E0;nh cho doanh nghiệp Excel 2010 Excel 2007 xem th&#x
EA;m...&#x
CD;t hơn
Tóm tắt
Bài viết này trình bày hàm CONFIDENCE vào Microsoft Office Excel 2003 với trong Microsoft Office Excel 2007, minh họa biện pháp dùng hàm cùng so sánh tác dụng của hàm cho Excel 2003 và đối với Excel 2007 bằng kết quả của CONFIDENCE trong số phiên bản trước của Excel.
Bạn đang xem: Thống kê mô tả trong excel
Ý nghĩa của khoảng tin yêu thường bị phát âm sai và công ty chúng tôi cố gắng cung cấp giải say mê về các câu lệnh vừa lòng lệ và chưa hợp lệ có thể được thực hiện sau khoản thời gian bạn khẳng định giá trị CONFIDENCE từ tài liệu của bạn.
Hàm CONFIDENCE(alpha, sigma, n) trả về giá bán trị chúng ta cũng có thể dùng để tạo khoảng tin cẩn cho mức độ vừa phải tổng thể. Khoảng tin yêu là một phạm vi các giá trị được tập trung vào một trung độ mẫu mã đã biết. Các quan giáp trong mẫu được đưa định là tới từ một phân bố chuẩn chỉnh với độ lệch chuẩn đã biết, sigma và số quan gần kề trong chủng loại là n.
Cú pháp
CONFIDENCE(alpha,sigma,n)
Tham số: Alpha là một tỷ lệ và 0 Thông thường, alpha là một xác suất nhỏ, chẳng hạn như 0,05.
Ví dụ về phong thái sử dụng
Giả sử điểm số sáng dạ (IQ) tuân thủ theo đúng phân bố chuẩn với độ lệch chuẩn 15. Các bạn kiểm tra IQ mang lại mẫu 50 học viên tại trường cục bộ của mình và nhận được trung độ mẫu là 105. Bạn có nhu cầu tính khoảng tin cậy 95% của trung bình tổng thể. Khoảng tin yêu 95% hay 0,95 tương xứng với alpha = 1 – 0,95 = 0,05.Để minh họa hàm CONFIDENCE, hãy tạo thành một trang Excel trống, xào luộc bảng tiếp sau đây rồi lựa chọn ô A1 vào trang tính Excel của bạn. Trên menu Chỉnh sửa, click chuột Dán.
Lưu ý: Trong Excel 2007, bấm Dán vào nhóm Bảng tạm bợ trên tab Trang đầu.
Các mục nhập vào bảng tiếp sau đây điền vào các ô A1:B7 trong trang tính của bạn.
| alpha | 0,05 |
| stdev | 15 |
| n | 50 |
| trung độ mẫu | 105 |
| =CONFIDENCE(B1,B2,B3) | |
| =NORMSINV(1 - B1/2)*B2/SQRT(B3) |
Sau khi bạn dán bảng này vào trang tính Excel bắt đầu của mình, bấm nút Tùy lựa chọn Dán, rồi bấm Khớp Định dạng Đích.
Với phạm vi vẫn dán vẫn được chọn, hãy trỏ tới Cột trên menu Định dạng, rồi click chuột Tự Động Chọn.
Lưu ý: Trong Excel 2007, cùng với dải ô sẽ dán được chọn, nhấp chuột Định dạng trong nhóm Ô trên tab Trang đầu, rồi click chuột Tự K chỉnh Độ rộng Cột.
Ô A6 diễn tả giá trị của CONFIDENCE. Ô A7 hiển thị và một giá trị vì một cuộc call đến CONFIDENCE(alpha, sigma, n) trả về kết quả của tính toán:
NORMSINV(1 – alpha/2) * sigma / SQRT(n)
Không có đổi khác nào được triển khai trực tiếp đến CONFIDENCE, nhưng mà NORMSINV được nâng cao trong Microsoft Excel 2002 và sau đó có nhiều cải tiến khác được triển khai giữa Excel 2002 cùng Excel 2007. Do vậy, CONFIDENCE rất có thể trả về tác dụng khác nhau (và được cải thiện) trong những phiên phiên bản sau của Excel do CONFIDENCE nhờ vào NORMSINV.Điều này không có nghĩa là bạn đề xuất mất sự tin yêu vào CONFIDENCE đối với các phiên phiên bản trước của Excel. Sự không đúng mực trong hàm NORMSINV hay xảy ra đối với các cực hiếm của đối số hết sức gần cùng với 0 hoặc khôn xiết gần với 1. Bên trên thực tế, alpha thường xuyên được để là 0,05, 0,01 hoặc rất có thể là 0,001. Những giá trị của alpha phải bé dại hơn những so với cái giá trị đó, ví dụ: 0,0000001, trước khi nhận ra các lỗi làm tròn trong hàm NORMSINV.
Lưu ý: Hãy xem bài viết về NORMSINV để đàm đạo về sự biệt lập về đo lường trong NORMSINV.
Để biết thêm thông tin, hãy nhấn vào số bài viết sau đây để xem bài viết trong Cơ sở tri thức Microsoft:
826772 Excel thống kê: NORMSINV
Diễn giải kết quả của CONFIDENCE
Tệp hỗ trợ Excel mang đến CONFIDENCE đã có được viết lại mang lại Excel 2003 cùng Excel 2007 vì tất cả các phiên phiên bản cũ rộng của tệp giúp đỡ đã cung cấp lời khuyên sai lệch về công dụng diễn giải. Ví dụ như về trạng thái: "Giả sử công ty chúng tôi quan liền kề rằng, trong mẫu mã 50 công ty của chúng tôi, thời lượng trung bình dịch rời đến nơi làm việc là 30 phút với độ lệch chuẩn tổng thể là 2,5. Chúng ta có thể tin tưởng 95 phần trăm rằng trung bình toàn diện nằm trong khoảng 30 +/- 0,692951" trong những số đó 0,692951 là quý hiếm được CONFIDENCE(0,05, 2,5, 50 trả về).Ví dụ tương tự, kết luận đọc rằng "chiều dài trung bình đi đến làm việc bằng 30 ± 0,692951 phút, hoặc 29,3 đến 30,7 phút." tất cả thể, đây cũng là một tuyên cha về trung bình tổng thể và toàn diện rơi vào thời gian <30 – 0,692951, 30 + 0,692951> với tỷ lệ 0,95.Trước khi tiến hành thực nghiệm đã tạo ra dữ liệu mang đến ví dụ này, một thống kê xác xắn (trái ngược cùng với một thống kê lại Bayes) có thể không có câu lệnh như thế nào về phân bố phần trăm của vừa phải tổng thể. Vắt vào đó, một thống kê nổi tiếng thường liên quan đến vấn đề kiểm tra đưa thuyết.Ví dụ, một thống kê bỏ ra phối có thể muốn triển khai kiểm tra đưa thuyết nhì phía dựa vào giới từ của phân bố chuẩn chỉnh với độ lệch chuẩn chỉnh đã biết (chẳng hạn như 2,5), một giá trị rõ ràng được lựa chọn trước của trung bình tổng thể, μ0 và mức có nghĩa được chọn trước (chẳng hạn như 0,05). Kết quả của khám nghiệm sẽ dựa trên giá trị của trung độ mẫu quan sát được (ví dụ 30) và giả thiết null rằng trung bình tổng thể và toàn diện là μ0 sẽ bị từ chối ở mức đặc biệt quan trọng 0,05 nếu trung độ mẫu quan sát được vượt xa so với μ0 theo ngẫu nhiên hướng nào. Nếu mang thiết null bị từ bỏ chối, diễn giải là trung độ mẫu xa hoặc xa μ0 đang xảy ra vô tình dưới 5% thời hạn dưới giới từ nhưng μ0 là trung bình tổng thể đúng. Sau khoản thời gian tiến hành bình chọn này, một thống kê đại diện thay mặt vẫn tất yêu đưa ra bất kỳ câu lệnh làm sao về phân bố phần trăm của vừa đủ tổng thể.Mặt khác, một thống kê lại Bayesy sẽ ban đầu với phân bố tỷ lệ giả định đến trung bình toàn diện và tổng thể (được để tên là 1 trong những phân bố ưu tiên), sẽ tích lũy bằng triệu chứng thí nghiệm theo cách giống như như đơn vị thống kê truyền thống lịch sử hóa học cùng sẽ dùng bằng chứng này để sửa đổi phân bổ xác suất của bản thân cho trung bình tổng thể và toàn diện và từ bỏ đó đạt được phân bố áp phích. Excel cung cấp các hàm những thống kê nào có thể giúp những thống kê Bayes trong số nỗ lực cuối cùng này. Excel thống kê của toàn bộ các công dụng thống kê có phong cách thiết kế dành đến nhà thống kê lại đại diện.Khoảng tin yêu có liên quan đến kiểm định Giả thuyết. Được hỗ trợ bằng hội chứng thử nghiệm, khoảng tin cậy tạo nên một câu lệnh gọn gàng về cực hiếm của trung bình toàn diện và tổng thể giả thuyết μ0 mà điều này cho kết quả là gật đầu giả thiết null rằng trung bình tổng thể và toàn diện là μ0 và các giá trị của μ0 mà làm phủ nhận sự chưng bỏ của đưa thiết null rằng trung bình toàn diện là μ0. Một thống kê rượu cồn từ bắt buộc đưa ra ngẫu nhiên tuyên bố nào về khả năng trung bình tổng thể rơi vào ngẫu nhiên khoảng thời gian rõ ràng nào, vì họ hoặc ông không bao giờ đưa ra những giả định trước về phân bố phần trăm này và các giả định như thể bắt buộc nếu cần phải sử dụng dẫn chứng thử nghiệm để sửa thay đổi chúng.Khám phá mối quan hệ giữa đánh giá giả thuyết và khoảng tin cậy bằng cách dùng ví dụ ở đầu phần này. Với mối quan hệ giữa CONFIDENCE và NORMSINV được nêu vào phần cuối, chúng ta có:
CONFIDENCE(0.05, 2.5, 50) = NORMSINV(1 – 0.05/2) * 2.5 / SQRT(50) = 0.692951
Vì trung độ chủng loại là 30, khoảng tin yêu là 30 +/- 0,692951.
Bây giờ đồng hồ hãy suy xét kiểm tra mang thuyết nhị phía với mức quan trọng đặc biệt 0,05 như tế bào tả ở phần trước mang định rằng phân bố chuẩn với độ lệch chuẩn 2,5, form size mẫu của 50 và trung bình tổng thể và toàn diện giả thuyết ráng thể, μ0. Nếu đó là trung bình toàn diện đúng thì trung độ chủng loại sẽ tới từ một phân bố chuẩn chỉnh với trung bình tổng thể và toàn diện μ0 và độ lệch chuẩn, 2,5/SQRT(50). Phân bố này đối xứng về μ0 và bạn có nhu cầu bác bỏ giả thiết null giả dụ ABS(trung độ chủng loại - μ0) bao gồm > giá trị quan trắc nào đó. Giá trị dạng cutoff làm thế nào để cho nếu μ0 là trung bình tổng thể và toàn diện đúng, thì quý giá trung độ mẫu - μ0 cao hơn nữa hàm cutoff này hoặc giá trị μ0 – trung độ mẫu cao hơn trung độ này sẽ xẩy ra với phần trăm 0,05/2. Cực hiếm trình giảm này là
NORMSINV(1 – 0.05/2) * 2.5/SQRT(50) = CONFIDENCE(0.05, 2.5, 50) = 0. 692951
Vì vậy hãy khước từ giả thiết null (trung bình toàn diện và tổng thể = μ0) trường hợp một trong các câu lệnh sau đấy là đúng:
trung độ mẫu - μ0 > 0. 692951 0 – giá bán > 0. 692951
Vì trung độ mẫu = 30 trong ví dụ như của bọn chúng tôi, nhị câu lệnh này đổi thay câu lệnh sau đây:
30 - μ0 > 0. 692951 μ0 – 30 > 0. 692951
Việc viết lại chúng sao cho chỉ μ0 lộ diện trên bên trái tạo ra các câu lệnh sau đây:
μ0 μ0 > 30 + 0. 692951
Đây đúng là các quý giá của μ0 không có trong khoảng tin cậy <30 – 0,692951, 30 + 0,692951>. Bởi đó, khoảng tin cậy <30 – 0,692951, 30 + 0,692951> chứa những giá trị μ0 trong những số đó giả thiết null rằng trung bình tổng thể là μ0 sẽ không xẩy ra từ chối, chuyển ra bằng chứng mẫu. Đối với những giá trị μ0 ngoài khoảng tầm này, giả thiết null rằng trung bình toàn diện là μ0 sẽ ảnh hưởng bác vứt khi đưa ra dẫn chứng mẫu.
Kết luận
Không đúng đắn trong các phiên bạn dạng trước của Excel thường xảy ra với các giá trị p. Cực nhỏ hoặc cực lớn trong norm
SINV(p). CONFIDENCE được tấn công giá bằng cách gọi NORMSINV(p), vì vậy độ chính xác của hàm NORMSINV là vấn đề tiềm năng so với người dùng CONFIDENCE. Tuy nhiên, những giá trị p được sử dụng trong thực tế không thể đủ mạnh bạo để tạo ra lỗi có tác dụng tròn đáng chú ý trong hàm NORMSINV và hiệu suất của CONFIDENCE không nên là vấn đề làm người dùng của ngẫu nhiên phiên bạn dạng nào của phiên phiên bản Excel.Hầu hết bài viết này đã tập trung vào câu hỏi diễn giải tác dụng của CONFIDENCE. Nói phương pháp khác, shop chúng tôi đã hỏi: "Khoảng tin cậy là gì?" Khoảng tin cậy thường bị gọi nhầm. Siêu tiếc, việc Excel giúp những tệp trong tất cả các phiên bản Excel cũ rộng Excel 2003 đã gây ra sự đọc nhầm này. Tệp Trợ Excel 2003 của người sử dụng đã được cải thiện.
Bạn thao tác với không ít dữ liệu? Dưới đây là cách Thống kê thể hiện (Descriptive Statistics) hoàn toàn có thể giúp các bạn tóm tắt tài liệu chỉ với một vài cú nhấp chuột.
Phạm vi đầu vào (Input Range) là đặc biệt quan trọng nhất. Tại đây bạn phải chọn dữ liệu của mình. Bạn rất có thể thực hiện bài toán này bằng phương pháp chọn hàng đầu tiên vào Excel, tiếp nối chọn hàng cuối cùng trong khi duy trì phím Shift.
Dưới đấy là tất cả những tùy chọn:
| Phạm vi nguồn vào (Input Range) | Chọn những biến mà bạn có nhu cầu phân tích. Bạn có thể thêm nhiều biến, nhưng lại chúng bắt buộc tạo thành một khối tức tốc kề. |
| Được nhóm theo (Grouped By) | Chọn cách các bạn muốn tổ chức các biến . |
| Các nhãn ở hàng đầu tiên (Labels in first row) | Nếu các bạn có nhãn ở hàng đầu tiên, bạn hãy chọn tùy lựa chọn này. |
| Phạm vi cổng output (Output Range) | Chọn phạm vi vào bảng tính của công ty mà bạn muốn xem kết quả. |
| Bảng tính mới Ply(New Worksheet Ply) | Kết trái sẽ xuất hiện thêm trong một trang tính mới. |
| Sổ làm việc mới (New Workbook) | Kết trái sẽ xuất hiện trong một sổ thao tác làm việc mới. |
| Thống kê cầm tắt (Summary statistics) | Tùy chọn này sẽ hiển thị phần đông các thống kê mô tả. |
| Mức độ tin yêu trung bình (Confidence màn chơi for Mean) | Tùy lựa chọn này đang hiển thị khoảng tin cậy (Confidence Interval) mang đến giá trị trung bình. |
| Kth lớn số 1 (Kth Largest) | Tùy chọn này đang hiển thị giá bán trị cao nhất theo mặc định. Nếu các bạn nhập số hai, nó đã hiển thị cực hiếm cao vật dụng hai, số tía sẽ hiển thị cực hiếm cao vật dụng ba, v.v. |
| Kth bé dại nhất (Kth Smallest) | Tùy chọn này vẫn hiển thị cực hiếm thấp duy nhất theo mang định. Nếu chúng ta nhập số hai, nó sẽ hiển thị quý giá thấp sản phẩm công nghệ hai, số ba sẽ hiển thị giá trị thấp nhất máy ba, v.v. |
| Trung bình (Mean) | Giá trị mức độ vừa phải của dữ liệu của bạn. Bạn cũng có thể sử dụng hàm = AVERAGE (data) . |
| Lỗi tiêu chuẩn (Standard Error) | Đây là một trong thuật ngữ thống kê sử dụng độ lệch chuẩn để đo độ chính xác mà triển lẵm mẫu thay mặt cho một tập hợp. Sai số chuẩn càng cao thì độ trở nên thiên càng cao. Bạn cũng hoàn toàn có thể sử dụng hàm =STDEV.S(data)/SQRT(COUNT(data)) |
| Trung vị (Median) | Hiển thị số trung tâm trong list đã sắp xếp. |
| Số yếu vị (Mode) | Hiển thị giá bán trị lộ diện nhiều duy nhất trong dữ liệu. Bạn cũng rất có thể sử dụng hàm =MODE.SNGL(data) |
| Độ lệch chuẩn chỉnh (Standard Deviation) | Sẽ đo độ lệch chuẩn cho tập dữ liệu của bạn. Bạn cũng hoàn toàn có thể sử dụng hàm = STDEV.S(data) . |
| Phương sai mẫu (Sample Variance) | Hiển thị bình phương của Độ lệch Chuẩn. Bạn cũng có thể sử dụng hàm=VAR.S(data) |
| Độ nhọn (Kurtosis) | Cho biết các đuôi của một trưng bày khác với các đuôi của một cung cấp chuẩn. Theo mang định, phân phối chuẩn sẽ có mức giá trị Kurtosis bằng không. |
| Độ lệch (Skewness) | Đo lường cường độ bất đối xứng của tập dữ liệu của bạn, trong số ấy số 0 chỉ ra rằng một phân phối hoàn toàn đối xứng. Bạn cũng có thể sử dụng hàm =SKEW(data) |
| Phạm vi (Range) | Hiển thị sự khác biệt giữa giá trị lớn số 1 và bé dại nhất trong dữ liệu |
| Tối thiểu (Minimum) | Hiển thị giá trị nhỏ dại nhất trong tập dữ liệu. Bạn cũng hoàn toàn có thể sử dụng hàm =MIN(data) |
| Tối nhiều (Maximum) | Hiển thị giá bán trị lớn số 1 trong tập dữ liệu. Bạn cũng rất có thể sử dụng hàm =MAX(data) |
| Tổng (Sum) | Hiển thị tổng tất cả các quý giá trong tập dữ liệu. Bạn cũng rất có thể sử dụng hàm = SUM(data) . |
| Đếm (Count) | Sẽ đếm số lượng giá trị trong dữ liệu. |
| Lớn duy nhất (2) (largest) | Hiển thị số lớn số 1 trong tập dữ liệu tùy trực thuộc vào số bạn đã chọn đến tùy chọn lớn nhất thứ K. |
| Nhỏ độc nhất (2) (smallest) | Hiển thị số nhỏ tuổi nhất trong tập tài liệu tùy trực thuộc vào số chúng ta đã chọn đến tùy chọn nhỏ tuổi nhất trang bị K. |
| Mức độ tin cậy (Confidence Level) (95,0%) | Hiển thị mức độ tin cẩn ở nút 95% đến dữ liệu. Xem thêm: Tổng hợp những hình hoạt hình dễ thương và ngộ nghĩnh, top 100 hình ảnh hoạt hình cute siêu dễ thương |
Khám phá đối chiếu Dữ liệu nâng cấp với lao lý Phân tích
Analysis Tool
Pak của Excel có thể chấp nhận được bạn thực hiện nhiều phân tích nâng cao hơn cho dữ liệu của mình. Nó hỗ trợ một qui định để dễ dàng tính toán một loạt các thống kê tế bào tả đơn giản dễ dàng cho tập dữ liệu, bao gồm trung bình, về tối thiểu, về tối đa, độ lệch chuẩn chỉnh và những thống kê khác.