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Na maioria das vezes, ao executar estatísticas, você deseja usar um software estatístico. Essas ferramentas são construídas para fazer cálculos como t -testes, testes qui-quadrado, correlações e assim por diante. O Excel não foi feito para análise de dados. Mas isso não significa que você não possa fazer isso.
Infelizmente, as funções estatísticas do Excel nem sempre são intuitivas. E geralmente dão resultados esotéricos. Portanto, em vez de usar funções de estatísticas, vamos usar o suplemento go-to Excel statistics: o Análise de dados Toolpak.
O Toolpak, apesar de sua grafia infeliz, inclui uma ampla gama de funcionalidades estatísticas úteis. Vamos ver o que podemos fazer com as estatísticas do Excel.
Adicionando o Excel Data Analysis Toolpak
Enquanto você posso fazer estatísticas sem o Data Analysis Toolpak, é muito mais fácil com ele. Para instalar o Toolpak no Excel 2016, vá para Arquivo> Opções> Suplementos .
Clique Ir ao lado de 'Gerenciar: Suplementos do Excel'.
Na janela resultante, marque a caixa ao lado de Analysis Toolpak e então clique OK .
Se você adicionou corretamente o Data Analysis Toolpak ao Excel, verá um Análise de dados botão no Dados guia, agrupado em Análise seção:
Se você quiser ainda mais potência, verifique os outros suplementos do Excel.
Estatística Descritiva no Excel
Não importa qual teste estatístico você esteja executando, provavelmente você deseja obter primeiro as estatísticas descritivas do Excel. Isso fornecerá informações sobre médias, medianas, variância, desvio padrão e erro, curtose, assimetria e uma variedade de outros números.
É fácil executar estatísticas descritivas no Excel. Clique Análise de dados na guia Dados, selecione Estatísticas descritivas, e selecione seu intervalo de entrada. Clique na seta ao lado do campo de intervalo de entrada, clique e arraste para selecionar seus dados e pressione Digitar (ou clique na seta para baixo correspondente), como no GIF abaixo.
Depois disso, certifique-se de informar ao Excel se seus dados têm rótulos, se deseja a saída em uma nova planilha ou na mesma, e se deseja estatísticas resumidas e outras opções.
Depois disso, aperte OK , e você obterá suas estatísticas descritivas:
Teste t de Student no Excel
o t -test é um dos testes estatísticos mais básicos e é fácil de calcular no Excel com o Toolpak. Clique no Análise de dados botão e role para baixo até ver o t - opções de teste.
Você tem três opções:
- Teste t: Duas amostras emparelhadas para médias deve ser usado quando suas medições ou observações foram emparelhadas. Use isso quando você fez duas medições dos mesmos assuntos, como medir a pressão arterial antes e depois de uma intervenção.
- Teste t: duas amostras assumindo variâncias iguais deve ser usado quando suas medições são independentes (o que geralmente significa que foram feitas em dois grupos de assuntos diferentes). Discutiremos a parte das 'variâncias iguais' em um momento.
- Teste t: duas amostras assumindo variâncias desiguais também serve para medições independentes, mas é usado quando suas variâncias são desiguais.
Para testar se as variâncias de suas duas amostras são iguais, você precisará executar um teste F. Achar Teste F de duas amostras para variações na lista Ferramentas de análise, selecione-o e clique em OK .
Insira seus dois conjuntos de dados nas caixas de intervalo de entrada. Deixe o valor alfa em 0,05, a menos que você tenha motivos para alterá-lo - se você não sabe o que isso significa, basta sair. Por fim, clique OK .
O Excel fornecerá os resultados em uma nova planilha (a menos que você tenha selecionado Faixa de Saída e uma célula em sua planilha atual):
Você está olhando para o valor P aqui. Se for inferior a 0,05, você tem variâncias desiguais . Então, para executar o t -teste, você deve usar a opção de variâncias desiguais.
Para executar um t -teste, selecione o teste apropriado na janela Ferramentas de análise e selecione os dois conjuntos de dados da mesma maneira que você fez para o teste-F. Deixe o valor alfa em 0,05 e acerte OK .
Os resultados incluem tudo que você precisa relatar para um t -teste: as médias, graus de liberdade (df), estatística t e os valores P para os testes unicaudais e bicaudais. Se o valor P for inferior a 0,05, as duas amostras são significativamente diferentes.
Se você não tem certeza se deve usar uma cauda unilateral ou bicaudal t -teste, verifique este explicador da UCLA .
ANOVA em Excel
O Excel Data Analysis Toolpak oferece três tipos de análise de variância (ANOVA). Infelizmente, ele não oferece a capacidade de executar os testes de acompanhamento necessários, como Tukey ou Bonferroni. Mas você pode ver se há uma relação entre algumas variáveis diferentes.
Aqui estão os três testes ANOVA no Excel:
- ANOVA: fator único analisa a variância com uma variável dependente e uma variável independente. É preferível usar vários t -testes quando você tem mais de dois grupos.
- ANOVA: dois fatores com replicação é semelhante ao pareado t -teste; envolve várias medições em assuntos únicos. A parte dos “dois fatores” deste teste indica que existem duas variáveis independentes.
- ANOVA: dois fatores sem replicação envolve duas variáveis independentes, mas nenhuma replicação na medição.
Estaremos repassando a análise de fator único aqui. Em nosso exemplo, veremos três conjuntos de números, rotulados como 'Intervenção 1', 'Intervenção 2' e 'Intervenção 3'. Para executar uma ANOVA, clique em Análise de dados , então selecione ANOVA: fator único .
Selecione o intervalo de entrada e certifique-se de informar ao Excel se seus grupos estão em colunas ou linhas. Também selecionei 'Rótulos na primeira linha' aqui para que os nomes dos grupos sejam exibidos nos resultados.
Depois de bater OK , obtemos os seguintes resultados:
Observe que o valor P é menor que 0,05, então temos um resultado significativo. Isso significa que há uma diferença significativa entre pelo menos dois dos grupos no teste. Mas porque o Excel não fornece testes para determinar que grupos diferem, o melhor que você pode fazer é olhar para as médias exibidas no resumo. Em nosso exemplo, a Intervenção 3 parece que é provavelmente o que difere.
Isso não é estatisticamente correto. Mas se você apenas quiser ver se há uma diferença e ver qual grupo provavelmente está causando isso, vai funcionar.
ANOVA de dois fatores é mais complicada. Se você quiser saber mais sobre quando usar o método de dois fatores, consulte este vídeo de Sophia.org e a ' sem replicação ' e ' com replicação 'exemplos de Estatísticas Reais.
Correlação em Excel
Calcular a correlação no Excel é muito mais simples do que o t -teste ou uma ANOVA. Use o Análise de dados botão para abrir a janela Ferramentas de análise e selecione Correlação .
Selecione seu intervalo de entrada, identifique seus grupos como colunas ou linhas e diga ao Excel se você tem rótulos. Depois disso, aperte OK .
Você não obterá nenhuma medida de significância, mas poderá ver como cada grupo está correlacionado com os outros. Um valor de um é uma correlação absoluta, indicando que os valores são exatamente os mesmos. Quanto mais próximo de um for o valor da correlação, mais forte será a correlação.
Regressão no Excel
A regressão é um dos testes estatísticos mais comumente usados na indústria, e o Excel oferece uma quantidade surpreendente de poder para esse cálculo. Faremos uma regressão múltipla rápida no Excel aqui. Se você não está familiarizado com regressão, verifique Guia do HBR para usar regressão para negócios .
Digamos que nossa variável dependente seja a pressão sanguínea e nossas duas variáveis independentes sejam peso e ingestão de sal. Queremos ver qual é o melhor preditor de pressão arterial (ou se os dois são bons).
Clique Análise de dados e selecione Regressão . Você precisa ter cuidado ao preencher as caixas do intervalo de entrada desta vez. o Faixa de entrada Y A caixa deve conter sua única variável dependente. o Faixa de entrada X A caixa pode incluir várias variáveis independentes. Para uma regressão simples, não se preocupe com o resto (embora lembre-se de informar ao Excel se você selecionou rótulos).
Aqui está a aparência do nosso cálculo:
Depois de bater OK , você obterá uma grande lista de resultados. Eu destaquei o valor P aqui para peso e ingestão de sal:
Como você pode ver, o valor P para o peso é maior que 0,05, portanto, não há nenhuma relação significativa aqui. O valor P do sal, no entanto, está abaixo de 0,05, indicando que é um bom preditor da pressão arterial.
Se estiver planejando apresentar seus dados de regressão, lembre-se de que pode adicionar uma linha de regressão a um gráfico de dispersão no Excel. É um ótimo auxílio visual para esta análise.
Estatísticas do Excel: surpreendentemente capaz
Embora o Excel não seja conhecido por seu poder estatístico, na verdade ele oferece algumas funcionalidades realmente úteis, como a ferramenta PowerQuery , que é útil para tarefas como combinar conjuntos de dados. (Aprenda como gerar seu primeiro script do Microsoft Power Query.) Há também o suplemento de estatísticas do Data Analysis Toolpak, que realmente traz alguns dos melhores recursos do Excel. Espero que você tenha aprendido a usar o Toolpak e que agora possa experimentar por conta própria para descobrir como usar mais de suas funções.
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Com isso agora em seu currículo, leve suas habilidades do Excel para o próximo nível com nossos artigos sobre usando o recurso Goal Seek do Excel para mais processamento de dados e procurando por valores com vlookup . Em algum ponto, você também pode querer aprender como importar dados do Excel para Python.
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