តារាងមាតិកា
ការវិភាគតំរែតំរង់សាមញ្ញ ត្រូវបានគេប្រើជាទូទៅដើម្បីប៉ាន់ប្រមាណទំនាក់ទំនងរវាងអថេរពីរ ឧទាហរណ៍ ទំនាក់ទំនងរវាងទិន្នផលដំណាំ និងទឹកភ្លៀង ឬទំនាក់ទំនងរវាងរសជាតិនៃនំប៉័ង និងសីតុណ្ហភាពក្នុងឡ។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ យើងត្រូវស៊ើបអង្កេតទំនាក់ទំនងរវាងអថេរអាស្រ័យ និងអថេរឯករាជ្យពីរ ឬច្រើនជាញឹកញាប់ជាង។ ជាឧទាហរណ៍ ភ្នាក់ងារអចលនៈទ្រព្យអាចចង់ដឹងថាតើនិងវិធីវាស់វែងដូចជាទំហំផ្ទះ ចំនួនបន្ទប់គេង និងប្រាក់ចំណូលជាមធ្យមរបស់សង្កាត់ទាក់ទងនឹងតម្លៃផ្ទះដែលត្រូវបានលក់។ បញ្ហាប្រភេទនេះអាចត្រូវបានដោះស្រាយដោយការអនុវត្ត ការវិភាគតំរែតំរង់ច្រើន។ ហើយអត្ថបទនេះនឹងផ្ដល់ឱ្យអ្នកនូវសេចក្ដីសង្ខេបអំពីរបៀបប្រើការវិភាគតំរែតំរង់ច្រើនដោយប្រើ Excel។
បញ្ហា
ឧបមាថា យើងបានយកអ្នកលក់ដែលជ្រើសរើសដោយចៃដន្យចំនួន 5 នាក់ ហើយប្រមូលព័ត៌មានដូចបានបង្ហាញក្នុងតារាងខាងក្រោម។ ថាតើការអប់រំ ឬការលើកទឹកចិត្តមានឥទ្ធិពលលើការលក់ប្រចាំឆ្នាំឬអត់?
| ឆ្នាំសិក្សាខ្ពស់បំផុតបានបញ្ចប់ | ការលើកទឹកចិត្ត វាស់វែងដោយមាត្រដ្ឋានលើកទឹកចិត្ត Higgins | ការលក់ប្រចាំឆ្នាំជាប្រាក់ដុល្លារ |
| 12 | 32 | $350,000 |
| 14 | 35 | $399,765 |
| 15 | 45<10 | $429,000 |
| 16 | 50 | $435,000 |
| 18 | 65 | $433,000 |
សមីការ
ជាទូទៅ ពហុគុណការវិភាគតំរែតំរង់ សន្មត់ថាមានទំនាក់ទំនងលីនេអ៊ែររវាងអថេរអាស្រ័យ (y) និងអថេរឯករាជ្យ (x1, x2, x3 … xn) ។ ហើយទំនាក់ទំនងលីនេអ៊ែរប្រភេទនេះអាចត្រូវបានពិពណ៌នាដោយប្រើរូបមន្តខាងក្រោម៖
Y = ថេរ + β1*x1 + β2*x2+…+ βn*xn
នេះគឺជាការពន្យល់សម្រាប់ថេរ និងមេគុណ :
| Y | តម្លៃព្យាករណ៍នៃ Y |
| ថេរ | Y- ស្ទាក់ចាប់ |
| β1 | ការផ្លាស់ប្តូរនៅក្នុង Y រាល់ការកើនឡើង 1 ការផ្លាស់ប្តូរនៅក្នុង x1 |
| β2 | The ការផ្លាស់ប្តូរនៅក្នុង Y រាល់ការកើនឡើង 1 ការផ្លាស់ប្តូរនៅក្នុង x2 |
| … | … |
| βn | ការផ្លាស់ប្តូរ នៅក្នុង Y រាល់ការផ្លាស់ប្តូរ 1 បន្ថែមនៅក្នុង xn |
ថេរ និង β1, β2… βn អាចត្រូវបានគណនាដោយផ្អែកលើទិន្នន័យគំរូដែលមាន។ បន្ទាប់ពីអ្នកទទួលបានតម្លៃថេរ β1, β2… βn អ្នកអាចប្រើពួកវាដើម្បីធ្វើការទស្សន៍ទាយបាន។
ចំពោះបញ្ហារបស់យើង មានតែកត្តាពីរប៉ុណ្ណោះដែលយើងចាប់អារម្មណ៍។ ដូច្នេះ សមីការនឹងមាន៖
ការលក់ប្រចាំឆ្នាំ = ថេរ + β1*(ឆ្នាំសិក្សាខ្ពស់បំផុតបានបញ្ចប់) + β2*(ការលើកទឹកចិត្តដែលវាស់វែងដោយមាត្រដ្ឋានការលើកទឹកចិត្ត Higgins)
ដំឡើងគំរូ
ការលក់ប្រចាំឆ្នាំ ឆ្នាំខ្ពស់បំផុតនៃសាលាបានបញ្ចប់ ហើយការលើកទឹកចិត្តត្រូវបានបញ្ចូលទៅក្នុងជួរឈរ A ជួរឈរ B និងជួរឈរ C ដូចបង្ហាញក្នុងរូបភាពទី 1។ វាជាការប្រសើរក្នុងការដាក់អថេរអាស្រ័យជានិច្ច (ការលក់ប្រចាំឆ្នាំនៅទីនេះ) មុនពេលអថេរឯករាជ្យ .
រូបភាពទី 1
ទាញយកឧបករណ៍វិភាគប៉ាក
Excelផ្តល់ឱ្យយើងនូវមុខងារវិភាគទិន្នន័យដែលអាចត្រឡប់តម្លៃនៃថេរ និងមេគុណ។ ប៉ុន្តែមុននឹងប្រើមុខងារនេះ អ្នកត្រូវទាញយក Analysis ToolPak។ នេះជារបៀបដែលអ្នកអាចដំឡើងវាបាន។
ចុចលើ File tab -> Options ហើយបន្ទាប់មកចុចលើ Add-Ins នៅក្នុង ជម្រើស Excel ប្រអប់ប្រអប់។ ចុចលើប៊ូតុង Go នៅផ្នែកខាងក្រោមនៃប្រអប់ Excel Options ដើម្បីបើកប្រអប់ Add-Ins ។ នៅក្នុងប្រអប់ Add-Ins ជ្រើសរើសប្រអប់ធីក Analysis TookPak ហើយបន្ទាប់មកចុចលើ Ok ។
ឥឡូវនេះ ប្រសិនបើអ្នកចុចលើ ផ្ទាំងទិន្នន័យ អ្នកនឹងឃើញ ការវិភាគទិន្នន័យ លេចឡើងក្នុងក្រុម ការវិភាគ (បន្ទះខាងស្តាំ)។
រូបភាពទី 2 [ចុចលើរូបភាពដើម្បី ទទួលបានទិដ្ឋភាពពេញលេញ]
ការវិភាគតំរែតំរង់ច្រើន
ចុចលើ ការវិភាគទិន្នន័យ នៅក្នុងក្រុម ការវិភាគ នៅលើផ្ទាំង ទិន្នន័យ . ជ្រើសរើស តំរែតំរង់ ក្នុងប្រអប់ ការវិភាគទិន្នន័យ ដែលបានសួរ។ អ្នកក៏អាចធ្វើ ការវិភាគស្ថិតិ ផ្សេងទៀតដូចជា t-test, ANOVA ជាដើម។
រូបភាព 3.1
A Regression ប្រអប់នឹងត្រូវបានសួរបន្ទាប់ពីអ្នកជ្រើសរើស តំរែតំរង់ ។ បំពេញប្រអប់ដូចបង្ហាញក្នុងរូបភាព 3.2។
បញ្ចូលជួរ Y មានអថេរអាស្រ័យ និងទិន្នន័យ ខណៈដែលជួរបញ្ចូល X មានអថេរ និងទិន្នន័យឯករាជ្យ។ នៅទីនេះខ្ញុំត្រូវតែរំលឹកអ្នកថាអថេរឯករាជ្យគួរតែនៅក្នុងជួរឈរដែលនៅជាប់គ្នា។ ហើយចំនួនអថេរអថេរអថេរគឺ 15.
ចាប់តាំងពីជួរ A1: C1 រួមបញ្ចូលស្លាកអថេរ ហើយដូច្នេះប្រអប់ធីកស្លាកគួរតែត្រូវបានជ្រើសរើស។ តាមពិត ខ្ញុំណែនាំអ្នកឱ្យបញ្ចូលស្លាករាល់ពេលដែលអ្នកបំពេញបញ្ចូលជួរ Y និងបញ្ចូលជួរ X ។ ស្លាកទាំងនេះមានប្រយោជន៍នៅពេលអ្នកពិនិត្យមើលរបាយការណ៍សង្ខេបដែលត្រឡប់ដោយ Excel។
រូបភាព 3.2
ដោយជ្រើសរើសប្រអប់ធីកសំណល់ អ្នកអាចបើក Excel ដើម្បីរាយបញ្ជីសំណល់សម្រាប់ការសង្កេតនីមួយៗ។ សូមមើលរូបភាពទី 1 មានការសង្កេតចំនួន 5 សរុបហើយអ្នកនឹងទទួលបាន 5 សំណល់។ សំណល់គឺជាអ្វីដែលនៅសេសសល់ពេលអ្នកដកតម្លៃដែលបានព្យាករពីតម្លៃដែលបានសង្កេត។ សំណល់ស្ដង់ដារគឺជាសំណល់ដែលបែងចែកដោយគម្លាតស្តង់ដាររបស់វា។
អ្នកក៏អាចជ្រើសរើសប្រអប់គូសធីក Residual Plot ដែលអាចបើកដំណើរការ Excel ដើម្បីត្រឡប់ដីដែលនៅសេសសល់។ ចំនួនដីដែលនៅសល់ស្មើនឹងចំនួនអថេរឯករាជ្យ។ គ្រោងសំណល់គឺជាក្រាហ្វដែលបង្ហាញពីសំណល់នៅលើអ័ក្ស Y និងអថេរឯករាជ្យនៅលើអ័ក្ស x ។ ចំនុចបែកខ្ចាត់ខ្ចាយដោយចៃដន្យជុំវិញអ័ក្ស x នៅក្នុងគ្រោងសំណល់មួយបង្ហាញថា គំរូ តំរែតំរង់លីនេអ៊ែរ គឺសមរម្យ។ ឧទាហរណ៍ រូបភាព 3.3 បង្ហាញគំរូធម្មតាចំនួនបីនៃដីដែលនៅសេសសល់។ មានតែបន្ទះមួយនៅក្នុងបន្ទះខាងឆ្វេងប៉ុណ្ណោះដែលបង្ហាញថាវាសមល្អសម្រាប់ម៉ូដែលលីនេអ៊ែរ។ គំរូពីរផ្សេងទៀតបង្ហាញថាសមល្អជាងសម្រាប់ម៉ូដែលដែលមិនមែនជាលីនេអ៊ែរ។
រូបភាព 3.3
Excel នឹងត្រឡប់គ្រោងបន្ទាត់ដែលសមស្រប ប្រសិនបើអ្នកជ្រើសរើសប្រអប់ធីក Line Fit Plots។ គ្រោងបន្ទាត់ដែលសមស្របអាចកំណត់ទំនាក់ទំនងរវាងអថេរអាស្រ័យមួយ និងអថេរឯករាជ្យមួយ។ នៅក្នុងពាក្យផ្សេងទៀត Excel នឹងត្រឡប់អ្នកនូវចំនួនដូចគ្នានៃគ្រោងបន្ទាត់ដែលសមជាមួយនឹងអថេរឯករាជ្យ។ ឧទាហរណ៍ អ្នកនឹងទទួលបានប្លង់សមចំនួន 2 សម្រាប់បញ្ហារបស់យើង។
លទ្ធផល
បន្ទាប់ពីអ្នកចុចលើប៊ូតុង Ok នោះ Excel នឹងបង្ហាញរបាយការណ៍សង្ខេបដូចខាងក្រោម។ ក្រឡាដែលបន្លិចជាពណ៌បៃតង និងលឿងគឺជាផ្នែកសំខាន់បំផុតដែលអ្នកគួរយកចិត្តទុកដាក់។
រូបភាព 3.4
R-square ខ្ពស់ជាង (ក្រឡា F5) ទំនាក់ទំនងតឹងតែងមាន។ រវាងអថេរអាស្រ័យ និងអថេរឯករាជ្យ។ ហើយមេគុណ (ជួរ F17: F19) នៅក្នុងតារាងទីបីបានប្រគល់ឱ្យអ្នកនូវតម្លៃនៃថេរ និងមេគុណ។ សមីការគួរតែជាការលក់ប្រចាំឆ្នាំ = 1589.2 + 19928.3*(ឆ្នាំសិក្សាខ្ពស់បំផុតបានបញ្ចប់) + 11.9*(ការលើកទឹកចិត្តដែលវាស់វែងដោយមាត្រដ្ឋានការលើកទឹកចិត្ត Higgins)។
ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ដើម្បីមើលថាតើលទ្ធផលអាចទុកចិត្តបាន អ្នកក៏ត្រូវការ ដើម្បីពិនិត្យមើលតម្លៃ p ដែលបន្លិចជាពណ៌លឿង។ លុះត្រាតែ p-value ក្នុងក្រឡា J12 តិចជាង 0.05 សមីការតំរែតំរង់ទាំងមូលអាចទុកចិត្តបាន។ ប៉ុន្តែអ្នកក៏ត្រូវពិនិត្យមើលតម្លៃ p ក្នុងជួរ I17: I19 ដើម្បីមើលថាតើអថេរថេរ និងឯករាជ្យមានប្រយោជន៍សម្រាប់ការព្យាករណ៍នៃអថេរអាស្រ័យ។ សម្រាប់បញ្ហារបស់យើង វាជាការប្រសើរជាងសម្រាប់យើងក្នុងការបោះបង់ការលើកទឹកចិត្តនៅពេលពិចារណាអថេរឯករាជ្យ។
អានបន្ថែម៖ របៀបគណនាតម្លៃ P ក្នុងតំរែតំរង់លីនេអ៊ែរក្នុង Excel (3Ways)
លុប Motivation ចេញពីអថេរឯករាជ្យ
បន្ទាប់ពីលុប Motivation ជាអថេរឯករាជ្យ ខ្ញុំបានអនុវត្តវិធីសាស្រ្តដូចគ្នា ហើយបានធ្វើការវិភាគតំរែតំរង់សាមញ្ញ។ អ្នកអាចមើលឃើញថាតម្លៃទាំងអស់គឺតិចជាង 0.05 ឥឡូវនេះ។ សមីការចុងក្រោយគួរតែជា៖
ការលក់ប្រចាំឆ្នាំ = 1167.8 + 19993.3*(ឆ្នាំសិក្សាខ្ពស់បំផុតបានបញ្ចប់)
រូបភាព 3.5 [ចុចលើរូបភាពដើម្បីទទួលបានទិដ្ឋភាពពេញលេញ]
ចំណាំ
រូបភាពទី 4
ក្រៅពីឧបករណ៍បន្ថែម អ្នកក៏អាចប្រើមុខងារ LINEST ដើម្បីធ្វើការវិភាគតំរែតំរង់ច្រើនផងដែរ។ អនុគមន៍ LINEST គឺជាអនុគមន៍អារេមួយដែលអាចត្រឡប់លទ្ធផលក្នុងក្រឡាមួយឬជួរក្រឡា។ ជាដំបូង ជ្រើសរើសជួរ A8:B12 ហើយបន្ទាប់មកបញ្ចូលរូបមន្ត “=LINEST (A2:A6, B2:B6, TRUE, TRUE)” ទៅក្នុងក្រឡាទីមួយនៃជួរនេះ (A8)។ បន្ទាប់ពីអ្នកចុច CTRL + SHIFT + ENTER នោះ Excel នឹងបង្ហាញលទ្ធផលដូចខាងក្រោម។ ដោយប្រៀបធៀបជាមួយរូបភាព 3.4 អ្នកអាចមើលឃើញថា 19993.3 គឺជាមេគុណនៃឆ្នាំសិក្សាខ្ពស់បំផុតដែលបានបញ្ចប់ខណៈពេលដែល 1167.8 គឺថេរ។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ ខ្ញុំណែនាំអ្នកឱ្យប្រើឧបករណ៍បន្ថែម។ វាកាន់តែងាយស្រួល។
អានបន្ថែម…
ការវិភាគបញ្ច្រាសអ្វីក្នុង Excel
របៀបប្រើអក្សរជំនួសក្នុង Excel?
ទាញយកឯកសារការងារ
ទាញយកឯកសារការងារពីតំណខាងក្រោម។
ការវិភាគពហុតំរែតំរង់។ xlsx
