Различные способы исправить стандартную гистограмму ошибок Excel 2007

Одобрено: Fortect

1. Загрузите Fortect и установите его на свой компьютер.

2. Запустите программу и нажмите "Сканировать"

3. Нажмите "Восстановить", чтобы устранить обнаруженные проблемы.

Повысьте производительность вашего компьютера с помощью этой простой загрузки. г.

Иногда ваш компьютер может отображать цели ошибок, что стандартная гистограмма ошибок соответствует Excel ’07. Причин возникновения данного обстоятельства может быть несколько.

Чтобы найти, а затем направить планки погрешностей в Excel 2007-2010, выберите направляющую, затем щелкните раскрывающееся меню планок погрешностей, появляющееся в макете на контекстной вкладке «Инструменты для работы с диаграммами». Чтобы настроить параметры панели ошибок, просто нажмите «Дополнительные параметры», чтобы открыть панель задач «Форматировать панели ошибок».

<название> <дел>

Стандартное отклонение и стандартная ошибка включают два наименее понятных показателя, которые всегда обычно проверялись в таблицах данных. Далее Эта информация призвана объяснить их важность и предоставить гораздо больше информации об их привычках сбора данных.

Стандартное отклонение и стандартная ошибка — это два меньших понятия 1/2, обычно отображаемые в таблицах данных. Следующая статья призвана объяснить их полное значение и предоставить дополнительную информацию о том, как компании на самом деле используются в анализе данных. Обе ведут себе статистику, которую обычно представляют с подразумеваемой, чаще всего связанной с переменной, и во всем смысле обе компании говорят о ее среднем значении. В настоящее время их часто называют «альтернативным стандартом среднего» и «стандартной ошибкой каждого среднего». Однако на самом деле они не являются взаимозаменяемыми, кроме того, представляют собой очень разные понятия.

Стандартное отклонение
Стандартное отклонение (часто обозначаемое как «Std Dev» или «SD») указывает, насколько каждый ответ на фактический вопрос улучшает или «отклоняется» от ответа на ответ. SD сообщает исследователю, насколько разбросаны типы ответов – сосредоточены ли они вокруг наилучшего определенного среднего значения или они разбросаны по всем ранее упомянутым местам? Все ли в наших респондентах оценили какую-либо услугу или продукт на среднем уровне по вашей шкале, и, возможно, кому-то это понравилось, а кому-то никогда?

Предположим, вы консультируетесь с респондентами, чтобы протестировать свой продукт на предмет преимуществ по 5-балльной шкале. Среднее значение для группы из десяти респондентов (обозначенных «A» вместо «J» ниже) для «цена-качество» уже составляло 3,2а со стандартным отклонением 0,4 и конкретным средним значением, поддерживаемым «надежностью продукта». 3.4 с SD, связанным с 2.1. На первый взгляд (только ориентируясь на средства) кажется, что стабильность в принципе ценилась больше, чем ценность. Но природа наряду с более высоким стандартным отклонением для надежности может показать (как показано в распределении ниже), что фактические ответы были сильно поляризованы, при этом большинство респондентов с гордостью признают, что у них нет проблем с надежностью (обратите внимание, что такая возможность, как «5»), но небольшая, но важная близость респондента, вопрос о достоверности тоже имел атрибут «1». Потому что среднее само по себе говорит лишь часть истории, но слишком часто каждый из них — это то, на чем сосредотачиваются исследователи. Поведение дистрибутива заслуживает внимания, а также каждый из наших SD предоставляет ценную подробную метрику, связанную с ним.

<таблица readabilitydatatable="1"><тело>

Респондент: Хорошее соотношение цены и качества
за деньги: Продукт
Надежность: А

<тд>3<тд>1 Б

<тд>3<тд>1 С

<тд>3<тд>1 <тд>Д<тд>3<тд>1 Э

<тд>4<тд>5 Ф

<тд>4<тд>5 Г

<тд>3<тд>5 <тд>Н<тд>3<тд>5 Я

<тд>3<тд>5 J

<тд>3<тд>5 Среднее

<тд>3.2<тд>3.4 Стандартная разработка 0,4

<тд>2.1

Два разных распределения ответов практически по любой 5-балльной рейтинговой шкале могут создать один и тот же график. Рассмотрим следующее, в котором показаны примеры ответов для нескольких разных рейтингов. В первом случае (оценка «А»), стандартное отклонение которого действительно равно нулю, поскольку ВСЕ ответы были точно средними. Индивидуальные ответы не будут отклоняться от среднего вообще. Для оценки “B” стандартное отклонение является вторым, хотя группа определенно равна (3,0), поскольку первые точки распределения отдаляются от среднего значения для суммирования.

<таблица readabilitydatatable="1"><тело>

Респондент: Рейтинг “А” Класс “В” А

<тд>3<тд>1 Б

<тд>3

2 С

<тд>3<тд>2 <тд>Д<тд>3<тд>3 Э

<тд>3<тд>3 Ф

<тд>3<тд>3 Г

<тд>3<тд>3 <тд>Н<тд>3<тд>4 Я

<тд>3<тд>4 J

<тд>3<тд>5 Среднее

<тд>3.0<тд>3.0 Стандартная разработка 0,00 1.15

Еще один способ определить стандартное отклонение — представить все распределение в виде еще одной гистограммы ответов. Наггетс с низким однородным отклонением будет иметь высокую узкую форму, а при очень высоком стандартном отклонении любая новая форма будет шире.

Стандартное отклонение обычно не означает “правильно или неправильно” или “лучше или хуже”. Используются только одинаково описательные статистические данные. Он описывает фактическое распределение относительно среднего.

*Технический отказ от ответственности. Думая за пределами окна, дисперсия как «средняя дисперсия» «это» должна быть эффективным способом концептуального эксперимента с ее значением. Однако на самом деле он не оценивается как условное (если это так, мы бы назвали этот инструмент «стандартным отклонением»). Вместо этого это «стандартизированный», несколько проблематичный способ расчета стоимости с использованием основного диапазона квадратов. По веским практическим причинам отработка не имеет значения. Большинство электронных таблиц, электронных таблиц или других инструментов управления маркетинговой информацией и средств массовой информации рассчитывают Для sd, чем вы. Более важно понимать, что такое статистика утверждений.

Повысьте производительность вашего компьютера с помощью этой простой загрузки. г.

г.