Datenanalysen sind in vielen Bereichen unverzichtbar geworden. Um das volle Potenzial von Excel auszuschöpfen, ist es wichtig, einige grundlegende Statistikformeln zu verstehen. In diesem Blogbeitrag stelle ich Dir einige wichtige Formeln vor, erläutere ihre Syntax und zeige jeweils zwei mögliche Anwendungsfälle auf.
Standardabweichung (STABW)
Die Standardabweichung ist ein Mass für die Streuung von Datenpunkten um den Durchschnitt (auf die wohl allbekannte Formel "MITTELWERT" gehe ich hier nicht ein), wobei es eine Unterscheidung zwischen STABW.N (Grundgesamtheit) und STABW.S (Stichprobe) gibt.
Syntax
=STABW.S(Zahl1; Zahl2; ...)
Die Funktion berechnet die Standardabweichung einer Gruppe von Zahlen.
Anwendungsfälle
- Qualitätskontrolle: In der Produktion kann die Funktion verwendet werden, um die Streuung von Produktionsmessungen zu analysieren und die Qualität zu überwachen.
Beispielsweise: "=STABW.S(3; 4; 2; 5; 3)" - Finanzanalyse: Bei der Analyse von Finanzdaten kann die Standardabweichung verwendet werden, um das Risiko einer bestimmten Investition zu bewerten.
Korrelationskoeffizient (KORREL)
Der Korrelationskoeffizient misst die Stärke und Richtung der linearen Beziehung zwischen zwei Variablen respektive zwei Bereichen.
Syntax
=KORREL(Matrix1; Matrix2)
KORREL berechnet den Korrelationskoeffizienten zwischen zwei Datenbereichen.
Anwendungsfälle
- Marktforschung: In der Marktforschung wird der Korrelationskoeffizient verwendet, um die Beziehung zwischen Werbeausgaben und Verkaufszahlen zu analysieren.
Beispielsweise: "=KORREL(A2:A13; B2:B13)", wobei Spalte A die Werbeausgaben für 12 Monate beinhaltet, Spalte B die Verkaufszahlen. - Sportanalyse: Bei der Analyse von sportlichen Leistungen zeigt der Korrelationskoeffizient den Zusammenhang zwischen Trainingsstunden und Leistungsergebnisse auf.
Quantile (QUANTIL.INKL)
Die QUANTIL.INKL-Funktion gibt den Wert zurück, unter welchem eine gegebene Prozentsatzmenge der Daten liegt.
Syntax
=QUANTIL.INKL(Bereich; K)
Die Funktion QUANTIL-INKL gibt das Quantil (K) einer Datenmenge zurück, wobei K im Bereich von 0 bis 1 liegt. Das Quantil entspricht dem Wert, unter welchem eine bestimmte Prozentsatzmenge der Daten fällt. (Es gibt zudem die Option "QUANTIL-EXKL", wobei K ausgeschlossen und nicht eingeschlossen ist.)
Anwendungsfälle
- Einkommensverteilung: Um das k-te Quantil des Einkommens in einer Bevölkerung zu berechnen.
Beispielsweise: "=QUANTIL.INKL(A2:A100; 0.9)" - Leistungsanalyse: Um den unteren Leistungsstand zu identifizieren, kann das 25. Quantil von Prüfungsergebnissen ermittelt werden.
Regressionsanalyse (RGP)
Die RGP-Funktion führt eine einfache lineare Regression durch und gibt eine Analyse der Regressionsstatistik zurück. Dies dient zur grafischen Darstellung der linearen Beziehung einer unabhängigen und einer abhängigen Variablen.
Syntax
=RGP(Y-Werte; X-Werte; Konstante; Statistik)
Die Funktion berechnet die Regressionsstatistik für eine Gruppe von Datenpunkten und gibt verschiedene Statistiken zurück, einschliesslich der Regressionsgeraden und dem Bestimmtheitsmass (R²).
Anwendungsfälle
- Verkaufsprognose: Um den Zusammenhang zwischen Werbeausgaben (X) und Verkaufszahlen (Y) zu analysieren und darzustellen, kommt die Regressionsanalyse (RGP-Funktion) zum Einsatz.
Beispielsweise: "=RGP(B2:B13; A2:A13; WAHR; WAHR)", wobei Spalte A die Werbeausgaben für 12 Monate beinhaltet, Spalte B die Verkaufszahlen. - Wettervorhersage: Meteorologen verwenden die Funktion, um den Zusammenhang zwischen der Temperatur (X) und der Niederschlagsmenge (Y) zu untersuchen.
Die Anwendung dieser Formeln erweitert Deine Fähigkeit in der Datenanalyse mit Excel und ermöglichen es, fortgeschrittenere Einblicke in Deine Daten zu gewinnen. Experimentiere mit verschiedenen Datensätzen und passe die Formeln auf Deine spezifischen Analyseanforderungen an.
