မာတိကာ
ရိုးရှင်းသောဆုတ်ယုတ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအား ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားရှိ ဆက်စပ်မှုကို ခန့်မှန်းရန်၊ ဥပမာ၊ သီးနှံအထွက်နှုန်းနှင့် မိုးရေချိန်ကြားဆက်နွယ်မှု သို့မဟုတ် ပေါင်မုန့်အရသာနှင့် မီးဖိုအပူချိန်ကြား ဆက်နွယ်မှုကို ခန့်မှန်းရန် အသုံးများသည်။ သို့သော်၊ မှီခိုကိန်းရှင်တစ်ခုနှင့် နှစ်ခု သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်များအကြား ဆက်စပ်မှုကို မကြာခဏ စစ်ဆေးရန် လိုအပ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အိမ်ခြံမြေအကျိုးဆောင်တစ်ဦးသည် အိမ်၏အရွယ်အစား၊ အိပ်ခန်းအရေအတွက်နှင့် ရပ်ကွက်၏ပျမ်းမျှဝင်ငွေသည် အိမ်တစ်အိမ်ရောင်းချသည့်စျေးနှုန်းနှင့် ဆက်စပ်မှုရှိမရှိ၊ မည်ကဲ့သို့တိုင်းတာမှု ရှိ၊ မရှိ သိလိုပေမည်။ ဤပြဿနာမျိုးကို multiple regression analysis ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ဖြေရှင်းနိုင်ပါသည်။ နှင့် Excel ကို အသုံးပြု၍ do multiple regression analysis ကို အသုံးပြုနည်းကို အကျဉ်းချုပ် ဖော်ပြပေးပါမည်။
Problem
ကျပန်းရွေးချယ်ထားသော အရောင်းဝန်ထမ်း ၅ ဦးကို အောက်ဖော်ပြပါဇယားတွင် ပြထားသည့်အတိုင်း အချက်အလက်များကို စုဆောင်းထားသည်ဆိုပါစို့။ ပညာရေး သို့မဟုတ် စိတ်အားထက်သန်မှုသည် နှစ်စဉ်ရောင်းချမှုအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိနိုင်သည်ဖြစ်စေ မ?
| ကျောင်းပြီးမြောက်သောအမြင့်ဆုံးနှစ် | လှုံ့ဆော်မှုအဖြစ် Higgins Motivation Scale | ဒေါ်လာဖြင့် နှစ်စဉ်ရောင်းချခြင်း |
| 12 | 32 | $350,000 |
| 14 | 35 | $399,765 |
| 15 | 45<10 | $429,000 |
| 16 | 50 | $435,000 |
| 18 | 65 | $433,000 |
ညီမျှခြင်း
ယေဘုယျအားဖြင့်၊ မျိုးစုံဆုတ်ယုတ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု သည် မှီခိုကိန်းရှင် (y) နှင့် အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်များ (x1၊ x2၊ x3 ... xn) အကြား မျဉ်းကြောင်းဆက်နွယ်မှုရှိသည်ဟု ယူဆသည်။ ဤမျဉ်းကြောင်းဆက်နွယ်မှုမျိုးကို အောက်ပါဖော်မြူလာကို အသုံးပြု၍ ဖော်ပြနိုင်သည်-
Y = ကိန်းသေ + β1*x1 + β2*x2+…+ βn*xn
ဤတွင် ကိန်းသေများနှင့် ကိန်းသေများအတွက် ရှင်းလင်းချက်ဖြစ်သည်။ :
| Y | Y ၏ ခန့်မှန်းတန်ဖိုး |
| Constant | Y- ကြားဖြတ် |
| β1 | X1 တွင် 1 ထပ်တိုးပြောင်းလဲမှုတစ်ခုစီတွင် Y ပြောင်းလဲမှု |
| β2 | ထို Y တွင် ပြောင်းလဲမှု 1 တိုးတိုင်း x2 |
| … | … |
| βn | ပြောင်းလဲမှု Y တွင် xn တွင် 1 ထပ်တိုးပြောင်းလဲမှုတစ်ခုစီ |
Constant နှင့် β1၊ β2… βn ကို ရရှိနိုင်သောနမူနာဒေတာအပေါ်အခြေခံ၍ တွက်ချက်နိုင်ပါသည်။ ဆက်တိုက်၊ β1၊ β2… βn ၏တန်ဖိုးများကို သင်ရရှိပြီးနောက်၊ ခန့်မှန်းချက်များပြုလုပ်ရန် ၎င်းတို့ကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
ကျွန်ုပ်တို့၏ပြဿနာအတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့စိတ်ဝင်စားသည့်အချက်နှစ်ချက်သာရှိပါသည်။ ထို့ကြောင့်၊ ညီမျှခြင်းမှာ-
နှစ်စဉ်ရောင်းအား = စဉ်ဆက်မပြတ် + β1*(ကျောင်းပြီးမြောက်သောအမြင့်ဆုံးနှစ်) + β2*(စိတ်အားထက်သန်မှုကို Higgins Motivation Scale ဖြင့်တိုင်းတာသည်)
မော်ဒယ်ကိုတည်ဆောက်ပါ
နှစ်စဉ်ရောင်းအား၊ ကျောင်းပြီးမြောက်သောအမြင့်ဆုံးနှစ်နှင့် လှုံ့ဆော်မှုကို ပုံ 1 တွင်ပြထားသည့်အတိုင်း ကော်လံ A၊ ကော်လံ B နှင့် ကော်လံ C တွင် ထည့်သွင်းထားသည်။ သီးခြားကိန်းရှင်များရှေ့တွင် မှီခိုကိန်းရှင် (နှစ်စဉ်ရောင်းအားကို ဤနေရာတွင်) အမြဲထားခြင်းသည် ပိုကောင်းပါသည်။ .
ပုံ 1
Download Analysis ToolPak
Excelကျွန်ုပ်တို့အား ကိန်းသေနှင့်ကိန်းသေများ၏တန်ဖိုးများကို ပြန်ပေးနိုင်သည့် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအင်္ဂါရပ်ကို ပေးဆောင်သည်။ သို့သော် ဤအင်္ဂါရပ်ကို အသုံးမပြုမီ၊ သင်သည် Analysis ToolPak ကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ရန် လိုအပ်သည်။ ဤသည်မှာ သင်ထည့်သွင်းနိုင်ပုံဖြစ်သည်။
File တက်ဘ်ကို နှိပ်ပါ -> Options ကိုနှိပ်ပြီး Add-Ins ကိုနှိပ်ပါ။ 1>Excel Options dialog box Add-Ins dialog box ကိုဖွင့်ရန် Excel Options dialog box ၏အောက်ခြေရှိ Go ခလုတ်ကို နှိပ်ပါ။ Add-Ins dialog box တွင်၊ Analysis TookPak ကို အမှန်ခြစ်ပေးပြီး Ok ကိုနှိပ်ပါ။
ယခု ကိုနှိပ်ပါက၊ ဒေတာ တက်ဘ်၊ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း အုပ်စု (ညာဘက်အကန့်တွင်) ပေါ်လာသည်ကို သင်တွေ့ရပါမည်။
ပုံ 2 [ပုံကို နှိပ်ပါ။ အပြည့်အစုံကို ရယူရန်]
Multiple Regression Analysis
တဘ်ရှိ Data အုပ်စုရှိ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း ကိုနှိပ်ပါ . မေးထားသည့် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း ဒိုင်ယာလော့အကွက်တွင် ဆုတ်ယုတ်မှု ကို ရွေးပါ။ t-test၊ ANOVA စသည်တို့ကဲ့သို့သော အခြားသော ကိန်းဂဏန်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ကိုလည်း ပြုလုပ်နိုင်ပါသည်။
ပုံ 3.1
A ဆုတ်ယုတ်မှု Regression ကိုရွေးချယ်ပြီးနောက် dialog box ပေါ်လာပါမည်။ ပုံ 3.2 တွင်ပြထားသည့်အတိုင်း ဒိုင်ယာလော့ခ်ဘောက်စ်ကို ဖြည့်ပါ။
Input Y Range တွင် Input X Range တွင် သီးခြားကွဲလွဲချက်များနှင့် ဒေတာများ ပါ၀င်နေသော်လည်း၊ Input Y Range တွင် မှီခိုသည့် variable နှင့် data ပါဝင်ပါသည်။ ဤနေရာတွင် လွတ်လပ်သော ကိန်းရှင်များသည် ကပ်လျက်ကော်လံများတွင် ရှိသင့်သည်ကို ကျွန်ုပ်သတိပေးလိုပါသည်။ လွတ်လပ်သော ကိန်းရှင်များ၏ အများဆုံးအရေအတွက်မှာ 15 ဖြစ်သည်။
ကတည်းကအပိုင်းအခြား A1: C1 တွင် ပြောင်းလဲနိုင်သော အညွှန်းများ ပါ၀င်သောကြောင့် Labels check box ကို ရွေးချယ်သင့်သည်။ တကယ်တော့၊ Input Y Range နဲ့ Input X Range ဖြည့်တိုင်း အညွှန်းတွေ ထည့်သွင်းဖို့ အကြံပြုလိုပါတယ်။ Excel မှပြန်ပေးသော အကျဉ်းချုပ်အစီရင်ခံစာများကို သင်သုံးသပ်သောအခါ ဤအညွှန်းများသည် အထောက်အကူဖြစ်စေပါသည်။
ပုံ 3.2
ကျန်နေသေးသော အမှန်ခြစ်ဘောက်စ်ကို ရွေးချယ်ခြင်းဖြင့်၊ လေ့လာမှုတစ်ခုစီအတွက် အကြွင်းအကျန်များကို စာရင်းပြုစုရန် Excel ကို ဖွင့်နိုင်သည်။ ပုံ 1 ကိုကြည့်ပါ၊ စုစုပေါင်းလေ့လာချက် 5 ခုရှိပြီးကျန် 5 ခုကိုသင်ရလိမ့်မည်။ အကြွင်းသည် ခန့်မှန်းထားသောတန်ဖိုးကို မှတ်သားထားသည့်တန်ဖိုးမှ နုတ်လိုက်သောအခါ ကျန်သောအရာဖြစ်သည်။ စံသတ်မှတ်ထားသောကျန်နေသေးသည့်အရာသည် ၎င်း၏စံသွေဖည်မှုဖြင့် ပိုင်းခြားထားသော အကြွင်းအကျန်ဖြစ်သည်။
ကျန်နေသောကွက်လပ်များကို Excel ကိုဖွင့်ပေးနိုင်သည့် Residual Plot checkbox ကို သင်ရွေးချယ်နိုင်သည်။ ကျန်ရှိသောကွက်လပ်အရေအတွက်သည် သီးခြားကိန်းရှင်အရေအတွက်နှင့် ညီမျှသည်။ ကျန်ရှိသောကွက်ကွက်သည် Y-ဝင်ရိုးပေါ်ရှိ အကြွင်းအကျန်များနှင့် x-ဝင်ရိုးပေါ်ရှိ အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်များကို ပြသသည့် ဂရပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ကျန်ကွက်ကွက်တစ်ခုရှိ x-ဝင်ရိုးတစ်ဝိုက်တွင် ကျပန်းကွဲသွားသောအချက်များသည် လိုင်းနားဆုတ်ယုတ်မှု မော်ဒယ်သည် သင့်လျော်သည်ဟု ဆိုလိုသည်။ ဥပမာ၊ ပုံ 3.3 သည် ကျန်နေသောကွက်များ၏ ပုံမှန်ပုံစံသုံးခုကို ပြထားသည်။ ဘယ်ဘက်ဘောင်ရှိ တစ်ခုတည်းကသာ ၎င်းသည် linear model အတွက် သင့်လျော်ကြောင်း ညွှန်ပြသည်။ အခြားပုံစံနှစ်ခုသည် လိုင်းမဟုတ်သောမော်ဒယ်အတွက် ပိုသင့်လျော်ကြောင်း အကြံပြုထားသည်။
ပုံ 3.3
Line Fit Plots ကို အမှန်ခြစ်ခြစ်နှိပ်ပါက တပ်ဆင်ထားသော မျဉ်းကွက်ကို Excel ပြန်ပေးပါမည်။ လိုင်းဆွဲကွက်တစ်ခုမှီခိုကိန်းရှင်တစ်ခုနှင့် အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်တစ်ခုကြား ဆက်နွယ်မှုကို ပုံဖော်နိုင်သည်။ တစ်နည်းဆိုရသော် Excel သည် လွတ်လပ်သော ကိန်းရှင်၏ တူညီသော ကိန်းဂဏာန်းများနှင့်အတူ တပ်ဆင်ထားသော လိုင်းကွက်များကို သင့်ထံ ပြန်ပေးလိမ့်မည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ပြဿနာအတွက် တပ်ဆင်ထားသော မျဉ်းကွက် ၂ ခုကို သင်ရလိမ့်မည်။
ရလဒ်များ
သင် Ok ခလုတ်ကို နှိပ်ပြီးနောက်၊ Excel သည် အောက်ပါအတိုင်း အကျဉ်းချုပ်အစီရင်ခံစာကို ပြန်ပေးပါမည်။ အစိမ်းရောင်နှင့် အဝါရောင်ဖြင့် မီးမောင်းထိုးပြထားသည့် ဆဲလ်များသည် သင်အာရုံစိုက်သင့်သည့် အရေးကြီးဆုံးအပိုင်းဖြစ်သည်။
ပုံ 3.4
ပိုမိုမြင့်မားသော R-square (ဆဲလ် F5) သည် တင်းကျပ်သောဆက်ဆံရေးတည်ရှိသည် မှီခိုကိန်းရှင်များနှင့် အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်များအကြား။ တတိယဇယားရှိ ကိန်းသေများ (အပိုင်းအခြား F17: F19) သည် သင့်အား ကိန်းသေများနှင့် ကိန်းသေများ၏ တန်ဖိုးများကို ပြန်ပေးသည်။ ညီမျှခြင်းသည် နှစ်စဉ်ရောင်းအား = 1589.2 + 19928.3*(ကျောင်းပြီးမြောက်သောအမြင့်ဆုံးနှစ်) + 11.9*(စိတ်အားထက်သန်မှုကို Higgins Motivation Scale ဖြင့်တိုင်းတာသည်)။
သို့သော် ရလဒ်များသည် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုရှိမရှိကြည့်ရှုရန် သင်လည်းလိုအပ်ပါသည်။ အဝါရောင်ဖြင့် ဖော်ပြထားသော p-တန်ဖိုးများကို စစ်ဆေးရန်။ ဆဲလ် J12 ရှိ p-value သည် 0.05 ထက်နည်းပါက၊ ဆုတ်ယုတ်မှုညီမျှခြင်းတစ်ခုလုံးသည် ယုံကြည်စိတ်ချရသည်။ သို့သော် မှီခိုကိန်းရှင်၏ ခန့်မှန်းမှုအတွက် ကိန်းသေနှင့် အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်များသည် အသုံးဝင်မှုရှိမရှိကို သိရှိရန် အပိုင်းအခြား I17:I19 ရှိ p-တန်ဖိုးများကို စစ်ဆေးရန် လိုအပ်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ပြဿနာအတွက်၊ အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသည့်အခါ လှုံ့ဆော်မှုကို ပယ်ချခြင်းက ပိုကောင်းပါသည်။
ဆက်ဖတ်ရန်- Excel ရှိ Linear Regression တွင် P Value ကို တွက်ချက်နည်း (3)နည်းလမ်းများ)
Motivation ကို သီးခြား variable များမှ ဖယ်ရှားပါ
Motivation ကို သီးခြားကိန်းရှင်အဖြစ် ဖျက်ပြီးနောက်၊ ကျွန်ုပ်သည် တူညီသောချဉ်းကပ်မှုကို အသုံးပြုပြီး ရိုးရှင်းသော ဆုတ်ယုတ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ပြုလုပ်ခဲ့ပါသည်။ တန်ဖိုးများအားလုံးသည် 0.05 ထက်နည်းနေကြောင်း သင်မြင်နိုင်သည်။ နောက်ဆုံးညီမျှခြင်းဖြစ်သင့်သည်-
နှစ်စဉ်ရောင်းအား = 1167.8 + 19993.3*(ကျောင်း၏အမြင့်ဆုံးနှစ် ပြီးမြောက်ခဲ့သည်)
ပုံ 3.5 [အပြည့်အစုံကြည့်ရှုရန် ပုံကိုနှိပ်ပါ]
မှတ်ချက်
ပုံ 4
Add-Ins ကိရိယာအပြင်၊ အကြိမ်များစွာ ဆုတ်ယုတ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုပြုလုပ်ရန် LINEST လုပ်ဆောင်ချက်ကိုလည်း သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ LINEST လုပ်ဆောင်ချက်သည် ဆဲလ်တစ်ခု သို့မဟုတ် ဆဲလ်အကွာအဝေးအတွင်း ရလဒ်ကို ပြန်ပေးနိုင်သည့် array လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ပထမဦးစွာ၊ အပိုင်းအခြား A8:B12 ကိုရွေးပြီး ဖော်မြူလာ “=LINEST (A2:A6, B2:B6, TRUE, TRUE)” ကို ဤအပိုင်းအခြား (A8) ၏ ပထမဆုံးဆဲလ်ထဲသို့ ထည့်ပါ။ CTRL + SHIFT + ENTER ကိုနှိပ်ပြီးနောက်၊ Excel သည်အောက်ပါအတိုင်းရလဒ်များပြန်လာလိမ့်မည်။ ပုံ 3.4 နှင့် နှိုင်းယှဉ်ခြင်းဖြင့် 1167.8 သည် ကိန်းသေဖြစ်ပြီး 1167.8 သည် 19993.3 သည် ကျောင်းပြီးဆုံးသည့်အမြင့်ဆုံးနှစ်၏ ကိန်းသေဖြစ်ကြောင်း သင်တွေ့နိုင်ပါသည်။ ဘာပဲဖြစ်ဖြစ် Add-Ins tool ကိုသုံးဖို့ အကြံပြုချင်ပါတယ်။ ပိုမိုလွယ်ကူသည်။
ဆက်ဖတ်ရန်…
Excel တွင် မည်သည်တို့ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမည်ဆိုပါက
Excel တွင် Wildcards ကိုမည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း။
အလုပ်လုပ်သောဖိုင်ကိုဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပါ
အောက်ပါလင့်ခ်မှအလုပ်လုပ်သောဖိုင်ကိုဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပါ။
Multiple-Regression-Analysis။ xlsx
