අන්තර්ගත වගුව
සරල ප්‍රතිගාමී විශ්ලේෂණය සාමාන්‍යයෙන් විචල්‍ය දෙකක් අතර සම්බන්ධය තක්සේරු කිරීමට භාවිතා කරයි, උදාහරණයක් ලෙස, බෝග අස්වැන්න සහ වර්ෂාපතනය අතර සම්බන්ධය හෝ පාන්වල රසය සහ උඳුනේ උෂ්ණත්වය අතර සම්බන්ධය. කෙසේ වෙතත්, අප බොහෝ විට රඳා පවතින විචල්‍යයක් සහ ස්වාධීන විචල්‍ය දෙකක් හෝ වැඩි ගණනක් අතර සම්බන්ධය විමර්ශනය කළ යුතුය. නිදසුනක් වශයෙන්, නිශ්චල දේපල නියෝජිතයෙකුට නිවසේ විශාලත්වය, නිදන කාමර ගණන සහ අසල්වැසි සාමාන්‍ය ආදායම නිවසක් විකුණන මිලට සම්බන්ධ වන්නේද සහ කෙසේද යන්න දැන ගැනීමට අවශ්‍ය විය හැකිය. මෙවන් ගැටළුවක් බහු ප්‍රතිගාමී විශ්ලේෂණය යෙදීමෙන් විසඳිය හැක. තවද මෙම ලිපිය ඔබට Excel භාවිතයෙන් බහු ප්‍රතිග්‍රහන විශ්ලේෂණය භාවිතා කරන්නේ කෙසේද යන්න පිළිබඳ සාරාංශයක් ලබා දෙනු ඇත.
ගැටලුව
අපි හිතමු අපි අහඹු ලෙස තෝරාගත් විකුණුම්කරුවන් 5 දෙනෙකු ගෙන පහත වගුවේ දැක්වෙන පරිදි තොරතුරු රැස් කළා. අධ්‍යාපනය හෝ අභිප්‍රේරණය වාර්ෂික විකුණුම් කෙරෙහි බලපෑමක් ඇති කරයිද නැද්ද?
| ඉස්කෝලෙ ඉහළම වසර සම්පූර්ණ කර ඇත | ප්‍රේරණය Higgins Motivation Scale මගින් මනිනු ලැබේ | ඩොලර් වලින් වාර්ෂික විකුණුම් |
| 12 | 32 | $350,000 |
| 14 | 35 | $399,765 |
| 15 | 45 | $429,000 |
| 16 | 50 | $435,000 |
| 18 | 65 | $433,000 |
සමීකරණය
සාමාන්‍යයෙන්, බහුප්‍රතිගාමී විශ්ලේෂණය උපකල්පනය කරන්නේ පරායත්ත විචල්‍යය (y) සහ ස්වාධීන විචල්‍ය (x1, x2, x3 … xn) අතර රේඛීය සම්බන්ධතාවයක් ඇති බවයි. තවද මෙම ආකාරයේ රේඛීය සම්බන්ධතාවයක් පහත සූත්‍රය භාවිතයෙන් විස්තර කළ හැක:
Y = නියත + β1*x1 + β2*x2+…+ βn*xn
මෙන්න නියතයන් සහ සංගුණක සඳහා පැහැදිලි කිරීම් :
| Y | Y |
| ස්ථාවර | Y- හි පුරෝකථනය කළ අගය intercept |
| β1 | X1 හි Y එක් එක් වර්ධක 1 වෙනස් වීම |
| β2 | Y හි එක් එක් වර්ධක 1 x2 හි වෙනස් වීම |
| … | … |
| βn | වෙනස්වීම Y හි සෑම 1 වර්ධක වෙනසක් xn |
ස්ථාවර සහ β1, β2... βn පවතින නියැදි දත්ත මත පදනම්ව ගණනය කළ හැක. ඔබ නියත අගයන් ලබා ගත් පසු, β1, β2... βn, ඔබට අනාවැකි කිරීමට ඒවා භාවිතා කළ හැක.
අපගේ ගැටලුව සම්බන්ධයෙන්, අපට උනන්දුවක් ඇති වන්නේ සාධක දෙකක් පමණි. එබැවින්, සමීකරණය වනුයේ:
වාර්ෂික විකුණුම් = නියත + β1*(පාසලේ ඉහළම වසර සම්පූර්ණ කර ඇත) + β2*(හිගින්ස් අභිප්‍රේරණ පරිමාණයෙන් මනිනු ලබන අභිප්‍රේරණය)
ආකෘතිය සකසන්න
වාර්ෂික විකුණුම්, පාසලේ ඉහළම වසර සම්පූර්ණ කර ඇති අතර චිත්‍ර 1 හි පෙන්වා ඇති පරිදි අභිප්‍රේරණය A තීරුව, B තීරුව සහ C තීරුව වෙත ඇතුළත් කර ඇත. සෑම විටම ස්වාධීන විචල්‍යයන්ට පෙර පරායත්ත විචල්‍යය (වාර්ෂික විකුණුම් මෙහි) තැබීම වඩා හොඳය. .
Figure 1
Download Analysis ToolPak
Excelනියත සහ සංගුණකවල අගයන් ලබා දිය හැකි දත්ත විශ්ලේෂණ විශේෂාංගය අපට පිරිනමයි. නමුත් මෙම විශේෂාංගය භාවිතා කිරීමට පෙර, ඔබ Analysis ToolPak බාගත කළ යුතුය. මෙන්න ඔබට එය ස්ථාපනය කළ හැකි ආකාරය.
File ටැබය -> විකල්ප මත ක්ලික් කර Add-Ins මත ක්ලික් කරන්න. 1>Excel විකල්ප සංවාද කොටුව. Add-Ins සංවාද කොටුව විවෘත කිරීමට Excel Options සංවාද කොටුවේ පහළ ඇති Go බොත්තම ක්ලික් කරන්න. Add-Ins සංවාද කොටුව තුළ, Analysis TookPak තේරීම් කොටුව තෝරා ඉන්පසු Ok මත ක්ලික් කරන්න.
දැන් ඔබ මත ක්ලික් කළහොත් දත්ත ටැබය, ඔබට දත්ත විශ්ලේෂණය විශ්ලේෂණ කාණ්ඩයේ (දකුණු පුවරුව) දිස්වනු ඇත.
රූපය 2 [රූපය මත ක්ලික් කරන්න සම්පූර්ණ දසුනක් ලබා ගන්න]
බහු ප්‍රතිගාමී විශ්ලේෂණ
දත්ත ටැබය මත විශ්ලේෂණ සමූහයේ දත්ත විශ්ලේෂණය ක්ලික් කරන්න . විමසන ලද දත්ත විශ්ලේෂණය සංවාද කොටුවේ ප්‍රතිගමනය තෝරන්න. ඔබට t-test, ANOVA, සහ යනාදී වෙනත් සංඛ්‍යාන විශ්ලේෂණ ද කළ හැක.
Figure 3.1
A ප්‍රතිගමනය ඔබ ප්‍රතිගමනය තේරීමෙන් පසු සංවාද කොටුව විමසනු ඇත. රූප සටහන 3.2 හි පෙන්වා ඇති පරිදි සංවාද කොටුව පුරවන්න.
ආදාන Y පරාසයේ පරායත්ත විචල්‍යය සහ දත්ත අඩංගු වන අතර ආදාන X පරාසයේ ස්වාධීන විචල්‍ය සහ දත්ත අඩංගු වේ. මෙහිදී මම ඔබට මතක් කර දිය යුතු වන්නේ ස්වාධීන විචල්යයන් යාබද තීරුවල තිබිය යුතු බවයි. සහ ස්වාධීන විචල්‍යවල උපරිම සංඛ්‍යාව 15 වේ.
සිටපරාසය A1: C1 හි විචල්‍ය ලේබල් ඇතුළත් වන අතර එබැවින් ලේබල් පිරික්සුම් කොටුව තෝරාගත යුතුය. ඇත්ත වශයෙන්ම, ඔබ ආදාන Y පරාසය සහ ආදාන X පරාසය පුරවන සෑම අවස්ථාවකම ලේබල ඇතුළත් කිරීමට මම ඔබට නිර්දේශ කරමි. ඔබ Excel විසින් ආපසු ලබා දෙන සාරාංශ වාර්තා සමාලෝචනය කරන විට මෙම ලේබල ප්‍රයෝජනවත් වේ.
රූපය 3.2
අවශේෂ පිරික්සුම් කොටුව තේරීමෙන්, ඔබට එක් එක් නිරීක්ෂණ සඳහා ශේෂයන් ලැයිස්තුගත කිරීමට Excel සබල කළ හැක. රූපය 1 බලන්න, සම්පූර්ණ නිරීක්ෂණ 5 ක් ඇති අතර ඔබට ඉතිරි 5 ක් ලැබෙනු ඇත. අවශේෂ යනු ඔබ නිරීක්ෂණය කළ අගයෙන් පුරෝකථනය කළ අගය අඩු කළ විට ඉතිරි වන දෙයකි. ප්‍රමිතිගත අවශේෂ යනු එහි සම්මත අපගමනය මගින් බෙදූ අවශේෂ වේ.
ඔබට ඉතිරි බිම් කොටස් ආපසු ලබා දීමට Excel සක්‍රීය කළ හැකි Residual Plot පිරික්සුම් කොටුව ද තෝරාගත හැක. අවශේෂ බිම් කොටස් ගණන ස්වාධීන විචල්‍ය ගණනට සමාන වේ. අවශේෂ කුමන්ත්‍රණයක් යනු Y-අක්ෂයේ අවශේෂ සහ x-අක්ෂයේ ස්වාධීන විචල්යයන් පෙන්වන ප්‍රස්ථාරයකි. අවශේෂ කුමන්ත්‍රණයක x-අක්ෂය වටා අහඹු ලෙස විසිරුණු ලක්ෂ්‍යවලින් ඇඟවෙන්නේ රේඛීය ප්‍රතිගාමී ආකෘතිය සුදුසු බවයි. උදාහරණයක් ලෙස, 3.3 රූපයේ දැක්වෙන්නේ අවශේෂ බිම් කොටස් වල සාමාන්‍ය රටා තුනක්. එය රේඛීය ආකෘතියකට සුදුසු බව වම් පුවරුවේ ඇති එක පමණක් පෙන්නුම් කරයි. අනෙක් රටා දෙක රේඛීය නොවන ආකෘතියක් සඳහා වඩාත් සුදුසු බව යෝජනා කරයි.
Figure 3.3
Excel ඔබ Line Fit Plots පිරික්සුම් පෙට්ටිය තේරුවහොත් සවිකර ඇති රේඛා කුමන්ත්‍රණයක් ලබාදේ. සවි කර ඇති රේඛා කුමන්ත්රණයක්එක් පරායත්ත විචල්‍යයක් සහ එක් ස්වාධීන විචල්‍යයක් අතර සම්බන්ධය සැලසුම් කළ හැක. වෙනත් වචන වලින් කිවහොත්, Excel ඔබට ස්වාධීන විචල්‍යයේ ඇති සවි කර ඇති රේඛා බිම් ප්‍රමාණයම ආපසු ලබා දෙනු ඇත. උදාහරණයක් ලෙස, ඔබට අපගේ ගැටලුව සඳහා සවිකර ඇති රේඛා බිම් කොටස් 2ක් ලැබෙනු ඇත.
ප්රතිඵල
ඔබ Ok බොත්තම ක්ලික් කළ පසු, Excel විසින් පහත පරිදි සාරාංශ වාර්තාවක් ලබා දෙනු ඇත. කොළ සහ කහ පැහැයෙන් උද්දීපනය කර ඇති සෛල ඔබ අවධානය යොමු කළ යුතු වැදගත්ම කොටස වේ.
රූපය 3.4
ඉහළ R-චතුරශ්‍රය (සෛල F5), දැඩි සම්බන්ධතාවය පවතී. යැපෙන විචල්යයන් සහ ස්වාධීන විචල්යයන් අතර. තෙවන වගුවේ සංගුණක (පරාසය F17: F19) ඔබට නියත සහ සංගුණකවල අගයන් ලබා දෙයි. සමීකරණය විය යුත්තේ වාර්ෂික විකුණුම් = 1589.2 + 19928.3*(පාසලේ ඉහළම වසර සම්පූර්ණ කර ඇත) + 11.9*(Higgins Motivation Scale මගින් මනිනු ලබන අභිප්‍රේරණය).
කෙසේ වෙතත්, ප්රතිඵල විශ්වාසදායක දැයි බැලීමට, ඔබටත් අවශ්‍ය වේ. කහ පැහැයෙන් උද්දීපනය කර ඇති p අගයන් පරීක්ෂා කිරීමට. සෛල J12 හි p-අගය 0.05 ට වඩා අඩු නම් පමණක්, සම්පූර්ණ ප්‍රතිගාමී සමීකරණය විශ්වාසදායක වේ. නමුත් පරායත්ත විචල්‍යයේ පුරෝකථනය සඳහා නියත සහ ස්වාධීන විචල්යයන් ප්‍රයෝජනවත් දැයි බැලීමට ඔබ I17: I19 පරාසයේ p-අගයන්ද පරීක්ෂා කළ යුතුය. අපගේ ගැටලුව සඳහා, ස්වාධීන විචල්යයන් සලකා බැලීමේදී අභිප්‍රේරණය ඉවත දැමීම වඩා හොඳය.
වැඩිදුර කියවන්න: Excel (3) හි රේඛීය ප්‍රතිගමනයේ P අගය ගණනය කරන්නේ කෙසේද?ක්‍රම)
ස්වාධීන විචල්‍යවලින් අභිප්‍රේරණය ඉවත් කරන්න
ස්වාධීන විචල්‍යය ලෙස අභිප්‍රේරණය මකා දැමීමෙන් පසු, මම එම ප්‍රවේශයම යොදවා සරල ප්‍රතිගාමී විශ්ලේෂණයක් කළෙමි. සියලුම අගයන් දැන් 0.05 ට වඩා අඩු බව ඔබට පෙනෙනු ඇත. අවසාන සමීකරණය විය යුත්තේ:
වාර්ෂික විකුණුම් = 1167.8 + 19993.3*(පාසලේ ඉහළම වසර සම්පූර්ණ කර ඇත)
රූපය 3.5 [සම්පූර්ණ දසුනක් ලබා ගැනීමට රූපය මත ක්ලික් කරන්න]
සටහන
Figure 4
Add-Ins මෙවලමට අමතරව, ඔබට බහු ප්‍රතිගාමී විශ්ලේෂණය කිරීමට LINEST ශ්‍රිතය ද භාවිතා කළ හැක. LINEST ශ්‍රිතය යනු එක් සෛලයක හෝ සෛල පරාසයක ප්‍රතිඵලය ලබා දිය හැකි අරා ශ්‍රිතයකි. පළමුවෙන්ම, A8:B12 පරාසය තෝරන්න, ඉන්පසු මෙම පරාසයේ පළමු කොටුවට "=LINEST (A2:A6, B2:B6, TRUE, TRUE)" සූත්‍රය ඇතුළත් කරන්න (A8). ඔබ CTRL + SHIFT + ENTER එබීමෙන් පසුව, Excel පහත පරිදි ප්රතිඵල ලබා දෙනු ඇත. රූප සටහන 3.4 සමඟ සංසන්දනය කිරීමෙන්, 19993.3 යනු පාසල අවසන් කළ ඉහළම වසරේ සංගුණකය වන අතර 1167.8 නියත බව ඔබට පෙනේ. කෙසේ වෙතත්, මම ඔබට Add-Ins මෙවලම භාවිතා කිරීමට නිර්දේශ කරමි. එය වඩාත් පහසුයි.
වැඩිදුර කියවන්න...
ප්‍රතිලෝමව කුමක්ද-එක්සෙල් හි විශ්ලේෂණය
Excel හි Wildcards භාවිතා කරන්නේ කෙසේද?
ක්‍රියාකාරී ගොනුව බාගන්න
පහත සබැඳියෙන් ක්‍රියාකරන ගොනුව බාගන්න.
Multiple-Regression-Analysis. xlsx
