سادو رجعت تجزيو عام طور تي ٻن متغيرن جي وچ ۾ تعلق جو اندازو لڳائڻ لاءِ استعمال ڪيو ويندو آهي، مثال طور، فصل جي حاصلات ۽ برساتن جي وچ ۾ تعلق يا ماني جي ذائقي ۽ تندور جي گرمي جي وچ ۾ تعلق. تنهن هوندي، اسان کي هڪ انحصار متغير ۽ ٻه يا وڌيڪ آزاد متغيرن جي وچ ۾ لاڳاپا جي تحقيق ڪرڻ جي ضرورت آهي. مثال طور، هڪ ريئل اسٽيٽ ايجنٽ شايد اهو ڄاڻڻ چاهي ٿو ته ڇا ۽ ڪيئن قدمن جهڙوڪ گهر جي سائيز، بيڊ رومن جو تعداد، ۽ پاڙي جي سراسري آمدني ان قيمت سان لاڳاپيل آهي جنهن لاءِ گهر وڪرو ڪيو ويو آهي. ھن قسم جو مسئلو گھڻن رجعت جي تجزيي کي لاڳو ڪرڻ سان حل ڪري سگھجي ٿو. ۽ ھي آرٽيڪل توھان کي خلاصو ڏيندو ته ڪيئن استعمال ڪجي ڪيترن ئي رجعت جي تجزيي کي Excel استعمال ڪندي.

مسئلو

فرض ڪريو ته اسان 5 بي ترتيب طور تي چونڊيل وڪرو ڪندڙ ماڻهن کي ورتو ۽ معلومات گڏ ڪئي جيئن هيٺ ڏنل جدول ۾ ڏيکاريل آهي. ڇا تعليم يا ترغيب جو سالياني سيلز تي اثر پوي ٿو يا نه؟

مساوات

عام طور تي، گھڻنريگريشن تجزيو فرض ڪري ٿو ته انحصار متغير (y) ۽ آزاد متغير (x1, x2, x3 … xn) جي وچ ۾ هڪ لڪير تعلق آهي. ۽ هن قسم جي لڪير لاڳاپن کي هيٺ ڏنل فارمولا استعمال ڪندي بيان ڪري سگهجي ٿو:

Y = constant + β1*x1 + β2*x2+…+ βn*xn

هتي وضاحتون آهن مستقل ۽ کوٽائي لاءِ :

Constant ۽ β1, β2… βn دستياب نموني ڊيٽا جي بنياد تي حساب ڪري سگهجي ٿو. مسلسل، β1، β2… βn جا قدر حاصل ڪرڻ کان پوءِ، توھان انھن کي استعمال ڪري سگھوٿا اڳڪٿيون ڪرڻ لاءِ.

جيئن اسان جي مسئلي لاءِ، رڳو ٻه عنصر آھن جن ۾ اسان جي دلچسپي آھي. تنهن ڪري، مساوات هوندي:

ساليانه سيلز = مسلسل + β1*(اسڪول جو اعليٰ ترين سال مڪمل ٿيل) + β2*(Motivation as Measured by Higgins Motivation Scale)

Set Up Model

ساليانه سيلز، اسڪول جو سڀ کان وڏو سال مڪمل ٿيو ۽ Motivation ڪالمن A، ڪالمن B، ۽ ڪالمن C ۾ داخل ڪيو ويو جيئن تصوير 1 ۾ ڏيکاريل آهي. اهو بهتر آهي ته هميشه انحصار متغير (سالياني سيلز هتي) کي آزاد متغيرن کان اڳ رکو. .

شڪل 1

ڊائون لوڊ ڪريو Analysis ToolPak

Excelاسان کي ڊيٽا تجزيي جي خاصيت پيش ڪري ٿي جيڪا مستقل ۽ ڪوئفينٽس جي قدر واپس ڪري سگهي ٿي. پر ھن خصوصيت کي استعمال ڪرڻ کان پھريان، توھان کي ڊائون لوڊ ڪرڻو پوندو Analysis ToolPak. هتي آهي توهان ان کي ڪيئن انسٽال ڪري سگهو ٿا.

فائل ٽئب تي ڪلڪ ڪريو -> آپشنز ۽ پوءِ ڪلڪ ڪريو Add-Ins in Excel Options ڊائلاگ باڪس. ڪلڪ ڪريو Go بٽڻ تي ھيٺئين پاسي Excel Options dialog box کولڻ لاءِ Add-Ins dialog box. Add-Ins ڊائلاگ باڪس ۾، منتخب ڪريو Analysis TookPak چيڪ باڪس ۽ پوءِ ڪلڪ ڪريو Ok .

هاڻي جيڪڏھن توھان ڪلڪ ڪريو ڊيٽا ٽئب، توهان ڏسندا ڊيٽا تجزيا ظاهر ٿئي ٿو تجزيو گروپ (ساڄي پينل) ۾.

شڪل 2 [تصوير تي ڪلڪ ڪريو مڪمل نظارو حاصل ڪريو]

گھڻن ريگريشن تجزيو

تي ڪلڪ ڪريو ڊيٽا تجزيو ۾ تجزيو گروپ ۾ ڊيٽا ٽئب تي . منتخب ڪريو رجعت ان ۾ چيو ويو آهي ڊيٽا تجزيو ڊائيلاگ باڪس. توھان پڻ ڪري سگھو ٿا ٻيا شمارياتي تجزيو جھڙوڪ t-test، ANOVA، وغيره.

شڪل 3.1

A رجعت توهان رجسٽريشن کي منتخب ڪرڻ کان پوءِ ڊائلاگ باڪس ڏانهن اشارو ڪيو ويندو. ڊائلاگ باڪس کي ڀريو جيئن تصوير 3.2 ۾ ڏيکاريل آهي.

انپٽ Y رينج انحصار متغير ۽ ڊيٽا تي مشتمل آهي جڏهن ته ان پٽ X رينج ۾ آزاد متغير ۽ ڊيٽا شامل آهن. هتي مون کي توهان کي ياد ڏيارڻو آهي ته آزاد متغير ويجهن ڪالمن ۾ هجڻ گهرجي. ۽ وڌ ۾ وڌ آزاد متغيرن جو تعداد 15 آهي.

جڏهن کانحد A1: C1 ۾ متغير ليبل شامل آھن ۽ تنھنڪري ليبل چيڪ باڪس کي چونڊيو وڃي. حقيقت ۾، مان توهان کي سفارش ڪريان ٿو ته هر وقت ليبل شامل ڪريو جڏهن توهان انپٽ Y رينج ۽ انپٽ ايڪس رينج ڀريو. اهي ليبل مددگار هوندا آهن جڏهن توهان ايڪسل پاران واپس ڪيل سمري رپورٽن جو جائزو وٺندا آهيو.

Figure 3.2

Residuals چيڪ باڪس کي منتخب ڪندي، توهان ايڪسل کي فعال ڪري سگهو ٿا هر مشاهدي لاءِ بقايا فهرستن جي فهرست لاءِ. شڪل 1 تي ڏسو، مجموعي طور تي 5 مشاهدا آهن ۽ توهان کي 5 بقايا ملندا. بقايا اها شيءِ آهي جيڪا ڇڏي وڃي ٿي جڏهن توهان اڳڪٿي ڪيل قدر کي مشاهدو ڪيل قدر مان گھٽايو. معياري ٿيل بقايا ورهايل بقايا آهن ان جي معياري انحراف سان.

توهان پڻ چونڊي سگهو ٿا بقايا پلاٽ چيڪ باڪس جيڪو ايڪسل کي فعال ڪري سگهي ٿو بقايا پلاٽ واپس ڪرڻ لاءِ. بقايا پلاٽن جو تعداد آزاد متغيرن جي تعداد جي برابر آھي. هڪ بقايا پلاٽ هڪ گراف آهي جيڪو ڏيکاري ٿو بقايا کي Y-محور تي ۽ آزاد متغيرن کي x-محور تي. بي ترتيب منتشر نقطا x-axis جي چوڌاري هڪ بقايا پلاٽ ۾ ظاهر ڪن ٿا ته ليڪ ريگريشن ماڊل مناسب آهي. مثال طور، شڪل 3.3 ڏيکاري ٿو ٽن عام نمونن جي رهائشي پلاٽن جي. صرف هڪ کاٻي پينل ۾ ظاهر ٿئي ٿو ته اهو هڪ لڪير ماڊل لاء مناسب آهي. ٻيا ٻه نمونا هڪ ​​غير لڪير واري ماڊل لاءِ هڪ بهتر مناسب تجويز ڪن ٿا.

شڪل 3.3

جيڪڏهن توهان لائن فٽ پلاٽ چيڪ باڪس کي چونڊيو ته ايڪسسل هڪ فٽ ٿيل لائن پلاٽ واپس ڪندو. هڪ ٺهيل لائين پلاٽهڪ منحصر متغير ۽ هڪ آزاد متغير جي وچ ۾ لاڳاپو ٺاهي سگھي ٿو. ٻين لفظن ۾، ايڪسل توهان کي ساڳئي نمبر تي فٽ لائن پلاٽ واپس ڏيندو جنهن سان آزاد متغير سان. مثال طور، توهان کي اسان جي مسئلي لاءِ 2 فٽ ٿيل لائين پلاٽ ملندا.

نتيجا

اوڪي بٽڻ تي ڪلڪ ڪرڻ کان پوءِ، Excel ھيٺ ڏنل خلاصو رپورٽ ڏيندو. سائي ۽ پيلي رنگن ۾ نمايان ٿيل سيل سڀ کان اهم حصو آهن جن تي توهان کي ڌيان ڏيڻ گهرجي.

شڪل 3.4

آر-اسڪوائر (سيل F5) کان وڌيڪ مضبوط تعلق موجود آهي. انحصار متغير ۽ آزاد متغير جي وچ ۾. ۽ ٽيون جدول ۾ ڪوئفينٽس (رينج F17: F19) توهان کي مستقل ۽ ڪوئفينٽس جا قدر واپس ڏنا. مساوات ھجڻ گھرجي سالياني سيلز = 1589.2 + 19928.3* (اسڪول جو اعليٰ ترين سال مڪمل ٿيل) + 11.9* (Motivation as Measured by Higgins Motivation Scale).

بهرحال، اھو ڏسڻ لاءِ ته نتيجا قابل اعتماد آھن، توھان کي به ضرورت آھي پيلي رنگ ۾ نمايان ٿيل p-values ​​چيڪ ڪرڻ لاءِ. صرف جيڪڏهن سيل J12 ۾ p-value 0.05 کان گهٽ آهي، سڄي رجعت جي مساوات قابل اعتماد آهي. پر توهان کي پڻ ضرورت آهي پي-ويلوز کي رينج I17: I19 ۾ چيڪ ڪرڻ لاءِ ته ڇا مستقل ۽ آزاد متغير انحصار متغير جي اڳڪٿي لاءِ ڪارآمد آهن. اسان جي مسئلي لاءِ، اهو اسان لاءِ بهتر آهي ته حوصلي کي رد ڪري ڇڏيون جڏهن آزاد متغيرن تي غور ڪيو وڃي.

وڌيڪ پڙهو: ايڪسل ۾ لينئر ريگريشن ۾ P ويليو ڪيئن حساب ڪجي (3طريقا)

آزاد متغيرن مان Motivation کي هٽايو

موٽيويشن کي آزاد متغير جي طور تي حذف ڪرڻ کان پوءِ، مون ساڳيو طريقو لاڳو ڪيو ۽ هڪ سادي ريگريشن تجزيو ڪيو. توھان ڏسي سگھو ٿا ته سڀئي قدر ھاڻي 0.05 کان گھٽ آھن. حتمي مساوات ھجڻ گھرجي:

سالياني وڪرو = 1167.8 + 19993.3*(اسڪول جو اعليٰ ترين سال مڪمل ٿيل)

شڪل 3.5 [مڪمل ڏسڻ لاءِ تصوير تي ڪلڪ ڪريو]

نوٽ

شڪل 4

Add-Ins ٽول کان علاوه، توهان LINEST فنڪشن پڻ استعمال ڪري سگهو ٿا هڪ کان وڌيڪ ريگريشن تجزيو ڪرڻ لاءِ. LINEST فنڪشن هڪ آري فنڪشن آهي جيڪو نتيجو واپس ڪري سگهي ٿو يا ته هڪ سيل يا سيلز جي هڪ حد ۾. سڀ کان پهريان، رينج منتخب ڪريو A8:B12 ۽ پوءِ داخل ڪريو فارمولا “=LINEST (A2:A6, B2:B6, TRUE, TRUE)” ھن حد (A8) جي پھرين سيل ۾. توھان کان پوءِ CTRL + SHIFT +ENTER کي دٻايو، Excel ھيٺ ڏنل نتيجا ڏيندو. شڪل 3.4 سان مقابلو ڪندي، توهان ڏسي سگهو ٿا ته 19993.3 مڪمل ٿيل اسڪول جي اعليٰ ترين سال جو ڪوفيشنٽ آهي جڏهن ته 1167.8 مستقل آهي. بهرحال، مان سفارش ڪريان ٿو ته توهان استعمال ڪريو Add-Ins اوزار. اهو تمام سولو آهي.

وڌيڪ پڙهو…

Excel ۾ وائلڊ ڪارڊ ڪيئن استعمال ڪجي؟

ڪم ڪندڙ فائل ڊائون لوڊ ڪريو

هيٺ ڏنل لنڪ تان ڪم ڪندڙ فائل ڊائون لوڊ ڪريو.

Multiple-Regression-Analysis. xlsx