Excel'de çoklu regresyon nasıl kullanılır

Çoklu regresyon için Excel

1. Adım

Excel elektronik tablosunda regresyon analizini gerçekleştirmek için kullanacağınız verileri girin. Verileri elle girebilir veya Excel'de bir ASCII dosyası veya başka bir elektronik tablo gibi başka bir kaynaktan veri dosyasını içe aktarabilirsiniz.

2. Adım

Tamamlayıcı menülerde "Veri Analizi" aracının kilidini açın ve yükleyin. Excel'i açın, "Araçlar" ı tıklayın ve görüntülenen açılır menüden "Eklentiler" i seçin. Bir dizi seçenek gösteren daha küçük bir pencere görünecektir. "Analiz Araçları Paketi" nin yanındaki kutuyu işaretleyin ve "Tamam" ı tıklayın. Kullanıma hazır "Araçlar" menüsünde "Veri analizi" seçeneği görünecektir. Excel 2007 kullanıyorsanız, açık bir Excel çalışma kitabının sol üst köşesindeki Microsoft Office düğmesini tıklatarak "Veri Analizi" eklentisine erişebilirsiniz. Düğmeye tıklayın ve ardından "Excel Seçenekleri" üzerine tıklayın. Soldaki seçenekler kümesini gösteren yeni bir pencere görünecektir. "Eklentiler" i seçin, "Analiz araçları paketi" ni seçin ve "Tamam" ı tıklayın.

3. adım

Excel'de "Araçlar" menüsüne tıklayın ve "Veri Analizi" ni seçin (Excel 2007'de "Veri" sekmesine tıklayın ve "Veri Analizi" düğmesine tıklayın.) Araçlar içeren bir menüyü gösteren bir pencere görünecektir. Analiz, "Regresyon" bölümüne ilerleyin ve "Kabul Et" e tıklayın.

4. Adım

Excel veri sayfanızdaki ilgili hücreleri ve sütunları tıklayarak bağımlı değişkenin (Y) ve bağımsız değişkenlerin (X) değerlerini girin. Analiz için girilecek veri aralığını seçtikten sonra "Kabul Et" e tıklayın. Excel, yordamı yürütür ve sonuçları yeni bir çalışma kitabında görüntüler.

Adım 5

Çıkış özetinizi, çıkışın en üstündeki regresyon istatistiklerinden başlayarak inceleyin. Bağımlı değişkende (örneğin ortalama maaş) değişkenliğin yüzde kaçının regresyon modelinizi açıkladığını söyleyen R-kare değerini yazın. Daha sonra katsayıların ve T-istatistiklerinin ve ilgili ilgili düzeylerin değerlerini not edin. 2 ya da daha fazla bir T-istatistiki istatistiksel anlamlılığı göstermektedir, yani bağımsız değişken ve bağımlı değişken arasındaki ilişki muhtemelen rastgele bir olasılık değildir.