الانتقال من المتوسط - بيانات تحليل التفوق

المتوسط ​​المتحرك يعلمك هذا المثال كيفية حساب المتوسط ​​المتحرك لسلسلة زمنية في إكسيل. ويستخدم المتوسط ​​المتحرك للتخلص من المخالفات (قمم ووديان) للتعرف بسهولة على الاتجاهات. 1. أولا، دعونا نلقي نظرة على السلاسل الزمنية لدينا. 2. من علامة التبويب بيانات، انقر فوق تحليل البيانات. ملاحظة: لا يمكن العثور على زر تحليل البيانات انقر هنا لتحميل الوظيفة الإضافية تولباس تولباك. .3 حدد متوسط ​​النقل وانقر فوق موافق. .4 انقر في مربع نطاق الإدخال وحدد النطاق B2: M2. 5. انقر في المربع الفاصل الزمني واكتب 6. 6. انقر في المربع نطاق الإخراج وحدد الخلية B3. 8. رسم رسم بياني لهذه القيم. إكسلاناتيون: لأننا نقوم بضبط الفاصل الزمني الى 6، المتوسط ​​المتحرك هو متوسط ​​نقاط البيانات الخمس السابقة ونقطة البيانات الحالية. ونتيجة لذلك، يتم تمهيد قمم والوديان. يظهر الرسم البياني اتجاها متزايدا. لا يستطيع إكسيل حساب المتوسط ​​المتحرك لنقاط البيانات الخمس الأولى لأنه لا توجد نقاط بيانات سابقة كافية. 9. كرر الخطوات من 2 إلى 8 للفاصل الزمني 2 والفاصل الزمني 4. الخاتمة: كلما زاد الفاصل الزمني، كلما تم تمهيد القمم والوديان. أصغر الفاصل الزمني، وأقرب المتوسطات المتحركة هي نقاط البيانات الفعلية. إيفا غولدواتر الإحصاء الحيوي مركز استشارات جامعة ماساتشوستس مدرسة الصحة العامة تحديث فبراير 2007 في لمحة استخدمنا إكسيل للقيام ببعض المهام الأساسية تحليل البيانات لمعرفة ما إذا كان هو بديلا معقولا لاستخدام حزمة إحصائية لنفس المهام. وخلصنا إلى أن إكسيل هو خيار ضعيف للتحليل الإحصائي خارج الأمثلة المدرسية، أبسط الإحصاءات الوصفية، أو لأكثر من عدد قليل جدا من الأعمدة. المشاكل التي واجهناها والتي أدت إلى هذا الاستنتاج هي في أربعة مجالات عامة: يتم التعامل مع القيم المفقودة بشكل غير متسق، وأحيانا بشكل غير صحيح. تنظيم البيانات يختلف وفقا للتحليل، مما اضطر لك لإعادة تنظيم البيانات الخاصة بك في نواح كثيرة إذا كنت تريد أن تفعل العديد من التحليلات المختلفة. لا يمكن إجراء العديد من التحليلات إلا على عمود واحد في كل مرة، مما يجعل من غير المناسب القيام بنفس التحليل على العديد من الأعمدة. فالنواتج ضعيفة التنظيم، وأحيانا لا تحمل وصفا كافيا، ولا يوجد سجل لكيفية إنجاز التحليل. إكسل مريحة لإدخال البيانات، والتلاعب بسرعة الصفوف والأعمدة قبل التحليل الإحصائي. ولكن عندما تكون مستعدا للقيام بالتحليل الإحصائي، نوصي باستخدام حزمة إحصائية مثل ساس، سبس، ستاتا، سيستات أو مينيتاب. إنترودكتيون إكسيل هو على الارجح جدول البيانات الأكثر شيوعا لأجهزة الكمبيوتر الشخصية. غالبا ما تصل أجهزة الكمبيوتر التي تم شراؤها حديثا مع إكسيل تحميل بالفعل. يتم استخدامه بسهولة للقيام مجموعة متنوعة من العمليات الحسابية، ويشمل مجموعة من الوظائف الإحصائية، و تولباك تحليل البيانات. ونتيجة لذلك، إذا وجدت فجأة تحتاج إلى القيام ببعض التحليل الإحصائي، يمكنك أن تتحول إلى ذلك كخيار واضح. قررنا القيام ببعض الاختبارات لمعرفة مدى إكسيل سيكون بمثابة تطبيق تحليل البيانات. لعرض النتائج، سنستخدم مثالا صغيرا. البيانات لهذا المثال هي وهمية. وقد تم اختياره ليكون اثنين من الفئوية واثنين من المتغيرات المستمرة، حتى نتمكن من اختبار مجموعة متنوعة من التقنيات الإحصائية الأساسية. وبما أن جميع مجموعات البيانات الحقيقية تقريبا لديها على الأقل عدد قليل من نقاط البيانات المفقودة، وبما أن القدرة على التعامل مع البيانات المفقودة هي إحدى الميزات التي نأخذها في حزمة تحليل إحصائي، فقد أدخلنا خليتين فارغتين في البيانات: يمثل كل صف من جداول البيانات موضوعا. تلقى الموضوع الأول العلاج 1، وكان النتيجة 1. X و Y هي قيم قياسات اثنين على كل موضوع. لم نتمكن من الحصول على قياس ل Y على الموضوع الثاني، أو على X للموضوع الأخير، لذلك هذه الخلايا فارغة. يتم إدخال الموضوعات في الترتيب الذي أصبحت البيانات المتاحة، وبالتالي فإن البيانات لا أمر بأي طريقة معينة. استخدمنا هذه البيانات للقيام ببعض التحليلات البسيطة ومقارنة النتائج مع حزمة إحصائية قياسية. ونظرت المقارنة في دقة النتائج وكذلك السهولة التي يمكن بها استخدام السطح البيني لمجموعات بيانات أكبر - أي مزيد من الأعمدة. لقد استخدمنا سبس كمعيار، على الرغم من أن أي من حزم إحصائية تدعم أوت ستفعل جيدا على قدم المساواة لهذا الغرض. في هذه المقالة عندما نقول حزمة الحصة الإحصائية، ونحن نعني سبس، ساس، ستاتا، سيستات، أو مينيتاب. معظم إكسيلز الإجراءات الإحصائية هي جزء من حزمة أدوات تحليل البيانات، الموجود في القائمة أدوات. ويشمل مجموعة متنوعة من الخيارات بما في ذلك الإحصاءات الوصفية البسيطة، والاختبارات t، والارتباطات، 1 أو 2 طريقة تحليل التباين والانحدار، وما إلى ذلك إذا لم يكن لديك عنصر تحليل البيانات في القائمة أدوات، تحتاج إلى تثبيت البيانات أداة تحليل. ابحث في تعليمات عن كوتوداتا أناليسيس تولوت للحصول على إرشادات حول تحميل تولباك. اثنين من ميزات إكسيل أخرى مفيدة لتحليلات معينة، ولكن حزمة أداة تحليل البيانات هو الوحيد الذي يوفر اختبارات كاملة معقولة من أهمية إحصائية. يمكن استخدام بيفوت تابل في قائمة البيانات لإنشاء جداول موجزة للوسائل، والانحرافات المعيارية، والعد، وما إلى ذلك. كما يمكنك استخدام الدالات لتوليد بعض المقاييس الإحصائية، مثل معامل الارتباط. وظائف توليد رقم واحد، وذلك باستخدام وظائف من المرجح أن يكون الجمع بين القطع والقطع للحصول على ما تريد. ومع ذلك، قد لا تكون قادرة على توليد جميع الأجزاء التي تحتاج إليها لتحليل كامل. ما لم يذكر خلاف ذلك، تم إجراء جميع الاختبارات الإحصائية باستخدام إكسيل مع تولباك تحليل البيانات. من أجل التحقق من مجموعة متنوعة من الاختبارات الإحصائية، اخترنا المهام التالية: الحصول على وسائل والانحرافات المعيارية من X و Y للمجموعة بأكملها، ولكل مجموعة علاج. الحصول على الترابط بين X و Y. هل اختبارين تي عينة لاختبار ما إذا كانت مجموعتي العلاج تختلف على X و Y. هل اختبار T المقترنة لاختبار ما إذا كان X و Y تختلف إحصائيا عن بعضها البعض. مقارنة عدد من المواضيع مع كل نتيجة من قبل مجموعة العلاج، وذلك باستخدام اختبار تشي مربع. كل هذه المهام روتينية لمجموعة بيانات من هذا النوع، وكلها يمكن أن يتم بسهولة باستخدام أي من حزم إوف المدرجة الإحصائية. المشكلات العامة تمكين أداة التحليل باك لم يتم تثبيت أداة تحليل البيانات باستخدام إعداد إكسيل القياسي. ابحث في القائمة أدوات. إذا لم يكن لديك عنصر تحليل البيانات، سوف تحتاج إلى تثبيت أدوات تحليل البيانات. بحث تعليمات ل كوتداتا أناليسيس تولسكوت للحصول على تعليمات. القيم المفقودة خلية فارغة هي الطريقة الوحيدة ل إكسيل للتعامل مع البيانات المفقودة. إذا كان لديك أي رموز قيمة مفقودة أخرى، سوف تحتاج إلى تغييرها إلى الفراغات. ترتيب البيانات تتطلب التحليلات المختلفة أن يتم ترتيب البيانات بطرق مختلفة. إذا كنت تخطط لمجموعة متنوعة من الاختبارات المختلفة، قد لا يكون هناك ترتيب واحد من شأنها أن تعمل. قد تحتاج على الأرجح إلى إعادة ترتيب البيانات عدة طرق للحصول على كل ما تحتاجه. ديالوغ بوكسيز اختر تولسداتا أناليسيس، وحدد نوع التحليل الذي تريد القيام به. سوف يحتوي مربع الحوار النموذجي على العناصر التالية: نطاق الإدخال: اكتب خلايا الزاوية اليمنى العليا اليسرى والسفلية اليمنى. مثلا A1: B100. يمكنك فقط اختيار الصفوف والأعمدة المتجاورة. ما لم يكن هناك مربع لتجميع البيانات حسب الصفوف أو الأعمدة (وهناك عادة لا)، وتعتبر جميع البيانات كما غلوب واحد. التصنيفات - هناك أحيانا مربع يمكنك التحقق منه للإشارة إلى أن الصف الأول من الورقة يحتوي على تصنيفات. إذا كانت لديك تصنيفات في الصف الأول، فحدد هذا المربع، وقد يتم تصنيف الإخراج مع التصنيف. ثم مرة اخري، انه ليس جائز. موقع الإخراج - ورقة جديدة هو الافتراضي. أو اكتب عنوان الخلية في الزاوية العلوية اليمنى من المكان الذي تريد وضع الإخراج فيه في الورقة الحالية. ورقة عمل جديدة هو خيار آخر، والتي لم أحاول. وترد أدناه توضيحات لهذا الاختيار. بنود أخرى، اعتمادا على التحليل. موقع الإخراج يمكن أن ينتقل الإخراج من كل تحليل إلى ورقة جديدة داخل ملف إكسيل الحالي (هذا هو الإعداد الافتراضي)، أو يمكنك وضعه داخل الورقة الحالية عن طريق تحديد الخلية الزاوية اليسرى العليا حيث تريد وضعها. وفي كلتا الحالتين قليلا من مصدر إزعاج. إذا كان كل إخراج في ورقة جديدة، في نهاية المطاف مع الكثير من الأوراق، ولكل منها قليلا من الناتج. إذا قمت بوضعها في الورقة الحالية، تحتاج إلى وضعها بشكل مناسب ترك غرفة لإضافة تعليقات وتسميات التغييرات التي تحتاج إلى جعل لتنسيق إخراج واحد بشكل صحيح قد تؤثر على إخراج آخر سلبا. مثال: يحتوي المخرجات من الواصفات على عمود من التصنيفات مثل الانحراف المعياري، والخطأ القياسي، وما إلى ذلك. وستحتاج إلى جعل هذا العمود عريض لكي يتمكن من قراءة التصنيفات. ولكن إذا كان الناتج تردد بسيط هو الحق تحت، ثم عمود عرض القيم التي يتم عدها، والتي قد تحتوي فقط على أعداد صحيحة صغيرة، سيكون أيضا واسعة. نتائج التحليلات الإحصاء الوصفي إن أسرع طريقة للحصول على الوسائل والانحرافات المعيارية لمجموعة كاملة تستخدم الوصفي في أدوات تحليل البيانات. يمكنك اختيار عدة أعمدة متجاورة لنطاق الإدخال (في هذه الحالة العمودين X و Y)، ويتم تحليل كل عمود بشكل منفصل. يتم استخدام التصنيفات في الصف الأول لتسمية الإخراج، ويتم تجاهل الخلايا الفارغة. إذا كان لديك أكثر من ذلك، الأعمدة غير المتجاورة تحتاج إلى تحليل، سيكون لديك لتكرار العملية لكل مجموعة من الأعمدة المتجاورة. هذا الإجراء هو واضح، ويمكن إدارة العديد من الأعمدة بشكل معقول بكفاءة، ويتم التعامل مع الخلايا الفارغة بشكل صحيح. للحصول على الوسائل والانحرافات المعيارية من X و Y لكل مجموعة علاج يتطلب استخدام الجداول المحورية (إلا إذا كنت ترغب في إعادة ترتيب ورقة البيانات لفصل المجموعتين). بعد تحديد نطاق البيانات (المتجاورة)، في الخيار "تخطيط المعالجات الجدول المحوري"، اسحب المعالجة إلى منطقة متغير الصف، و X إلى منطقة البيانات. انقر نقرا مزدوجا على لدكوكونت من زردكو في منطقة البيانات، وتغييره إلى متوسط. اسحب X في مربع البيانات مرة أخرى، وهذه المرة تغيير عد إلى ستديف. وأخيرا، اسحب X في وقت واحد آخر، وتركه كعد من X. وهذا يعطينا متوسط ​​والانحراف المعياري وعدد من الملاحظات في كل مجموعة علاج ل X. تفعل الشيء نفسه بالنسبة Y، ولذا فإننا سوف تحصل على متوسط ​​ومعيار الانحراف وعدد الملاحظات ل Y أيضا. وهذا سيضع ما مجموعه ستة بنود في مربع البيانات (ثلاثة ل X و 3 ل Y). كما ترون، إذا كنت ترغب في الحصول على مجموعة متنوعة من الإحصاءات الوصفية لعدة متغيرات، فإن عملية الحصول على مملة. حزمة إحصائية تمكنك من اختيار العديد من المتغيرات كما ترغب في الإحصاءات الوصفية، سواء كانت متجاورة أم لا. يمكنك الحصول على إحصائيات وصفية لجميع المواضيع معا، أو تقسيمها من قبل متغير فئوية مثل العلاج. يمكنك تحديد الإحصاءات التي تريد أن ترى مرة واحدة، وسوف تنطبق على جميع المتغيرات المختارة. الارتباطات باستخدام أدوات تحليل البيانات، مربع الحوار للارتباطات يشبه إلى حد كبير واحد لوصفات - يمكنك اختيار عدة أعمدة متجاورة، والحصول على مصفوفة الانتاج من جميع أزواج من الارتباطات. يتم تجاهل الخلايا الفارغة بشكل مناسب. لا يتضمن الإخراج عدد أزواج من نقاط البيانات المستخدمة لحساب كل ارتباط (والتي يمكن أن تختلف، اعتمادا على حيث لديك بيانات مفقودة)، ولا تشير إلى ما إذا كان أي من الارتباطات ذات دلالة إحصائية. إذا كنت تريد الارتباطات على الأعمدة غير المتلاصقة، يجب عليك إما تضمين الأعمدة المتداخلة، أو نسخ الأعمدة المطلوبة إلى موقع متجاورة. وهناك حزمة إحصائية تسمح لك باختيار الأعمدة غير متجاورة لربطك. الإخراج سوف اقول لكم كم عدد أزواج من نقاط البيانات المستخدمة لحساب كل ارتباط، والتي الارتباطات ذات دلالة إحصائية. اختبار T-تيبلين يمكن استخدام هذا الاختبار للتحقق مما إذا كانت المجموعتان العلاجيتين تختلفان عن قيم X أو Y. من أجل إجراء الاختبار تحتاج إلى إدخال نطاق خلية لكل مجموعة. منذ لم يتم إدخال البيانات من قبل مجموعة العلاج، ونحن بحاجة أولا لفرز الصفوف عن طريق العلاج. تأكد من أن تأخذ جميع الأعمدة الأخرى جنبا إلى جنب مع العلاج، بحيث تبقى البيانات لكل موضوع سليمة. بعد فرز البيانات، يمكنك إدخال مجموعة من الخلايا التي تحتوي على قياسات X لكل معاملة. لا تضمن الصف الذي يحتوي على التصنيفات، لأن المجموعة الثانية لا تحتوي على صف تصنيف. لذلك لن يتم تصنيف الإخراج الخاص بك للإشارة إلى أن هذا الإخراج هو ل X. إذا كنت تريد الإخراج المسمى، لديك لنسخ الخلايا المقابلة للمجموعة الثانية إلى عمود منفصل، وأدخل صف مع تسمية للمجموعة الثانية . إذا كنت تريد أيضا أن تفعل اختبار تي للقياسات Y، سوف تحتاج إلى تكرار هذه العملية. يتم تجاهل الخلايا الفارغة، وغيرها من المشاكل مع وضع العلامات على الإخراج، والنتائج صحيحة. وهناك حزمة إحصائية تقوم بهذه المهمة دون الحاجة إلى فرز البيانات أو نسخها إلى عمود آخر، وسيتم دائما وضع علامة على الناتج بشكل صحيح إلى الحد الذي تقوم فيه بتوفير التسميات للمتغيرات الخاصة بك والمجموعات العلاجية. كما أنه يسمح لك باختيار أكثر من متغير واحد في كل مرة للاختبار t (على سبيل المثال X و Y). اختبار t المقترن اختبار t المقترن هو طريقة لاختبار ما إذا كان الفرق بين قياسات اثنين على نفس الموضوع يختلف اختلافا كبيرا عن 0. في هذا المثال، نود أن اختبار الفرق بين X و Y قياس على نفس الموضوع. الميزة الهامة لهذا الاختبار هو أنه يقارن القياسات داخل كل موضوع. إذا قمت بمسح الأعمدة X و Y بشكل منفصل، فإنها لا تبدو مختلفة بشكل واضح. ولكن إذا نظرتم إلى كل زوج X-Y، ستلاحظ أنه في كل حالة، X أكبر من Y. يجب أن يكون اختبار t المقترن حساسا لهذا الاختلاف. في الحالتين حيث X أو Y مفقود، لا يمكن مقارنة التدابير اثنين على موضوع. وبالتالي، يمكن استخدام 8 صفوف فقط للاختبار t المقترن. عند تشغيل اختبار t المقترن على هذه البيانات، تحصل على إحصائية t من 0.09، مع احتمال 2 ذيل 0.93. الاختبار لا يجد أي فرق كبير بين X و Y. وبالنظر إلى الناتج أكثر بعناية، نلاحظ أنه يقول هناك 9 ملاحظات. كما ذكر أعلاه، يجب أن يكون هناك 8. فقط يبدو أن إكسيل فشلت في استبعاد الملاحظات التي لم يكن لها كل من X و Y القياسات. للحصول على النتائج الصحيحة نسخ X و Y إلى عمودين جديدين وإزالة البيانات في الخلايا التي لا قيمة لها لقياس الأخرى. الآن إعادة تشغيل اختبار t المقترنة. هذه المرة هو t-إحصائية 6.14817 مع احتمال 2 ذيل 0.000468. الاستنتاج هو مختلف تماما وبطبيعة الحال، وهذا هو مثال متطرف. ولكن النقطة هي أن إكسيل لا يحسب اختبار t المقترن بشكل صحيح عندما بعض الملاحظات لديها واحدة من القياسات ولكن ليس الآخر. على الرغم من أنه من الممكن الحصول على النتيجة الصحيحة، سيكون لديك أي سبب للاشتباه في النتائج التي تحصل عليها إلا إذا كنت في حالة تأهب بما فيه الكفاية لاحظت أن عدد الملاحظات غير صحيح. لا يوجد شيء في المساعدة عبر الإنترنت من شأنه أن يحذرك حول هذه المسألة. ومن المثير للاهتمام، هناك أيضا وظيفة تيست، والتي تعطي النتائج الصحيحة لهذا المثال. ويبدو أن الوظائف وأدوات تحليل البيانات غير متسقة في كيفية التعامل مع الخلايا المفقودة. ومع ذلك، لا أستطيع أن أوصي باستخدام وظائف تفضيلا إلى أدوات تحليل البيانات، لأن نتيجة استخدام الدالة هو رقم واحد - في هذه الحالة، احتمال ذيل 2 للإحصاء t. لا تعطيك الدالة الإحصائية الإحصائية نفسها أو درجات الحرية أو أي عدد من العناصر الأخرى التي ترغب في معرفة ما إذا كنت تجري اختبارا إحصائيا. ستستبعد الحزم الإحصائية بشكل صحيح الحالات التي تكون فيها إحدى القياسات مفقودة، وسوف توفر جميع الإحصاءات الداعمة التي تحتاجها لتفسير الإخراج. كروسستابولاتيون و تشي تربيع اختبار الاستقلال مهمتنا النهائية هي حساب النتائج اثنين في كل مجموعة العلاج، واستخدام اختبار تشي مربع الاستقلال لاختبار العلاقة بين العلاج والنتيجة. من أجل حساب النتائج من قبل مجموعة العلاج، تحتاج إلى استخدام الجداول المحورية. في الخيار بيفوت تابل ويزاردز لايوت، اسحب تراتمنت تو رو، أوتكوم تو كولومن وأيضا إلى داتا. يجب أن أقول منطقة البيانات كوتكونت ناتدكوت ندش إذا لم يكن، انقر نقرا مزدوجا فوق ذلك وحدد كوتكونتكوت. إذا كنت تريد النسب المئوية، فانقر نقرا مزدوجا فوق كوتكونت أوف أوتكومكوت، وانقر فوق خيارات في المربع لدكوشو أسردكو البيانات الذي يظهر، حدد كوت من روكوت. إذا كنت تريد كل من التهم والنسب المئوية، يمكنك سحب نفس المتغير في منطقة البيانات مرتين، واستخدامها مرة واحدة للعد ومرة ​​واحدة لل بيرسينتس. الحصول على اختبار تشي مربع ليست بهذه البساطة، ومع ذلك. وهو متاح فقط كدالة، والمدخلات المطلوبة للوظيفة هي التهم التي لوحظت في كل مجموعة من العلاج والنتيجة (التي لديك في الجدول المحوري الخاص بك)، والعدد المتوقع في كل مجموعة. التهم المتوقعة ما هي كيفية الحصول عليها إذا كان لديك خلفية إحصائية كافية لمعرفة كيفية حساب التعدادات المتوقعة، ويمكن أن تفعل حسابات إكسيل باستخدام عناوين الخلايا النسبية والمطلقة، يجب أن تكون قادرا على التنقل من خلال هذا. إن لم يكن، كنت من الحظ. على افتراض أنك تجاوزت مشكلة التهم المتوقعة، يمكنك استخدام الدالة شيتست للحصول على احتمال مراقبة قيمة تشي مربع أكبر من واحد لهذا الجدول. مرة أخرى، وبما أننا نستخدم وظائف، لا تحصل على العديد من القطع الضرورية الأخرى من الحساب، ولا سيما قيمة الإحصائية تشي مربع أو درجاته من الحرية. لا يتطلب أي حزمة إحصائية لك توفير القيم المتوقعة قبل حساب اختبار تشي مربع من إندبنسنس. وعلاوة على ذلك، فإن النتائج تشمل دائما إحصاء تشي مربع ودرجات الحرية، فضلا عن احتمالها. في كثير من الأحيان سوف تحصل على بعض الإحصاءات إضافية كذلك. تحليلات إضافية لم يتم إجراء التحليلات المتبقية على مجموعة البيانات هذه، ولكن بعض التعليقات حولها يتم تضمينها من أجل اكتمالها. ترددات بسيطة يمكنك استخدام الجداول المحورية للحصول على ترددات بسيطة. (انظر الجداول الجدولية لمزيد من المعلومات حول كيفية الحصول على جداول المحورية.) باستخدام الجداول المحورية، يعتبر كل عمود متغيرا منفصلا، وستظهر التصنيفات في الصف 1 على الإخراج. يمكنك فقط القيام متغير واحد في وقت واحد. إمكانية أخرى هي استخدام وظيفة الترددات. والميزة الرئيسية لهذه الطريقة هي أنه بمجرد تحديد دالة الترددات لعمود واحد، يمكنك استخدام كوبيباست للحصول عليه للأعمدة الأخرى. أولا، سوف تحتاج إلى إدخال عمود مع القيم التي تريد عدها (صناديق). إذا كنت تنوي القيام بترددات للعديد من الأعمدة، فتأكد من إدخال قيم للعمود مع معظم الفئات. مثلا إذا 3 أعمدة لها قيم 1 أو 2، والرابع له قيم 1،2،3،4، سوف تحتاج إلى إدخال قيم بن كما 1،2،3،4. الآن حدد ما يكفي من الخلايا الفارغة في عمود واحد لتخزين النتائج - 4 في هذا المثال، حتى إذا كان العمود الحالي يحتوي على قيمتين فقط. التالي اختيار إنزرتفونكتيونستاتيستيكال الترددات في القائمة. املأ نطاق الإدخال للعمود الأول الذي تريد حسابه باستخدام العناوين النسبية (مثل A1: A100). املأ نطاق بن باستخدام العناوين المطلقة للمواقع التي أدخلت فيها القيم المراد حسابها (مثل M1: M4). انقر فوق إنهاء. لاحظ المربع الموجود فوق عناوين الأعمدة في الورقة، حيث يتم عرض الصيغة. تبدأ بالترتيب فريكونسيز (وضع مؤشر الماوس إلى يسار العلامة في الصيغة، ثم اضغط على كترل-شيفت-إنتر تظهر التعدادات الآن في الخلايا التي حددتها للحصول على عدد مرات تكرار الأعمدة الأخرى، حدد والخلايا مع الترددات فيها، واختر إديتكوبي في القائمة. إذا كان العمود التالي الذي تريد حسابه هو عمود واحد إلى يمين العمود السابق، حدد الخلية على يمين خلية التردد الأولى، واختر إديتباست ( كترل-V) تابع الانتقال إلى اليمين واللصق لكل عمود تريد حسابه، وفي كل مرة تقوم فيها بنقل عمود واحد إلى يمين خلايا التردد الأصلية، يتم تحويل العمود المراد حسابه مباشرة من العمود الأول الذي تحسبه. إذا كنت ترغب في النسب المئوية أيضا، يورسكول لديك لاستخدام الدالة سوم لحساب مجموع الترددات، وتحديد الصيغة للحصول على النسبة المئوية لخلية واحدة حدد الخلية لتخزين النسبة المئوية الأولى، واكتب الصيغة في الصيغة مربع في الجزء العلوي من ورقة - على سبيل المثال N1100N 5 - حيث N1 هي الخلية مع التردد للفئة الأولى، و N5 هي الخلية مع مجموع الترددات. استخدم كوبيباست للحصول على الصيغة الخاصة بالخلايا المتبقية من العمود الأول. مرة واحدة لديك النسب المئوية لعمود واحد، يمكنك كوبيباست لهم إلى الأعمدة الأخرى. يورسكول تحتاج إلى توخي الحذر بشأن استخدام عناوين النسبية والمطلقة في المثال أعلاه، استخدمنا N5 للمقام، لذلك عندما نسخ الصيغة وصولا إلى التردد التالي على نفس العمود، فإنه سوف لا تزال تبحث عن المجموع في الصف 5 ولكن عندما نقوم بنسخ الصيغة الحق في عمود آخر، فإنه سيتم التحول إلى الترددات في العمود التالي. وأخيرا، يمكنك استخدام الرسم البياني في قائمة تحليل البيانات. يمكنك فقط القيام متغير واحد في وقت واحد. كما هو الحال مع وظيفة الترددات، يجب إدخال عمود بحدود كوتينكوت. لحساب عدد مرات حدوث 1 و 2، تحتاج إلى إدخال 0،1،2 في ثلاثة خلايا مجاورة، وإعطاء مجموعة من هذه الخلايا الثلاث كما صناديق في مربع الحوار. لم يتم وضع علامة على الإخراج مع أي تصنيفات قد تكون لديك في الصف 1، ولا حتى مع حرف العمود. إذا كنت تفعل ترددات على الكثير من المتغيرات، سيكون لديك صعوبة في معرفة أي تردد ينتمي إلى أي عمود من البيانات. الانحدار الخطي منذ الانحدار هو واحد من التحليلات الإحصائية الأكثر استخداما، حاولنا ذلك على الرغم من أننا لم نفعل تحليل الانحدار لهذا المثال. يسمح إجراء الانحدار في أدوات تحليل البيانات باختيار عمود واحد كمتغير تابع ومجموعة من الأعمدة المتجاورة للمستقلين. ومع ذلك، فإنه لا يتسامح مع أي خلايا فارغة في أي مكان في نطاقات الإدخال، وكنت تقتصر على 16 متغيرات مستقلة. لذلك، إذا كان لديك أي خلايا فارغة، سوف تحتاج إلى نسخ كافة الأعمدة المشاركة في الانحدار إلى أعمدة جديدة، وحذف أي الصفوف التي تحتوي على أي خلايا فارغة. نماذج كبيرة، مع أكثر من 16 التنبؤات، لا يمكن أن يتم على الإطلاق. تحليل التباين بشكل عام، تقتصر ميزات إكسيلز أنوفا على عدد قليل من الحالات الخاصة التي نادرا ما توجد خارج الكتب المدرسية، وتتطلب الكثير من ترتيبات إعادة ترتيب البيانات. طريقة أنوفا أحادية الاتجاه يجب ترتيب البيانات في أعمدة منفصلة ومجاورة (أو صفوف) لكل مجموعة. ومن الواضح أن هذا ليس مواتيا للقيام 1-طرق على أكثر من مجموعة واحدة. إذا كانت لديك تصنيفات في الصف 1، فسيستخدم الإخراج التصنيفات. اثنان عامل أنوفا دون النسخ المتماثل هذا فقط الحالة مع ملاحظة واحدة لكل خلية (أي لا داخل الخلية خطأ المدى). نطاق المدخلات هو ترتيب مستطيل من الخلايا، مع صفوف تمثل مستويات عامل واحد، والأعمدة مستويات العامل الآخر، ومحتويات الخلية قيمة واحدة في تلك الخلية. اثنان عامل أنوفا مع مكررات هذا يفعل أنوفا في اتجاهين مع أحجام الخلية متساوية. يجب أن يكون الإدخال منطقة مستطيلة ذات أعمدة تمثل مستويات عامل واحد، والصفوف التي تمثل مكررات ضمن مستويات العامل الآخر. يجب أن يتضمن نطاق الإدخال أيضا صف إضافي في الجزء العلوي، والعمود على اليسار، مع تسميات تشير إلى العوامل. ومع ذلك، لا يتم استخدام هذه التصنيفات لتسمية جدول أنوفا الناتج. انقر فوق تعليمات في مربع حوار أنوفا للحصول على صورة لما يجب أن يبدو عليه نطاق الإدخال. طلب العديد من التحليلات إذا كان لديك مجموعة متنوعة من الإجراءات الإحصائية المختلفة التي كنت ترغب في أداء على البيانات الخاصة بك، وكنت تقريبا من المؤكد تجد نفسك القيام الكثير من الفرز، وإعادة ترتيب ونسخ ولصق البيانات الخاصة بك. وذلك لأن كل إجراء يتطلب أن يتم ترتيب البيانات بطريقة معينة، وغالبا ما تختلف عن الطريقة التي يريد إجراء آخر ترتيب البيانات. في اختبارنا الصغير، كان لدينا لفرز الصفوف من أجل القيام تي اختبار، ونسخ بعض الخلايا من أجل الحصول على تسميات للإخراج. كان علينا مسح محتويات بعض الخلايا من أجل الحصول على T - اختبار اقتران الصحيح، ولكن لا تريد تلك الخلايا مسح لبعض اختبار آخر. وكنا نقوم فقط خمس مهام. فإنه لا تتحسن عندما تحاول أن تفعل أكثر من ذلك. ليس هناك ترتيب واحد من البيانات التي من شأنها أن تسمح لك أن تفعل العديد من التحليلات المختلفة دون إجراء العديد من نسخ مختلفة من البيانات. الحاجة إلى التلاعب في البيانات بطرق عديدة يزيد كثيرا من فرصة إدخال الأخطاء. وباستخدام برنامج إحصائي، عادة ما يتم ترتيب البيانات مع الصفوف التي تمثل المواضيع، والأعمدة التي تمثل المتغيرات (كما هي في بيانات العينة). مع هذا الترتيب يمكنك القيام بأي من التحليلات التي نوقشت هنا، وغيرها الكثير أيضا، دون الحاجة إلى فرز أو إعادة ترتيب البيانات الخاصة بك بأي شكل من الأشكال. فقط تحليلات أكثر تعقيدا بكثير، تتجاوز قدرات إكسيل ونطاق هذه المادة تتطلب إعادة ترتيب البيانات. العمل مع العديد من الأعمدة ماذا لو لم تكن البيانات الخاصة بك 4، ولكن 40 الأعمدة، مع مزيج من التدابير الفئوية والمستمرة كيف بسهولة الإجراءات المذكورة أعلاه على نطاق أوسع إلى مشكلة أكبر في أحسن الأحوال، يمكن لبعض الإجراءات الإحصائية تقبل أعمدة متجاورة متعددة لإدخال ، وتفسير كل عمود كمقياس مختلف. إن الإجراءات الوصفية والترابطات من هذا النوع، بحيث يمكنك طلب إحصائيات وصفية أو ارتباطات لعدد كبير من المتغيرات المستمرة، طالما يتم إدخالها في أعمدة متجاورة. إذا لم تكن متجاورة، تحتاج إلى إعادة ترتيب الأعمدة أو استخدام النسخ واللصق لجعلها متاخمة. ومع ذلك، لا يمكن تطبيق العديد من الإجراءات إلا على عمود واحد في كل مرة. اختبارات T (إما مستقلة أو إقران)، تعدادات بسيطة، اختبار تشي مربع الاستقلال، والعديد من الإجراءات الأخرى في هذه الفئة. هذا سيصبح عيبا خطير إذا كان لديك أكثر من حفنة من الأعمدة، حتى إذا كنت تستخدم قص ولصق أو وحدات الماكرو للحد من العمل. بالإضافة إلى الحاجة إلى تكرار الطلب عدة مرات، عليك أن تقرر أين لتخزين نتائج كل منها، والتأكد من أنها وضعت بشكل صحيح بحيث يمكنك بسهولة تحديد موقع وتحديد كل الإخراج. وأخيرا، لا يمنحك إكسيل سجل أو سجل آخر لتتبع ما قمت به. هذا يمكن أن يكون عيبا خطيرا إذا كنت تريد أن تكون قادرا على تكرار نفس (أو ما شابه ذلك) تحليل في المستقبل، أو حتى لو كنت ببساطة نسي ما فعلت بالفعل. باستخدام حزمة إحصائية، يمكنك طلب اختبار لأكبر عدد من المتغيرات التي تحتاج إليها في وقت واحد. كل واحد سوف يكون المسمى بشكل صحيح وترتيبها في الإخراج، لذلك ليس هناك التباس على ما ماذا. يمكنك أيضا أن تتوقع الحصول على سجل، وغالبا ما مجموعة من الأوامر كذلك، والتي يمكن استخدامها لتوثيق عملك أو لتكرار تحليل دون الحاجة إلى الذهاب من خلال جميع الخطوات مرة أخرى. على الرغم من أن إكسيل هو جدول بيانات جيد، فإنه ليس حزمة تحليل البيانات الإحصائية. في كل الإنصاف، لم يكن المقصود أبدا أن يكون واحدا. نضع في اعتبارنا أن تولباك أناليسيس تولباك هو اقتباس-إنكوت - ميزة إضافية التي تمكنك من القيام ببعض العمليات الحسابية السريعة. لذلك لا ينبغي أن يكون من المستغرب أن هذا هو مجرد ما هو جيد ل - عدد قليل من الحسابات السريعة. إذا حاولت استخدامه لتحليلات أكثر شمولا، سوف تواجه صعوبات بسبب أي أو كل من القيود التالية: المشاكل المحتملة مع التحليلات التي تنطوي على البيانات المفقودة. هذه يمكن أن تكون غدرا، في أن المستخدم غير المرغوب فيه من غير المرجح أن ندرك أن أي شيء خاطئ. الافتقار إلى المرونة في التحليلات التي يمكن القيام بها بسبب توقعاتها بشأن ترتيب البيانات. وهذا يؤدي إلى الحاجة إلى كوتباستيسورت وإلا إعادة ترتيب ورقة البيانات بطرق مختلفة، وزيادة احتمال الأخطاء. الناتج المنتشر في العديد من أوراق العمل المختلفة، أو في كل ورقة عمل واحدة، والتي يجب أن تتحمل المسؤولية لترتيب بطريقة معقولة. قد يكون الإخراج ناقصا أو قد لا يكون المسمى بشكل صحيح، مما يزيد من إمكانية الإخفاق في تحديد الهوية. تحتاج إلى تكرار طلبات لبعض التحليلات عدة مرات من أجل تشغيله لمتغيرات متعددة، أو لطلب خيارات متعددة. تحتاج إلى القيام ببعض الأشياء من خلال تحديد وظائفك الخاصة، مع ما يصاحب ذلك من خطر الأخطاء. لا يوجد سجل لما فعلته لتوليد النتائج الخاصة بك، مما يجعل من الصعب لتوثيق التحليل الخاص بك، أو لتكرار ذلك في وقت لاحق، إذا كان ذلك ضروريا. إذا كان لديك أكثر من حوالي 10 أو 12 عمود، تريد أن تفعل أي شيء يتجاوز الإحصاءات الوصفية وربما الارتباطات، يجب أن تستخدم حزمة إحصائية. هناك العديد منها المناسبة المتاحة من خلال ترخيص الموقع من خلال ويت، أو يمكنك استخدامها في أي من مختبرات بيسي ويت. إذا كان لديك إكسيل على جهاز الكمبيوتر الخاص بك، ولا تريد أن تدفع لبرنامج إحصائي، بكل الوسائل استخدام إكسيل لإدخال البيانات (مع الصفوف التي تمثل الموضوعات والأعمدة للمتغيرات). يمكن لجميع الحزم الإحصائية المذكورة قراءة ملفات إكسيل، حتى تتمكن من القيام (إدخال البيانات) تستغرق وقتا طويلا في المنزل، والذهاب إلى المختبرات للقيام التحليل. وهناك مناقشة أكثر شمولا من المزالق استخدام إكسيل، مع العديد من الروابط الإضافية، يتوفر في حروق-إحصائية انقر على الدروس، ثم إدمان جدول البيانات. للحصول على مساعدة أو مزيد من المعلومات حول البرامج الإحصائية، اتصل بمركز الإحصاء الحيوي. الهاتف 545-2949 كيفية حساب المتوسطات المتحركة في إكسيل إكسيل تحليل البيانات للدمى، 2nd إديتيون يوفر الأمر تحليل البيانات أداة لحساب المتوسطات المتحركة المتحركة والأساسية في إكسيل. لنفترض، من أجل التوضيح، أن you8217ve جمع المعلومات درجة الحرارة اليومية. تريد حساب المتوسط ​​المتحرك لمدة ثلاثة أيام 8212 متوسط ​​الأيام الثلاثة الأخيرة 8212 كجزء من بعض التنبؤات الجوية البسيطة. لحساب المتوسطات المتحركة لمجموعة البيانات هذه، اتبع الخطوات التالية. لحساب متوسط ​​متحرك، انقر أولا فوق الزر أمر تحليل البيانات 8217s تحليل البيانات. عندما يعرض إكسيل مربع الحوار تحليل البيانات، حدد العنصر المتوسط ​​المتحرك من القائمة ثم انقر فوق موافق. يعرض إكسيل مربع الحوار المتوسط ​​المتحرك. حدد البيانات التي تريد استخدامها لحساب المتوسط ​​المتحرك. انقر في مربع النص "نطاق الإدخال" في مربع الحوار "المتوسط ​​المتحرك". ثم تحديد نطاق الإدخال، إما عن طريق كتابة عنوان مجموعة أوراق العمل أو باستخدام الماوس لتحديد نطاق ورقة العمل. يجب أن يستخدم مرجع النطاق الخاص بك عناوين الخلايا المطلقة. عنوان الخلية المطلق يسبق حرف العمود ورقم الصف مع علامات، كما هو الحال في A1: A10. إذا كانت الخلية الأولى في نطاق الإدخال تتضمن تسمية نص لتحديد بياناتك أو وصفها، فحدد خانة الاختيار التصنيفات في الصف الأول. في مربع النص الفاصل الزمني، أخبر إكسيل كم عدد القيم المطلوب تضمينها في حساب المتوسط ​​المتحرك. يمكنك حساب المتوسط ​​المتحرك باستخدام أي عدد من القيم. بشكل افتراضي، يستخدم إكسيل القيم الثلاث الأخيرة لحساب المتوسط ​​المتحرك. لتحديد أنه يتم استخدام بعض القيم الأخرى لحساب المتوسط ​​المتحرك، أدخل هذه القيمة في مربع النص الفاصل الزمني. أخبر إكسيل أين تضع بيانات المتوسط ​​المتحرك. استخدم مربع النص نطاق الإخراج لتحديد نطاق ورقة العمل الذي تريد وضع بيانات المتوسط ​​المتحرك. في مثال ورقة العمل، تم وضع بيانات المتوسط ​​المتحرك في نطاق ورقة العمل B2: B10. (اختياري) حدد ما إذا كنت تريد مخططا. إذا كنت تريد مخططا يقوم بتخطيط معلومات المتوسط ​​المتحرك، حدد خانة الاختيار مخطط الإخراج. (اختياري) حدد ما إذا كنت تريد معلومات الخطأ القياسية المحسوبة. إذا كنت ترغب في حساب أخطاء قياسية للبيانات، حدد خانة الاختيار "أخطاء قياسية". يضع إكسيل قيم خطأ قياسية بجوار قيم المتوسط ​​المتحرك. (يتم نقل معلومات الخطأ القياسية إلى C2: C10.) بعد الانتهاء من تحديد معلومات المتوسط ​​المتحرك التي تريد حسابها والمكان الذي تريد وضعه، انقر فوق موافق. يحسب إكسيل معلومات المتوسط ​​المتحرك. ملاحظة: إذا كان لدى إكسيل 8217t معلومات كافية لحساب متوسط ​​متحرك لخطأ قياسي، فإنه يضع رسالة الخطأ في الخلية. يمكنك مشاهدة العديد من الخلايا التي تعرض رسالة الخطأ هذه كقيمة.