Einfache Statistiken in Excel - Bergische Universität Wuppertal

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Einfache Statistiken in Excel
Dipl.-Volkswirtin Anna Miller
Bergische Universität Wuppertal
Schumpeter School of Business and Economics
Lehrstuhl für Internationale Wirtschaft und
Regionalökonomik
Raum P.08.16
[email protected]
Inhalt
•
Statistiksoftware
•
Excel
•
Abbildungen
•
Lage- und Streuungsmaßzahlen
•
Verteilung
•
Kovarianz
•
Korrelation
•
T-Statistik
•
Regression
2
Statistiksoftware
•
Stata
•
SPSS
•
Eviews
•
Freeware
•
–
R
–
PSPP
–
Statistiklabor
–
Gretl
Tabellenkalkulationsprogramme
–
Excel
–
OpenOffice
3
Excel
•
Tabellenkalkulationsprogramm; Bestandteil von MS Office
•
Eingeschränkte Statistikanwendungen
•
Einfache Statistiken und Abbildungen erstellen
•
Add-Ins; RExcel
•
Analyse-Funktionen Add-Ins verfügbar
–
Daten → Datenanalyse
Analyse-Funktionen Add-Ins laden:
•
–
Registerkarte Datei → Optionen → Add-Ins
–
Im Feld Verwalten → Excel Add-Ins → Gehe zu
–
Verfügbare Add-Ins: Kontrollkästchen Analyse-Funktionen
aktivieren, OK klicken
4
Diagramme in Excel
•
Grafische Darstellung der Daten
•
Erleichtert das Verständnis großer Datenmengen
•
Erstellen
–
Daten markieren (Zeilenbeschriftung links, Spaltenbeschriftung
über)
–
Registerkarte Einfügen ->Diagramme
5
Diagramme in Excel
•
Weitere Typen im Dialogfeld Diagramm
•
Diagrammtools
•
–
Titel und Datenbeschriftungen hinzufügen
–
Entwurf, Layout oder Format ändern
Formatierung: schlichte Designs vorziehen
6
Diagramme in Excel
•
Säulendiagramme
•
Liniendiagramme
•
Kreisdiagramme
•
Balkendiagramme
•
Flächendiagramme
•
Punkt (XY) -Diagramme
•
Kursdiagramme
•
Oberflächendiagramme
•
Ringdiagramme
•
Blasendiagramme
•
Netzdiagramme
7
Histogramm
•
•
•
Darstellung der Häufigkeit für alle Werte innerhalb einer Klasse
–
Absolute Häufigkeit
–
Relative Häufigkeit
Klassieren
–
Klasseneinteilung und -grenzen
–
Klassenanzahl (k ≈√n)
Erstellen
–
Daten markieren
–
Klassenbereich eingeben (optional)
–
Daten → Datenanalyse → Analysetools → Histogramm
8
Deskriptive Statistik
•
Aufgabe: Daten beschreiben
•
Methoden:
–
Tabellen und graphische Darstellungen
–
Kenngrößen
– Lagemaße
– Streuungsmaße
9
Deskriptive Statistik
•
Lagemaßzahlen
–
beschreiben zentrale Eigenschaften einer Verteilung
–
Stichprobe vom Umfang n
•
Erwartungswert
•
Arithmetisches Mittel
–
Gibt viel Gewicht extremen Werten
–
Funktion MITTELWERT
10
Deskriptive Statistik
•
•
Median
–
Mittlere Beobachtungen der nach Größe sortierten Daten
–
Unempfindlich gegenüber Ausreißer
–
Lokationsmaß für schiefe Verteilungen
–
Funktion MEDIAN
Modalwert
–
Kommt am häufigsten in der Messwertreihe vor
11
Deskriptive Statistik
•
α-Quantil
–
Mindestens α% der Werte ≤ diesem Wert sind
–
1 Quartil (α =0.25), Median (α =0.5), 3 Quartil (α =0.75)
–
Funktion QUANTIL
Maßzahlen der Streuung
•
–
Spannweite: R = Maximum – Minimum (extreme Werte)
–
Quartilsabstand: 3 Quartil – 1 Quartil
12
Deskriptive Statistik
•
•
Varianz
–
Durchschnittliche quadrierte Abweichung der Messwerte vom
arithmetischen Mittel
–
Funktion VAR.S (VARIANZ): auf Grundlage der Stichprobe
Standardabweichung:
–
Bessere Einschätzung der Variabilität
–
Abhängig von Mittelwert
–
Funktion STDEV.S (STABW)
13
Deskriptive Statistik
•
•
Schiefe
–
Beschreibt eingipfelige Verteilung (Symmetrie)
–
Funktion SCHIEFE
Wölbung (Kurtosis)
–
Funktion KURT
14
Verteilung
•
•
•
Normalverteilung
–
Mittelwert = µ; Varianz = σ2; Schiefe = 0; Kurtosis = 3
–
NORM.DIST (NORVERT)
–
Symmetrisch, glockenförmig
–
Modalwert, Median, Erwartungswert fallen zusammen
Standardnormalverteilung
–
Mittelwert = 0; Varianz = 1
–
NORM.S.DIST (STANDNORMVERT)
Andere Verteilungstypen
–
T.DIST; BINOM.DIST; CHISQ.DIST usw.
15
Kovarianz
•
Maßzahl für den Zusammenhang zweier statistischer
Zufallsvariablen (X und Y)
•
Richtung der Beziehung
•
Nicht standartisiert
•
Funktion COVARIANCE (KOVAR)
16
Korrelation
•
Beziehung zwischen statistischen Zufallsvariablen (X und Y)
•
Korrelation und Kausalität (Scheinkorrelationen)
•
Korrelationskoeffizient
•
–
Maß für den Grad des linearen Zusammenhangs
–
ρ (X,Y) ϵ [-1,1]
–
dimensionslos
Funktionen KORREL; PEARSON
17
Konfidenzinterval
• Konfidenzinterval
– schließt einen Bereich um den geschätzten Wert des Parameters ein, der
mit einer zuvor festgelegten Wahrscheinlichkeit die wahre Lage des
Parameters trifft
– CONFIDENCE.NORM, CONFIDENCE.T (KONFIDENZ)
– Angeben: α (Konfidenzniveau), σ (Standardabweichung), n
(Stichprobenumfang)
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T-Test
•
Testen einer Hypothese, dass Wert a mit x übereinstimmt
•
t = (a-x)/σ;
•
t größer als Wert in der Tabelle => Hypothese abgelehnt
•
Konfidenzinterval konstruieren
•
T-Wert berechnen
•
Signifikanz prüfen
–
t ≈ 2 → 5% Signifikanz
–
t ≈ 3 → 1% Signifikanz
19
Regression
•
Einfluss der Werte unabhängiger Variable auf abhängige Variable
•
Regressionsgerade
•
Methode der kleinsten Quadrate
•
Funktionen
– KKLEINSTE
– T.TEST; T.DIST
•
R2 gibt an wie viel Prozent der Streuung erklärt werden
– Bestimmtheitsmaß
– Qualität der linearen Approximation
20
Daten
•
Zeitreihe (Time Series): zeitabhängige Reihe von Datenpunkten
(diskret; in endlichen zeitlichen Abständen anfallen)
•
Zeitreihenanalyse
– Beschreibung; Erkennung von Veränderungen und Trends
– Prognose
•
Querschnitt (Cross-sectional data): mehrere Beobachtungen zu
einem Zeitpunkt
•
Längsschnittsstudie: dieselbe empirische Studie zu mehreren
Zeitpunktenngsschnittstudie
•
Paneldaten (Panel Data)
– multidimensional;
– Beobachtungen mehrerer Untersuchungsobjekten zu verschiedenen
Zeitpunkten
21
Daten
•
http://www.imf.org/external/data.htm
•
http://unctadstat.unctad.org/ReportFolders/reportFolders.aspx
•
http://www.internationaldata.org
•
http://pwt.econ.upenn.edu/
•
http://data.worldbank.org/data-catalog
•
http://www.nber.org/data/
•
http://stats.oecd.org/Index.aspx
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