Upotreba Excel-A u Statistickoj Analizi Podataka

lan P lan

treninga

Predstavljanje uesnika 1. Uvod u statistiku ta je statistika? Masovna pojava, uzorak, statistiko obiljeje Vrste statistikog istraivanja 2. Deskriptivna statistika Frekvencija i distribucije frekvencija f rekvencija Mjere srednje vrijednosti Mjere disperzije (rasprenosti) Mjere asimetrije i spljotenosti

Miroslav Divcic

UNDP BiH

2

lan P lan

treninga

Predstavljanje uesnika 1. Uvod u statistiku ta je statistika? Masovna pojava, uzorak, statistiko obiljeje Vrste statistikog istraivanja 2. Deskriptivna statistika Frekvencija i distribucije frekvencija f rekvencija Mjere srednje vrijednosti Mjere disperzije (rasprenosti) Mjere asimetrije i spljotenosti

Miroslav Divcic

UNDP BiH

2

lan P lan

treninga

3. Unos i obrada podataka u excel-u Unos podataka u elije Formatiranje, filtriranje i sortiranje Deskriptivna statistika u excel-u Pivot tabele 4. Naini prezentovanja rezultata analize Tabele Grafikoni Savjeti za pisanje izvjetaja 5. Praktian rad po grupama Miroslav Divcic

UNDP BiH

3

vod U vod

1.

Miroslav Divcic

u statistiku

UVOD UVOD U STA STATISTIKU TISTIK U

UNDP BiH

4

U vod vod

u statistiku

ta je statistika? ³T aan

zbir netanih podataka!´

³Bikini ´ (puno pokazuje, a ne otkriva nita)! ³S tatistike tatistike

imaju samo jednu vrlinu. Ne slau se.´ Imre Forbath ³K ada neko stoji jednom nogom na vruoj pei, a drugom u hladnjaku, statistiar bi rekao da se taj ovjek pro prosj sje eno no nala nalaz zi u ugod ugodno nojj temp temper erat atur uri. i.´ ´ Walter Heller ³S tatistika tatistika je bajka razuma.´ Martin K essel essel Miroslav Divcic

UNDP BiH

5

U vod

u statistiku

ta je statistika? ³S tatistika

je posebna nauna disciplina koja u svrhu realizacije postavljenih ciljeva istraivanja na organizovan nain prikuplja, odabire, grupie, prezentuje i vri analizu informacija ili podataka, te interpretira rezultate provedene analize.´

Miroslav Divcic

UNDP BiH

6

U vod

u statistiku

ta su: masovna pojava, statistiko obiljeje i uzorak? Masovna pojava (skup- mnotvo- mnogobrojnost- velika

koliina- veliki broj-djeljivost na jedinke) je statistiki skup istovrsnih elemenata onih koji imaju isto obiljeje). su opte osobine elemenata statistikog skupa po kojima su elementi istovrsni i po kojima se razlikuju. S tatistika

obiljeja

Uzorak predstavlja podskup masovne pojave koji po svojim karakteristikama vjerno odraava karakteristike masovne pojave iz koje je izabran (reprezentativan uzorak). Miroslav Divcic

UNDP BiH

7

U vod

u statistiku

Statistika se dijeli na: Deskriptivnu (opisnu) statistiku: temelji se na potpunom obuhvatu statistikog skupa, iju masu podataka organizovano prikuplja, odabire, grupie, prezentuje i interpretira dobijene rezultate analize. Inferencijalna statistika: temelji se na dijelu (uzorku) jedinica izabranih iz cjelovitog statistikog skupa, pomou kojeg se uz primjenu odgovarajuih statistikih metoda i tehnika donose zakljuci o itavom statistikom skupu (populaciji, masovnoj pojavi).

Miroslav Divcic

UNDP BiH

8

Deskriptivna statistika

2.

Miroslav Divcic

DESKRIPTIVNA STATISTIKA

UNDP BiH

9


Analiza svih jedinica statistikog skupa; Deskriptivna statisticka analiza ima sledece zadatke: 1. Grupisanje i sredivanje statistickih podataka. 2. Prikazivanje statistickih podataka. 3. Odredivanje osnovnih pokazatelja statistickih serija. Rezultat grupisanja i sredjivanja statistikih podataka jeste statistika serija. S tatisticka

serija predstavlja ureeni skup varijacija obeleja posmatranog statistikog skupa. Miroslav Divcic

UNDP BiH

10

Deskriptivna statistika Ime i prezime

Broj polozenih ispita

Novak Djokovic

3

Predrag Stojakovic

1

Ivo Karlovic

2

Dejan Stankovic

1

Edin Dzeko

3

Nemanja Vidic

3

Hasan Salihamidzic

2

Goran Ivanisevic

2

Safet Susic

2

Goran Trobok

0

Ratomir Mihajlovic - Tocak

4

Jimi Hendrix

1

Miroslav Divcic

UNDP BiH

11

Deskriptivna statistika Broj polozenih ispita (xi)

Broj studenata (fi)

xi*fi

0

1

0

1

3

3

2

4

8

3

3

9

4

1

4

Ukupno

12

24

Statistiko obiljeje (kvalitativna strana) Frekvencija (kvantitativna strana)

Miroslav Divcic

UNDP BiH

12


Srednje vrijednosti: Predstavljaju mjere centralne tendencije serije podataka Potpune: Aritmetika, harmonijska i geometrijska sredina Pozicione: Modus i medijana

Miroslav Divcic

UNDP BiH

13


Aritmetika sredina (prosjek): Prema tome da li su podaci grupisani ili ne, razlikuju se: prosta aritmeticka sredina (funkcija u excel-u: average) n

x !

x1  x2  ... x n n

§ x

i

!

Funkcija u excelu: AVERAGE

i !1

n

ponderisana (sloena, vagana) aritmeticka sredina. n

x !

f i x1  f 2 x2 ... f n xn f i  f 2 ... f n

§ f x i

!

i

i!1 n

§ f i

i!1

Miroslav Divcic

UNDP BiH

14


Primjer:

n

x !

f i x1 f 2 x2 ... f n xn f i f 2 ... f n

!

§ f i xi i !1 n

§ f i

!

24 12

!2

i !1

Broj polozenih ispita (xi)

Broj studenata (fi)

xi*fi

0

1

0

1

3

3

2

4

8

3

3

9

4

1

4

Ukupno

12

24

Miroslav Divcic

U prosjeku studenti su polozili po dva ispita u roku.

UNDP BiH

15


Pozicione srednje vrijednosti: Modus predstavlja najzastupljeniji podatak u seriji (podatak sa najveom frekvencijom). Funkcija u excelu: MODE

Medijana predstavlja podatak koji dijeli statistiku seriju na dva jednaka dijela. Funkcija u excelu: MEDIAN

Miroslav Divcic

UNDP BiH

16

Deskriptivna statistika Distribucija frekvencije Broj studenata (fi)

4.5 4 3.5 3 2.5 2 1.5 1

Broj Broj polozenih studenata xi*fi (fi) ispita (xi) 0

1

0

1

3

3

2

4

8

3

3

9

4

1

4

Ukupno

12

24

Miroslav Divcic

0.5 0 0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4

4.5


Modus

UNDP BiH

17


Grafiki prikaz pozicionih srednjih vrijednosti: f i

50 %

50 % M o M e

Miroslav Divcic

UNDP BiH

X i 18

Deskriptivna statistika Distribucija frekvencije Broj studenata (fi)

4.5 4 3.5 3 2.5 2 1.5 1

Broj Broj polozenih studenata xi*fi (fi) ispita (xi) 0

1

0

1

3

3

2

4

8

3

3

9

4

1

4

Ukupno

12

24

Miroslav Divcic

0.5 0 0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4

4.5


Modus

UNDP BiH

19


Minimalna vrijednost obiljeja

Maksimalna vrijednost obiljeja

N/2

Xmin

50% jedinica

Miroslav Divcic

UNDP BiH

Me

Xmax

50% jedinica

20


Mjere disperzije: Varijansa predstavlja srednje kvadratno odstupanje svih podataka u seriji od aritmetike sredine. N

W

2

2 ( )  x X § i

! Q2 !

i !1

Funkcija u excelu: VAR

N

Standardna devijacija predstavlja kvadratni korijen iz varijanse. Funkcija u excelu: STDEV Koeficijent varijacije predstvlja relativnu mjeru rasprenosti podataka oko aritmetike sredine. V ! x 100 % W

Miroslav Divcic

UNDP BiH

21


Mjere spljotenosti i asimetrinosti: Mjerama asimetrije se mjere naini rasporeda podataka statistike serije prema osi simetrije. Funkcija u excelu: SKEW 3 =0 serija je simetrina 3 >0 serija ima levu (pozitivnu)asimetriju 3 <0 serija ima desnu (negativnu)asimetriju

Miroslav Divcic

UNDP BiH

22


Mjere spljotenosti i asimetrinosti: Mjera spljotenosti daje nam uvid u nivo zaobljenosti i izduenosti grafikog prikaza distribucije frekvencija. 4 =3 distribucija je normalne visine Funkcija u excelu: 4 >3 distribucija je izduenog oblika KURT 4 <3 distribucija je spljotenog oblika.

Miroslav Divcic

UNDP BiH

23

Indeksi


Miroslav Divcic

UNDP BiH

24



Miroslav Divcic

UNDP BiH

25

U nos

3.

i obrada podataka u excel-u

UNOS I OBRADA PODATAKA U EXCEL-U

Miroslav Divcic

UNDP BiH

26

U nos


Unos i obrada podataka u excel-u: Rezervisanje prve vrste za nazive varijabli (jedna varijabla ± jedna kolona) Unoenje podataka u kolone

Miroslav Divcic

UNDP BiH

27

U nos


Formatiranje, filtriranje, sortiranje: Formatiranje kao broj, procenat, valuta, datum, tekst (number, percentage, currency, date, text)

Miroslav Divcic

UNDP BiH

28

U nos


Formatiranje, filtriranje, sortiranje: Filtriranje nam omoguava bolju preglednost i sortiranje podataka prema abecednom ili brojanom redu (rastui ili opadajui)

Miroslav Divcic

UNDP BiH

29

U nos


Deskriptivna statistika u excel-u (korak po korak): Aritmeticka sredina:

Miroslav Divcic

UNDP BiH

30

U nos


Deskriptivna statistika u excel-u (korak po korak): Aritmeticka sredina:

Miroslav Divcic

UNDP BiH

31

U nos


Deskriptivna statistika u excel-u (korak po korak): Isti postupak i za ostale pokazatelje. Standardna devijacija: STANDEV Varijansa: VAR Modus: MODE Medijana: MEDIAN Koeficijent spljostenosti: KURT Koeficijent asimetrije: SCEW

Miroslav Divcic

UNDP BiH

32

U nos


Deskriptivna statistika u excel-u:

Miroslav Divcic

UNDP BiH

33

U nos


Deskriptivna statistika u excel-u:

Miroslav Divcic

UNDP BiH

34

U nos


Deskriptivna statistika u excel-u: Column1

Mean Standard Error Median Mode Standard Deviation Sample Variance Kurtosis Skewness Range Minimum Maximum Sum Count Confidence Level(95.0%) Miroslav Divcic

UNDP BiH

838.3333 45.41781 800 800 111.2505 12376.67 -0.87958 0.315586 300 690 990 5030 6 116.7502 35

P ivot

4.

Miroslav Divcic

tabele

PIVOT TABELE

UNDP BiH

36

P ivot

tabele

Pivot tabele Disagregacija podataka (prema polu, opstini, starosnoj dobi itd.) Oznaiti sve podatke koji se namjeravaju prikazati pivot tabelom

Miroslav Divcic

UNDP BiH

37

P ivot

Miroslav Divcic

UNDP BiH

tabele

38

P ivot 

tabele

Pivot tabele Odluiti koje varijable e biti popreno tabelirane; prevui i ispustiti (Drag & Drop) u redove i kolone (column and row ) ³Value field settings´: odrediti koji rezultat elimo da nam bude prikazan u tabeli Ako ima bilo kakvih promjena u podacima kliknuti na, ÄRefresh data³ Dupli klik na pivot data daje cijelu tabelu kopija podataka za taj rezultat 







Miroslav Divcic

UNDP BiH

39

P ivot

Miroslav Divcic

UNDP BiH

tabele

40

P ivot

tabele

Primjeri pivot tabela Average of Zarada

Pol Muski Zenski Grand Total

Sum of Zarada Pol Muski Zenski Grand Total

Miroslav Divcic

Total 745 970 857.5

Sum of Zarada Pol Muski Zenski Grand Total

Total 1490 1940 3430

Total 43.44% 56.56% 100.00%

UNDP BiH

41

P rezentovanje

rezultata analize

5.PREZENTOVANJE

REZULTATA ANALIZE

Miroslav Divcic

UNDP BiH

42

P ivot



tabele i grafikoni

Naini prezentovanja rezultata: 1. Tabele 2. Grafikoni

Miroslav Divcic

UNDP BiH

43

P ivot 

tabele i grafikoni

Prezentovanje podataka Prezentovanje je veoma vano Treba da privue itaoce Podstakne dalje analize   



Cilj    

Miroslav Divcic

Razmljivo samo po sebi (minimalni napori) Atraktivno u pojavljivanju informativno Relevantno UNDP BiH

44

P ivot 

tabele i grafikoni

Tabele 

Naslov: koncizan, informativan i kompletan



Zaglavlje: vrste i kolone



Jedinica mjere: m², godine



Formatiranje:

 

  

Miroslav Divcic

brojevi sa istim decimalama Izvor podataka: UVIJEK! Oznake i numerisanje: nepromjenjiv izgled (npr. oznaka pola u kolonama) ini prezentaciju lakom za praenje Promovie lake uporeivanje razliitih tabela Smanjuje rizik za pogreno razumijevanje UNDP BiH

45

P ivot

tabele i grafikoni

Table 1: Procentualni udio ena i mukaraca po optinama Pol Optina

ene

Mukarci

ajnie

5.11%

94.89%

Foa

5.03%

94.97%

Gorade

10.95%

89.05%

Kalinovik

12.75%

87.25%

Novo Gorade

11.36%

88.64%

Ustikolina

8.57%

91.43%

Izvor: UDRDP anketa o ovarima, 2007.

Miroslav Divcic

UNDP BiH

46

P ivot 

tabele i grafikoni

Mora se nai balans izmeu ³elja i mogunosti´ Da imate tabelu blizu teksta na koji se odnosi, Da ne odvuete panju itaocu sa puno detalja ili zbunjivati ga ostavljaljui velike praznine (nedoreenosti) u pisanom tekstu.  



Aneksi Bilo koja tabela koja nije mogla da prati tekst, ali je bitno da bude ukljuena Skup tabela koji se logiki treba pojaviti zajedno 



Miroslav Divcic

UNDP BiH

47

P ivot 

tabele i grafikoni

Grafikoni    

 

   

Miroslav Divcic

Jasna vizuelna poruka Precizno predstavljanje jednog otkria Jednostavni Privlaenje panje itaoca Naslov Oznake osa (ukljuujui jedinice mjere, po potrebi), fromatirane skale Legenda Natpis na podacima Koristiti boje ili are da se prikau razlike Izvor podataka UNDP BiH

48

P ivot 

tabele i grafikoni

Koji grafikon daje najjasniju poruku?

Miroslav Divcic

UNDP BiH

49

P ivot 

tabele i grafikoni


Miroslav Divcic

UNDP BiH

50

Interpretacija i pisanje

Trea sesija




Li

r

y y

,(i i

ry), 2005

Li

r i l %

r

y y

,(i i

ry), 2005

r i l %

o s

Miroslav Divcic

ir s

UNDP BiH

o s

ir s

51

P ivot 

tabele i grafikoni

Grafikoni: Pozitivne osobine 







Miroslav Divcic

Dobri za saoptavanje nespecifinih kvantitativnih poreenja Atraktivni za gledanje: ine izvjetaj interesantnijim Vjerovatnije je da e vie privui itaoca nego tabela sa brojevima Opti vremenski trendovi mogu biti prikazani i uporeeni efikasnije upotrebom linijskih grafikona nego upotrebom tabela UNDP BiH

52

P ivot 

tabele i grafikoni

Grafikoni: Negativne osobine   

Miroslav Divcic

Siromani za saoptavanje speficinih iznosa Dugotrajna i skupa izrada Moda nee biti dobro interpretirani: ljudi treba da budu trenirani za interpretaciju ak i najjednostavnijih grafikona

UNDP BiH

53

P ivot 

tabele i grafikoni

Savjeti za pisanje  

   



Miroslav Divcic

Ispriajte priu Problematika i teme radije nego opisivanje podataka Prezentujte glavna otkria Objasnite zato su ta otkia bitna Kako ta otkria utiu na ljude, va projekat itd. Koristite podnaslove za struktuiranje sekcija/ tema Bez saetka teza, metodologije, statistikih testova, itd. UNDP BiH

54

P ivot 

tabele i grafikoni

Savjeti za pisanje   





 

Miroslav Divcic

Jasan i jednostavan jezik Izbjegavati argon Skraenice bi trebalo objasniti kada se prvi put upotrijebe Veliki brojevi bi trebali biti pisani slovima (npr. 3.7 milion) Brojeve ispod 11 i desetice trebalo bi pisati slovima (jedan, dvadeset,«65) Reenice ne poinjati sa brojem Brojevi ne bi trebali da dominiraju nad tekstom UNDP BiH

55

Upotreba Excel-A u Statistickoj Analizi Podataka

Recommend Documents