Computer >> บทช่วยสอนคอมพิวเตอร์ >  >> ซอฟต์แวร์ >> Office

5 เทคนิค Excel ที่ได้รับการพิสูจน์แล้วสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติที่แข็งแกร่ง

วิธีที่ 1 – การคำนวณแนวโน้มจากส่วนกลางและความแปรปรวน

5 เทคนิค Excel ที่ได้รับการพิสูจน์แล้วสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติที่แข็งแกร่ง

เครื่องหมายชุดข้อมูลด้านบนของนักเรียนชั้นประถมศึกษาปีที่ 7 จะได้รับจาก คณิตศาสตร์ , ประวัติศาสตร์ , วิทยาศาสตร์ , และ วรรณกรรม วิชา

1.1 การใช้ฟังก์ชัน AVERAGE

5 เทคนิค Excel ที่ได้รับการพิสูจน์แล้วสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติที่แข็งแกร่ง

คุณเห็น เครื่องหมายเฉลี่ย สำหรับ อีธาน ในเซลล์ C20 .

ในที่นี้ เราได้ใช้ ฟังก์ชัน AVERAGE ซึ่งส่งคืนค่าเฉลี่ยเลขคณิตของชุดข้อมูล

  • ป้อนสูตรต่อไปนี้ใน เซลล์ C20:

นี่คือช่วงของเซลล์ C9:F9 หมายถึงเครื่องหมายของวิชาต่างๆ สำหรับ อีธาน .

1.2 การใช้ฟังก์ชัน AVERAGEIF และ AVERAGEIFS

5 เทคนิค Excel ที่ได้รับการพิสูจน์แล้วสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติที่แข็งแกร่ง

ชุดข้อมูลด้านบนแสดงให้เห็นถึงการใช้งานที่หลากหลายของ AVERAGEIF และ ค่าเฉลี่ยIFS ฟังก์ชั่น

คุณต้องการหาค่าเฉลี่ยของคะแนนที่นักเรียนชั้นประถมศึกษาปีที่ 6 ได้รับ เมื่อต้องการทำเช่นนี้

  • ป้อนสูตรต่อไปนี้ในเซลล์ B22:

04

ตรงนี้ เซลล์ B19 ระบุเกณฑ์ที่เราจะค้นหา เครื่องหมายเฉลี่ย .

สมมติว่าอีกสถานการณ์หนึ่งที่เราต้องการค้นหา เครื่องหมายเฉลี่ย ของนักเรียนตาม เกณฑ์สองประการ:ของพวกเขา  เกรด และส่วน .

  • ป้อนสูตรต่อไปนี้ในเซลล์ C24 :

13

นี่คือช่วงของเซลล์ $D$5:$D$16 ระบุเซลล์ของ เครื่องหมาย คอลัมน์ ช่วงของเซลล์ $B$5:$B$16 หมายถึงเซลล์ของ เกรด และช่วงของเซลล์ $C$5:$C$16 ระบุเซลล์ของ ส่วน คอลัมน์ เซลล์ B19 และ C19 แสดงถึง สองเกณฑ์ .

1.3 การใช้ฟังก์ชัน HARMEAN และ GEOMEAN

สมมติว่าเรามีตัวเลขหกตัวเป็นข้อมูลของเรา ตัวเลขคือ 1,2,3,4,5 และ 6 จากนั้นค่าเฉลี่ยฮาร์มอนิกของเราจะเป็นดังนี้

21

GEOMEAN ฟังก์ชันคำนวณ ค่าเฉลี่ยเรขาคณิต ของชุดข้อมูลที่เลือก ค่าเฉลี่ยเรขาคณิตคำนวณโดยการหา รากที่ n หลังจากคูณ n ค่าของชุดข้อมูล ที่นี่ n คือจำนวนค่าทั้งหมดในชุดข้อมูล ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามี 5 ตัวเลขเป็นชุดข้อมูลของเรา เหล่านี้คือ 1, 2, 3, 4 และ 5 ดังนั้น ค่าเฉลี่ยเรขาคณิต จะเป็น

35

5 เทคนิค Excel ที่ได้รับการพิสูจน์แล้วสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติที่แข็งแกร่ง

รูปภาพด้านบนแสดงตัวอย่างการใช้งานจริงของการใช้ทั้ง HARMEAN และ GEOMEAN ฟังก์ชั่น

  • สูตรสำหรับคำนวณค่าเฉลี่ยฮาร์มอนิกใน B21 เซลล์คือ:

นี่คือช่วงของเซลล์ C5:C17 แสดงถึงเซลล์ของ เครื่องหมายเฉลี่ย คอลัมน์

มีสิ่งหนึ่งที่ชัดเจน:ในกรณีนี้ ค่าของค่าเฉลี่ยฮาร์มอนิกจะต่ำกว่าค่าเฉลี่ยของเครื่องหมายเฉลี่ย ค่าเฉลี่ยเลขคณิตคือ 82.58 แต่ค่าเฉลี่ยฮาร์มอนิกคือ 82.37 . นั่นหมายความว่าจะจำกัดค่าของ เครื่องหมายเฉลี่ย ที่มาก .

  • ในกรณีของการค้นหาค่าเฉลี่ยเรขาคณิต เราได้ใช้สูตรต่อไปนี้ในเซลล์ C22:

เช่นเดียวกับค่าเฉลี่ยฮาร์มอนิก ค่าเฉลี่ยเรขาคณิต (82.47 ) แตกต่างจากค่าเฉลี่ยเลขคณิต (82.58) . นักลงทุนใช้ค่าเฉลี่ยเรขาคณิตเนื่องจากให้ค่าเฉลี่ยที่แม่นยำยิ่งขึ้นทุกครั้งที่ระบุค่าแถวในช่วงหลายช่วง

1.4 การใช้ฟังก์ชันมาตรฐาน

ขั้นตอน :

5 เทคนิค Excel ที่ได้รับการพิสูจน์แล้วสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติที่แข็งแกร่ง

  • Cคำนวณค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ของชุดข้อมูล

5 เทคนิค Excel ที่ได้รับการพิสูจน์แล้วสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติที่แข็งแกร่ง

  • ป้อนสูตรต่อไปนี้ในเซลล์ D5:

43

ตรงนี้ เซลล์ C5 แสดงถึง เครื่องหมายเฉลี่ย ของ แมทธิว , เซลล์ $C$20 ระบุ ค่าเฉลี่ย และเซลล์ $C$21 หมายถึง STDEV.P(ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน) ค่า

คุณสามารถใช้ MODE.SNGL , ค่ามัธยฐาน , VAR.S , VAR.P , STDEV.S , และ STDEV.P ฟังก์ชันเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติใน Excel เพิ่มเติม

วิธีที่ 2 – การคำนวณจุดยืนสัมพันธ์

สมมติว่าทั้ง ที่ 5 และ ที่ 6 - ค่าอันดับจะเหมือนกัน ในกรณีนั้น RANK.EQ ฟังก์ชั่นจะส่งกลับอันดับ 5 สำหรับทั้งสองค่า และค่าอันดับถัดไปจะมีอันดับ 7 . ที่นี่ เรามี คะแนนรวม จากอันดับที่ 7 นักเรียนระดับชั้น เป็นชุดข้อมูลของเรา

5 เทคนิค Excel ที่ได้รับการพิสูจน์แล้วสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติที่แข็งแกร่ง

ที่นี่คุณจะเห็นว่า อันดับที่ 10 และ ที่ 11 ค่านิยมถูกผูกไว้ ดังนั้น RANK.EQ ฟังก์ชันส่งคืนอันดับ 10 สำหรับทั้งสองค่า

  • เราได้ใช้สูตรต่อไปนี้ในเซลล์ D5 .

51

ตรงนี้ เซลล์ C5 หมายถึงเซลล์แรกของ เครื่องหมายรวม และช่วงของเซลล์ $C$5:$C$17 แสดงถึงเซลล์ของ เครื่องหมายรวม คอลัมน์

5 เทคนิค Excel ที่ได้รับการพิสูจน์แล้วสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติที่แข็งแกร่ง

ที่นี่ ที่ 10 และค่าที่ 11 เสมอกัน ดังนั้น RANK.AVG ฟังก์ชันส่งคืนค่าเฉลี่ย 10.5 สำหรับทั้งสองค่า

RANK.AVG ฟังก์ชันยังส่งคืนอันดับสัมพัทธ์ของชุดข้อมูลด้วย แต่ในกรณีของความสัมพันธ์ มันจะส่งคืน อันดับเฉลี่ย สำหรับค่าที่ผูกไว้ ตัวอย่างเช่น สมมติว่า ที่ 4 และค่าอันดับ 5 เสมอกัน RANK.AVG ฟังก์ชั่นจะส่งกลับอันดับของ 4.5 สำหรับทั้งสองค่า อันดับของค่าถัดไปจะเป็น 6 . ตอนนี้ เรามาใช้คำแนะนำด้านล่างเพื่อใช้ RANK.AVG ทำงานใน Excel เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ

  • เราใช้สูตรต่อไปนี้ในเซลล์ E5:

64

นอกจากนี้ คุณยังสามารถใช้ PERCENTRANK.INC ได้อีกด้วย , PERCENTRANK.EXC , PERCENTILE.INC , PERCENTILE.EXC , ฟังก์ชัน QUARTILE.INC และ QUARTILE.EXC เพื่อคำนวณสถานะสัมพัทธ์ของข้อมูลใน Excel

วิธีที่ 3 – การกำหนดความสัมพันธ์และการถดถอย

3.1 การใช้ฟังก์ชัน SLOPE, INTERCEPT และ STYEX

ฟังก์ชัน STYEX ทำให้เรามีข้อผิดพลาดมาตรฐานของ ค่า Y สำหรับ ค่า X ที่กำหนด . เราสามารถใช้เพื่อทำนาย ค่า Y จาก ค่า X .

5 เทคนิค Excel ที่ได้รับการพิสูจน์แล้วสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติที่แข็งแกร่ง

ขั้นตอน :

  • ป้อนสูตรที่ระบุด้านล่างในเซลล์ C21:

นี่คือช่วงของเซลล์ C5:C17 ระบุเซลล์ของ ค่า Y คอลัมน์ และช่วงของเซลล์ B5:B17 หมายถึงเซลล์ของ ค่า X คอลัมน์

  • กด ENTER .

คุณจะพบกับ ข้อผิดพลาดมาตรฐาน ของ ค่า Y สำหรับ ค่า X ที่กำหนด ในเซลล์ C21

3.2 การใช้ฟังก์ชัน CORREL

5 เทคนิค Excel ที่ได้รับการพิสูจน์แล้วสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติที่แข็งแกร่ง

ฟังก์ชัน CORREL ช่วยให้เราค้นหาว่าข้อมูลสองชุดเกี่ยวข้องกันอย่างใกล้ชิดเพียงใด

  • เราได้ใช้สูตรต่อไปนี้ใน C19 เซลล์:

ที่นี่ ช่วง C5:C17 ระบุเซลล์ของ เครื่องหมายรวม คอลัมน์ และช่วง D5:D17 หมายถึงเซลล์ของ เครื่องหมายเฉลี่ย คอลัมน์

4. การใช้ฟังก์ชันอาร์เรย์สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ

5 เทคนิค Excel ที่ได้รับการพิสูจน์แล้วสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติที่แข็งแกร่ง

ที่นี่ เรามีความถี่เทียบกับ Bin Range แต่ละรายการ ดังแสดงไว้ในภาพต่อไปนี้ เราใช้ ฟังก์ชัน FREQUENCY ซึ่งเป็นหนึ่งในฟังก์ชันอาร์เรย์ที่ใช้บ่อยที่สุด เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลใน Excel ทางสถิติ

  • ป้อนสูตรต่อไปนี้ในเซลล์ C17 :

76

ที่นี่ ช่วง B17:B23 หมายถึง เจ็ด แรก เซลล์ของ ช่วงช่องเก็บ คอลัมน์

คุณสามารถใช้ ฟังก์ชัน MODE.MULT , ฟังก์ชัน LINEST , ฟังก์ชันแนวโน้ม และ ฟังก์ชันการเติบโต เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติใน Excel

หมายเหตุ: หากคุณใช้ Excel เวอร์ชันเก่า คุณอาจต้องกด CTRL + SHIFT + ENTER เพื่อใช้สูตรอาร์เรย์ ขณะที่เราใช้ Excel 365 เพียงแค่กด ENTER จะทำเพื่อเรา

วิธีที่ 5 – การใช้ Data Analysis ToolPak เพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่

5 เทคนิค Excel ที่ได้รับการพิสูจน์แล้วสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติที่แข็งแกร่ง

รูปภาพด้านบนแสดงถึง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ของชุดข้อมูลของเรา Data Analysis ToolPak ตัวเลือกไม่ได้อยู่ใน Ribbon ของ Excel โดยค่าเริ่มต้น คุณจะต้องเปิดใช้งานคุณสมบัตินี้ด้วยตนเอง คุณสามารถติดตามบทความนี้เพื่อเปิดใช้งาน Data Analysis ToolPak และเรียนรู้เกี่ยวกับการใช้งานต่างๆ .

5 เทคนิค Excel ที่ได้รับการพิสูจน์แล้วสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติที่แข็งแกร่ง

  • ไปที่ ข้อมูล แท็บจาก Ribbon>> เลือก การวิเคราะห์ข้อมูล ตัวเลือกจาก การวิเคราะห์ กลุ่ม

5 เทคนิค Excel ที่ได้รับการพิสูจน์แล้วสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติที่แข็งแกร่ง

การวิเคราะห์ข้อมูล กล่องโต้ตอบจะปรากฏบนแผ่นงานของคุณ ดังที่แสดงในภาพด้านบน

  • ไปที่ ช่วงอินพุต เพื่อเลือกเซลล์ของ เครื่องหมายเฉลี่ย คอลัมน์>> คลิกที่ ช่วงเอาต์พุต และเลือกเซลล์ G5>> คลิก ตกลง .

เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลทั่วไปบางอย่างใน Excel

  • Anova:ปัจจัยเดียว → วิเคราะห์ความแปรปรวนสำหรับการสังเกตตั้งแต่ 2 รายการขึ้นไป
  • Anova:สองปัจจัยพร้อมการจำลอง → สำหรับการรวมกันของระดับของตัวแปรแต่ละระดับ ระบบจะสร้างการวิเคราะห์ความแปรปรวนด้วยตัวแปรอิสระสองตัวและการสังเกตต่างๆ
  • Anova:สองปัจจัยที่ไม่มีการจำลอง → สำหรับการรวมกันของระดับของตัวแปรแต่ละระดับ ระบบจะสร้างการวิเคราะห์ความแปรปรวนด้วยตัวแปรอิสระสองตัวและการสังเกตเดียว
  • ความสัมพันธ์ → เมื่อมีการวัดมากกว่าสองครั้งในกลุ่มตัวอย่าง ผู้คนจะคำนวณเมทริกซ์ของสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์สำหรับคู่การวัดที่เป็นไปได้แต่ละคู่
  • ความแปรปรวนร่วม → เมื่อมีการวัดมากกว่าสองครั้งในตัวอย่างคน จะมีการคำนวณเมทริกซ์ของสัมประสิทธิ์ความแปรปรวนร่วมสำหรับการวัดแต่ละคู่ที่เป็นไปได้
  • สถิติเชิงพรรณนา → สร้างรายงานสรุปแนวโน้มส่วนกลาง ความแปรปรวน และคุณสมบัติอื่นๆ ของค่าภายในช่วงของเซลล์ที่กำหนด
  • การปรับให้เรียบแบบเอ็กซ์โพเนนเชียล → ทำนายค่าถัดไปของลำดับ โดยใช้ลำดับของค่าก่อนหน้าและการทำนายก่อนหน้า
  • F-Test สองตัวอย่างสำหรับความแปรปรวน → โดยจะเปรียบเทียบความแปรปรวนสองค่าด้วยการทดสอบ F-Test
  • ฮิสโตแกรม → สร้างการแสดงภาพแบบตารางของการแจกแจงความถี่ของค่าภายในช่วงเซลล์ที่เลือก
  • การสร้างตัวเลขสุ่ม → จากการแจกแจงที่เป็นไปได้แบบใดแบบหนึ่งจากเจ็ดแบบ สร้างตัวเลขสุ่มจำนวนเฉพาะ
  • อันดับและเปอร์เซ็นไทล์ → สร้างตารางที่แสดงแต่ละค่าในชุดค่าพร้อมกับอันดับลำดับและเปอร์เซ็นไทล์
  • การถดถอย → สิ่งนี้จะสร้างรายงานสถิติการถดถอยเชิงเส้นที่ใช้กับชุดข้อมูลที่ประกอบด้วยตัวแปรตามหนึ่งตัวและตัวแปรอิสระหนึ่งตัวหรือมากกว่า
  • การสุ่มตัวอย่าง → สร้างตัวอย่างค่าจากเซลล์ในช่วงที่ระบุ

คุณจะได้รับเครื่องมือวิเคราะห์ต่อไปนี้ใน Data Analysis ToolPak .

5 เทคนิค Excel ที่ได้รับการพิสูจน์แล้วสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติที่แข็งแกร่ง

สิ่งที่ต้องจำ

  • ก่อนดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลใน Excel คุณต้องมีความชัดเจนเกี่ยวกับประเภทข้อมูลของคุณ เช่น ต่อเนื่องหรือเป็นหมวดหมู่
  • ถัดไป คุณต้องเลือกจากรายการเครื่องมือวิเคราะห์ทางสถิติที่สมบูรณ์ เช่น t-test, ANOVA, การถดถอย และสหสัมพันธ์
  • เมื่อคุณดำเนินการวิเคราะห์แล้ว สิ่งสำคัญคือต้องตีความผลลัพธ์ของคุณอย่างมีความหมาย ซึ่งหมายถึงการทำความเข้าใจว่าตัวเลขเหล่านี้หมายถึงอะไร และเกี่ยวข้องกับคำถามวิจัยของคุณอย่างไร
  • สุดท้ายนี้ การตรวจสอบผลลัพธ์ของคุณโดยการตรวจสอบข้อผิดพลาดและการรับรองว่าการวิเคราะห์ของคุณมีประสิทธิผลถือเป็นสิ่งสำคัญ ซึ่งรวมถึงการตรวจสอบค่าผิดปกติ การทดสอบสมมติฐาน และการดำเนินการวิเคราะห์ความไว

ส่วนฝึกซ้อม

ในสมุดงาน Excel เราได้จัดเตรียม ส่วนการปฏิบัติ ทางด้านขวาของแผ่นงาน

ส่วนแบบฝึกหัดตัวอย่างมีอยู่ในแผ่นงานแต่ละแผ่นของสมุดแบบฝึกหัด

5 เทคนิค Excel ที่ได้รับการพิสูจน์แล้วสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติที่แข็งแกร่ง

ดาวน์โหลดหนังสือแบบฝึกหัด

ดาวน์โหลดสมุดงานและแบบฝึกหัดต่อไปนี้

รับแบบฝึกหัด Excel ขั้นสูงพร้อมโซลูชันฟรี!