Excel에서 산점도를 만드는 방법
Excel에서 회귀 분석을 통해 데이터 간의 관계를 탐색하고 시각적으로 분석하는 방법을 알아보세요. 다양한 단계를 따라 쉽게 산점도를 만들 수 있습니다.
Excel에서 두 개 이상의 샘플 사용: Kruskal-Wallis 일원 분산 분석
Excel은 두 개 이상의 샘플이 있을 때 도움이 되는 방법을 알고 있습니다. FarKlempt Robotics, Inc.는 직원들의 직무 만족도에 대해 설문조사를 실시합니다. 그들은 개발자, 관리자, 유지 보수 작업자 및 기술 작가에게 직무 만족도를 1(가장 만족하지 않음)에서 100(가장 만족함)의 척도로 평가하도록 요청합니다.
각 범주에는 6명의 직원이 있습니다. 아래 이미지는 A열부터 D열, 1-7행에 데이터가 있는 스프레드시트를 보여줍니다. 귀무 가설은 표본이 모두 같은 모집단에서 나온다는 것입니다. 대안 가설은 그렇지 않다는 것입니다.
Kruskal-Wallis 일원 분산 분석.
적절한 비모수 검정은 Kruskal-Wallis 일원 분산 분석입니다. 24개의 모든 점수를 오름차순으로 순위를 매기는 것부터 시작하십시오. 다시 말하지만, 귀무 가설이 참이면 순위는 그룹 전체에 균등하게 분포되어야 합니다.
이 통계의 공식은
N 은 총 점수이고 n 은 각 그룹의 점수입니다. 작업을 쉽게 하기 위해 각 그룹에서 동일한 수의 점수를 지정하지만 이 테스트에서는 필요하지 않습니다. R 은 그룹의 순위 합계입니다. H 는 각 n 이 5보다 클 때 df = 그룹 수 — 1인 카이제곱으로 대략적으로 분포됩니다 .
이미지를 다시 보면 데이터의 순위가 A~D 열의 9-15행에 있습니다. 16행에는 각 그룹의 순위 합계가 있습니다. 총 점수 수인 F2 셀에 있는 값의 이름으로 N_Total을 정의합니다. n_group을 각 그룹의 점수 수인 G2의 값 이름으로 정의합니다.
H 를 계산하려면 다음을 입력하십시오.
=(12/(N_Total*(N_Total+1)))*(SUMSQ(A16:D16)/n_group)-3*(N_Total+1)
셀 G6에.
가설 검정의 경우 다음을 입력합니다.
=CHISQ.DIST.RT(G6,3)
G7으로. 결과는 .05보다 작으므로 귀무 가설을 기각합니다.
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