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통계를 실행할 때 대부분의 경우 통계 소프트웨어를 사용하려고 합니다. 이러한 도구는 다음과 같은 계산을 수행하도록 제작되었습니다. NS - 검정, 카이제곱 검정, 상관관계 등 Excel은 데이터 분석을 위한 것이 아닙니다. 그러나 그것이 당신이 그것을 할 수 없다는 것을 의미하지는 않습니다.
불행히도 Excel의 통계 기능이 항상 직관적인 것은 아닙니다. 그리고 그들은 일반적으로 당신에게 난해한 결과를 제공합니다. 따라서 통계 함수를 사용하는 대신 Excel 통계 추가 기능을 사용합니다. 데이터 분석 툴팩.
다소 불행한 철자에도 불구하고 Toolpak에는 다양한 유용한 통계 기능이 포함되어 있습니다. Excel 통계로 무엇을 할 수 있는지 봅시다.
Excel 데이터 분석 도구 추가
동안 ~ 할 수있다 Data Analysis Toolpak 없이 통계를 수행하면 훨씬 쉽습니다. Excel 2016에 도구 팩을 설치하려면 다음으로 이동하십시오. 파일 > 옵션 > 추가 기능 .
딸깍 하는 소리 가다 '관리: Excel 추가 기능' 옆에 있습니다.
결과 창에서 옆에 있는 확인란을 선택합니다. 분석 툴팩 클릭 좋아요 .
Data Analysis Toolpak을 Excel에 올바르게 추가했다면 다음과 같이 표시됩니다. 데이터 분석 버튼 데이터 탭으로 그룹화 분석 부분:
더 많은 기능을 원하면 Excel의 다른 추가 기능을 확인하십시오.
Excel의 기술 통계
어떤 통계 테스트를 실행하든 Excel의 기술 통계를 먼저 얻고 싶을 것입니다. 이것은 평균, 중앙값, 분산, 표준 편차 및 오류, 첨도, 왜도 및 기타 다양한 수치에 대한 정보를 제공합니다.
Excel에서 기술 통계를 실행하는 것은 쉽습니다. 딸깍 하는 소리 데이터 분석 데이터 탭에서 선택 기술 통계, 입력 범위를 선택합니다. 입력 범위 필드 옆에 있는 화살표를 클릭하고 클릭하고 끌어 데이터를 선택한 다음 입력하다 (또는 해당하는 아래쪽 화살표를 클릭) 아래 GIF와 같이.
그런 다음 데이터에 레이블이 있는지 여부, 새 시트 또는 동일한 시트에 출력을 원하는지, 요약 통계 및 기타 옵션을 원하는지 Excel에 알려야 합니다.
그 후, 히트 좋아요 , 당신은 당신의 기술 통계를 얻을 것입니다:
Excel에서 학생의 t-검정
NS NS -test는 가장 기본적인 통계 테스트 중 하나이며, Excel에서 Toolpak으로 쉽게 계산할 수 있습니다. 클릭 데이터 분석 버튼이 보일 때까지 아래로 스크롤하십시오. NS - 테스트 옵션.
세 가지 선택이 있습니다.
- t-검정: 평균에 대한 쌍체 두 표본 측정 또는 관찰이 쌍을 이룰 때 사용해야 합니다. 중재 전과 후에 혈압을 측정하는 것과 같이 동일한 주제에 대해 두 가지 측정을 수행할 때 이것을 사용하십시오.
- t-검정: 등분산을 가정하는 2표본 측정이 독립적일 때 사용되어야 합니다(일반적으로 두 개의 서로 다른 주제 그룹에 대해 수행되었음을 의미함). 잠시 후에 '등분산' 부분에 대해 논의하겠습니다.
- t-검정: 동일하지 않은 분산을 가정하는 2표본 독립 측정에도 사용되지만 분산이 같지 않을 때 사용됩니다.
두 표본의 분산이 동일한지 여부를 테스트하려면 F-검정을 실행해야 합니다. 찾다 분산에 대한 F-검정 2-표본 분석 도구 목록에서 선택하고 좋아요 .
입력 범위 상자에 두 개의 데이터세트를 입력합니다. 변경할 이유가 없는 한 알파 값을 0.05로 두십시오. 이것이 의미하는 바를 모르면 그대로 두십시오. 마지막으로 클릭 좋아요 .
Excel에서 결과를 새 시트로 제공합니다(선택하지 않은 경우 출력 범위 및 현재 시트의 셀):
여기에서 P 값을 보고 있습니다. 0.05보다 작으면 불균등 분산 . 그래서 실행하려면 NS -test, 불균등 분산 옵션을 사용해야 합니다.
실행하려면 NS -테스트, 분석 도구 창에서 적절한 테스트를 선택하고 F-테스트에서와 동일한 방식으로 두 데이터 세트를 모두 선택합니다. 알파 값을 0.05로 두고 좋아요 .
결과에는 보고해야 하는 모든 것이 포함됩니다. NS -검정: 단측 및 양측 검정 모두에 대한 평균, 자유도(df), t 통계, P-값. P-값이 0.05보다 작으면 두 표본이 크게 다릅니다.
단측 또는 양측을 사용할지 확실하지 않은 경우 NS - 테스트, 체크 아웃 UCLA의 이 설명자 .
Excel의 분산 분석
Excel 데이터 분석 도구는 세 가지 유형의 분산 분석(ANOVA)을 제공합니다. 불행히도 Tukey 또는 Bonferroni와 같은 필요한 후속 테스트를 실행할 수 있는 기능은 제공하지 않습니다. 그러나 몇 가지 다른 변수 사이에 관계가 있는지 확인할 수 있습니다.
다음은 Excel의 세 가지 ANOVA 테스트입니다.
- 분산 분석: 단일 요인 하나의 종속 변수와 하나의 독립 변수로 분산을 분석합니다. 여러 개 사용하는 것이 바람직합니다. NS - 두 개 이상의 그룹이 있는 경우 테스트합니다.
- ANOVA: 복제가 포함된 2요소 짝과 비슷하다. NS -시험; 그것은 단일 주제에 대한 여러 측정을 포함합니다. 이 검정의 '2요인' 부분은 두 개의 독립변수가 있음을 나타냅니다.
- ANOVA: 복제 없는 2-요인 두 개의 독립 변수를 포함하지만 측정에서 복제가 없습니다.
여기서는 단일 요인 분석을 살펴보겠습니다. 이 예에서는 '개입 1', '개입 2' 및 '개입 3'이라는 레이블이 붙은 세 개의 숫자 세트를 살펴보겠습니다. ANOVA를 실행하려면 데이터 분석 , 선택 분산 분석: 단일 요인 .
입력 범위를 선택하고 그룹이 열 또는 행에 있는지 Excel에 알려야 합니다. 또한 그룹 이름이 결과에 표시되도록 여기에서 '첫 번째 행의 레이블'을 선택했습니다.
타격 후 좋아요 , 우리는 다음과 같은 결과를 얻습니다.
P-값이 0.05보다 작으므로 유의미한 결과를 얻었습니다. 이는 테스트에서 적어도 두 그룹 사이에 상당한 차이가 있음을 의미합니다. 그러나 Excel은 결정하는 테스트를 제공하지 않기 때문에 어느 그룹이 다르면 요약에 표시된 평균을 확인하는 것이 가장 좋습니다. 이 예에서 Intervention 3은 다음과 같이 보입니다. 아마 다른 것.
이것은 통계적으로 타당하지 않습니다. 그러나 차이점이 있는지 확인하고 어떤 그룹이 차이를 일으키는지 확인하고 싶다면 작동할 것입니다.
2-요인 ANOVA는 더 복잡합니다. 2단계 방법을 사용해야 하는 경우에 대해 자세히 알아보려면 다음을 참조하십시오. Sophia.org의 이 비디오 그리고 ' 복제 없이 ' 그리고 ' 복제 포함 ' 실제 통계의 예.
Excel의 상관 관계
Excel에서 상관 관계를 계산하는 것은 NS -테스트 또는 ANOVA. 사용 데이터 분석 버튼을 눌러 분석 도구 창을 열고 상관 관계 .
입력 범위를 선택하고 그룹을 열 또는 행으로 식별하고 Excel에 레이블이 있는지 여부를 알려줍니다. 그 후, 히트 좋아요 .
의미 있는 측정값을 얻지는 못하지만 각 그룹이 다른 그룹과 어떻게 연관되어 있는지 알 수 있습니다. 값이 1이면 값이 정확히 동일함을 나타내는 절대 상관 관계입니다. 상관 값이 1에 가까울수록 상관 관계가 더 강해집니다.
Excel의 회귀
회귀는 업계에서 가장 일반적으로 사용되는 통계 테스트 중 하나이며 Excel은 이 계산을 위한 놀라운 능력을 제공합니다. 여기서는 Excel에서 빠른 다중 회귀를 실행합니다. 회귀에 익숙하지 않은 경우 다음을 확인하십시오. 비즈니스를 위한 회귀 사용에 대한 HBR 가이드 .
우리의 종속 변수가 혈압이고 두 개의 독립 변수가 체중과 염분 섭취라고 가정해 보겠습니다. 우리는 어느 것이 혈압을 더 잘 예측하는지(또는 둘 다 좋은지) 확인하고 싶습니다.
딸깍 하는 소리 데이터 분석 그리고 선택 회귀 . 이번에는 입력 범위 상자를 채울 때 주의해야 합니다. NS 입력 Y 범위 상자에는 단일 종속 변수가 포함되어야 합니다. NS 입력 X 범위 상자에는 여러 독립 변수가 포함될 수 있습니다. 단순 회귀의 경우 나머지는 걱정하지 마십시오(레이블을 선택한 경우 Excel에 알려야 함).
계산 결과는 다음과 같습니다.
타격 후 좋아요 , 당신은 결과의 큰 목록을 얻을 것입니다. 체중과 염분 섭취량 모두에 대한 P 값을 강조 표시했습니다.
보시다시피 가중치에 대한 P 값은 0.05보다 크므로 거기에는 유의미한 관계가 없습니다. 그러나 소금에 대한 P-값은 0.05 미만으로 혈압을 잘 예측할 수 있음을 나타냅니다.
회귀 데이터를 표시할 계획이라면 Excel의 산점도에 회귀선을 추가할 수 있음을 기억하십시오. 그것은 훌륭한 시각 자료 이 분석을 위해.
Excel 통계: 놀라운 기능
Excel은 통계적 능력으로 잘 알려져 있지 않지만 실제로 다음과 같은 몇 가지 정말 유용한 기능을 포함하고 있습니다. 파워쿼리 도구 이는 데이터 세트 결합과 같은 작업에 편리합니다. (첫 번째 Microsoft Power Query 스크립트를 생성하는 방법을 배우십시오.) Excel의 최고의 기능 중 일부를 실제로 가져오는 Data Analysis Toolpak 통계 추가 기능도 있습니다. Toolpak을 사용하는 방법을 배웠기를 바랍니다. 이제 Toolpak의 기능을 더 많이 사용하는 방법을 스스로 알아낼 수 있기를 바랍니다.
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이제 벨트 아래에 있는 기사를 통해 Excel 기술을 다음 단계로 끌어올리십시오. 더 많은 데이터 처리를 위해 Excel의 목표 찾기 기능 사용 그리고 vlookup으로 값 검색 . 어느 시점에서 Excel 데이터를 Python으로 가져오는 방법을 배우고 싶을 수도 있습니다.
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Dann은 기업이 수요와 리드를 생성하도록 돕는 콘텐츠 전략 및 마케팅 컨설턴트입니다. 그는 또한 dannalbright.com에서 전략 및 콘텐츠 마케팅에 대한 블로그를 운영하고 있습니다.
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