Для решения статистических задач
В табличном процессоре Microsoft Excel
В состав Microsoft Excel входит набор средств анализа данных (называемый пакет анализа), предназначенный для решения сложных статистических и инженерных задач. Для проведения анализа данных с помощью этих инструментов следует указать входные данные и выбрать параметры; анализ будет проведен с помощью подходящей статистической или инженерной макрофункции, а результат будет помещен в выходной диапазон. Другие инструменты позволяют представить результаты анализа в графическом виде.
Пакет анализапозволяет решать в диалоговом режиме 19 задач, наиболее часто встречающихся в классической математической статистике.
Для активизации Пакета анализанеобходимо выполнить команду Сервис - Надстройкии выбрать Пакет анализа, после этого в меню Сервиспоявится строка Анализ данных.
Чтобы запустить пакет анализа:
1) в меню Сервис выберите команду Анализ данных (рисунок 1 Приложения 1);
2) в списке Инструменты анализа выберите нужную строку;
3) введите входной и выходной диапазоны, затем выберите необходимые параметры.
Надстройки, установленные в Microsoft Excel, остаются доступными, пока не будут удалены.
Рис.1. Инструменты анализа данных
Инструменты анализа данных:
1. однофакторный дисперсионный анализ;
2. двухфакторный дисперсионный анализ с повторениями;
3. двухфакторный дисперсионный анализ без повторений;
|
|
|
4. корреляция;
5. ковариация;
6. описательная статистика;
7. экспоненциальное сглаживание;
8. двухвыборочный F-тест для дисперсии;
9. анализ Фурье;
10. гистограмма;
11. скользящее среднее;
12. генерация случайных чисел;
13. ранг и персентиль;
14. регрессия;
15. выборка;
16. парный двухвыборочный t-тест для средних;
17. двухвыборочный t-тест с одинаковыми дисперсиями;
18. двухвыборочный t-тест с различными дисперсиями;
19. двухвыборочный z-тест для средних.
Рассмотрим применение инструментов анализа данных: Описательной статистики и Корреляции.
Описательная статистика
Описательная статистика применяется для генерации одномерного статистического отчета, содержащего информацию о центральной тенденции и изменчивости входных данных.
Алгоритм применения инструмента Описательная статистика:
1) Установите входной диапазон - ссылку на ячейки, содержащие анализируемые данные. Ссылка должна состоять как минимум из двух смежных диапазонов данных, организованных в виде столбцов или строк.
2) Выберите форму группирования По столбцам или По строкам.
3) Установите переключатель для создания заголовков.
4) Установите флажок, если в выходную таблицу необходимо включить строку для уровня надежности. В поле введите требуемое значение. Например, значение 95% вычисляет уровень надежности среднего со значимостью 0,05.
|
|
|
5) Установите флажок, если в выходную таблицу необходимо включить строку для k-го наибольшего значения для каждого диапазона данных. В соответствующем окне введите число k. Если k равно 1, эта строка будет содержать максимум из набора данных.
6) Установите флажок, если в выходную таблицу необходимо включить строку для k-го наименьшего значения для каждого диапазона данных. В соответствующем окне введите число k. Если k равно 1, эта строка будет содержать минимум из набора данных.
7) Укажите выходной диапазон.
8) Установите флажок, если в выходном диапазоне необходимо получить по одному полю для каждого из следующих видов статистических данных.
На рисунке 2 Приложения 4 представлено заполненное диалоговое окно, в котором в параметре «Входной интервал» указан диапазон с исходными значениями ряда X.
Рис. 2. Диалоговое окно инструмента Описательная статистика.
Результаты применения инструмента Описательная статистика представлены на рисунке 3 Приложения 4.
Рис. 3. Результаты применения инструмента Описательная статистика.
|
|
|
Корреляция
Коэффициент корреляции выборки представляет собой ковариацию двух наборов данных, деленную на произведение их стандартных отклонений.
Алгоритм применения инструмента Корреляция:
1) Укажите входной диапазон - два смежных диапазона данных, организованных в виде столбцов или строк.
2) Установите переключатель в положение По столбцам или По строкам в зависимости от расположения данных во входном диапазоне.
3) Установите переключатель в положение Метки в первой строке, если первая строка во входном диапазоне содержит названия столбцов. Установите переключатель в положение Метки в первом столбце, если названия строк находятся в первом столбце входного диапазона. Если входной диапазон не содержит меток, то необходимые заголовки в выходном диапазоне будут созданы автоматически.
4) Укажите выходной диапазон – ссылку на левую верхнюю ячейку выходного диапазона или переключатель, чтобы открыть новый лист в книге и вставить результаты анализа, начиная с ячейки A1, или установите переключатель, чтобы открыть новую книгу и вставить результаты анализа в ячейку A1 на первом листе в этой книге.
На рисунке 4 Приложения 4 представлено заполненное диалоговое окно, в котором в параметре «Входной диапазон» указан диапазон с исходными значениями переменных X, Y и Z.
|
|
|
Рис. 4. Диалоговое окно инструмента Корреляция
Результаты применения инструмента Корреляция можно увидеть на рисунке 5 Приложения 4.
Из полученной корреляционной матрицы следует, что коэффициент корреляции между переменными X и Y равен 0,703882, между X и Z равен 0,615052, между Y и Z равен 0,66794.
Рис. 5. Результаты применения инструмента Корреляция
Применение других инструментов Пакета анализа аналогично рассмотренным примерам.
ПРИЛОЖЕНИЕ 5
Литература
1. Гласс Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. М.: Прогресс, 1976.
2. Гмурман В.Е. теория вероятности и математическая статистика. М.: Высшая школа, 1999.
3. Ермолаев О.Ю. Математическая статистика для психологов. М.: Московский психолого-социальный институт, 2003.
4. Калинина В.Н., Панкин В.Ф. Математическая статистика. М.: Высшая школа, 1998.
5. Кендэл М. Ранговые корреляции. М., 1975.
6. Кулачаев А.П. Методы и средства анализа данных в среде WINDOWS. М.: НПО «Информатика и компьютеры», 1998.
7. Купер К. Индивидуальные различия. М. Высшая школа, 1990.
8. Плохинский Н.А. Биометрия. 2-е изд. М.: МГУ, 1970.
9. Рунион. Р. Справочник по непараметрической статистике. М.: Финансы и статистика, 1982.
10. Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии. Санкт-Петербург, 1996.
11. Суходольский Г.В. Математико-психологические модели деятельности. СПб.: Социально-психологический центр, 1994
12. Суходольский Г.В. Основы математической статистики для психологов, Л.: ЛГУ, 1972.
13. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере. / Под ред. В.В. Фигурнова. М.: Финансы и статистика, 1995.
14. Тарасов С.Г. Основы применения математических методов в психологии. СПб, 1998.
Марина Владимировна Погребицкая
Дата добавления: 2019-09-13; просмотров: 159; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!