Excel -Tutorial: Wie zeichnet man einen Boxplot in Excel

Einführung


Sind Sie bereit, Ihre Datenanalysefähigkeiten auf die nächste Ebene zu bringen? In diesem Tutorial werden wir das untersuchen Bedeutung In Excel -Boxplots in Excel zur visuellen Darstellung und Interpretation von Daten. Ein Boxplot, der auch als Box-and-Whisker-Diagramm bezeichnet wird, ist a statistisch Graph, das die Verteilung eines Datensatzes anzeigt und wichtige Zusammenfassungsstatistiken wie Median, Quartile und potenzielle Ausreißer hervorhebt. Das Erstellen und Interpretieren von Boxplots zu verstehen, ist eine wesentliche Fähigkeit für alle, die mit Daten arbeiten, da sie wertvolle Einblicke in die Ausbreitung und Variabilität der Daten liefert.


Die zentralen Thesen


  • Boxplots sind wichtig, um die Datenverteilung und die Zusammenfassungsstatistiken visuell darzustellen und zu interpretieren.
  • Das Erstellen und Interpretieren von Boxplots ist wichtig, um Einblicke in die Datenverteilung und die Variabilität zu erhalten.
  • Das Anpassen von Boxplots in Excel, wie z. B. die Anpassung von Farbe und Stil, erhöht die visuelle Darstellung von Daten Klarheit.
  • Das Verständnis der Komponenten eines Boxplottes, einschließlich Ausreißer und Median, ist entscheidend für die ordnungsgemäße Interpretation.
  • Die Verwendung von Boxplots für die Analyse ermöglicht den Vergleich mehrerer Datensätze und die Treffen datengesteuerter Entscheidungen.


Die Daten verstehen


Um einen Boxplot in Excel zu erstellen, ist es wichtig, zunächst die Daten zu verstehen, mit denen Sie arbeiten werden. Dies beinhaltet die Eingabe der Daten in eine Excel -Tabelle und sorgt dafür, dass sie zum Erstellen eines Boxplottes im richtigen Format enthalten sind.

A. Eingeben Sie die Daten in eine Excel -Tabelle ein

Der erste Schritt beim Erstellen eines Boxplots in Excel besteht darin, die Daten in eine neue oder vorhandene Tabelle einzugeben. Dies kann durch Eingeben der Daten manuell in die Zellen oder durch Kopieren und Einfügen der Daten von einer anderen Quelle erfolgen.

B. Sicherstellen, dass die Daten zum Erstellen eines Boxplottes im richtigen Format sind

Vor dem Erstellen eines Boxplots ist es wichtig sicherzustellen, dass die Daten im richtigen Format sind. Dies umfasst das Organisieren der Daten in einer einzelnen Spalte oder Zeile, wobei jeder Datenpunkt von einem Komma oder in separaten Zellen getrennt ist. Darüber hinaus ist es wichtig, Fehler oder Inkonsistenzen in den Daten zu überprüfen, die die Genauigkeit des Boxplottes beeinflussen können.


Erstellen des Boxplot


Befolgen Sie die folgenden Schritte, um einen Boxplot in Excel zu erstellen:

  • A. Navigieren Sie in Excel zur Registerkarte "Einfügen"
  • Öffnen Sie zunächst Ihre Excel -Tabelle und navigieren Sie zur Registerkarte "Einfügen" oben im Fenster. Hier finden Sie die Möglichkeit, Ihrem Arbeitsblatt ein neues Diagramm hinzuzufügen.

  • B. Auswählen der Option "Box und Whisker" aus den Diagrammtypen
  • Suchen Sie nach dem Klicken auf die Registerkarte "Einfügen" nach der Gruppe "Diagramme". Klicken Sie auf die Schaltfläche "Statistisches Diagramm einfügen" und wählen Sie im Dropdown -Menü die Option "Feld und Whisker" aus. Dadurch wird Ihrem Arbeitsblatt einen leeren Boxplot hinzugefügt, in dem Sie Ihre Daten eingeben können.



Anpassen des Boxplot


Nachdem Sie einen grundlegenden Boxplot in Excel erstellt haben, möchten Sie sie möglicherweise so anpassen, dass Sie Ihren Anforderungen besser entsprechen. Hier finden Sie einige Möglichkeiten, um die Farbe, den Stil und die Titelle und Etiketten zum Boxplot für Klarheit anzupassen:

A. Die Farbe und den Stil des Boxplottes einstellen


  • Ändern Sie die Farbe: Um die Farbe des Feldes und der Schnurrhaare zu ändern, klicken Sie mit der rechten Maustast Formatdatenserien, und wählen Sie dann eine neue Farbe unter dem Füllen Tab.
  • Style the Boxplot: Unter dem Formatdatenserien Menü können Sie auch den Zeilenstil, das Gewicht und den Armaturenbrett anpassen, um das Erscheinungsbild des Boxplotes anzupassen.

B. Hinzufügen von Titeln und Beschriftungen zum Boxplot für Klarheit


  • Füge einen Titel hinzu: Um Ihrem Boxplot einen klaren Titel zu geben, klicken Sie auf das Diagramm, um es auszuwählen, und gehen Sie dann zur Auswahl. Diagrammwerkzeuge Menü und geben Sie einen Titel in die Diagrammtitel Kasten.
  • Beschriften Sie die Achsen: Stellen Sie zum besseren Verständnis sicher, dass Sie die X-Achse und die Y-Achse beschriften, indem Sie auf das Diagramm klicken, auswählen Achsentitel unter dem Layout Registerkarte und Eingabe der entsprechenden Etiketten.


Interpretation des Boxplot


Wenn es darum geht, die in einem Boxplot dargestellten Daten zu verstehen, gibt es bestimmte Komponenten, auf die Sie sich konzentrieren und interpretieren können. Das Identifizieren von Ausreißern und dem Median ist entscheidend für das Verständnis der Verteilung der Daten.

Verständnis der verschiedenen Komponenten eines Boxplottes


Ein Boxplot besteht aus mehreren Schlüsselkomponenten, die Einblick in die Verteilung der Daten geben. Diese Komponenten umfassen:

  • Minimum: Der kleinste Wert innerhalb des Datensatzes.
  • Erstes Quartil (Q1): Der Wert, der die unteren 25% der Daten aus dem Rest unterteilt.
  • Median: Der mittlere Wert des Datensatzes, wenn er in aufsteigender Reihenfolge angeordnet ist.
  • Drittes Quartil (Q3): Der Wert, der die Top 25% der Daten aus dem Rest unterteilt.
  • Maximal: Der größte Wert innerhalb des Datensatzes.

Identifizierung von Ausreißern und dem Median innerhalb des Boxplottes


Ausreißer sind Datenpunkte, die außerhalb der Schnurrhaare des Boxplottes liegen, die normalerweise das 1,5 -fache des Interquartilbereichs (IQR) von der ersten und dritten Quartile sind. Sie sind wichtig zu identifizieren, da sie abnormale oder fehlerhafte Datenpunkte im Datensatz darstellen können. Der Median, der durch die Linie innerhalb des Box dargestellt wird, zeigt die zentrale Tendenz der Daten an und liefert einen Bezugspunkt für die Verteilung.


Verwendung des Boxplot zur Analyse


Bei der Analyse von Daten sind Boxplots ein wertvolles Tool, das eine visuelle Darstellung der Verteilung, Verbreitung und potenziellen Ausreißer innerhalb eines Datensatzes ermöglicht. Durch das Erstellen und Vergleich mehrerer Boxplots für verschiedene Datensätze und das Zeichnen von Schlussfolgerungen aus dem Boxplot, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, können Analysten wertvolle Einblicke in die Daten gewinnen.

A. Mehrere Boxplots für verschiedene Datensätze vergleichen
  • Die Verteilung verstehen


    Durch das Zeichnen mehrerer Boxplots für verschiedene Datensätze können Analysten die Verteilungen der Daten einfach vergleichen und alle Variationen oder Ähnlichkeiten identifizieren.

  • Ausreißer erkennen


    Der Vergleich mehrerer Boxplots kann auch dazu beitragen, Ausreißer zu identifizieren, die möglicherweise in den Daten vorhanden sind, was die Gesamtanalyse erheblich beeinflussen kann.

  • Trends identifizieren


    Durch Beobachtung der Position und Ausbreitung der Boxen und Schnurrhaare in den Boxplots können Analysten alle Trends oder Muster in den Datensätzen identifizieren.


B. Schlussfolgerungen aus dem Boxplot ziehen, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen
  • Identifizierung von zentralen Tendenzen


    Boxplots bieten eine klare Visualisierung des Median, Quartile und der Verbreitung der Daten, sodass Analysten Vergleiche ziehen und Schlussfolgerungen zu den zentralen Tendenzen der Datensätze ziehen können.

  • Bewertung der Variabilität


    Die Visualisierung der Datenverteilung durch die Boxplot ist für die Beurteilung der Variabilität von wesentlicher Bedeutung, was dazu beitragen kann, Entscheidungen über die Konsistenz und Zuverlässigkeit der Daten zu treffen.

  • Vergleich von Gruppen oder Kategorien


    Beim Vergleich von Boxplots für verschiedene Gruppen oder Kategorien können Analysten datengesteuerte Entscheidungen auf der Grundlage der Unterschiede in der Verteilung und Ausreißer zwischen den Gruppen treffen.



Abschluss


Verwendung Boxplots In der Datenanalyse ist die Verteilung und Variabilität Ihrer Daten von entscheidender Bedeutung. Es ermöglicht eine schnelle und einfache Visualisierung von Schlüsselstatistiken wie Median, Quartilen und potenziellen Ausreißern. Ich ermutige Sie, weiterhin Boxplots zu erstellen und zu interpretieren Excel Um Ihre Fähigkeiten zur Datenanalyse zu verbessern und fundiertere Entscheidungen auf der Grundlage Ihrer Erkenntnisse zu treffen.

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