Добијте целу слику израчунавањем дисперзије ваших података.
Кредит за слику: Цреатас/Цреатас/Гетти Имагес
Два параметра дефинишу узорак података: локација и ширење или дисперзија. Лако је доћи у заблуду у пословању када обраћате пажњу само на локацију – обично просечну или средњу вредност – док игноришете дисперзију података. На пример, сви ваши производи могу имати натпросечну оцену, али велики распон оцена за производ значи да је део ваших купаца изузетно незадовољан. Мицрософт Екцел вам омогућава да лако израчунате различите мере дисперзије које ће вам помоћи у пословном планирању.
Корак 1
Отворите Мицрософт Екцел и учитајте радни лист који садржи податке за које желите да израчунате статистику дисперзије.
Видео дана
Корак 2
Изаберите празну ћелију и означите је као „Варијанца података“, замењујући „Подаци“ именом података који се анализирају. Варијанца узорка података је мера просечне вредности која се свака тачка података разликује од средње вредности узорка. Варијанца је једнака квадрату стандардне девијације. Варијанца је најпогоднија за описивање нормалне или звонасте дистрибуције. Његова вредност ће бити мање значајна ако ваши подаци не одговарају нормалној дистрибуцији или садрже много одступања или изузетно ниске или високе вредности.
Корак 3
Унесите следеће у поље функције Екцел са изабраном ћелијом која ће садржати меру варијансе:
=ВАР(А1:А100)
Замените „А1:А100“ опсегом ћелије која садржи податке за које желите да израчунате варијансу.
Корак 4
Изаберите празну ћелију и означите је као „Први квартил података“. Први квартил узорка података је вредност тачке података где је 25 процената података мање од вредности. Унесите следеће у поље Екцел формула са изабраном ћелијом:
=КВАРТИЛ(А: А100,1)
Корак 5
Изаберите празну ћелију и означите је као „Трећи квартил података“. Први квартил узорка података је вредност тачке података где је 75 процената података мање од вредности. Унесите следеће у поље Екцел формула са изабраном ћелијом:
=КВАРТИЛ(А: А100,3)
Корак 6
Израчунајте разлику између првог и трећег квартила да бисте израчунали интерквартилни опсег. Ово је робуснија мера дисперзије, применљива када се ваши подаци не уклапају у нормалну дистрибуцију и садрже одступања.
