Excel -Tutorial: Wie man eine multiple lineare Regression in Excel durchführt

Einführung


Eine multiple lineare Regression ist eine statistische Technik, mit der die Beziehung zwischen zwei oder mehr unabhängigen Variablen und einer abhängigen Variablen analysiert wird. Diese Analyse ist für das Verständnis des komplexen Zusammenspiels zwischen verschiedenen Faktoren und deren Auswirkungen auf ein Ergebnis von wesentlicher Bedeutung. Der Wichtigkeit der Verwendung von Excel Für diese Analyse kann sie nicht überbewertet werden, da sie eine benutzerfreundliche Plattform mit leistungsstarken statistischen Tools bietet, mit denen komplexe Berechnungen für Benutzer aller Ebenen verwaltbar sind.


Die zentralen Thesen


  • Eine multiple lineare Regression wird verwendet, um die Beziehung zwischen zwei oder mehr unabhängigen Variablen und einer abhängigen Variablen zu analysieren.
  • Excel bietet eine benutzerfreundliche Plattform mit leistungsstarken statistischen Tools zur Durchführung mehrerer linearer Regressionsanalysen.
  • Das Sammeln und Überprüfen der Multikollinearität zwischen unabhängigen Variablen ist entscheidend für das Verständnis der Daten für die Analyse.
  • Die Interpretation der Ausgabe, die Beurteilung der Gesamtanpassung des Modells und das Verständnis der Bedeutung des F-Statistik sind wichtige Schritte im Regressionsanalyseprozess.
  • Das Verständnis der Koeffizienten der unabhängigen Variablen und das Erstellen von Vorhersagen auf der Grundlage des Regressionsmodells sind der Schlüssel zu fundierten Entscheidungen.


Die Daten verstehen


A. Sammeln Sie die Daten zur Analyse

Vor der Durchführung einer mehrfachen linearen Regression in Excel ist es wichtig, die erforderlichen Daten für die Analyse zu sammeln. Dies umfasst das Sammeln von Daten zur abhängigen Variablen (die Variable, die Sie vorhersagen möchten) und die unabhängigen Variablen (die Variablen, die die abhängige Variable vorhersagen).

B. Überprüfung auf Multikollinearität zwischen unabhängigen Variablen

Wenn Sie mehrere unabhängige Variablen haben, ist es wichtig, auf Multikollinearität zu prüfen, was das Vorhandensein hoher Interkorrelationen zwischen unabhängigen Variablen ist. Multikollinearität kann zu Problemen in der Regressionsanalyse führen. Daher ist es wichtig zu beurteilen, ob dies im Datensatz vorhanden ist.


Einrichten der Regressionsanalyse


Bei der Durchführung einer multiplen linearen Regressionsanalyse in Excel ist es wichtig sicherzustellen, dass Sie über die erforderlichen Daten und Tools verfügen, um die Analyse genau durchzuführen. Hier sind die Schritte zur Einrichtung der Regressionsanalyse in Excel:

A. Excel Öffnen und Auswahl des Datenanalyse -Tools

Bevor Sie mit der Regressionsanalyse beginnen können, öffnen Sie Microsoft Excel und stellen Sie sicher, dass das Data Analysis ToolPak Add-In aktiviert ist. Wenn es noch nicht aktiviert ist, können Sie dies tun, indem Sie auf die Registerkarte "Datei" klicken, "Optionen" auswählen, auf "Add-Ins" klicken und dann "Excel-Add-Ins" im Feld verwalten. Von dort aus können Sie das Feld "Analyse Toolpak" überprüfen und auf "OK" klicken, um es zu aktivieren. Auf diese Weise können Sie in Excel auf das Tool zur Regressionsanalyse zugreifen.

B. Eingabe der abhängigen und unabhängigen Variablen

Sobald das Datenanalyse -Toolpak aktiviert ist, können Sie Ihre Daten in ein Excel -Arbeitsblatt eingeben. Ihre abhängige Variable (die Variable, die Sie vorhersagen möchten) sollte in einer Spalte sein, und Ihre unabhängigen Variablen (die Variablen, von denen Sie glauben, dass sie einen Einfluss auf die abhängige Variable haben) sollten sich in separaten Spalten befinden. Stellen Sie sicher, dass Sie jede Spalte klar beschriften, um Verwirrung zu vermeiden.


Ausführen der Regressionsanalyse


Sobald Sie Ihre Daten in Excel eingegeben haben und Ihr Regressionsmodell eingerichtet haben, ist es Zeit, die Analyse auszuführen. Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, wie es geht:

A. die Ausgabe aus der Regressionsanalyse interpretieren

Nachdem Sie die Regressionsanalyse in Excel ausgeführt haben, erhalten Sie eine zusammenfassende Ausgabe, die eine Fülle von Informationen enthält. Hier erfahren Sie, wie Sie die Schlüsselkomponenten interpretieren:

  • Abhängige Variable: Dies ist die Variable, die Sie vorhersagen möchten. Es ist oben in der Ausgabe aufgeführt.
  • R-Quadrat: Dieser Wert repräsentiert die Güte der Passform für das Regressionsmodell. Je näher es 1 ist, desto besser passt das Modell den Daten.
  • Koeffizienten: Diese Werte repräsentieren die Beziehung zwischen den unabhängigen Variablen und der abhängigen Variablen. Sie zeigen die Auswirkungen jeder unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable, wenn alle anderen Variablen konstant gehalten werden.
  • P-Werte: Diese Werte geben die statistische Signifikanz der unabhängigen Variablen an. Ein niedriger p-Wert (typischerweise weniger als 0,05) zeigt an, dass die unabhängige Variable statistisch signifikant ist.

B. Überprüfen Sie die statistische Signifikanz der unabhängigen Variablen

Sobald Sie die Ausgabe aus der Regressionsanalyse haben, ist es wichtig, die statistische Signifikanz der unabhängigen Variablen zu überprüfen. Dies kann durch Untersuchung der p-Werte erfolgen, die mit jedem Koeffizienten im Regressionsmodell verbunden sind. Wenn der p-Wert geringer ist als das Signifikanzniveau (üblicherweise auf 0,05 eingestellt), wird die unabhängige Variable als statistisch signifikant angesehen.

Wenn eine unabhängige Variable statistisch nicht signifikant ist, kann es sich lohnt, sie aus dem Regressionsmodell zu entfernen, um seine Genauigkeit und Vorhersagekraft zu verbessern.


Bewertung des Regressionsmodells


Bei der Durchführung einer multiplen linearen Regression in Excel ist es wichtig, die Gesamtanpassung des Modells zu bewerten, um zu verstehen, wie gut die Variation in der abhängigen Variablen erklärt wird.

A. Bewertung der Gesamtanpassung des Modells mit R-Quadrat

R-Quadrat, auch als Bestimmungskoeffizient bezeichnet, misst den Anteil der Varianz in der abhängigen Variablen, die aus den unabhängigen Variablen vorhersehbar ist. In Excel können Sie R-Squared mithilfe der RSQ-Funktion oder durch Quadrieren des Korrelationskoeffizienten zwischen den beobachteten und vorhergesagten Werten der abhängigen Variablen berechnen.

Unterpunkte:


  • Ein hoher R-Quadrat-Wert (nahe 1) zeigt an, dass die unabhängigen Variablen im Modell in der Lage sind, einen großen Teil der Variabilität in der abhängigen Variablen zu erklären.
  • Ein niedriger R-Quadrat-Wert (nahe 0) legt nahe, dass die unabhängigen Variablen die Variabilität in der abhängigen Variablen nicht sehr effektiv erklären.

B. Verständnis der Bedeutung des F-Statistiks

Die F-Statistik wird verwendet, um die Gesamtbedeutung des Regressionsmodells zu testen. Es vergleicht die Gesamtanpassung des vollständigen Modells mit der Anpassung eines reduzierten Modells (d. H. Eines Modells ohne unabhängige Variablen).

Unterpunkte:


  • Ein größerer F-Statistik und ein kleinerer p-Wert weisen darauf hin, dass das Modell als Ganzes statistisch signifikant ist und dass mindestens eine der unabhängigen Variablen einen Koeffizienten ungleich Null aufweist.
  • Andererseits legen ein kleinerer F-Statistik und ein größerer p-Wert nahe, dass das Modell möglicherweise nicht statistisch signifikant ist und die unabhängigen Variablen möglicherweise keinen sinnvollen Einfluss auf die abhängige Variable haben.


Die Ergebnisse interpretieren


Nach einer multiplen linearen Regression in Excel ist es wichtig zu verstehen, wie die Ergebnisse interpretiert werden können, um fundierte Entscheidungen auf der Grundlage der Analyse zu treffen. Dies beinhaltet das Verständnis der Koeffizienten der unabhängigen Variablen und wie man Vorhersagen auf der Grundlage des Regressionsmodells macht.

A. die Koeffizienten der unabhängigen Variablen interpretieren
  • Das Zeichen und die Größe verstehen


    Die Koeffizienten der unabhängigen Variablen in einem mehrfachen linearen Regressionsmodell geben die Stärke und Richtung der Beziehung zwischen der unabhängigen Variablen und der abhängigen Variablen an. Ein positiver Koeffizient zeigt eine positive Beziehung an, während ein negativer Koeffizient auf eine negative Beziehung hinweist. Die Größe des Koeffizienten spiegelt die Stärke der Beziehung wider.

  • Bewertung der statistischen Signifikanz


    Es ist wichtig, die statistische Signifikanz der Koeffizienten zu bewerten, indem die P-Werte betrachtet werden. Ein niedriger p-Wert (typischerweise weniger als 0,05) zeigt an, dass die unabhängige Variable statistisch signifikant ist und einen signifikanten Einfluss auf die abhängige Variable hat.

  • Berücksichtigung der Multikollinearität


    Bei der Interpretation der Koeffizienten ist es entscheidend, die Multikollinearität zu berücksichtigen, die auftritt, wenn unabhängige Variablen stark miteinander korrelieren. Dies kann sich auf die Koeffizienten und ihre Interpretationen auswirken. Daher ist es wichtig, die Multikollinearität im Regressionsmodell zu bewerten und anzugehen.


B. Vorhersagen auf der Grundlage des Regressionsmodells machen
  • Unter Verwendung der Regressionsgleichung


    Sobald die Koeffizienten interpretiert werden, kann die Regressionsgleichung verwendet werden, um Vorhersagen zu treffen. Mit der Gleichung können Sie Werte für die unabhängigen Variablen anschließen und den vorhergesagten Wert der abhängigen Variablen berechnen.

  • Bewertung der Genauigkeit von Vorhersagen


    Es ist wichtig, die Genauigkeit von Vorhersagen zu bewerten, indem die vorhergesagten Werte mit den tatsächlichen Werten der abhängigen Variablen verglichen werden. Dies kann unter Verwendung statistischer Maßnahmen wie dem R-Quadrat-Wert und dem Standardfehler der Schätzung erfolgen.

  • Unter Berücksichtigung der Einschränkungen


    Bei der Erstellung auf dem Regressionsmodell ist es wichtig, die Einschränkungen des Modells und die möglichen Auswirkungen externer Faktoren zu berücksichtigen, die in der Analyse möglicherweise nicht berücksichtigt werden.



Abschluss


Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Durchführung einer multiplen linearen Regression in Excel mehrere wichtige Schritte umfasst. Zunächst müssen Sie Ihre Daten organisieren und sicherstellen, dass Ihre unabhängigen Variablen nicht korreliert sind. Anschließend können Sie das Data Analysis ToolPak verwenden, um die Regressionsanalyse durchzuführen und die Ergebnisse zu interpretieren. Es ist wichtig, die Bedeutung der Koeffizienten, des R-Quadratswerts und der ANOVA-Tabelle zu verstehen, um zu machen informierte Entscheidungen Basierend auf den Ergebnissen.

Wenn Sie diese Schritte befolgen und die Ergebnisse verstehen, können Sie wertvolle Einblicke in die Beziehungen zwischen mehreren Variablen erhalten und machen evidenzbasierte Entscheidungen Für Ihr Geschäft oder Ihre Forschung.

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