සංඛ්යානමය පර්යේෂණවල වැඩිම ඉල්ලුමක් ඇති ක්රමයක් වන්නේ ප්රතික්රියා විශ්ලේෂණයකි. ඒ සමඟම, ඔබ මත යැපෙන විචල්යයේ ස්වාධීන විචල්යයන්ගේ බලපෑමේ මට්ටම තීරණය කළ හැකිය. මෙම වර්ගයේ විශ්ලේෂණය කිරීම සඳහා මයික්රොසොෆ්ට් එක්සෙල් මෙවලම් ඇත. අපි බලමු මොනවාද කරන්නේ කියලාද ඒවා පාවිච්චි කරන්නේ කොහොමද කියලා.
සම්බන්ධතා විශ්ලේෂණ පැකේජය
නමුත්, ප්රතිගාමී විශ්ලේෂණයට ඉඩ සලසන කාර්යයක් භාවිතා කිරීම සඳහා, පළමුව, ඔබ විශ්ලේෂණ පැකේජය සක්රිය කල යුතුය. මෙම ක්රියාවලිය සඳහා අවශ්ය මෙවලම් පමණක් Excel පටිගත කර ඇත.
- ටැබ් එකට යන්න "ගොනුව".
- කොටස වෙත යන්න "විකල්ප".
- Excel විකල්ප කවුළුව විවෘත වේ. උපවගන්ති වෙත යන්න ඇඩෝනයන්.
- විවෘත කරන කවුළුවේ පහළ කොටස, බ්ලොක් එකේ මාරු කරන්න "කළමනාකරණය" පිහිටුවා ඇත එක්සෙල් ඇඩීඅයිඩ්එය වෙනස් තත්වයක නම්. බොත්තම ඔබන්න "යන්න".
- එක්සෙල් ඇඩෝන වින්ඩෝස් කවුළුව විවෘත වේ. අයිතමය අසල ටික් තබන්න "විශ්ලේෂණ පැකේජය". "හරි" බොත්තම මත ක්ලික් කරන්න.
අපි දැන් ටැබ් එකට යනකොට "දත්ත"මෙවලම් කට්ටලයක ටේප් එකක් මත "විශ්ලේෂණය" නව බොත්තමක් අපි දකින්නෙමු - "දත්ත විශ්ලේෂණය".
පූරක විශ්ලේෂණ වර්ග
රෙගිස්සර් වර්ග කිහිපයක් තිබේ:
- පරාවලයික;
- බලය;
- ලඝුගණක
- ඝාතීය
- ඇඟවුම්
- බහුවලයික;
- රේඛීය පරාක්රමය.
එක්සෙල්හි අවසාන වර්ගයේ ප්රතික්රියා විශ්ලේෂනය ක්රියාත්මක කිරීම පිළිබඳව අපි තවදුරටත් සාකච්ඡා කරන්නෙමු.
එක්සෙල්හි රේඛීය පරාසය
නිදසුනක් වශයෙන්, පහත දැක්වෙන පරිදි, සාමාන්යයෙන් දිනපතා වායු උෂ්ණත්වය පිටත ද, අදාල වැඩ කරන දිනය සඳහා ගබඩා ගැනුම්කරුවන් ද පෙන්වා දෙන වගුව ඉදිරිපත් කරනු ලැබේ. වායුගෝලීය උෂ්ණත්වයේ ඇති කාලගුණික තත්ත්වයන් වාණිජ සංස්ථාපිතයේ පැමිණීම කෙරෙහි බලපාන්නේ කෙසේද යන්න ප්රතික්රියාව විශ්ලේෂණයෙන් සොයා බලමු.
රේඛීය වර්ගයේ සාමාන්ය රේඛිය සමීකරණය පහත පරිදි වේ:Y = a0 + a1x1 + ... + akhk. මේ සූත්රය Y අදහස් වන්නේ අප අධ්යයනය කිරීමට උත්සාහ කරන සාධකවල බලපෑමයි. අපගේ නඩුව තුළ, මෙය මිලදී ගන්නන් සංඛ්යාව වේ. අර්ථය x - මෙම විචල්යයට බලපාන විවිධ සාධක. පරාමිතීන් a පසුගාමී සංගුණක වේ. එනම්, එක් සාධකයක වැදගත්කම ඔවුන් තීරණය කරනු ලැබේ. දර්ශකය කි මෙම සාධක සියල්ලම සඳහන් වේ.
- බොත්තම මත ක්ලික් කරන්න "දත්ත විශ්ලේෂණය". එය ටැබයට තබා ඇත. "නිවාස" මෙවලම් කට්ටිය තුළ "විශ්ලේෂණය".
- කුඩා කවුළුවක් විවෘත වේ. එය තුළ අයිතමය තෝරන්න "ප්රතිගමනය". බොත්තම ඔබන්න "හරි".
- පසුබිමේ සැකසුම් කවුළුව විවෘත වේ. එය අවශ්ය ක්ෂේත්ර වේ "ආදාන පරතරය Y" සහ "ආදාන පරතරය X". අනෙකුත් සියලු සැකසුම් පෙරනිමි ලෙස තබාගත හැක.
ක්ෂේත්රයේ "ආදාන පරතරය Y" විචල්ය දත්ත සොයා ගත හැකි සෛල පරාසයක ලිපිනය අපි නිශ්චය කරමු, අපි ස්ථාපනය කිරීමට උත්සාහ කරන සාධකවල බලපෑම. අපගේ නඩු වලදී, ඒවා "කුසලතා සංඛ්යාව" තුළ සෛල වනු ඇත. ලිපිනයන් යතුරු පුවරුවේ සිට අතින්ම ඇතුළත් කළ හැකිය, හෝ ඔබට අවශ්ය තීරුව තෝරා ගත හැකිය. අවසාන විකල්පය වඩා පහසු සහ පහසුය.
ක්ෂේත්රයේ "ආදාන පරතරය X" සාධකයේ දත්තයන්, අප විසින් සකස් කිරීමට අවශ්ය විචල්යයෙහි ඇති බලපෑම් පිහිටා ඇති සෛල පරාසයක ලිපිනය ඇතුල් කරන්න. ඉහත සඳහන් පරිදි, ගබඩාවේ සිටින ගනුදෙනුකරුවන්ගේ සංඛ්යාව මත උෂ්ණත්වය තීරණය කිරීම අවශ්ය වන අතර එබැවින් "උෂ්ණත්ව" තීරුවෙහි සෛල ලිපිනය ඇතුල් කරන්න. මෙය "මිලදී ගන්නන් සංඛ්යාව" යන ආකාරයටම සිදු කළ හැකිය.
අනෙක් සැකසුම් සමඟින් ඔබට ලේබල, විශ්වාසනීය මට්ටම, නියත-ශුන්ය, සාමාන්ය සම්භාවිතා ප්රස්ථාරයක් දර්ශනය කර වෙනත් ක්රියා සිදු කළ හැකිය. නමුත්, බොහෝ අවස්ථාවලදී, මෙම සිටුවම් වෙනස් කිරීම අවශ්ය නොවේ. ඔබ අවධානය යොමු කළ යුතු එකම දෙය වන්නේ ප්රතිදාන පරාමිතීන් වේ. ප්රකෘති අනුව, විශ්ලේෂණ ප්රතිඵල තවත් පත්රයෙහි නිපදවා ඇත, නමුත් ස්විචය නැවත සකස් කිරීමෙන්, ඔබ විසින් නියම කරන ලද පරාසය තුල ඇති දත්තයන්, මුල් දත්ත සමඟ හෝ වෙනත් වෙනම පොතක් තුළ, එනම් නව ගොනුවක් තුළ, නිශ්චිත පරාසයේ නිමැවුම සකසා ගත හැකිය.
සියලු සැකසුම් සකස් කර පසුව බොත්තම මත ක්ලික් කරන්න. "හරි".
විශ්ලේෂණ ප්රතිඵල විශ්ලේෂණය
පසුගාමි විශ්ලේෂණයේ ප්රතිඵලය, සැකසීම්වල සඳහන් ස්ථානයේ වගුවක දැක්වේ.
ප්රධාන දර්ශකයක් වේ R-squared. එය ආකෘතියේ ගුණාත්මක බව පෙන්නුම් කරයි. අපගේ අවස්ථාවෙහිදී, මෙම අනුපාතය 0.705, හෝ 70.5% ක් පමණ වේ. මෙය පිළිගත හැකි මට්ටමේ ප්රමිතියකි. 0.5 ට වඩා අඩු වීම රඳා පවතී.
තවත් වැදගත් දර්ශකයක් රේඛාවේ සන්ධිස්ථානයක දී සෛල තුළ පිහිටා ඇත. "Y-වෙන්වීම" හා තීරුවයි කෝටි. එය Y හි වටිනාකම කුමක්ද යන්න පෙන්වන අතර, අපගේ නඩුවෙහි දී, මෙය මිලදී ගන්නන් සංඛ්යාව වන අතර අනෙක් සාධක සියල්ල ශුන්යයට සමාන වේ. මෙම වගුවෙහි මෙම අගය 58.04 කි.
ප්රස්තාරයේ ඡේදනය වීමේදී වටිනාකම "විචල්ය X1" සහ කෝටි Y හි X මත යැපීම් මට්ටම පෙන්වයි. අපේ නඩුවේ මෙය ගබඩා කර ඇති ගනුදෙනුකරුවන්ගේ ප්රමාණය රඳා පවතී. 1.31 සංගුණකය බලපාන්නේ ඉතා ඉහළ දර්ශකයකි.
ඔබට පෙනෙන පරිදි මයික්රොසොෆ්ට් එක්සෙල් භාවිතයෙන් ප්රතික්රියාව විශ්ලේෂණ වගුවක් නිර්මාණය කිරීම පහසුය. එහෙත්, පුහුණුව ලැබූ පුද්ගලයෙකුට නිමැවුම් දත්ත සමඟ වැඩ කළ හැකි අතර ඔවුන්ගේ සාරය තේරුම් ගත හැකිය.
