjernih varijabli. Razlika je u tome što su koeficijenti korelacije iskazuju u rasponu između -1 i +1, uključujući i -1 i +1, a odgovarajuće kovarijance nisu skalirane. I koeficijent korelacije i kovarijanca mjere koliko se dvije varijable razlikuju.

Alat za kovarijancu izračunava vrijednost funkcije radnog lista COVAR za svaki par mjernih varijabli (kada postoje samo dvije mjerne varijable, odnosno, kad je N=2, bolje je odmah upotrijebiti COVAR nego alat kovarijance). Unos po dijagonali izlazne tablice alata za kovarijancu u retku i i stupcu i je kovarijanca i-te mjerne varijable sa samom sobom. Ovo je samo varijanca populacije za tu varijablu koja se izračunava funkcijom radnog lista VARP.

Alatom za analizu korelacije možete ispitati svaki par mjernih varijabli za određivanje jesu li dvije mjerne varijable blizu — odnosno, jesu li velike vrijednosti jedne varijable pridružene velikim vrijednostima druge varijable (pozitivna kovarijanca), jesu li male vrijednosti jedne varijable pridružene velikim vrijednostima druge varijable (negativna kovarijanca) ili vrijednosti obje varijable nisu povezane (kovarijanca približno nula).

Opisna statistika

Ovaj alat za analizu stvara statističko izvješće za podatke iz ulaznog raspona, dajući informacije o tendenciji gomilanja podataka oko sredine i njihovoj promjenjivosti.

Eksponencijalno izglađivanje

Ovaj alat za analizu predviđa vrijednost na temelju prognoze iz prethodnog razdoblja, prilagođenu za pogrešku iz te prethodne prognoze. Alat koristi konstantu izglađivanja a čija veličina određuje u kojoj se mjeri prognoze odazivaju na pogreške iz prethodne prognoze.

Napomena   Vrijednosti 0,2 do 0,3 su prihvatljive konstante za izglađivanje. Te vrijednosti označavaju da se trenutna prognoza treba prilagoditi za 20 do 30 posto kod pogreške u prethodnoj prognozi. Veće konstante rezultiraju bržim odazivom, ali mogu dati pogrešne rezultate. Manje konstante mogu rezultirati u kašnjenjima vrijednosti prognoze.

F-test s dva uzorka za varijance

Ovaj alat za analizu varijanci izvodi F-test s dva uzorka za usporedbu dviju varijanci populacija.

Na primjer, alat za F-test možete upotrijebiti na vremenskim uzorcima na plivačkim natjecanjima za svaki od dva tima. Alat daje rezultate testiranja nulte hipoteze prema kojoj ta dva uzorka dolaze iz distribucija s jednakim varijancama u odnosu na zamjensku hipotezu prema kojoj se varijance razlikuju od osnovnih distribucija.

Alat izračunava vrijednost f neke F-statistike (ili F-omjera). Ako je vrijednost f približno 1, to dokazuje da su varijance osnovne populacije jednake. Ako je u izlaznoj tablici f < 1 “P(F <= f) s jednim krakom” daje vjerojatnost opažanja vrijednosti F-statistike manju od f kad su varijance populacije jednake, a "F kritična s jednim krakom" daje kritičnu vrijednost manju od 1 za odabranu razinu značaja Alfa. Ako je f > 1, “P(F <= f) s jednim krakom” vjerojatnost opažanja vrijednosti F-statistike veća je od f kad su varijance populacije jednake, a “F kritična s dva kraka” daje kritičnu vrijednost veću od 1 za Alfa.

Fourierova analiza

Ovaj alat za analizu rješava probleme u linearnim sustavima i analizira periodične podatke pomoću postupka brze Fourierove pretvorbe za pretvorbu podataka. Podržava i inverzne transformacije, u kojima inverz pretvorenih podataka prikazuje izvorne podatke.

Ulazni i izlazni rasponi za Fourierovu analizu

Histogram

Ovaj alat za analizu računa pojedinačne i kumulativne frekvencije raspona ćelije podataka i paketa podataka. Alat stvara podatke o broju pojava vrijednosti u skupu podataka.

Na primjer, u razredu od 20 učenika se može odrediti raspodjela rezultata po kategorijama ocjena. Histogramska tablica označava granice ocjena i broj rezultata između najniže i trenutne granice. Najčešći rezultat je mod podataka.

Pomični prosjek

Ovaj alat za analizu predviđa vrijednosti u razdoblju prognoziranja na temelju prosječne vrijednosti varijable tijekom određenog broja prethodnih razdoblja. Pomični prosjek pruža informaciju o trendu koju bi obični prosjek svih proteklih podataka sakrio. Ovaj alat upotrijebite za prognoziranje prodaje, inventara i drugih trendova. Sve prognozirane vrijednosti temelje se na sljedećoj formuli.

Formula za izračun pomičnih prosjeka

gdje je:

  • N broj prethodnih razdoblja koja će se uključiti u pomični prosjek

  • Aj stvarna vrijednost u vremenu j

  • Fj prognozirana vrijednost u vrijeme j

Generiranje slučajnog broja

Ovaj alat ispunjava raspon nezavisnim slučajnim brojevima izvučenima iz jedne od nekoliko distribucija. Subjekti se u populaciji mogu karakterizirati raspodjelom vjerojatnosti. Na primjer, možete koristiti normalnu distribuciju za karakterizaciju populacije po visini pojedinaca ili možete koristiti Bernoullijevu distribuciju s dva moguća rezultata za karakterizaciju populacije prema rezultatima bacanja novčića.

Rangiranje i percentil

Ovaj alat analize stvara tablicu koja sadrži rangiranje po rednom broju i postotku svake vrijednosti u skupu podataka. Možete analizirati položaj relativnih vrijednosti u skupu podataka. Ovaj alat koristi funkcije radnog lista RANK i PERCENTRANK. RANK ne uzima u obzir vezane vrijednosti. Želite li u obzir uzeti vezane vrijednosti, koristite funkciju radnog lista RANK uz korektivni faktor koji je predložen u datoteci pomoći funkcije RANK.

Regresija

Ovaj alat za analizu izvodi linearnu regresijsku analizu postupkom najmanjih kvadrata za prilagodbu pravca kroz skup opažanja. Moguće je analizirati kako vrijednosti jedne ili više nezavisnih varijabli utječu na običnu zavisnu varijablu. Na primjer, možete analizirati kako na izvedbu atletičara utječu čimbenici poput godina, visine i težine. Možete dodijeliti udio u mjerenju izvedbe za svaki od ova tri čimbenika na temelju skupa izvedbenih podataka i zatim koristiti rezultate za predviđanje izvedbe novog, neprovjerenog sportaša.

Alat za regresiju koristi funkciju radnog lista LINEST.

Uzorkovanje

Ovaj alat za analizu stvara uzorak iz populacije odnoseći se prema ulaznom rasponu kao prema populaciji. Kad je populacija prevelika za obradu ili prikaz na grafikonu može se koristiti reprezentativni uzorak. Također, možete stvoriti uzorak koji sadrži samo vrijednosti iz određenog dijela ciklusa, vjerujete li da su ulazni podaci periodični. Na primjer, sadrži li ulazni raspon podatke o kvartalnoj prodaji, uzorkovanje s periodičnom stopom četiri smješta vrijednosti iz istog tromjesečja u izlazni raspon.

T-test

T-test za analizu s dva uzorka ispituje jesu li jednake srednje vrijednosti na kojima se temelje uzorci. Tri alata upotrebljavaju različite pretpostavke: da su varijance populacija jednake, da varijance populacija nisu jednake i da dva uzorka predstavljaju opažanja na istim subjektima prije postupka i poslije postupka.

Za sva tri alata navedena ispod vrijednost t-statistike izračunava se i u izlaznim tablicama prikazuje kao "t Stat". Ovisno o podacima, ova vrijednost može biti negativna ili ne-negativna. Pod pretpostavkom da su osnovne srednje vrijednosti populacije jednake ako je t < 0, “P(T <= t), s jednim krakom” daje vjerojatnost da će opažena vrijednost t-statistike biti negativnija od t. Ako je t >=0, “P(T <= t), s jednim krakom” daje vjerojatnost da će opažena vrijednost t-statistike biti pozitivnija od t. “t kritična s jednim krakom” daje umanjenu vrijednost, pa je vjerojatnost da će opažena vrijednost t-statistike biti veća od ili jednaka vrijednosti "t kritična s jednim krakom" Alfa.

“P(T <= t) s dva kraka” daje vjerojatnost da će opažena vrijednost t-statistike po svojoj apsolutnoj vrijednosti biti veća od t. "P kritična s dva kraka" daje umanjenu vrijednost, pa je vjerojatnost opažene t-statistike po apsolutnoj vrijednosti većoj od "P kritična s dva kraka" Alfa

T-test: Uparena dva uzorka za srednje vrijednosti

Ovaj test možete upotrijebiti kad u uzorcima dolazi do prirodnog uparivanja opažanja, na primjer kad se grupa uzoraka testira dvaput — prije i poslije pokusa. Taj alat za analizu i njegova formula izvode upareni studentski test na dva uzorka kako bi se utvrdilo dolaze li opažanja nakon pokusa i opažanja poslije pokusa iz distribucija s jednakim srednjim vrijednostima populacija. Ovaj oblik t-testa ne pretpostavlja da su varijance obje populacije jednake.

Napomena   Među rezultatima koje generira ovaj alat je i zajednička varijanca, skupljena mjera širenja podataka oko srednje vrijednosti, dobivena iz sljedeće formule.

Formula za izračun zajedničke varijance

T-test: Dva uzorka s pretpostavkom jednakih varijanci

Ovaj alat za analizu izvodi studentov t-test s dva uzorka. Oblik t-testa pretpostavlja da oba skupa dolaze iz raspodjela s jednakim varijancama. To je poznato kao homoscedastični t-test. Možete ga koristiti za određivanje vjerojatnosti jesu li dva uzorka došla iz raspodjela s jednakim srednjim vrijednostima.

T-test: Dva uzorka s pretpostavkom različitih varijanci

Ovaj alat za analizu izvodi studentov t-test na dva uzorka. Oblik t-testa pretpostavlja da su dva skupa podataka uzeta iz distribucija s različitim varijancama. To je heteroscedastični t-test. Kao i kad je riječ o prethodnim jednakim varijancama, ovaj t-test možete upotrijebiti za određivanje dolaze li dva uzorka iz distribucija s jednakim srednjim vrijednostima populacije. Ovaj test koristite kad u dva uzorka postoje različiti subjekti. Upareni test opisan u sljedećem primjeru koristite kad postoji jedan skup subjekata, a dva uzorka označavaju mjerenja za svaki subjekt prije i poslije postupka.

Za određivanje statističke vrijednosti t koristi se sljedeća formula.

Formula za izračun vrijednosti t

Sljedeća formula se koristi za izračunavanje stupnjeva slobode, df. Budući da rezultat izračuna obično nije cijeli broj, vrijednost df se zaokružuje na najbliži cijeli broj kako bi se dobila dobila kritična vrijednost iz tablice t. Excel funkcija radnog lista TTEST koristi izračunatu vrijednost df bez zaokruživanja jer je vrijednost za TTEST moguće izračunati pomoću vrijednosti df koja nije cijeli broj. Zbog tih različitih pristupa u utvrđivanju stupnjeva slobode, rezultati funkcije TTEST i alata t-test razlikovat će se u slučaju različitih varijanci.

Formula za aproksimaciju stupnjeva slobode

Z-test

Alat za analizu z-test s dva uzorka za srednje vrijednosti izvodi z-test s dva uzorka za srednje vrijednosti s poznatim varijancama. Ovaj se alat koristi za provjeru nulte hipoteze o nepostojanju razlike između dvije srednje vrijednosti populacija u odnosu na jednostranu ili dvostranu zamjensku hipotezu. Ako varijance nisu poznate, umjesto ovog testa treba koristiti funkciju radnog lista ZTEST.

Kod korištenja alata z-testa potrebno je razumjeti njegov izlaz. “P(Z <= z) s jednom krakom” je zapravo P(Z >= ABS(z)), vjerojatnost vrijednosti z udaljena od nule u istom pravcu kao i opažena vrijednost z kad nema razlike između srednjih vrijednosti populacija. “P(Z <= z) s dva kraka” je zapravo P(Z >= ABS(z) ili Z <= -ABS(z)), vjerojatnost vrijednosti z udaljene od 0 u bilo kojem pravcu od opažene vrijednosti z kad nema razlike između srednjih vrijednosti populacija. Rezultat s dva kraka je samo rezultat s jednim krakom pomnožen s 2. Alat z-test se može upotrijebiti i u slučaju nulte hipoteza prema kojoj postoji određena vrijednost različita od nule za razliku između dvije srednje vrijednosti populacija. Na primjer, ovaj test možete koristiti za utvrđivanje razlike u performansama dvaju modela automobila.

Napomene   

  • Funkcije analize podataka istodobno se mogu koristiti samo na jednom radnom listu. Prilikom izvođenja analize podataka na grupiranim radnim listovima, rezultati će se pojaviti na prvome radnom listu, a na ostalima će se pojaviti prazno oblikovane tablice. Za izvođenje analize podataka na preostalim radnim listovima pokrenite ponovni izračun alata za analizu za svaki radni list.

  • Popis knjiga koje pružaju podrobne informacije o statističkim postupcima ili algoritmima koji su korišteni za stvaranje Microsoft Excel statističkih alata i funkcija: Bibliografija statističkih metoda i algoritama.

Primjenjuje se na sljedeće: Excel 2007



Jesu li vam ove informacije bile korisne?

Da Ne

Kako ga možemo poboljšati?

255 preostali broj znakova

Da biste zaštitili svoju privatnost, nemojte u povratnim informacijama navoditi podatke za kontakt. Pročitajte naš pravilnik o zaštiti privatnosti.

Hvala vam na povratnim informacijama!

Resursi za podršku

Promijeni jezik