Isi
Indeks 🔎︎

# Statistik Data dalam Calc

Gunakan statistik data dalam Calc untuk melakukan analisis data yang kompleks

Untuk mengerjakan analisis statistik atau teknik yang rumit, Anda dapat menghemat langkah dan waktu dengan menggunakan Statistik Data Calc. Anda memberikan data dan parameter untuk setiap analisis, dan seperangkat alat menggunakan fungsi statistik atau teknik yang sesuai untuk menghitung dan menampilkan hasil dalam tabel output.

## Contoh

Buat tabel dengan data sampel dari tabel lain.

Untuk mengakses fungsi ini...

Pilih Data - Statistik - Cuplikan

Pengambilan sampel memungkinkan Anda untuk mengambil data dari tabel sumber untuk mengisi tabel target. Pengambilan sampel dapat dilakukan secara acak atau secara berkala.

Pengambilan sampel dilakukan berdasarkan baris. Itu berarti, data sampel akan memilih seluruh baris tabel sumber dan menyalin ke dalam garis tabel target.

### Data

Rentang Input: Referensi rentang data yang akan dianalisis.

Hasil ke: Referensi sel kiri atas dari rentang di mana hasil akan ditampilkan.

### Metoda Pencuplikan

Acak: Memilih tepat garis Ukuran Sampel dari tabel sumber secara acak.

Ukuran Sampel: Jumlah garis yang diambil dari tabel sumber.

Periodic : Pilihan garis dalam langkah yang ditentukan oleh Periode .

Periode : jumlah baris yang dilewati secara berkala saat pengambilan sampel.

#### Contoh

Data berikut akan digunakan sebagai contoh tabel data sumber untuk pengambilan sampel:

| A | B | C
1 | 11 | 21 | 31
2 | 12 | 22 | 32
3 | 13 | 23 | 33
4 | 14 | 24 | 34
5 | 15 | 25 | 35
6 | 16 | 26 | 36
7 | 17 | 27 | 37
8 | 18 | 28 | 38
9 | 19 | 29 | 39

Pengambilan sampel dengan periode 2 akan menghasilkan tabel berikut:

12 | 22 | 32
14 | 24 | 34
16 | 26 | 36
18 | 28 | 38

## Statistika Deskriptif

Isi tabel di spreadsheet dengan properti statistik utama dari kumpulan data.

Untuk mengakses fungsi ini...

Pilih Data - Statistik - Statistik Deskriptif

Alat analisis Statistik Deskriptif menghasilkan laporan statistik univariat untuk data dalam rentang input, memberikan informasi tentang kecenderungan sentral dan variabilitas data Anda.

Untuk informasi lebih lanjut tentang statistik deskriptif, lihat artikel Wikipedia yang sesuai.

### Data

Rentang Input: Referensi rentang data yang akan dianalisis.

Hasil ke: Referensi sel kiri atas dari rentang di mana hasil akan ditampilkan.

### Dikelompokkan menurut

Pilih apakah data input memiliki tata letak kolom atau baris.

#### Contoh

Data berikut akan digunakan sebagai contoh

| A | B | C
1 | Matematika | Fisika | Biologi
2 | 47 | 67 | 33
3 | 36 | 68 | 42
4 | 40 | 65 | 44
5 | 39 | 64 | 60
6 |  | 38 | 43
7 | 47 | 84 | 62
8 | 29 | 80 | 51
9 | 27 | 49 | 40
10 | 57 | 49 | 12
11 | 56 | 33 | 60
12 | 57 |  |
13 | 26 |  |

Tabel berikut menampilkan hasil statistik deskriptif dari data sampel di atas.

| Kolom | Kolom | Kolom
Rerata (mean) | 41.9090909091 | 59.7 | 44.7
Kesalahan Standar | 3.5610380138 | 5.3583786934 | 4.7680650629
Lebih | 47 | 49 | 60
Median | 40 | 64.5 | 43.5
Varian | 139.4909090909 | 287.1222222222 | 227.3444444444
Standar Deviasi | 11.8106269559 | 16.944681237 | 15.0779456308
Kurtosis | -1.4621677981 | -0.9415988746 | 1.418052719
Kemiringan | 0.0152409533 | -0.2226426904 | -0.9766803373
Jangkauan | 31 | 51 | 50
Minimum | 26 | 33 | 12
Maksimum | 57 | 84 | 62
Sum (Jumlah) | 461 | 597 | 447
Cacah | 11 | 10 | 10

## Analisis Varians (ANOVA)

Menghasilkan analisis varian (ANOVA) dari kumpulan data yang diberikan

Untuk mengakses fungsi ini...

PilihData - Statistik - Analisis Varian (ANOVA)

ANOVA adalah singkatan untuk ANalysis Of VA riance. Alat ini menghasilkan analisis varian dari set data yang diberikan

Untuk informasi lebih lanjut tentang ANOVA, lihat artikel Wikipedia yang sesuai.

### Data

Rentang Input: Referensi rentang data yang akan dianalisis.

Hasil ke: Referensi sel kiri atas dari rentang di mana hasil akan ditampilkan.

### Dikelompokkan menurut

Pilih apakah data input memiliki tata letak kolom atau baris.

### Jenis

Pilih jika analisisnya untuk faktor tunggal atau untuk dua faktor ANOVA.

### Parameter

Alpha: tingkat signifikansi tes.

Baris per sampel: Tentukan berapa banyak baris yang dimiliki sampel.

#### Contoh

Data berikut akan digunakan sebagai contoh

| A | B | C
1 | Matematika | Fisika | Biologi
2 | 47 | 67 | 33
3 | 36 | 68 | 42
4 | 40 | 65 | 44
5 | 39 | 64 | 60
6 |  | 38 | 43
7 | 47 | 84 | 62
8 | 29 | 80 | 51
9 | 27 | 49 | 40
10 | 57 | 49 | 12
11 | 56 | 33 | 60
12 | 57 |  |
13 | 26 |  |

Tabel berikut menampilkan hasil analisis varians (ANOVA) dari sampel data di atas.

ANOVA - Faktor Tunggal |  |  |  |  |
Alfa | 0.05 |  |  |  |
Kelompok | Cacah | Sum (Jumlah) | Rerata (mean) | Varian |
Kolom | 11 | 461 | 41.9090909091 | 139.4909090909 |
Kolom | 10 | 597 | 59.7 | 287.1222222222 |
Kolom | 10 | 447 | 44.7 | 227.3444444444 |
Sumber Variasi | SS | df | MS | F | Nilai-P | F-critical
Antara Grup | 1876.5683284457 | 2 | 938.2841642229 | 4.3604117704 | 0.0224614952 | 3.340385558
Dalam Grup | 6025.1090909091 | 28 | 215.1824675325 |  |
Total | 7901.6774193548 | 30 |  |  |

## Korelasi

Menghitung korelasi dua set data numerik.

Untuk mengakses fungsi ini...

Pilih Data - Statistik - Korelasi

Koefisien korelasi (nilai antara -1 dan +1) berarti seberapa kuat dua variabel terkait satu sama lain. Anda dapat menggunakan fungsi CORREL atau Statistik Data untuk menemukan koefisien korelasi antara dua variabel.

Koefisien korelasi +1 menunjukkan korelasi positif sempurna.

Koefisien korelasi -1 menunjukkan korelasi negatif sempurna

Untuk informasi lebih lanjut tentang korelasi statistik, lihat artikel Wikipedia yang sesuai.

### Data

Rentang Input: Referensi rentang data yang akan dianalisis.

Hasil ke: Referensi sel kiri atas dari rentang di mana hasil akan ditampilkan.

### Dikelompokkan menurut

Pilih apakah data input memiliki tata letak kolom atau baris.

#### Contoh

Data berikut akan digunakan sebagai contoh

| A | B | C
1 | Matematika | Fisika | Biologi
2 | 47 | 67 | 33
3 | 36 | 68 | 42
4 | 40 | 65 | 44
5 | 39 | 64 | 60
6 |  | 38 | 43
7 | 47 | 84 | 62
8 | 29 | 80 | 51
9 | 27 | 49 | 40
10 | 57 | 49 | 12
11 | 56 | 33 | 60
12 | 57 |  |
13 | 26 |  |

Tabel berikut menampilkan hasil korelasi data sampel di atas.

Korelasi | Kolom | Kolom | Kolom
Kolom | 1 |  |
Kolom | -0.4029254917 | 1 |
Kolom | -0.2107642836 | 0.2309714048 | 1

## Konvariansi

Menghitung kovarians dari dua set data numerik.

Untuk mengakses fungsi ini...

Pilih Data - Statistik - Kovarian

Kovarians adalah ukuran dari seberapa banyak dua variabel acak berubah bersama.

Untuk informasi lebih lanjut tentang kovarians statistik, lihat artikel Wikipedia yang sesuai.

### Data

Rentang Input: Referensi rentang data yang akan dianalisis.

Hasil ke: Referensi sel kiri atas dari rentang di mana hasil akan ditampilkan.

### Dikelompokkan menurut

Pilih apakah data input memiliki tata letak kolom atau baris.

#### Contoh

Data berikut akan digunakan sebagai contoh

| A | B | C
1 | Matematika | Fisika | Biologi
2 | 47 | 67 | 33
3 | 36 | 68 | 42
4 | 40 | 65 | 44
5 | 39 | 64 | 60
6 |  | 38 | 43
7 | 47 | 84 | 62
8 | 29 | 80 | 51
9 | 27 | 49 | 40
10 | 57 | 49 | 12
11 | 56 | 33 | 60
12 | 57 |  |
13 | 26 |  |

Tabel berikut menampilkan hasil kovarians dari data sampel di atas.

Kovarian | Kolom | Kolom | Kolom
Kolom | 126.8099173554 |  |
Kolom | -61.4444444444 | 258.41 |
Kolom | -32 | 53.11 | 204.61

## Penghalusan Eksponensial

Menghasilkan rangkaian data yang dihaluskan

Untuk mengakses fungsi ini...

Pilih Data - Statistik - Penghalusan Eksponensial

Pemulusan eksponensial adalah teknik pemfilteran yang bila diterapkan pada kumpulan data, menghasilkan hasil yang diperhalus. Ini digunakan dalam banyak domain seperti pasar saham, ekonomi dan dalam pengukuran sampel.

Untuk informasi lebih lanjut tentang pemulusan eksponensial, lihat artikel Wikipedia yang sesuai.

### Data

Rentang Input: Referensi rentang data yang akan dianalisis.

Hasil ke: Referensi sel kiri atas dari rentang di mana hasil akan ditampilkan.

### Dikelompokkan menurut

Pilih apakah data input memiliki tata letak kolom atau baris.

### Parameter

Faktor Perataan:Parameter antara 0 dan 1 yang mewakili faktor peredam Alfa dalam persamaan perataan.

#### Contoh

Tabel berikut memiliki dua deret waktu, satu mewakili fungsi impuls pada waktu t = 0 dan lainnya merupakan fungsi impuls pada waktu t = 2.

| A | B
1 | 1 | 0
2 | 0 | 0
3 | 0 | 1
4 | 0 | 0
5 | 0 | 0
6 | 0 | 0
7 | 0 | 0
8 | 0 | 0
9 | 0 | 0
10 | 0 | 0
11 | 0 | 0
12 | 0 | 0
13 | 0 | 0

Penghalusan yang dihasilkan di bawah ini dengan faktor penghalusan 0,5:

Alfa |
0.5 |
Kolom | Kolom
1 | 0
1 | 0
0.5 | 0
0.25 | 0.5
0.125 | 0.25
0.0625 | 0.125
0.03125 | 0.0625
0.015625 | 0.03125
0.0078125 | 0.015625
0.00390625 | 0.0078125
0.001953125 | 0.00390625
0.0009765625 | 0.001953125
0.0004882813 | 0.0009765625
0.0002441406 | 0.0004882813

## Memindah Rata-rata

Menghitung rata-rata bergerak dari deret waktu

Untuk mengakses fungsi ini...

Pilih Data - Statistik - Rata-Rata Bergerak

Untuk informasi lebih lanjut tentang moving average, lihatartikel Wikipedia yang sesuai.

### Data

Rentang Input: Referensi rentang data yang akan dianalisis.

Hasil ke: Referensi sel kiri atas dari rentang di mana hasil akan ditampilkan.

### Dikelompokkan menurut

Pilih apakah data input memiliki tata letak kolom atau baris.

### Parameter

Interval: Jumlah sampel yang digunakan dalam perhitungan rata-rata bergerak.

#### Contoh

Tabel berikut memiliki dua deret waktu, satu mewakili fungsi impuls pada waktu t = 0 dan lainnya merupakan fungsi impuls pada waktu t = 2.

| A | B
1 | 1 | 0
2 | 0 | 0
3 | 0 | 1
4 | 0 | 0
5 | 0 | 0
6 | 0 | 0
7 | 0 | 0
8 | 0 | 0
9 | 0 | 0
10 | 0 | 0
11 | 0 | 0
12 | 0 | 0
13 | 0 | 0

### Hasil dari rerata bergerak:

Kolom | Kolom
#N/A | #N/A
0.3333333333 | 0.3333333333
0 | 0.3333333333
0 | 0.3333333333
0 | 0
0 | 0
0 | 0
0 | 0
0 | 0
0 | 0
0 | 0
0 | 0
#N/A | #N/A

## Uji T Berpasangan

Menghitung Uji-T berpasangan dari dua sampel data.

Untuk mengakses fungsi ini...

Pilih Data - Statistik - Uji-T Berpasangan

uji-t berpasangan adalah setiap uji hipotesis statistik yang mengikuti distribusi t milik siswa.

Untuk informasi lebih lanjut tentang uji-t berpasangan, lihat artikel Wikipedia yang sesuai.

### Data

Rentang 1 variabel: Referensi rentang seri data pertama yang dianalisis.

Rentang 2 Variabel: Referensi rentang seri data kedua untuk dianalisis.

Hasil untuk: Referensi sel kiri atas kisaran tempat pengujian akan ditampilkan.

### Dikelompokkan menurut

Pilih apakah data input memiliki tata letak kolom atau baris.

#### Contoh

Tabel berikut memiliki dua set data.

| A | B
1 | 28 | 19
2 | 26 | 13
3 | 31 | 12
4 | 23 | 5
5 | 20 | 34
6 | 27 | 31
7 | 28 | 31
8 | 14 | 12
9 | 4 | 24
10 | 0 | 23
11 | 2 | 19
12 | 8 | 10
13 | 9 | 33

### Hasil dari uji t berpasangan:

Tabel berikut menunjukkan uji-t berpasangan untuk seri data di atas:

uji t berpasangan |  |
Alfa | 0.05 |
Perbedaan Rerata Terhipotesakan | 0 |
| Variabel 1 | Variabel 2
Rerata (mean) | 16.9230769231 | 20.4615384615
Varian | 125.0769230769 | 94.4358974359
Observasi | 13 | 13
Korelasi Pearson | -0.0617539772 |
Perbedaan Rerata Teramati | -3.5384615385 |
Variansi Perbedaan | 232.9358974359 |
df | 12 |
t Stat | -0.8359262137 |
P (T<=t) ekor satu | 0.2097651442 |
t Kritis ekor satu | 1.7822875556 |
P (T<=t) ekor dua | 0.4195302884 |
t Kritis ekor dua | 2.1788128297 |

## Uji-F

Menghitung Uji-F dari dua sampel data.

Untuk mengakses fungsi ini...

Pilih Data - Statistik - Uji-F

Uji-F adalah setiap uji statistik berdasarkan pada distribusi-F di bawah hipotesis nol.

Untuk informasi lebih lanjut tentang uji-F, lihat artikel Wikipedia yang sesuai.

### Data

Rentang 1 variabel: Referensi rentang seri data pertama yang dianalisis.

Rentang 2 Variabel: Referensi rentang seri data kedua untuk dianalisis.

Hasil untuk: Referensi sel kiri atas kisaran tempat pengujian akan ditampilkan.

### Dikelompokkan menurut

Pilih apakah data input memiliki tata letak kolom atau baris.

#### Contoh

Tabel berikut memiliki dua set data.

| A | B
1 | 28 | 19
2 | 26 | 13
3 | 31 | 12
4 | 23 | 5
5 | 20 | 34
6 | 27 | 31
7 | 28 | 31
8 | 14 | 12
9 | 4 | 24
10 | 0 | 23
11 | 2 | 19
12 | 8 | 10
13 | 9 | 33

### Hasil dari Tes F:

Tabel berikut menunjukkan Tes-F untuk seri data di atas:

Tes F |  |
Alfa | 0.05 |
| Variabel 1 | Variabel 2
Rerata (mean) | 16.9230769231 | 20.4615384615
Varian | 125.0769230769 | 94.4358974359
Observasi | 13 | 13
df | 12 | 12
F | 1.3244637524 |
P (F<=f) ekor kanan | 0.3170614146 |
F Kritis ekor kanan | 2.6866371125 |
P (F<=f) ekor kiri | 0.6829385854 |
F Kritis ekor kiri | 0.3722125312 |
P ekor dua | 0.6341228293 |
F Kritis ekor dua | 0.3051313549 | 3.277277094

## Tes-Z

Menghitung Tes-z dari dua sampel data.

Untuk mengakses fungsi ini...

Pilih Data - Statistik - Tes-Z

Untuk informasi lebih lanjut tentang tes-Z, lihat artikel Wikipedia yang sesuai.

### Data

Rentang 1 variabel: Referensi rentang seri data pertama yang dianalisis.

Rentang 2 Variabel: Referensi rentang seri data kedua untuk dianalisis.

Hasil untuk: Referensi sel kiri atas kisaran tempat pengujian akan ditampilkan.

### Dikelompokkan menurut

Pilih apakah data input memiliki tata letak kolom atau baris.

#### Contoh

Tabel berikut memiliki dua set data.

| A | B
1 | 28 | 19
2 | 26 | 13
3 | 31 | 12
4 | 23 | 5
5 | 20 | 34
6 | 27 | 31
7 | 28 | 31
8 | 14 | 12
9 | 4 | 24
10 | 0 | 23
11 | 2 | 19
12 | 8 | 10
13 | 9 | 33

### Hasil dari Tes z:

Tabel berikut menunjukkan Uji-z untuk seri data di atas:

Tes-z |  |
Alfa | 0.05 |
Perbedaan Rerata Terhipotesakan | 0 |
| Variabel 1 | Variabel 2
Variansi Yang Diketahui | 0 | 0
Rerata (mean) | 16.9230769231 | 20.4615384615
Observasi | 13 | 13
Perbedaan Rerata Teramati | -3.5384615385 |
z | #DIV/0! |
P (Z<=z) ekor satu | #DIV/0! |
z Kritis ekor satu | 1.644853627 |
P (Z<=z) ekor dua | #DIV/0! |
z Kritis ekor dua | 1.9599639845 |

## Tes chi-square

Menghitung uji Chi-square dari sampel data.

Untuk mengakses fungsi ini...

PilihData - Statistik - Uji Chi-square

Untuk informasi lebih lanjut tentang tes chi-square, lihat artikel Wikipedia yang sesuai.

### Data

Rentang Input: Referensi rentang data yang akan dianalisis.

Hasil ke: Referensi sel kiri atas dari rentang di mana hasil akan ditampilkan.

### Dikelompokkan menurut

Pilih apakah data input memiliki tata letak kolom atau baris.

#### Contoh

Tabel berikut memiliki dua set data.

| A | B
1 | 28 | 19
2 | 26 | 13
3 | 31 | 12
4 | 23 | 5
5 | 20 | 34
6 | 27 | 31
7 | 28 | 31
8 | 14 | 12
9 | 4 | 24
10 | 0 | 23
11 | 2 | 19
12 | 8 | 10
13 | 9 | 33

### Hasil untuk Uji Chi-square:

Uji Independensi (Chi-Square) |
Alfa | 0.05
df | 12
Nilai-P | 2.32567054678584E-014
Statistik Uji | 91.6870055842
Nilai Kritis | 21.0260698175

Topik Terkait

Analisis regresi