Использование надстройки «Анализ данных»

Надстройка «Анализ данных» В состав Microsoft Excel входит набор средств анализа данных (так называемый пакет анализа), предназначенный для решения сложных статистических и инженерных задач. Для анализа данных с помощью этих инструментов следует указать входные данные и выбрать параметры. Анализ будет выполнен с помощью подходящей статистической или инженерной макрофункции, а результат будет помещен в выходной диапазон. Команда «Данные» - «Анализ данных». Если этой команды нет в меню, необходимо загрузить надстройку Пакет анализа (аналогично надстройке «Поиск решения»).

Добавление надстройки «Поиск решения» Если в меню «Данные» отсутствует вкладка «Анализ», необходимо: Выбрать кнопку «Офис» Выбрать «Параметры Excel» Выбрать «Надстройки» Управление: «Надстройки Excel» В основном окне выбрать «Пакет анализа» Выбрать кнопку «Перейти» В окне «Доступные надстройки» выбрать «Пакет анализа», ОК Подтвердить установку нового компонента Вкладка «Анализ» (Analysis) появится в режиме «Данные» на ленте в конце.

Корреляционный анализ Одна из наиболее распространенных задач статистического исследования состоит в изучении связи между выборками. Обычно связь между выборками носит не функциональный, а вероятностный (или стохастический) характер. В этом случае нет строгой, однозначной зависимости между величинами. При изучении стохастических зависимостей различают корреляцию и регрессию.

Корреляционный анализ Корреляционный анализ состоит в определении степени связи между двумя случайными величинами X и Y. В качестве меры такой связи используется коэффициент корреляции. Коэффициент корреляции параметр, который характеризует степень линейной взаимосвязи между двумя выборками. Коэффициент корреляции изменяется от -1 до 1. При значении 0 линейной зависимости между двумя выборками нет.

Функция корреляции В MS Excel (кроме пакета анализа) для вычисления парных коэффициентов линейной корреляции используется специальная функция КОРРЕЛ (массив1; массив2) где массив1 – ссылка на диапазон ячеек первой выборки (X); массив2 – ссылка на диапазон ячеек второй выборки (Y).

Пример 1 10 школьникам были даны тесты на наглядно- образное и вербальное мышление. Измерялось среднее время решения заданий теста в секундах. Исследователя интересует вопрос: существует ли взаимосвязь между временем решения этих задач? Переменная X обозначает среднее время решения наглядно- образных, а переменная Y среднее время решения вербальных заданий тестов испытуемыхXY

Решение: Для выявления степени взаимосвязи, прежде всего, необходимо ввести данные в таблицу MS Excel. Затем вычисляется значение коэффициента корреляции. Для этого курсор установите в ячейку C1.

Технология работы: В меню нажмите кнопку Формулы. В появившейся вкладке - выберите категорию Статистические и функцию КОРРЕЛ, после чего нажмите кнопку ОК. Указателем мыши введите диапазон данных выборки Х в поле массив1 (А1:А10). В поле массив2 введите диапазон данных выборки У (В1:В10). Нажмите кнопку ОК. В ячейке С1 появится значение коэффициента корреляции 0, Далее необходимо по статистическим таблицам определить критические значения для полученного коэффициента корреляции к крит =0,63 > 0,54, следовательно, связь между временем решения наглядно- образных и вербальных заданий теста не доказана.

Пример 2 Имеются ежемесячные данные наблюдений за состоянием погоды и посещаемостью музеев и парков. Необходимо определить, существует ли взаимосвязь между состоянием погоды и посещаемостью музеев и парков. Число ясных дней Количество посетителей музея Количество посетителей парка

Пакет анализа Для выполнения корреляционного анализа введите в диапазон A1:G3 исходные данные. Затем в меню Данные выберите пункт Анализ данных (Data analysis) и далее укажите строку Корреляция (Corelation).

Получение результатов В появившемся диалоговом окне укажите Входной интервал (А7:С12). Укажите, что данные рассматриваются по столбцам. Укажите выходной диапазон (А14) и нажмите кнопку ОК.

Результаты вычислений: На рисунке видно, что корреляция между состоянием погоды и посещаемостью музея равна -0,92, а между состоянием погоды и посещаемостью парка 0,97, между посещаемостью парка и музея -0,92. Таким образом, в результате анализа выявлены зависимости: сильная степень обратной линейной взаимосвязи между посещаемостью музея и количеством солнечных дней и практически линейная (очень сильная прямая) связь между посещаемостью парка и состоянием погоды. Между посещаемостью музея и парка имеется сильная обратная взаимосвязь.

Практическая часть: 1.Определите, имеется ли взаимосвязь между рождаемостью и смертностью (количество на 1000 человек) в Санкт-Петербурге. (Использовать функцию Корелл). Вывод записать в тетрадь. ГодыРождаемостьСмертность 19919,312, ,413, ,617, ,117, ,015, ,614, , ,213,4

Практическая часть: менеджеров оценивались по методике экспертных оценок психологических характеристик личности руководителя. 15 экспертов производили оценку каждой психологической характеристики по пятибальной системе (см. табл.) Психолога интересует вопрос, в какой взаимосвязи находятся эти характеристики руководителя между собой. Использовать пакет анализа. Вывод записать в тетрадь. Испытуемые п/птактичностьтребовательностькритичность