Excel -Tutorial: Wie man eine multiple Regression in Excel macht

Einführung


Multiple Regression ist eine statistische Technik, mit der Sie die Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und zwei oder mehr unabhängigen Variablen untersuchen können. Es ist ein leistungsstarkes Instrument zur Vorhersage von Ergebnissen und zum Verständnis der Auswirkungen verschiedener Faktoren auf ein bestimmtes Phänomen. Wenn es um das Laufen geht Multiple Regressionsanalyse, Excel ist eine beliebte Wahl aufgrund seiner benutzerfreundlichen Oberfläche und der breiten Verfügbarkeit. In diesem Tutorial führen wir Sie durch den Prozess der Durchführung einer multiplen Regression in Excel, sodass Sie die Leistung dieses vielseitigen Tools für Ihre Datenanalyseanforderungen nutzen können.


Die zentralen Thesen


  • Mit einer multiplen Regression können Sie die Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und zwei oder mehr unabhängigen Variablen untersuchen.
  • Excel ist aufgrund seiner benutzerfreundlichen Schnittstelle und der breiten Verfügbarkeit eine beliebte Wahl für die multiple Regressionsanalyse.
  • Organisieren Sie Ihre unabhängigen und abhängigen Variablen, überprüfen Sie die Multikollinearität und stellen Sie sicher, dass die Daten sauber und abgeschlossen sind, bevor die multiple Regressionsanalyse durchgeführt wird.
  • Verwenden Sie das Data Analysis ToolPak-Add-In in Excel, um auf das multiple Regressionstool zuzugreifen, und wählen Sie für die Analyse Eingabe- und Ausgangsbereiche aus.
  • Überprüfen Sie nach der Interpretation der Ergebnisse Annahmen und Diagnose und verwenden Sie die Regressionsgleichung, um Vorhersagen mit Konfidenzintervallen zu treffen.


Einrichten Ihrer Daten einrichten


Bevor Sie eine multiple Regression in Excel durchführen können, ist es wichtig, Ihre Daten ordnungsgemäß einzurichten. Dies beinhaltet die Organisation Ihrer unabhängigen und abhängigen Variablen, die Überprüfung der Multikollinearität und die Sicherstellung, dass Ihre Daten sauber und vollständig sind.

A. Organisieren Sie Ihre unabhängigen und abhängigen Variablen
  • Identifizieren Sie Ihre abhängige Variable, was das Ergebnis ist, das Sie vorhersagen möchten.
  • Identifizieren Sie Ihre unabhängigen Variablen, die die Faktoren sind, die das Ergebnis beeinflussen können.
  • Ordnen Sie Ihre Variablen in Spalten in einer Tabelle an, wobei jede Zeile eine andere Beobachtung oder einen anderen Datenpunkt darstellt.

B. Überprüfung auf Multikollinearität
  • Bewerten Sie, ob eine Ihrer unabhängigen Variablen stark miteinander korreliert ist.
  • Verwenden Sie die Korrelationsfunktion in Excel, um die Korrelation zwischen jedem Paar unabhängiger Variablen zu berechnen.
  • Erwägen Sie, eine der stark korrelierten Variablen zu entfernen, um Multikollinearitätsprobleme zu vermeiden.

C. Sicherstellen, dass die Daten sauber und vollständig sind
  • Überprüfen Sie auf fehlende Werte in Ihren Daten und entscheiden Sie, wie Sie mit ihnen umgehen sollen (z. B. die gesamte Beobachtung ausschließen oder einen Wert unterstellen).
  • Suchen Sie nach Ausreißer oder ungewöhnlichen Werten, die Ihre Ergebnisse verzerren können, und überlegen Sie, wie Sie sie angehen können.
  • Stellen Sie sicher, dass sich alle Variablen im richtigen Format befinden und dass Ihre Daten keine Fehler enthalten.


Verwenden des Datenanalyse -Toolpaks


Die Durchführung einer multiplen Regressionsanalyse in Excel kann durch die Verwendung des Datenanalyse -Toolpaks erleichtert werden. Dieses Toolpak bietet eine breite Palette statistischer Analyse -Tools, die in der Standard -Excel -Schnittstelle nicht ohne weiteres verfügbar sind. Hier erfahren Sie, wie man es benutzt:

A. Installieren des Datenanalyse -Toolpaks
  • Öffnen Sie Excel und klicken Sie auf die Registerkarte "Datei".
  • Klicken Sie auf "Optionen" und wählen Sie im Fenster Excel-Optionen "Add-Ins" aus.
  • Wählen Sie im Feld "Verwalten" "Excel Add-Ins" und klicken Sie auf "Go".
  • Überprüfen Sie die Optionen "Analyse ToolPak" und "Analysis ToolPak - VBA" und klicken Sie dann auf "OK", um das ToolPak zu installieren.

B. Zugriff auf das multiple Regressionstool in Excel
  • Sobald die Datenanalyse -Toolpak installiert ist, können Sie darauf zugreifen, indem Sie in Excel auf die Registerkarte "Daten" klicken.
  • Unter der Gruppe "Analyse" finden Sie die Schaltfläche "Datenanalyse". Klicken Sie darauf, um das Dialogfeld Datenanalyse zu öffnen.
  • Wählen Sie aus der Liste der Analysetools "Regression" und klicken Sie auf "OK".

C. Auswahl der Eingangs- und Ausgangsbereiche für die Analyse
  • Im Regressionsdialogfeld müssen Sie die Eingangs- und Ausgangsbereiche für die Analyse angeben.
  • Wählen Sie im Feld "Eingabe -Y -Bereich" die abhängige Variable (die Variable, die Sie vorhersagen möchten).
  • Wählen Sie im Feld "Eingabe x -Bereich" die unabhängigen Variablen (die Variablen, die Sie verwenden, um die abhängige Variable vorherzusagen).
  • Sie können auch die Etiketten in der ersten Zeile Ihres Eingabebereichs einbeziehen, indem Sie das Feld "Beschriftungen" überprüfen.
  • Klicken Sie nach Angabe der Eingangs- und Ausgabebereiche auf "OK", um die multiple Regressionsanalyse auszuführen.


Die Ergebnisse interpretieren


Nach der Durchführung einer multiplen Regressionsanalyse in Excel ist es entscheidend, die Ergebnisse genau zu interpretieren, um aus den Daten aussagekräftige Schlussfolgerungen zu ziehen. Hier sind die wichtigsten Aspekte, die bei der Interpretation der Ergebnisse berücksichtigt werden müssen:

A. die Regressionskoeffizienten verstehen

Regressionskoeffizienten repräsentieren die Änderungen in der abhängigen Variablen für eine Ein-Einheiten-Änderung der unabhängigen Variablen, während andere Variablen konstant gehalten werden. Es ist wichtig, das Vorzeichen und die Größe der Koeffizienten zu verstehen, um die Auswirkungen jeder unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable zu bewerten.

B. Bewertung der P-Werte

Die mit jedem Koeffizienten verbundenen p-Werte zeigen die statistische Signifikanz der Beziehung zwischen der unabhängigen Variablen und der abhängigen Variablen an. Ein niedriger p-Wert (typischerweise weniger als 0,05) legt nahe, dass die unabhängige Variable signifikant mit der abhängigen Variablen zusammenhängt, während ein hoher P-Wert eine nicht signifikante Beziehung anzeigt.

C. Bewertung der allgemeinen Anpassungsgüte

Die allgemeine Anpassungsgüte des Regressionsmodells kann mithilfe von Metriken wie dem R-Quadratwert bewertet werden. R-Squared misst den Anteil der Varianz in der abhängigen Variablen, die durch die unabhängigen Variablen erklärt wird. Ein höherer R-Quadrat-Wert zeigt eine bessere Anpassung des Modells in die Daten an, es ist jedoch wichtig, andere Faktoren wie den Kontext der Analyse und die spezifische Forschungsfrage zu berücksichtigen.


Überprüfen Sie Annahmen und Diagnose


Vor der Interpretation der Ergebnisse Ihrer multiplen Regressionsanalyse ist es wichtig, verschiedene Annahmen und Diagnosen zu überprüfen, um die Gültigkeit Ihres Modells sicherzustellen. Hier sind einige wichtige Schritte zu unternehmen:

Untersuchung des Restdiagramms auf Linearität


Eine der wichtigsten Annahmen der multiplen Regression ist, dass die Beziehung zwischen den unabhängigen Variablen und der abhängigen Variablen linear ist. Um die Linearität zu überprüfen, können Sie einen Streudiagramm der Residuen gegen die angepassten Werte erstellen. Wenn die Residuen bei Null zufällig um die horizontale Linie verstreut sind, legt dies nahe, dass die Annahme der Linearität erfüllt ist.

Überprüfung auf Homoscedastizität


Die Heteroskedastizität oder das Vorhandensein einer ungleichen Varianz in den Residuen kann die Annahme einer konstanten Varianz der multiplen Regression verletzen. Um nach Homoscedastizität zu überprüfen, können Sie eine Streuung der Residuen gegen die unabhängigen Variablen erstellen. Wenn die Ausbreitung der Residuen über alle Werte der unabhängigen Variablen übereinstimmt, wird die Annahme der Homoskedastizität erfüllt.

Untersuchung der Normalität von Residuen


Eine weitere wichtige Annahme einer multiplen Regression ist, dass die Residuen normal verteilt sind. Sie können nach Normalität suchen, indem Sie ein Histogramm oder ein Q-Q-Diagramm der Residuen erstellen. Wenn die Residuen eine Normalverteilung annähern, deutet dies darauf hin, dass die Annahme der Normalität erfüllt ist.


Vorhersagen treffen


Wenn es um die multiple Regression in Excel geht, besteht einer der Schlüsselaspekte darin, die Regressionsgleichung zu verwenden, um Vorhersagen zu treffen und Konfidenzintervalle für diese Vorhersagen zu verstehen.

A. Verwenden der Regressionsgleichung, um Vorhersagen zu treffen
  • Sobald Sie eine multiple Regressionsanalyse in Excel durchgeführt haben, können Sie die resultierende Regressionsgleichung verwenden, um Vorhersagen über die abhängige Variable basierend auf den Werten der unabhängigen Variablen zu treffen.
  • Geben Sie dazu einfach die Werte der unabhängigen Variablen in die Regressionsgleichung ein und lösen Sie den vorhergesagten Wert der abhängigen Variablen.
  • Wenn Sie beispielsweise eine Regressionsgleichung von y = 2x1 + 3x2 + 4x3 haben, wobei x1, x2 und x3 die unabhängigen Variablen sind, können Sie spezifische Werte für x1, x2 und x3 eingeben, um den Wert von Y vorherzusagen.

B. Konfidenzintervalle für Vorhersagen verstehen
  • Zusätzlich zu den Vorhersagen unter Verwendung der Regressionsgleichung ist es wichtig, die Konfidenzintervalle für diese Vorhersagen zu verstehen.
  • Ein Konfidenzintervall liefert einen Wertebereich, in dem wir sicher sein können, dass der wahre Wert auf der Regressionsanalyse liegt.
  • In Excel können Sie die Funktion der prognostischen.
  • Das Verständnis der Konfidenzintervalle für Vorhersagen ist entscheidend für die Beurteilung der Zuverlässigkeit und Genauigkeit der vorhergesagten Werte und kann Ihnen helfen, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage der Ergebnisse der Regressionsanalyse zu treffen.


Abschluss


Verwendung Excel Für die multiple Regressionsanalyse ist Analyse ein leistungsstarkes Instrument zum Verständnis der Beziehungen zwischen mehreren Variablen und Vorhersagen auf der Grundlage dieser Beziehungen. Es ermöglicht a umfassend Analyse und Visualisierung komplexer Datensätze, was es zu einer wesentlichen Fähigkeit für jeden Datenanalyst oder Forscher macht.

Wie bei jeder neuen Fähigkeit ist der Schlüssel zur Beherrschung der multiplen Regression in Excel üben Und fortgesetzte Lernen. Nehmen Sie sich Zeit, um verschiedene Datensätze zu durcharbeiten und die verschiedenen in Excel verfügbaren Funktionen und Optionen zu erkunden, um ein tieferes Verständnis dieses wertvollen Analyse -Tools zu erhalten.

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