Além de "média", muitas funções do Excel são úteis para analisar grupos de medições. Aqui estão alguns, categorizados para clareza:
Estatística descritiva: *
`média`: Calcula a média aritmética.
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`mediana`: Encontra o valor do meio em um conjunto de dados. Robusto a discrepantes em comparação com a média.
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`mode`: Determina o valor mais frequente.
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`stdev.p` (ou` stdev.s`): Calcula o desvio padrão da população (ou amostra), medindo a propagação ou dispersão dos dados.
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`var.p` (ou` var.s`): Calcula a variação da população (ou amostra) (o quadrado do desvio padrão).
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`min`: Encontra o menor valor.
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`max`: Encontra o maior valor.
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`quartil ': Retorna os valores de quartil (dividindo os dados em quatro partes iguais). Útil para criar gráficos de caixa.
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`percentil.inc`: Retorna o percentil K-és de um conjunto de dados.
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`count`: Conta o número de células que contêm números.
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`counta`: Conta o número de células não vazias.
Distribuição e probabilidade de dados: *
`frequência`: Calcula quantos valores se enquadram dentro de faixas especificadas (caixas). Esta é uma função de matriz, o que significa que você precisa selecionar um intervalo de células antes de inserir a fórmula e pressionar Ctrl+Shift+Enter.
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`norm.dist` (ou` norma.inv`, `norma.s.dist`,` norma.s.inv`): Essas funções estão relacionadas à distribuição normal; Eles são cruciais para testes de hipóteses e outras análises estatísticas.
Outras funções úteis: *
`sum`: Adiciona todos os números em uma variedade de células.
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`sumif`/` sumifs`: Soma valores com base em um ou mais critérios. Útil para analisar subgrupos em seus dados.
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`médiaf`/` médiafs`: Média dos valores com base em um ou mais critérios.
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`countif`/` countifs`: Conta células que atendem a um critério especificado.
Escolher a função correta depende da sua meta analítica específica. Por exemplo:
* Para entender a tendência central:use `média ',` mediana` ou' mode`.
* Para entender o spread:use `stdev.p`,` stdev.s`, `var.p` ou` var.s`.
* Para identificar valores extremos:examine os valores `min`,` max` e `quartil 'ou crie um gráfico de caixa.
* Para analisar a distribuição:use gráficos de `frequência` e potencialmente histograma.
Lembre -se de sempre considerar se você está trabalhando com uma população ou uma amostra ao escolher entre a população e a amostra de versões de funções (por exemplo, `stdev.p` vs.` stdev.s`).
