Menggunakan Analysis ToolPak untuk menjalankan analisis data kompleks

Penting: Artikel ini adalah terjemahan mesin, lihat penafian. Temukan versi bahasa Inggris artikel di sini sebagai rujukan Anda.

Jika Anda perlu mengembangkan analisis teknik atau statistik yang kompleks, Anda dapat menghemat langkah dan waktu menggunakan Analysis ToolPak. Anda menyediakan data dan parameter untuk setiap analisis, dan alat tersebut menggunakan fungsi makro teknik atau statistik yang sesuai untuk menghitung dan menampilkan hasil dalam tabel output. Selain tabel output, beberapa alat juga menghasilkan bagan.

Fungsi analisis data hanya dapat digunakan pada satu lembar kerja pada satu waktu. Saat Anda menjalankan analisis data pada lembar kerja yang dikelompokkan, hasil akan muncul pada lembar kerja pertama dan tabel kosong terformat akan muncul pada lembar kerja yang lain. Untuk menjalankan analisis data pada lembar kerja yang lain, hitung ulang alat analisis untuk setiap lembar kerja.

Analysis ToolPak mencakup alat yang dideskripsikan di bagian berikut. Untuk mengakses alat ini, klik Analisis Data dalam grup Analisis pada tab Data. Jika perintah Analisis Data tidak tersedia, Anda perlu memuat program add-in Analysis ToolPak.

  1. Klik tab File, klik Opsi, lalu klik kategori Add-In.

    Jika Anda menggunakan Excel 2007, klik Tombol Microsoft Office Gambar tombol Office , dan lalu klik Opsi Excel

  2. Di kotak Kelola, klik Add-in Excel, lalu klik Jalankan.

    Jika Anda menggunakan Excel untuk Mac, di file menu buka alat > Excel Add-in.

  3. Dalam kotak Add-in , pilih kotak centang Analysis ToolPak , dan lalu klik OK.

    • Jika Analysis ToolPak tidak terdaftar dalam kotak Add-In yang tersedia, klik Telusuri untuk menemukannya.

    • Jika Anda diberi tahu bahwa Analysis ToolPak tidak terinstal di komputer Anda, klik Ya untuk menginstalnya.

Catatan: Untuk menyertakan fungsi Visual Basic for Application (VBA) untuk Analysis ToolPak, Anda dapat memuat Add-in Analysis ToolPak - VBA sama seperti saat memuat Analysis ToolPak. Dalam kotak Add-in yang tersedia, pilih kotak centang Analysis ToolPak - VBA.

Alat analisis Anova menyediakan berbagai tipe analisis variansi. Alat yang harus Anda gunakan tergantung jumlah faktor dan jumlah sampel yang Anda miliki dari populasi yang ingin diuji.

ANOVA: Faktor tunggal

Alat ini menjalankan analisis sederhana pada variansi data untuk dua sampel atau lebih. Analisis ini menyediakan uji hipotesis bahwa setiap sampel diambil dari distribusi probabilitas dasar yang sama dibandingkan dengan hipotesis alternatif bahwa distribusi probabilitas dasar tidak sama untuk semua sampel. Jika hanya terdapat dua sampel, Anda dapat menggunakan fungsi lembar kerja T.TEST. Dengan lebih dari dua sampel, tidak dapat dilakukan generalisasi T.TEST, dan model Anova Faktor Tunggal bisa digunakan.

ANOVA: Dua-faktor dengan replikasi

Alat analisis ini bermanfaat saat data dapat diklasifikasi dalam dua dimensi yang berbeda. Contohnya, dalam eksperimen untuk mengukur tinggi tanaman, tanaman dapat diberi merek pupuk yang berbeda (misalnya, A, B, C) dan juga dapat disimpan pada suhu yang berbeda (misalnya, rendah, tinggi). Untuk setiap kemungkinan pasangan dari total enam pasangan {pupuk, suhu}, kita memiliki jumlah pengamatan tinggi tanaman yang sama. Dengan alat Anova ini, kita dapat menguji:

  • Apakah tinggi tanaman untuk merek pupuk yang berbeda diambil dari populasi dasar yang sama. Suhu diabaikan pada analisis ini.

  • Apakah tinggi tanaman untuk tingkat suhu yang berbeda diambil dari populasi dasar yang sama. Merek pupuk diabaikan pada analisis ini.

Apakah setelah mempertimbangkan efek perbedaan antara merek pupuk yang ditemukan pada poin bullet pertama dan perbedaan suhu yang ditemukan pada poin bullet kedua, keenam sampel menunjukkan semua pasangan nilai {pupuk, suhu} diambil dari populasi yang sama. Hipotesis alternatif yaitu terdapat efek akibat pasangan {pupuk, suhu} tertentu pada perbedaan yang berdasarkan pupuk saja atau suhu saja.

Rentang input penyetelan untuk anova alat

ANOVA: Dua-faktor tanpa replikasi

Alat analisis ini bermanfaat saat data diklasifikasikan berdasarkan dua dimensi yang berbeda seperti pada kasus Dua-Faktor Dengan Replikasi. Namun, untuk alat ini diasumsikan bahwa hanya ada satu pengamatan untuk setiap pasangan (misalnya, setiap pasangan {pupuk, suhu} dalam contoh sebelumnya).

Fungsi lembar kerja CORREL dan PEARSON keduanya menghitung koefisien korelasi antara dua variabel pengukuran saat pengukuran pada setiap variabel diamati untuk setiap subjek N. (Pengamatan yang hilang terhadap subjek apa pun menyebabkan subjek tersebut diabaikan dalam analisis.) Alat analisis Korelasi terutama bermanfaat jika terdapat lebih dari dua variabel pengukuran untuk setiap subjek N. Alat ini menyediakan tabel output, matriks korelasi, yang memperlihatkan nilai CORREL (atau PEARSON) yang diterapkan ke setiap pasangan yang mungkin dari variabel pengukuran.

Koefisien korelasi, seperti kovariansi, adalah ukuran rentang dua variabel pengukuran "bergerak bersama." Tidak seperti kovariansi, koefisien korelasi diskalakan sehingga nilainya tidak tergantung pada unit yang digunakan untuk menyatakan dua variabel pengukuran. (Misalnya, jika dua variabel pengukuran adalah berat dan tinggi, nilai koefisien korelasi tidak diubah jika berat dikonversi dari pound ke kilogram.) Nilai koefisien korelasi harus antara dan mencakup-1 dan +1.

Anda dapat menggunakan alat analisis korelasi untuk memeriksa setiap pasangan variabel pengukuran untuk menentukan apakah dua variabel pengukuran cenderung bergerak bersama — yaitu, apakah nilai yang lebih besar pada satu variabel cenderung terkait dengan nilai yang lebih besar pada variabel lain (korelasi positif), apakah nilai yang lebih kecil pada satu variabel cenderung terkait dengan nilai yang lebih besar pada variabel lain (korelasi negatif), atau apakah nilai kedua variabel cenderung tidak terkait (korelasi mendekati 0 (nol)).

Alat Korelasi dan Kovariansi dapat digunakan dalam pengaturan yang sama, saat Anda memiliki N variabel pengukuran yang berbeda yang diamati pada sekumpulan individu. Alat Korelasi dan Kovariansi memberi tabel output, matriks, yang menunjukkan koefisien atau kovariansi korelasi, secara berurutan, antar tiap pasang variabel pengukuran. Perbedaannya adalah bahwa koefisien korelasi diskalakan antara serta mencakup -1 dan +1. Kovariansi terkait tidak diskalakan. Koefisien dan kovariansi korelasi adalah ukuran rentang kedua variabel "bergerak bersama."

Alat Kovariansi menghitung nilai fungsi lembar kerja COVARIANCE.P untuk tiap pasang variabel pengukuran. (Penggunaan langsung COVARIANCE.P daripada alat Kovariansi merupakan alternatif yang wajar saat hanya terdapat dua variabel pengukuran, yaitu N=2.) Entri pada diagonal tabel output alat Kovariansi di baris i, kolom i adalah kovariansi variabel pengukuran i-th dengan variabel itu sendiri. Ini hanyalah variansi populasi untuk variabel tersebut, seperti dihitung oleh fungsi lembar kerja VAR.P.

Anda dapat menggunakan alat Kovariansi untuk memeriksa setiap pasangan variabel pengukuran untuk menentukan apakah dua variabel pengukuran cenderung bergerak bersama — yaitu, apakah nilai yang lebih besar pada satu variabel cenderung terkait dengan nilai yang lebih besar pada variabel lain (kovariansi positif), apakah nilai yang lebih kecil pada satu variabel cenderung terkait dengan nilai yang lebih besar pada variabel lain (kovariansi negatif), atau apakah nilai kedua variabel cenderung tidak terkait (korelasi mendekati 0 (nol)).

Alat analisis Statistik Deskriptif menghasilkan laporan statistik univariat untuk data dalam rentang input, menyediakan informasi tentang kecenderungan dan variabilitas utama data.

Alat analisis Pemulusan Eksponensial memprediksikan nilai yang berdasarkan perkiraan periode sebelumnya, yang disesuaikan berdasarkan kesalahan dalam perkiraan sebelumnya. Alat ini menggunakan konstan pemulusan a, yang besarnya menentukan kekuatan perkiraan merespons kesalahan dalam perkiraan sebelumnya.

Catatan: Nilai 0.2 hingga 0.3 merupakan konstan pemulusan yang wajar. Nilai ini mengindikasikan bahwa perkiraan saat ini harus disesuaikan 20 persen hingga 30 persen berdasarkan kesalahan dalam prediksi sebelumnya. Konstan yang lebih besar menghasilkan respons yang lebih cepat tetapi dapat menghasilkan proyeksi tak terduga. Konstan yang lebih kecil dapat berakibat jeda panjang untuk nilai perkiraan.

Alat analisis Uji-F Dua Sampel untuk Variansi menjalankan uji-F dua sampel untuk membandingkan dua variansi populasi.

Contohnya, Anda dapat menggunakan alat uji-F pada sampel jumlah waktu dalam sekali renang yang dicapai masing-masing dari dua tim. Alat ini memberikan hasil tes hipotesis null bahwa kedua sampel ini berasal dari distribusi dengan variansi yang sama, dibandingkan dengan alternatif bahwa variansi tidak sama dalam distribusi yang mendasari.

Alat ini menghitung nilai f dari sebuah statistik-F (atau rasio-F). Sebuah nilai f yang mendekati 1 memberi bukti bahwa variansi populasi yang mendasari sama. Dalam tabel output, jika f < 1 "P(F <= f) satu-sisi" memberi probabilitas mengamati nilai statistik-F kurang dari f saat variansi populasi sama, dan "Nilai kritis F satu-sisi" memberi nilai kritis kurang dari 1 untuk tingkat signifikansi terpilih, Alpha. Jika f > 1, "P(F <= f) satu sisi" memberi probabilitas mengamati nilai statistik-F lebih besar dari f saat variansi populasi sama, dan "Nilai kritis F satu-sisi" memberi nilai kritis lebih besar dari 1 untuk Alpha.

Alat Analisis Fourier memecahkan masalah dalam sistem linear dan menganalisis data periodik menggunakan metode Fast Fourier Transform (FFT) untuk mentransformasi data. Alat ini juga mendukung transformasi inversi, di mana inversi data yang ditransformasi mengembalikan data asli.

Rentang input dan output untuk analisis Fourier

Alat analisis Histogram menghitung frekuensi tunggal dan kumulatif untuk rentang sel data dan keranjang data. Alat ini menghasilkan data untuk jumlah kemunculan nilai dalam set data.

Contohnya, dalam kelas berisi 20 siswa, Anda dapat menentukan distribusi skor dalam kategori peringkat huruf. Sebuah tabel histogram menyajikan batas peringkat huruf dan jumlah skor antara batas terendah dan batas terkini. Skor tunggal yang paling sering muncul disebut mode data.

Tips: Di Excel 2016, sekarang Anda bisa membuat histogram atau bagan Pareto .

Alat analisis Rata-rata Bergerak memproyeksi nilai dalam periode perkiraan, berdasarkan nilai rata-rata variabel atas angka spesifik dari periode sebelumnya. Rata-rata bergerak menyediakan informasi tren yang akan dicakup rata-rata sederhana dari semua data riwayat. Gunakan alat ini untuk memperkirakan penjualan, inventaris, atau tren lain. Setiap nilai perkiraan didasarkan pada rumus berikut.

Rumus untuk menghitung rata-rata bergerak

di mana:

  • N adalah jumlah periode sebelumnya yang dicakup dalam rata-rata bergerak

  • A j adalah nilai aktual saat ini j

  • F j nilai perkiraan saat ini j

Alat analisis Pembuatan Angka Acak mengisi sebuah rentang dengan angka acak independen yang diperoleh dari salah satu distribusi. Anda dapat mengkarakterisasi subjek dalam populasi dengan distribusi probabilitas. Contohnya, Anda dapat menggunakan distribusi normal untuk mengkarakterisasi populasi berdasarkan tinggi badan individu, atau Anda dapat menggunakan distribusi Bernoulli dari dua hasil yang mungkin untuk mengkarakterisasi populasi berdasarkan hasil undian mata uang.

Alat analisis Peringkat dan Persentil menghasilkan tabel yang berisi peringkat persentase dan ordinal dari setiap nilai dalam set data. Anda dapat menganalisis kedudukan relatif nilai dalam set data. Alat ini menggunakan fungsi lembar kerja RANK.EQ dan PERCENTRANK.INC. Jika Anda ingin menghitung nilai terkait, gunakan fungsi RANK.EQ, yang menganggap nilai terkait memiliki peringkat yang sama, atau gunakan fungsi RANK.AVG, yang mengembalikan peringkat rata-rata untuk nilai terkait.

Alat analisis Regresi menjalankan analisis regresi linear menggunakan metode "kuadrat terkecil" agar pas dalam serangkaian pengamatan. Anda dapat menganalisis pengaruh nilai satu atau beberapa variabel independen pada variabel dependen tunggal. Contohnya, Anda dapat menganalisis pengaruh faktor seperti usia, tinggi, dan berat badan pada performa atlet. Anda dapat menugaskan bagian dalam pengukuran performa ke setiap faktor, berdasarkan set data performa, lalu gunakan hasil untuk memprediksi performa atlet baru yang belum teruji.

Alat Regresi menggunakan fungsi lembar kerja LINEST.

Alat analisis Sampling membuat sampel dari populasi dengan memperlakukan rentang input sebagai populasi. Jika populasi terlalu besar untuk diproses atau dibuat bagan, Anda dapat menggunakan sample representatif. Anda juga dapat membuat sampel yang hanya berisi nilai dari satu bagian tertentu siklus jika Anda yakin bahwa data input bersifat periodik. Contohnya, jika rentang input berisi angka penjualan kuartal, sampling dengan angka periodik empat menempatkan nilai dari kuartal yang sama dalam rentang output.

Alat analisis Uji-t Dua-Sampel menguji kesamaan mean populasi yang mendasari setiap sampel. Ketiga alat menggunakan asumsi berbeda: bahwa variansi populasi sama, bahwa variansi populasi tidak sama, dan bahwa dua sampel mewakili pengamatan sebelum dan sesudah-perlakuan pada subjek yang sama.

Untuk ketiga alat di bawah, sebuah nilai Statistik-t, yaitu t, dihitung dan ditampilkan sebagai "t Stat" dalam tabel output. Tergantung data, nilai ini, t, bisa berupa negatif atau nonnegatif. Dengan asumsi mean populasi dasar yang sama, jika t < 0, "P(T <= t) satu-sisi" memberi probabilitas bahwa nilai Statistik-t yang akan diamati lebih negatif daripada t. Jika t >=0, "P(T <= t) satu-sisi" memberi probabilitas bahwa nilai Statistik-t yang akan diamati lebih positif daripada t. "Nilai kritis t satu-sisi" memberi nilai batas, sehingga probabilitas pengamatan nilai Statistik-t lebih besar dari atau sama dengan "nilai kritis t satu-sisi" yaitu Alpha.

"P(T <= t) dua-sisi" memberi probabilitas bahwa nilai Statistik-t yang akan diamati lebih besar dalam nilai absolut daripada t. "Nilai kritis P dua-sisi" memberi nilai batas, sehingga probabilitas Statistik-t yang diamati lebih besar dalam nilai absolut daripada "Nilai kritis P dua-sisi" yaitu Alpha.

Uji-t: dua sampel dipasangkan untuk mean

Anda dapat menggunakan tes berpasangan jika terdapat pasangan alami pengamatan dalam sampel, seperti saat grup sampel diuji dua kali — sebelum dan setelah eksperimen. Alat analisis ini dan formulanya menjalankan Uji-t Siswa dua sampel berpasangan untuk menentukan apakah pengamatan sebelum perlakuan dan pengamatan setelah perlakuan cenderung berasal dari distribusi dengan mean populasi yang sama. Bentuk Uji-t tidak berasumsi bahwa variansi kedua populasi sama.

Catatan: Di antara hasil yang diperoleh alat ini adalah variansi terkumpul, ukuran terakumulasi penyebaran data di sekitar mean, yang diperoleh dari rumus berikut.

Rumus untuk menghitung varians gabungan

Uji-t: dua-sampel dengan Variansi yang sama

Alat analisis ini menjalankan Uji-t dua sampel siswa. Bentuk Uji-t ini mengasumsikan dua set data berasal dari distribusi dengan variansi yang sama. Uji ini disebut sebagai Uji-t homoskedastik. Anda dapat menggunakan Uji-T ini untuk menentukan apakah dua sampel cenderung berasal dari distribusi dengan mean populasi yang sama.

Uji-t: dua-sampel dengan Variansi yang tidak sama

Alat analisis ini menjalankan Uji-t dua sampel siswa. Bentuk Uji-t ini mengasumsikan dua set data berasal dari distribusi dengan variansi yang tidak sama. Uji ini disebut sebagai Uji-t heteroskedastik. Seperti halnya kasus Variansi Sama sebelumnya, Anda dapat menggunakan Uji-t ini untuk menentukan apakah kedua sampel cenderung berasal dari distribusi dengan mean populasi yang sama. Gunakan uji ini jika terdapat subjek yang berlainan dalam dua sampel. Gunakan uji Berpasangan, yang dideskripsikan dalam contoh berikut, jika terdapat satu set subjek dan dua sampel mewakili pengukuran setiap subjek sebelum dan sesudah perlakuan.

Rumus berikut digunakan untuk menentukan nilai statistik t.

Rumus untuk menghitung nilai t

Rumus berikut ini digunakan untuk menghitung tingkat kebebasan, df. Karena hasil penghitungan biasanya bukan bilangan bulat, nilai df dibulatkan ke bilangan bulat terdekat untuk mendapatkan nilai kritis dari tabel t. Fungsi lembar kerja Excel T.TEST menggunakan nilai df yang dihitung tanpa pembulatan, karena nilai untuk T.TEST dapat dihitung dengan df non bilangan bulat. Karena perbedaan cara menentukan tingkat kebebasan ini, hasil T.TEST dan alat Uji-t ini akan berbeda dalam kasus Variansi Tidak Sama.

Rumus untuk perkiraan derajat kebebasan

Uji-z: alat analisis Dua Sampel untuk Mean menjalankan Uji-z dua sampel untuk mean dengan variansi yang diketahui. Alat ini digunakan untuk menguji hipotesis null bahwa tidak ada perbedaan antara dua mean populasi dibandingkan dengan hipotesis alternatif satu-sisi atau dua-sisi. Jika variansi tidak diketahui, fungsi lembar kerja Z.TEST harus digunakan.

Jika Anda menggunakan alat Uji-z, berhati-hatilah dalam memahami output. "P(Z <= z) satu-sisi" benar-benar P(Z >= ABS(z)), probabilitas sebuah nilai-z menjauhi 0 dengan arah yang sama seperti nilai z yang diamati jika tidak terdapat perbedaan antar mean populasi. "P(Z <= z) dua-sisi" benar-benar P(Z >= ABS(z) or Z <= -ABS(z)), probabilitas sebuah nilai-z menjauhi 0 ke kedua arah daripada nilai-z yang diamati jika tidak terdapat perbedaan antar mean populasi. Hasil dua-sisi hanyalah hasil satu-sisi dilipatkan 2. Alat Uji-z juga dapat digunakan saat hipotesis null menyatakan bahwa ada nilai non-nol tertentu untuk selisih antara dua mean populasi. Contohnya, Anda dapat menggunakan uji ini untuk menentukan perbedaan kinerja antara dua model mobil.

Perlu bantuan lainnya?

Anda selalu dapat bertanya kepada pakar di Komunitas Teknologi Excel, mendapatkan dukungan di Komunitas Jawaban, atau menyarankan fitur maupun fitur baru di Suara Pengguna Excel.

Catatan: Penafian Terjemahan Mesin: Artikel ini telah diterjemahan oleh sistem komputer tanpa campur tangan manusia. Microsoft menawarkan terjemahan mesin ini untuk membantu pengguna yang bukan penutur bahasa Inggris agar dapat menikmati konten tentang produk, layanan, dan teknologi Microsoft. Karena artikel ini diterjemahkan oleh mesin, mungkin akan terdapat kesalahan kosa kata, sintaksis, atau tata bahasa.

Lihat Juga

Membuat histogram di Excel 2016

Membuat bagan Pareto di Excel 2016

Menyaksikan video untuk menginstal dan mengaktifkan Analysis Toolpak dan Solver add-in

Teknik fungsi (referensi)

Fungsi Statistik (referensi)

Gambaran umum rumus di Excel

Bagaimana cara menghindari rumus yang rusak

Menemukan dan memperbaiki kesalahan dalam rumus

Pintasan keyboard Excel dan tombol fungsi

Fungsi Excel (menurut abjad)

Fungsi Excel (menurut kategori)

Kembangkan keterampilan Anda
Jelajahi pelatihan
Dapatkan fitur baru terlebih dahulu
Gabung ke Office Insiders

Apakah informasi ini bermanfaat?

Terima kasih atas umpan balik Anda!

Terima kasih atas umpan balik Anda! Sepertinya menghubungkan Anda ke salah satu agen dukungan Office kami akan sangat membantu.

×