Statistik Data dalam Calc

Gunakan statistik data dalam Calc untuk melakukan analisis data yang kompleks

Untuk mengerjakan analisis statistik atau teknik yang rumit, Anda dapat menghemat langkah dan waktu dengan menggunakan Statistik Data Calc. Anda memberikan data dan parameter untuk setiap analisis, dan seperangkat alat menggunakan fungsi statistik atau teknik yang sesuai untuk menghitung dan menampilkan hasil dalam tabel output.

Contoh

Buat tabel dengan data sampel dari tabel lain.

Untuk mengakses fungsi ini...

Pilih Data - Statistik - Cuplikan


Pengambilan sampel memungkinkan Anda untuk mengambil data dari tabel sumber untuk mengisi tabel target. Pengambilan sampel dapat dilakukan secara acak atau secara berkala.

Ikon Catatan

Pengambilan sampel dilakukan berdasarkan baris. Itu berarti, data sampel akan memilih seluruh baris tabel sumber dan menyalin ke dalam garis tabel target.


Data

Rentang Input: Referensi rentang data yang akan dianalisis.

Hasil ke: Referensi sel kiri atas dari rentang di mana hasil akan ditampilkan.

Metoda Pencuplikan

Acak: Memilih tepat garis Ukuran Sampel dari tabel sumber secara acak.

Ukuran Sampel: Jumlah garis yang diambil dari tabel sumber.

Periodic : Pilihan garis dalam langkah yang ditentukan oleh Periode .

Periode : jumlah baris yang dilewati secara berkala saat pengambilan sampel.

Contoh

Data berikut akan digunakan sebagai contoh tabel data sumber untuk pengambilan sampel:

A

B

C

1

11

21

31

2

12

22

32

3

13

23

33

4

14

24

34

5

15

25

35

6

16

26

36

7

17

27

37

8

18

28

38

9

19

29

39


Pengambilan sampel dengan periode 2 akan menghasilkan tabel berikut:

12

22

32

14

24

34

16

26

36

18

28

38


Statistika Deskriptif

Isi tabel di spreadsheet dengan properti statistik utama dari kumpulan data.

Untuk mengakses fungsi ini...

Pilih Data - Statistik - Statistik Deskriptif


Alat analisis Statistik Deskriptif menghasilkan laporan statistik univariat untuk data dalam rentang input, memberikan informasi tentang kecenderungan sentral dan variabilitas data Anda.

Ikon Catatan

Untuk informasi lebih lanjut tentang statistik deskriptif, lihat artikel Wikipedia yang sesuai.


Data

Rentang Input: Referensi rentang data yang akan dianalisis.

Hasil ke: Referensi sel kiri atas dari rentang di mana hasil akan ditampilkan.

Dikelompokkan menurut

Pilih apakah data input memiliki tata letak kolom atau baris.

Contoh

Data berikut akan digunakan sebagai contoh

A

B

C

1

Matematika

Fisika

Biologi

2

47

67

33

3

36

68

42

4

40

65

44

5

39

64

60

6

38

43

7

47

84

62

8

29

80

51

9

27

49

40

10

57

49

12

11

56

33

60

12

57

13

26


Tabel berikut menampilkan hasil statistik deskriptif dari data sampel di atas.

Kolom

Kolom

Kolom

Rerata (mean)

41.9090909091

59.7

44.7

Kesalahan Standar

3.5610380138

5.3583786934

4.7680650629

Lebih

47

49

60

Median

40

64.5

43.5

Varian

139.4909090909

287.1222222222

227.3444444444

Standar Deviasi

11.8106269559

16.944681237

15.0779456308

Kurtosis

-1.4621677981

-0.9415988746

1.418052719

Kemiringan

0.0152409533

-0.2226426904

-0.9766803373

Jangkauan

31

51

50

Minimum

26

33

12

Maksimum

57

84

62

Sum (Jumlah)

461

597

447

Cacah

11

10

10


Analisis Varians (ANOVA)

Menghasilkan analisis varian (ANOVA) dari kumpulan data yang diberikan

Untuk mengakses fungsi ini...

PilihData - Statistik - Analisis Varian (ANOVA)


ANOVA adalah singkatan untuk ANalysis Of VA riance. Alat ini menghasilkan analisis varian dari set data yang diberikan

Ikon Catatan

Untuk informasi lebih lanjut tentang ANOVA, lihat artikel Wikipedia yang sesuai.


Data

Rentang Input: Referensi rentang data yang akan dianalisis.

Hasil ke: Referensi sel kiri atas dari rentang di mana hasil akan ditampilkan.

Dikelompokkan menurut

Pilih apakah data input memiliki tata letak kolom atau baris.

Jenis

Pilih jika analisisnya untuk faktor tunggal atau untuk dua faktor ANOVA.

Parameter

Alpha: tingkat signifikansi tes.

Baris per sampel: Tentukan berapa banyak baris yang dimiliki sampel.

Contoh

Data berikut akan digunakan sebagai contoh

A

B

C

1

Matematika

Fisika

Biologi

2

47

67

33

3

36

68

42

4

40

65

44

5

39

64

60

6

38

43

7

47

84

62

8

29

80

51

9

27

49

40

10

57

49

12

11

56

33

60

12

57

13

26


Tabel berikut menampilkan hasil analisis varians (ANOVA) dari sampel data di atas.

ANOVA - Faktor Tunggal

Alfa

0.05

Kelompok

Cacah

Sum (Jumlah)

Rerata (mean)

Varian

Kolom

11

461

41.9090909091

139.4909090909

Kolom

10

597

59.7

287.1222222222

Kolom

10

447

44.7

227.3444444444

Sumber Variasi

SS

df

MS

F

Nilai-P

F-critical

Antara Grup

1876.5683284457

2

938.2841642229

4.3604117704

0.0224614952

3.340385558

Dalam Grup

6025.1090909091

28

215.1824675325

Total

7901.6774193548

30


Korelasi

Menghitung korelasi dua set data numerik.

Untuk mengakses fungsi ini...

Pilih Data - Statistik - Korelasi


Koefisien korelasi (nilai antara -1 dan +1) berarti seberapa kuat dua variabel terkait satu sama lain. Anda dapat menggunakan fungsi CORREL atau Statistik Data untuk menemukan koefisien korelasi antara dua variabel.

Koefisien korelasi +1 menunjukkan korelasi positif sempurna.

Koefisien korelasi -1 menunjukkan korelasi negatif sempurna

Ikon Catatan

Untuk informasi lebih lanjut tentang korelasi statistik, lihat artikel Wikipedia yang sesuai.


Data

Rentang Input: Referensi rentang data yang akan dianalisis.

Hasil ke: Referensi sel kiri atas dari rentang di mana hasil akan ditampilkan.

Dikelompokkan menurut

Pilih apakah data input memiliki tata letak kolom atau baris.

Contoh

Data berikut akan digunakan sebagai contoh

A

B

C

1

Matematika

Fisika

Biologi

2

47

67

33

3

36

68

42

4

40

65

44

5

39

64

60

6

38

43

7

47

84

62

8

29

80

51

9

27

49

40

10

57

49

12

11

56

33

60

12

57

13

26


Tabel berikut menampilkan hasil korelasi data sampel di atas.

Korelasi

Kolom

Kolom

Kolom

Kolom

1

Kolom

-0.4029254917

1

Kolom

-0.2107642836

0.2309714048

1


Konvariansi

Menghitung kovarians dari dua set data numerik.

Untuk mengakses fungsi ini...

Pilih Data - Statistik - Kovarian


Kovarians adalah ukuran dari seberapa banyak dua variabel acak berubah bersama.

Ikon Catatan

Untuk informasi lebih lanjut tentang kovarians statistik, lihat artikel Wikipedia yang sesuai.


Data

Rentang Input: Referensi rentang data yang akan dianalisis.

Hasil ke: Referensi sel kiri atas dari rentang di mana hasil akan ditampilkan.

Dikelompokkan menurut

Pilih apakah data input memiliki tata letak kolom atau baris.

Contoh

Data berikut akan digunakan sebagai contoh

A

B

C

1

Matematika

Fisika

Biologi

2

47

67

33

3

36

68

42

4

40

65

44

5

39

64

60

6

38

43

7

47

84

62

8

29

80

51

9

27

49

40

10

57

49

12

11

56

33

60

12

57

13

26


Tabel berikut menampilkan hasil kovarians dari data sampel di atas.

Kovarian

Kolom

Kolom

Kolom

Kolom

126.8099173554

Kolom

-61.4444444444

258.41

Kolom

-32

53.11

204.61


Penghalusan Eksponensial

Menghasilkan rangkaian data yang dihaluskan

Untuk mengakses fungsi ini...

Pilih Data - Statistik - Penghalusan Eksponensial


Pemulusan eksponensial adalah teknik pemfilteran yang bila diterapkan pada kumpulan data, menghasilkan hasil yang diperhalus. Ini digunakan dalam banyak domain seperti pasar saham, ekonomi dan dalam pengukuran sampel.

Ikon Catatan

Untuk informasi lebih lanjut tentang pemulusan eksponensial, lihat artikel Wikipedia yang sesuai.


Data

Rentang Input: Referensi rentang data yang akan dianalisis.

Hasil ke: Referensi sel kiri atas dari rentang di mana hasil akan ditampilkan.

Dikelompokkan menurut

Pilih apakah data input memiliki tata letak kolom atau baris.

Parameter

Faktor Perataan:Parameter antara 0 dan 1 yang mewakili faktor peredam Alfa dalam persamaan perataan.

Contoh

Tabel berikut memiliki dua deret waktu, satu mewakili fungsi impuls pada waktu t = 0 dan lainnya merupakan fungsi impuls pada waktu t = 2.

A

B

1

1

0

2

0

0

3

0

1

4

0

0

5

0

0

6

0

0

7

0

0

8

0

0

9

0

0

10

0

0

11

0

0

12

0

0

13

0

0


Penghalusan yang dihasilkan di bawah ini dengan faktor penghalusan 0,5:

Alfa

0.5

Kolom

Kolom

1

0

1

0

0.5

0

0.25

0.5

0.125

0.25

0.0625

0.125

0.03125

0.0625

0.015625

0.03125

0.0078125

0.015625

0.00390625

0.0078125

0.001953125

0.00390625

0.0009765625

0.001953125

0.0004882813

0.0009765625

0.0002441406

0.0004882813


Memindah Rata-rata

Menghitung rata-rata bergerak dari deret waktu

Untuk mengakses fungsi ini...

Pilih Data - Statistik - Rata-Rata Bergerak


Ikon Catatan

Untuk informasi lebih lanjut tentang moving average, lihatartikel Wikipedia yang sesuai.


Data

Rentang Input: Referensi rentang data yang akan dianalisis.

Hasil ke: Referensi sel kiri atas dari rentang di mana hasil akan ditampilkan.

Dikelompokkan menurut

Pilih apakah data input memiliki tata letak kolom atau baris.

Parameter

Interval: Jumlah sampel yang digunakan dalam perhitungan rata-rata bergerak.

Contoh

Tabel berikut memiliki dua deret waktu, satu mewakili fungsi impuls pada waktu t = 0 dan lainnya merupakan fungsi impuls pada waktu t = 2.

A

B

1

1

0

2

0

0

3

0

1

4

0

0

5

0

0

6

0

0

7

0

0

8

0

0

9

0

0

10

0

0

11

0

0

12

0

0

13

0

0


Hasil dari rerata bergerak:

Kolom

Kolom

#N/A

#N/A

0.3333333333

0.3333333333

0

0.3333333333

0

0.3333333333

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

#N/A

#N/A


Uji T Berpasangan

Menghitung Uji-T berpasangan dari dua sampel data.

Untuk mengakses fungsi ini...

Pilih Data - Statistik - Uji-T Berpasangan


uji-t berpasangan adalah setiap uji hipotesis statistik yang mengikuti distribusi t milik siswa.

Ikon Catatan

Untuk informasi lebih lanjut tentang uji-t berpasangan, lihat artikel Wikipedia yang sesuai.


Data

Rentang 1 variabel: Referensi rentang seri data pertama yang dianalisis.

Rentang 2 Variabel: Referensi rentang seri data kedua untuk dianalisis.

Hasil untuk: Referensi sel kiri atas kisaran tempat pengujian akan ditampilkan.

Dikelompokkan menurut

Pilih apakah data input memiliki tata letak kolom atau baris.

Contoh

Tabel berikut memiliki dua set data.

A

B

1

28

19

2

26

13

3

31

12

4

23

5

5

20

34

6

27

31

7

28

31

8

14

12

9

4

24

10

0

23

11

2

19

12

8

10

13

9

33


Hasil dari uji t berpasangan:

Tabel berikut menunjukkan uji-t berpasangan untuk seri data di atas:

uji t berpasangan

Alfa

0.05

Perbedaan Rerata Terhipotesakan

0

Variabel 1

Variabel 2

Rerata (mean)

16.9230769231

20.4615384615

Varian

125.0769230769

94.4358974359

Observasi

13

13

Korelasi Pearson

-0.0617539772

Perbedaan Rerata Teramati

-3.5384615385

Variansi Perbedaan

232.9358974359

df

12

t Stat

-0.8359262137

P (T<=t) ekor satu

0.2097651442

t Kritis ekor satu

1.7822875556

P (T<=t) ekor dua

0.4195302884

t Kritis ekor dua

2.1788128297


Uji-F

Menghitung Uji-F dari dua sampel data.

Untuk mengakses fungsi ini...

Pilih Data - Statistik - Uji-F


Uji-F adalah setiap uji statistik berdasarkan pada distribusi-F di bawah hipotesis nol.

Ikon Catatan

Untuk informasi lebih lanjut tentang uji-F, lihat artikel Wikipedia yang sesuai.


Data

Rentang 1 variabel: Referensi rentang seri data pertama yang dianalisis.

Rentang 2 Variabel: Referensi rentang seri data kedua untuk dianalisis.

Hasil untuk: Referensi sel kiri atas kisaran tempat pengujian akan ditampilkan.

Dikelompokkan menurut

Pilih apakah data input memiliki tata letak kolom atau baris.

Contoh

Tabel berikut memiliki dua set data.

A

B

1

28

19

2

26

13

3

31

12

4

23

5

5

20

34

6

27

31

7

28

31

8

14

12

9

4

24

10

0

23

11

2

19

12

8

10

13

9

33


Hasil dari Tes F:

Tabel berikut menunjukkan Tes-F untuk seri data di atas:

Tes F

Alfa

0.05

Variabel 1

Variabel 2

Rerata (mean)

16.9230769231

20.4615384615

Varian

125.0769230769

94.4358974359

Observasi

13

13

df

12

12

F

1.3244637524

P (F<=f) ekor kanan

0.3170614146

F Kritis ekor kanan

2.6866371125

P (F<=f) ekor kiri

0.6829385854

F Kritis ekor kiri

0.3722125312

P ekor dua

0.6341228293

F Kritis ekor dua

0.3051313549

3.277277094


Tes-Z

Menghitung Tes-z dari dua sampel data.

Untuk mengakses fungsi ini...

Pilih Data - Statistik - Tes-Z


Ikon Catatan

Untuk informasi lebih lanjut tentang tes-Z, lihat artikel Wikipedia yang sesuai.


Data

Rentang 1 variabel: Referensi rentang seri data pertama yang dianalisis.

Rentang 2 Variabel: Referensi rentang seri data kedua untuk dianalisis.

Hasil untuk: Referensi sel kiri atas kisaran tempat pengujian akan ditampilkan.

Dikelompokkan menurut

Pilih apakah data input memiliki tata letak kolom atau baris.

Contoh

Tabel berikut memiliki dua set data.

A

B

1

28

19

2

26

13

3

31

12

4

23

5

5

20

34

6

27

31

7

28

31

8

14

12

9

4

24

10

0

23

11

2

19

12

8

10

13

9

33


Hasil dari Tes z:

Tabel berikut menunjukkan Uji-z untuk seri data di atas:

Tes-z

Alfa

0.05

Perbedaan Rerata Terhipotesakan

0

Variabel 1

Variabel 2

Variansi Yang Diketahui

0

0

Rerata (mean)

16.9230769231

20.4615384615

Observasi

13

13

Perbedaan Rerata Teramati

-3.5384615385

z

#DIV/0!

P (Z<=z) ekor satu

#DIV/0!

z Kritis ekor satu

1.644853627

P (Z<=z) ekor dua

#DIV/0!

z Kritis ekor dua

1.9599639845


Tes chi-square

Menghitung uji Chi-square dari sampel data.

Untuk mengakses fungsi ini...

PilihData - Statistik - Uji Chi-square


Ikon Catatan

Untuk informasi lebih lanjut tentang tes chi-square, lihat artikel Wikipedia yang sesuai.


Data

Rentang input:Referensi rentang seri data yang akan dianalisis.

Hasil untuk: Referensi sel kiri atas kisaran tempat pengujian akan ditampilkan.

Dikelompokkan menurut

Pilih apakah data input memiliki tata letak kolom atau baris.

Contoh

Tabel berikut memiliki dua set data.

A

B

1

28

19

2

26

13

3

31

12

4

23

5

5

20

34

6

27

31

7

28

31

8

14

12

9

4

24

10

0

23

11

2

19

12

8

10

13

9

33


Hasil untuk Uji Chi-square:

Uji Independensi (Chi-Square)

Alfa

0.05

df

12

Nilai-P

2.32567054678584E-014

Statistik Uji

91.6870055842

Nilai Kritis

21.0260698175