Vamos quebrar abordagens estatísticas comuns no Excel, adaptadas para analisar dados de amostra:

1. Estatística descritiva

* Medidas de tendência central:
* Média: Calcula a média (média) de um conjunto de dados.
* mediana: Encontra o valor do meio quando os dados são classificados.
* Modo : Identifica o valor mais frequente nos dados.
* Medidas de dispersão:
* stdev.s: Calcula o desvio padrão (uma medida de como os dados são espalhados) para uma amostra.
* var.s: Calcula a variação (desvio padrão quadrado) para uma amostra.
* max: Encontra o valor mais alto.
* min: Encontra o menor valor.
* quartil.exc: Determina os quartis (25º, 50º, 75º percentis) dos dados.
* Distribuições de frequência:
* Countif: Conta o número de ocorrências que atendem a critérios específicos.
* Frequência: Cria uma tabela de frequência para dados agrupados.

2. Teste de hipótese

* teste t:
* T.TEST: Executa um teste t para comparar meios de duas amostras. Existem vários tipos (duas amostras assumindo variações iguais, duas amostras assumindo variações desiguais, emparelhadas).
* teste z:
* z.test: Compara uma média de amostra a uma média de população conhecida.
* ANOVA (Análise de variância):
* Anova.SingleFactor: Compara médias de vários grupos para verificar se existem diferenças estatisticamente significativas.

3. Correlação e regressão

* correl: Mede a força e a direção da relação linear entre duas variáveis.
* inclinação: Calcula a inclinação da linha de regressão.
* interceptar: Determina a interceptação em Y da linha de regressão.
* prevision.linear: Prevê um valor baseado em um modelo de regressão linear.

4. Visualização de dados

* gráficos: O Excel oferece uma ampla gama de gráficos (linha, barra, torta, dispersão, histogramas etc.) para representar visualmente seus dados.

5. Manipulação de dados

* Classificação e filtragem: Organize dados para análise e concentre -se em subconjuntos específicos.
* tabelas de articulação: Resuma e analise grandes conjuntos de dados agrupando dados.

Considerações importantes

* Tipo de dados: Verifique se seus dados são apropriados para os métodos estatísticos que você escolher.
* Tamanho da amostra: A confiabilidade das análises estatísticas depende do tamanho da amostra.
* Distribuição de dados: Alguns métodos assumem uma distribuição normal de dados.

Usando as funções estatísticas do Excel

1. Biblioteca de funções: No Excel, você pode encontrar funções estatísticas indo para a guia "Fórmulas" e clicando em "Função de inserção" (ou digite o nome da função diretamente em uma célula).
2. argumentos: Siga as solicitações para inserir os argumentos necessários para cada função.

Exemplo:

Digamos que você tenha um conjunto de dados das pontuações dos alunos em uma planilha:

`` `Excel
| Aluno | Score |
| --- | --- |
| A | 85 |
| B | 92 |
| C | 78 |
| D | 88 |
| E | 95 |
`` `

Para calcular a pontuação média:

1. Tipo `=média (B2:B6)` em uma célula.
2. Isso exibirá a pontuação média dos alunos.

Outros recursos

* Excel Ajuda: Os arquivos de ajuda do Excel interno da Microsoft são excelentes.
* Tutoriais online: Numerosos sites oferecem tutoriais e explicações para análise estatística no Excel.
* Statistics Textbooks: Se você precisar de um entendimento mais profundo, consulte um livro de estatísticas.

Deixe -me saber se você tiver alguma análise estatística específica em mente, e posso fornecer orientações mais detalhadas!