Jak korzystać z regresji wielokrotnej w programie Excel

Excel do regresji wielokrotnej

Krok 1

Wprowadź dane, których użyjesz do przeprowadzenia analizy regresji w arkuszu kalkulacyjnym Excel. Dane można wprowadzić ręcznie lub zaimportować plik danych z innego źródła, takiego jak plik ASCII lub inny arkusz kalkulacyjny, w programie Excel.

Krok 2

Odblokuj narzędzie "Analiza danych" w uzupełniających się menu i zainstaluj je. Otwórz Excel, kliknij "Narzędzia" i wybierz "Dodatki" z rozwijanego menu, które się pojawi. Pojawi się mniejsze okno, które pokazuje zestaw opcji. Zaznacz pole obok "Pakiet narzędzi analizy" i kliknij "OK". Opcja "Analiza danych" pojawi się w menu "Narzędzia", gotowym do użycia. Jeśli korzystasz z programu Excel 2007, możesz uzyskać dostęp do wtyczki "Analiza danych", klikając przycisk pakietu Microsoft Office w lewym górnym rogu otwartego skoroszytu programu Excel. Kliknij przycisk, a następnie kliknij "Opcje programu Excel". Pojawi się nowe okno pokazujące zestaw opcji po lewej stronie. Wybierz "Dodatki", wybierz "Pakiet narzędzi analitycznych" i kliknij "OK".

Krok 3

Kliknij menu "Narzędzia" w Excelu i wybierz "Analiza danych" (w Excel 2007, kliknij zakładkę "Dane" i kliknij przycisk "Analiza danych".) Pojawi się okno pokazujące menu z narzędziami analizy, przejdź do "Regresja" i kliknij "Zaakceptuj".

Krok 4

Wprowadź wartości zmiennej zależnej (Y) i zmiennych niezależnych (X), klikając odpowiednie komórki i kolumny w arkuszu danych Excel. Po wybraniu zakresów danych, które zostaną wprowadzone do analizy, kliknij "Akceptuj". Program Excel wykonuje procedurę i wyświetla wyniki w nowym skoroszycie.

Krok 5

Sprawdź podsumowanie wyjścia, zaczynając od statystyk regresji u góry wyjścia. Zapisz wartość R-kwadrat, która mówi, jaki procent zmienności w zmiennej zależnej (na przykład średnia pensja) wyjaśnia twój model regresji. Następnie zapisz wartości współczynników i statystyki T oraz odpowiednie poziomy trafności. Statystyka T równa 2 lub więcej wskazuje na istotność statystyczną, co oznacza, że związek między zmienną niezależną i zmienną zależną prawdopodobnie nie jest przypadkowym prawdopodobieństwem.