Utilisez l'utilitaire d'analyse pour effectuer des analyses de données complexes - Support de bureau
Si vous avez besoin de développer des statistiques ou des analyses techniques complexes, vous pouvez enregistrer les étapes et le temps en utilisant l'utilitaire d'analyse. Vous fournissez les données et les paramètres pour chaque analyse, et l'outil utilise les fonctions de macro statistiques ou d'ingénierie appropriées pour calculer et afficher les résultats dans une table de sortie. Certains outils génèrent des graphiques en plus des tables de sortie.
Les fonctions d'analyse de données peuvent être utilisées sur une seule feuille à la fois. Lorsque vous effectuez l'analyse des données sur les feuilles de calcul groupées, les résultats apparaîtront sur la première feuille de calcul et les tables vides formatées apparaîtront sur les autres feuilles de calcul. Pour effectuer l'analyse des données sur le reste des feuilles de calcul, recalcule l'outil d'analyse pour chaque feuille de calcul.
Charger et activer l'utilitaire d'analyse
Cliquez sur l'onglet Fichier, cliquez sur Options. puis cliquez sur la catégorie Add-Ins.
Dans la zone Gérer, sélectionnez Excel Add-ins, puis cliquez sur OK.
Si vous utilisez Excel pour Mac, dans le menu Fichier allez dans Outils> Excel Add-ins.
Dans la zone Add-Ins, cochez la case à cocher l'utilitaire d'analyse, puis cliquez sur OK.
Si l'utilitaire d'analyse ne figure pas dans la zone Macros complémentaires disponibles, cliquez sur Parcourir pour le localiser.
Si vous êtes invité que l'utilitaire d'analyse n'est pas installé sur votre ordinateur, cliquez sur Oui pour l'installer.
Remarque: Pour inclure Visual Basic pour les fonctions d'application (VBA) pour l'utilitaire d'analyse, vous pouvez charger l'analyse - VBA Add-de la même manière que vous chargez l'utilitaire d'analyse. Dans la zone Macros complémentaires disponibles, sélectionnez l'utilitaire d'analyse - case à cocher VBA.
Que les hauteurs de plantes pour les différentes marques d'engrais sont issus de la même population. Les températures sont ignorées pour cette analyse.
Que les hauteurs de plantes pour les différents niveaux de température sont issus de la même population. marques d'engrais sont ignorés pour cette analyse.
Que ce soit après avoir pris en compte les effets des différences entre les marques d'engrais trouvées dans le premier point à puces et les différences de températures trouvées dans le second point à puces, les six échantillons représentant toutes les paires de valeurs sont issues de la même population. L'hypothèse alternative est qu'il existe des effets dus à des paires spécifiques au-delà des différences qui sont fondés sur engrais seul ou de la température seule.
Cet outil d'analyse est utile lorsque les données sont classées sur deux dimensions différentes comme dans le cas à deux facteurs avec la réplication. Cependant, pour cet outil, il est supposé qu'il n'y a qu'une seule observation pour chaque paire (par exemple, chaque paire dans l'exemple précédent).
Les fonctions de feuille de calcul et Pearson CORREL deux calculer le coefficient de corrélation entre deux variables de mesure quand les mesures sur chaque variable sont observés pour chacun des N sujets. (Toute observation manquante pour tout sujet fait ce sujet à être ignoré dans l'analyse.) L'outil d'analyse de corrélation est particulièrement utile quand il y a plus de deux variables de mesure pour chacun des sujets N. Il fournit une table de sortie, une matrice de corrélation qui indique la valeur de CORREL (ou PEARSON) appliquée à chaque paire possible des variables de mesure.
Le coefficient de corrélation, comme la covariance, est une mesure de la mesure dans laquelle les deux grandeurs de mesure « varient ensemble. » Contrairement à la covariance, le coefficient de corrélation est ajustée de telle sorte que sa valeur est indépendante des unités dans lesquelles les deux variables de mesure sont exprimées. (Par exemple, si les deux variables de mesure sont en poids et la hauteur, la valeur du coefficient de corrélation est inchangé si le poids est converti de livres en kilogrammes.) La valeur d'un coefficient de corrélation doit être comprise entre -1 et 1 inclusivement.
Vous pouvez utiliser l'outil d'analyse de corrélation pour examiner chaque paire de grandeurs de mesure pour déterminer si les deux variables de mesure ont tendance à se déplacer en même temps - qui est, si de grandes valeurs d'une variable ont tendance à être associée à de grandes valeurs de l'autre (corrélation positive), si de faibles valeurs d'une variable ont tendance à être associée à de grandes valeurs de l'autre (corrélation négative), ou si les valeurs des deux variables ont tendance à être sans rapport (corrélation proche de 0 (zéro)).
Les outils de corrélation et de covariance peuvent tous deux être utilisés dans le même cadre, lorsque vous avez N différentes variables de mesure observées sur un ensemble d'individus. Les outils de corrélation et de covariance donnent chacun une table de sortie, une matrice, qui montre le coefficient de corrélation ou covariance, respectivement, entre chaque paire de grandeurs de mesure. La différence est que les coefficients de corrélation sont mis à l'échelle pour se trouver entre -1 et 1 inclusivement. covariances correspondantes ne sont pas mises à l'échelle. Tant le coefficient de corrélation et la covariance sont des mesures de la mesure dans laquelle les deux variables « varient ensemble. »
L'outil de covariance calcule la valeur de la fonction de feuille COVARIANCE.P pour chaque paire de grandeurs de mesure. (L'utilisation directe de COVARIANCE.P plutôt que l'outil de covariance est une alternative raisonnable lorsqu'il n'y a que deux grandeurs de mesure, qui est, N = 2). L'entrée sur la diagonale de la table de sortie de l'outil de covariance dans la rangée i, la colonne I est la covariance de la variable de mesure i-ème avec lui-même. Ceci est juste la variance de la population pour cette variable, tel que calculé par la fonction de feuille de calcul VAR.P.
Vous pouvez utiliser l'outil de Covariance pour examiner chaque paire de grandeurs de mesure pour déterminer si les deux grandeurs de mesure ont tendance à se déplacer en même temps - qui est, si de grandes valeurs d'une variable ont tendance à être associée à de grandes valeurs de l'autre (covariance positive), si de faibles valeurs d'une variable ont tendance à être associée à de grandes valeurs de l'autre (covariance négative), ou si les valeurs des deux variables ont tendance à être non apparenté (covariance proche de 0 (zéro)).