Използва се за сравняване на множество стойности. Относителна стойност (относителен показател) на сравнение, координация, интензивност

Тази книга обхваща основите на работа на компютър Macintosh. Характеристиките на работата в операционна система MacOS X: потребителски интерфейс, инсталиране/премахване на програми, записване на CD/DVD, отпечатване на документи, свързване с интернет и др. Описани са основните приложения, включени в ОС: пощенски клиентпоща; уеб браузър Safari; календарно-ежедневен iCal; приложение за управление на джаджи, табло за управление; Програма за снимкиКабина за работа с вградената цифрова камера; музикален редактор GarageBand; Приложение Time Machine за Резервно копиеи др.. Работата с приложения на интегрираната iWork среда се разглежда: текстов редакторСтраници, електронни таблици с числа, софтуер за презентации Keynote. Показани са характеристиките на клавиатурата на Macintosh и са направени аналогии с клавиатурата на компютъра IBM PC. Дискът съдържа задачи за самостоятелна работас Mac OS X и iWork приложения, работни листове, примерни презентации.

За начинаещи потребители.

Книга:

Секции на тази страница:

Диаграма- графично представяне на данните от избрания диапазон.

За да изградите диаграма, следвайте следния алгоритъм

1. Създайте таблица с изчислени стойности.

2. Изберете желания диапазон (може да се състои от несъседни правоъгълни диапазони).

3. Изберете желания тип диаграма от списъка, организиран от бутона диаграми(Диаграми):

Или от списъка с менюта Поставете(вмъкнете)? графика(Диаграма).

4. Направете настройки за параметрите на създадената диаграма в прозореца на инспектора в раздела графика(Диаграма).

Няма да разглеждаме подробно настройките на параметрите на диаграмата в този раздел, тъй като този въпрос беше разгледан по-рано в приложението. Страници (вижте раздел 5.1.14),а практиката за работа с диаграми ще бъде обсъдена в сек. 6.2.8.

Видове диаграми и примери за тяхното използване

Приложение числапредлага същия списък от диаграми като Страници.Работа с диаграми в Страницибеше разгледан в сек. 5.1.14,който се фокусира само върху различни настройкидиаграми, но не са показани Сравнителна характеристика различни видове. В този раздел ще анализираме няколко примера за използването на някои видове диаграми, които ясно демонстрират техния обхват.

Кръгова диаграма

Циркуляр диаграма (пай)и неговата обемна версия (3D пай)се използват за сравняване на няколко стойности в една точка или няколко части от едно цяло. Както подсказва името, диаграмата е кръг, който е разделен на сектори. Кръгът отговаря на общото количество от всички данни и е 100%, всеки сектор отговаря на едно данни, което е част (процент) от общото.

Пример 1Веднъж чичо Фьодор отишъл в гората за гъби и събрал: 24 лисички, 9 мъхови гъби, 15 вълнушки, 5 бели. Направете кръгова диаграма за бране на гъби, показваща какъв процент от общото количество са манатарки.

Първо трябва да подготвите таблица със стойности, според която ще бъде изградена диаграмата. Необходимо е да въведете имената на гъбите и цифровите данни в таблицата, след това изберете диапазона A1: D2 (фиг. 5.86) и изберете типа на диаграмата пай(Кръгов). Клетките на първия ред от избрания диапазон са имената на секторите на кръга, клетките на втория ред съдържат числовите данни на диаграмата. Целият кръг съставлява общия брой събрани гъби - 45, всеки сектор отразява процента на всяко име на гъба от общия брой, фиг. 5.86).

Използването на кръгова диаграма не винаги е удобно и визуално, например увеличаването на броя на събраните гъби ще доведе до увеличаване на секторите, което ще се отрази неблагоприятно на информационното съдържание на диаграмата. В този случай трябва да се използват други видове.

Стълбови диаграми

числапредлага няколко опции за лентова диаграма: Колона(Columnar) - вертикални колони, бар(Хистограма) - хоризонтални ленти, 3D колона(3D колонен), 3D бар(3D хистограма).

КолоненДиаграмата и нейните варианти се използват за сравняване на няколко стойности в няколко точки, но могат да се използват и за сравняване на няколко стойности в една точка, както в предишния пример (виж фиг. 5.86).

Както подсказва името, стълбовата диаграма се състои от ленти, чиято височина съответства на стойностите на сравняваните стойности, в пример 1 височината на лентите се определя от броя на събраните гъби. Всяка колона е свързана с някаква референтна точка. В пример 1 референтната точка съответства на името на гъбата, колко имена (4), толкова колони (виж фиг. 5.86).

Помислете за проблем, за който кръговата диаграма не е подходяща. В пример 2 е необходимо да се сравнят няколко стойности няколко пъти.

Пример 2Да предположим, че към чичо Фьодор са се присъединили неговите приятели в брането на гъби: котката Матроскин и кучето Шарик, данните са показани в таблицата (фиг. 5.87). Изградете диаграма, която отразява резултатите на всички колекционери.

Височината на колоната отразява, както в пример 1, броя на събраните гъби, все още има 4 референтни точки, но за разлика от пример 1, всяка референтна точка има не една колона, а три (по една колона за всеки берач). Всички колони на един колектор ще бъдат запълнени с един и същи цвят. За да изградите диаграма, трябва да изберете диапазона A1: E4 (вижте Фиг. 5.87), на Фиг. Използван тип диаграма 5.87 Колона(Колонен).

линейна диаграма

Линеендиаграма ( линия) е предназначен за проследяване на промените в няколко количества при преместване от една точка в друга.

Пример 3Построете линейна диаграма по таблицата от пример 2, отразяваща изменението на броя на събраните гъби в зависимост от вида им.

Все още има четири референтни точки според броя на сортовете гъби. Броят на събраните гъби е отбелязан на графиката със знаци, свързани помежду си чрез сегменти. В резултат на това графиката е прекъсната линия, състояща се от няколко сегмента, следователно този виддиаграми и се нарича – линейна. Диаграмата, показана на фиг. 5.88 съдържа три реда, всеки от които съответства на един колектор. Линиите се различават една от друга: цвят, дебелина, вид на линията, маркери.

Областна диаграма

Диаграма ■ площпредставлява хибрид от линейни и колонни диаграми, по-ясно отразява сравнението на няколко стойности в една точка.

Пример 4Изградете ареална диаграма въз основа на таблицата от пример 1, отразяваща колекцията на чичо Фьодор.

Ако в горната част на колоните, показани на фиг. 5.86, маркирайте точките, свържете ги със сегменти и боядисайте върху получената област с някакъв цвят, след което получавате диаграмата на площта, показана на фиг. 5,88. За показване на множество колектори този вид диаграма не е информативна.

числапредлага две опции за областната диаграма: ■ площ(Квадрат) и неговата обемна версия 3DПлощ (Триизмерна област).

Подредени диаграми

многоетажнадиаграмата ви позволява визуално да сравнявате сумите на няколко стойности в няколко точки и в същото време да показвате приноса на всяка стойност към общата сума.

Пример 5Изградете подредени диаграми въз основа на таблицата от пример 2.

числапредлага шест опции за подредени диаграми: Подредена колона(Многостепенни колони) и неговата обемна версия 3D подредена колона(3D подредени колони), подредена лента(Многостепенна хистограма) и 3D подредена лента(3D подредена хистограма), подредена площ(Многостепенен квадрат) и 3D подредена област(Триизмерна многоетажна зона).

Анализът на данни започва с групиране и изчисляване на описателни статистики в групи, като изчислителни средни стойности и стандартни отклонения.

Ако имате две групи данни, естествено е да сравните средните стойности на тези групи. Този вид проблеми възникват често на практика, например, може да искате да сравните средния доход на две групи хора: тези с висше образование и тези без висше образование.

В тази глава ще се занимаваме с променливи, измервани в непрекъсната скала, като доход или кръвно налягане. Променливите, измерени на слаби скали, се изследват с помощта на специални методи. По-специално, категориалните променливи се изследват с помощта на кръстосани таблици (вижте глава Анализ и таблица). Променливите, измерени по ординални скали, се изследват с помощта на непараметрична статистика (вижте главата Непараметрична статистика).

Нека разгледаме един типичен проблем. Да предположим, че при производството на бетон сте дошли с идеята да добавите малко нов компоненти вярвам, че това ще увеличи здравината на бетона. За да проверите своите предположения и да ги докажете на потребителя, взехте няколко проби от бетон с добавка и няколко проби без добавка и измерихте якостта на всяка проба.

Така се получават две колони (две групи) от числа: якостта на пробите с добавката и якостта на пробите без добавката. Как могат разумно да се сравняват тези групи?

Очевиден подход е да се сравнят описателни статистики, като средните стойности на две групи. Разбира се, може да се сравнят медиани или други описателни статистики, но е естествено да се започне със сравняване на средни стойности. Така че имате две средни: средно за първата група и средно за втората група.

Човек може формално да извади едната средна стойност от другата и въз основа на големината на разликата да заключи, че има ефект. Въпреки това е препоръчително да се вземе предвид дисперсията на данните спрямо средните стойности, тоест вариацията (вижте глава Елементарни понятия). Очевидно една разумна процедура трябва да вземе предвид вариациите. Първото нещо, което идва на ум, е да се нормализира по подходящ начин разликата между средните стойности на две проби (групи данни), като се раздели, например, на стандартното отклонение (квадратен корен от вариацията).

Точно това твърди W. Gosset, английски статистик, известен под псевдонима Student, който е изобретил t-теста за сравняване на средните стойности на две извадки.

Да кажем, че тестваме хипотезата, че добавката е неефективна (или както се казва на жаргона за анализ на данни: няма ефект от обработката), с други думи, средните стойности на двете групи са равни. Тази разпоредба съответства на алтернатива, според която има ефект - якостта на бетона се увеличава, когато към него се добави нов компонент.

Обърнете внимание, че алтернативата може да бъде изразена по друг начин, например средните стойности не са равни или средната якост на пробите се е увеличила (добавянето доведе до увеличаване на якостта на бетона).

Ако ти на случаен принципразделете извадката на две части и сравнете показателите в първата и втората група, тогава най-вероятно имате работа с независими групи.

В СТАТИСТИКАТА t-тестът е наличен и в двете опции за организация на данните.

Естественото развитие на диаграмата на средното сравнение е обобщаването на t-теста към три или повече групи от данни, което води до дисперсионен анализ (в английската терминология, ANOVA - съкратено от Analysis of Variation - Анализ на дисперсията), както и като многовариантен отговор. Ако имаме работа с многоизмерен отговор, тогава използваме методите MANOVA. И така, методите за анализ на дисперсията ви позволяват разумно да сравнявате груповите средни стойности, ако броят на групите е повече от две. Например, ако искате да сравните доходите на жителите на няколко региона, тогава можете да използвате анализ на дисперсията. Ако изследвате два региона, използвайте t-теста.

Нека опишем един случай, който не се вписва в общата схема. Представете си, че разглеждате категорична променлива, която приема две стойности, 0 и 1, и искате да сравните разликата в честотите на поява на единици в двете групи. Например искате да сравните относителния брой гласове, подадени за кандидат в два избирателни района. Терминът относителен брой означава броят на гласовете, подадени за кандидат, разделен на общия брой гласоподаватели. Статистическият критерий за сравняване на честоти (дялове, пропорции...) е внедрен в модула Основни статистики и таблици в диалоговия прозорец Други критерии за значимост.

Т-тест за независими проби

t-тестът е най-често използваният метод за откриване на разликата между средните стойности на две проби. Още веднъж, променливите трябва да бъдат измерени в достатъчно богата скала, например количествено.

Разбира се, прилагането на t-теста има някои ограничения, но много слаби.

Теоретично, t-тестът може да се приложи дори ако размерът на извадката е много малък (например 10; някои изследователи твърдят, че могат да бъдат изследвани по-малки извадки) и ако променливите са нормално разпределени (в рамките на групи) и дисперсиите на наблюденията в рамките на групите не са много различни. Известно е, че t-тестът е устойчив на отклонения от нормалното.

Предположението за нормалност може да бъде тествано чрез изследване на разпределението (например визуално с хистограми) или чрез прилагане на тест за нормалност. Трябва да се отбележи, че е възможно ефективно да се тества хипотезата за нормалност за достатъчно голямо количество данни (вижте бележката на Фишър относно тестването на нормалността, която цитирахме в главата Елементарни концепции за анализ на данни).

Трябва да се подходи по-внимателно към разликата във дисперсиите на сравняваните групи. Равенство на дисперсии в две групи и това е едно от предположенията F-тест, може да се провери с помощта на F-тест (който е включен в изходната таблица t-тест в STATISTICA). Можете също така да използвате по-стабилния критерий Levene.

Когато сравнявате средни стойности, както винаги при анализа на данни, визуалните методи са изключително полезни. Например в диаграмата на категоризирания диапазон по-долу има значителна разлика в средните стойности за мъже и жени. Точките на диаграмата показват средните стойности, както и стандартните отклонения (кутийки) и стандартните грешки (сегменти от права линия), изчислени отделно за мъже и жени.

Графиката показва осезаема разлика в дисперсиите в групите - височината на правоъгълника ЖЕНА е по-голяма от височината на правоъгълника МЪЖ.

Ако условията за приложимост Ако t-тестът не е изпълнен, тогава разликата между двата набора от данни може да бъде оценена с помощта на подходяща непараметрична алтернатива на t-теста (вижте глава Непараметрична статистика за обсъждане на използването на алтернативни процедури).

Нивото на p-значимост на f-теста е равно на вероятността за погрешно отхвърляне на хипотезата, че няма разлика между средните стойности на извадките, когато е вярна (тоест, когато средните стойности са действително равни).

Някои изследователи предполагат, че в случай, когато разликите се разглеждат само в една посока (например променливата X е по-голяма (по-малка) в първата група, отколкото във втората), помислете за едностранно t-разпределение и разделете полученото за двустранен t-тест r-ниво на половина. Други предлагат винаги да се работи със стандартен двустранен t-тест.

За да се приложи t-тест за независими проби, е необходима поне една независима (групираща) променлива и една зависима променлива (например тестова стойност на някакъв показател, който се сравнява в две групи).

Първо, използвайки стойности на групираща променлива, например мъж и жена, ако групиращата променлива е Пол или Има висше образование и Няма колеж, ако групиращата променлива е Образование, данните се разделят на две групи . След това във всяка група се изчислява средната стойност на зависимата променлива, като кръвно налягане или доход. Тези примерни средни се сравняват помежду си.

Разбира се, при кандидатстване T-тестът, както всеки друг тест в анализа на данни, изисква здрав разум. Приложение T-тестът е малко оправдан, ако стойностите на двете променливи са несравними. Например, ако сравнявате средната стойност на някакъв показател в извадка от пациенти преди и след лечението, но използвайте различни методиизчисления

количествен индикатор или други единици във второто измерение, тогава силно значимите стойности на t-теста могат да бъдат получени изкуствено чрез промяна на мерните единици. По същия начин няма смисъл да се сравняват доходите, изразени в рубли, с многократни девалвации или висока инфлация.

Следващият раздел дава формулите за изчисляване на статистиката на t-теста на Стюдънт за тестване на равенството на средните от две извадки. Ако се интересувате само практическа употреба, можете да пропуснете този раздел.

Формална дефиниция на t-теста

Формално, в случай на две групи (k = 2), статистиката t-тест има формата:

където x¯ 1 (n 1) m x¯ 2 (n 2) са средните стойности на извадката от първата и втората извадка, s ~ 2 е оценката на дисперсията, съставена от оценките на дисперсията за всяка група данни:

Ако хипотезата: „средните в две групи са равни“ е вярна, тогава статистиката t ^ (n 1 + n 2 -2) има разпределение на Стюдънт с (n 1 + n 2 -2) степени на свобода (виж, например справочното издание Айвазян С. А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д., Приложна статистика., М.: Финанси и статистика, 1983. С. 395-397).

Големите абсолютни стойности на статистиката t ^ (n 1 + n 2 - 2) свидетелстват против хипотезата за равенство на средните стойности.

Като използвате вероятностния калкулатор STATISTICA, намерете 100a/2% t-разпределение на Student с (n 1 + n 2 - 2) степени на свобода.

Отбелязваме намерената точка с ×

Ако | t^(n 1 +n 2 -2)| > t(a /2), тогава хипотезата се отхвърля.

Обърнете внимание, че големите абсолютни стойности на статистиката на Student t^(n 1 + n 2 -2) могат да възникнат както поради значителна разлика в средните стойности, така и поради значителна разлика в дисперсиите на сравняваните групи.

Статистическият тест за равенство или хомогенност на дисперсията на две нормални проби се основава на статистика:

която при хипотезата: “дисперсиите в двете групи са равни” има разпределението F(n 1 -1,n 2 -1).

Нека зададем нивото на значимост a.

С помощта на вероятностен калкулатор изчислете 100(1 - a/2)% и 100(a/2)% точки на разпределение F(n 1 -1, n 2 -1).

Ако F 1-a/2 (n 1 -1, n 2 -1)< F(n 1 -1, n 2 -1) < F a/2 (n 1 -1, n 2 -1), то гипотеза об однородности дисперсии не отвергается.

Т-тест за зависими проби

Степента на разлика между средните стойности в двете групи зависи от вътрешногруповата вариация (дисперсия) на променливите.

В зависимост от това колко различни са тези стойности за всяка група, "брутната разлика" между средните стойности на групата показва по-силна или по-слаба степен на зависимост между независимите (групиращи) и зависимите променливи.

Например, ако в едно проучване средният WCC (брой на белите кръвни клетки) е 102 за мъже и 104 за жени, тогава разлика от само 2 между средните стойности в рамките на групата би била изключително важна, ако стойностите на WCC на всички мъже са между 101 и 103, а всички стойности на WCC за жени са в диапазона 103-105. Тогава може доста добре да се предвиди WCC (стойността на зависимата променлива) въз основа на пола на субекта (независимата променлива). Въпреки това, ако същата разлика 2 се получи от силно разпръснати данни (например вариращи от 0 до 200), тогава разликата може да бъде напълно пренебрегната.

По този начин е ясно, че намаляването на вариациите в рамките на групата повишава чувствителността на теста.

T-тестът на зависимата извадка е от предимство, когато важен източник на вариация (или грешка) в рамките на групата може лесно да бъде идентифициран и изключен от анализа. По-специално, това се отнася за експерименти, в които двете сравнителни групи от наблюдения се основават на една и съща извадка от наблюдения (субекти), които са били тествани два пъти (напр. пациенти преди и след лечение).

При такива експерименти значителна част от вътрешногруповата вариабилност (вариация) и в двете групи може да се обясни с индивидуалните различия в субектите. Имайте предвид, че в действителност тази ситуация не е твърде различна от случаите, когато сравняваните групи са напълно независими (вижте t-тест за независими проби), където индивидуалните различия също допринасят за вариацията на грешката. Въпреки това, в случай на независими проби, няма какво да направите по въпроса, защото не можете да определите (или „премахнете“) частта от вариацията, свързана с индивидуалните различия между субектите. Ако една и съща проба се тества два пъти, тогава тази част от вариацията може лесно да бъде елиминирана.

Вместо да се изследва всяка група поотделно и да се анализират базовите стойности, може просто да се вземат предвид разликите между две измервания (напр. „преди тест“ и „след тест“) за всеки субект. Като извадите първите стойности от вторите (за всеки субект) и след това анализирате само тези „чисти (сдвоени) разлики“, ще елиминирате тази част от вариацията, която е резултат от разликите в първоначалните нива на индивидите.

В сравнение с t-теста за независима проба, този подход винаги дава „по-добър“ резултат, тъй като тестът става по-чувствителен.

Теоретичните допускания на t-теста за независими проби се прилагат и за теста за зависими проби. Това означава, че разликите по двойки трябва да бъдат нормално разпределени. Ако това не е така, тогава може да се използва един от алтернативните непараметрични тестове (вижте глава Непараметрични статистики).

В системата STATISTICA ^-тестът за зависими извадки може да се изчисли за списъци с променливи и да се разглежда допълнително като матрица. Липсващите данни се обработват по двойки или ред по ред.

В този случай е възможно появата на „чисто случайни“ значими резултати. Ако имате много независими експерименти, тогава "чисто случайно" може да намерите един или повече експерименти, чиито резултати са значими.

Както вече споменахме, сравнението на средните стойности в повече от две групи се извършва с помощта на дисперсионен анализ (английско съкращение - ANOVA).

Ако има повече от две „зависими проби“ (напр. предварителна обработка, след обработка-1 и след обработка-2), тогава може да се използва анализ на дисперсията с повторени измервания. Повтарящите се измервания в дисперсионния анализ могат да се разглеждат като обобщение на f-теста за зависими проби, което прави възможно повишаването на чувствителността на анализа.

Например, дисперсионният анализ ви позволява едновременно да контролирате не само базовото ниво на зависимата променлива, но и други фактори и да включите повече от една зависима променлива в експерименталния план.

Интересен е следният метод за комбиниране на резултатите от няколко t-теста. Тази техника може да се използва и за комбиниране на резултатите от други критерии (вижте: Ръководство за приложна статистика / Редактирано от Е. Лойд и У. Ледерман, том 1. М .: Финанси и статистика, 1989. С. 274). За нас този пример е интересен и с това, че можем да демонстрираме новите функции на STATISTICA.

Пример 1

Да предположим, че с помощта на независими експерименти сте получили нива на значимост a(1), a(2) ... a(m). Да предположим, че тези нива не са достатъчно убедителни. Ако нивата на значимост са неубедителни, тогава може да има смисъл да комбинирате данните и да ги разглеждате като резултат от един цял експеримент.

При нулевата хипотеза нивата на значимост, считани за случайни променливи, имат равномерно разпределение. Следователно стойността

L = -2× (Ln(a(l)) + Ln(a(2)) + ... + Ln(a(m))

има разпределение хи-квадрат с 2m степени на свобода.

Например, ако при тестове за якост на бетон са получени недостатъчно убедителни нива от 0,047, 0,054, 0,042, тогава нивото на значимост на комбинирания експеримент е 0,005547 и хипотезата за неефективността на добавката се отхвърля изрично.

За да разберем това, ще използваме инструментите на системата STATISTICA. Първо изчисляваме стойността на L, например, чрез въвеждане на формула в електронна таблица.

Създайте файл и на първия ред въведете записа:

Променливата var7 съдържа стойността на L, изчислена от формулата.

След това отворете вероятностния калкулатор STATISTICA, изберете разпределението хи-квадрат в него, въведете броя на степените на свобода b и в полето хи-квадрат въведете стойността 18,29.

В резултат на това в полето Римаме 0,005547.

Така беше получено комбинираното ниво на значимост на трите t-теста (сравнете с резултатите, дадени в Handbook of Applied Statistics, редактиран от E. Lloyd и W. Lederman, том 1. M .: Finance and Statistics, 1989. стр. 275). Ясно е високо нивозначителна, така че нулевата хипотеза се отхвърля.

Пример 2

Тук ще работим с файла intemet2000.sta. Можете също да използвате файла ad.study.sta от папката Примери.

Файлът intemet2000.sta събира резултатите от проучване на няколко потребители относно тяхното възприемане на сайтовете ENNUI и POURRITURE.

Този вид данни е лесно да се получи чрез Интернет. Можете например да публикувате въпросник на сайта, който ще се попълва от посетителите.

В този моделен пример потребителите оценяват сайтове по различни скали (пълнота, технологичност на решението, информационно съдържание, дизайн и др.) Във всяка от скалите респондентите оценяват сайта по десетобална скала от 0 до 9 точки .

Интересен въпрос е: различно ли е възприемането на сайтовете между мъжете и жените?

Мъжете могат да имат по-високи или по-ниски резултати от жените по някои скали.

За да разрешите този проблем, можете да използвате t-теста за независими проби. Групиращата променлива пол разделя данните на две групи. Извадки от мъже и жени ще бъдат сравнени по отношение на средната стойност на техните резултати по всяка скала. Върнете се в панела за стартиране и щракнете върху процедурата t-тест за независими проби, за да отворите T -критерий за независими извадки (групи).

Щракнете върху бутона Променливиза да отворите стандартния диалогов прозорец за избор на променливи. Тук можете да изберете както независими (групиране), така и зависими променливи.

За нашия пример изберете променливата ПОЛ като независима променлива и променливи от 3 до 25 (съдържащи отговорите) като зависими променливи.

Кликнете Добрев този диалогов прозорец, за да се върнете към диалоговия прозорец, където се показва вашият избор.

От диалоговия прозорец Т-тест за независими проби (групи)много други процедури също са налични.

Кликнете Добреза показване на таблица с резултати.

от най-много бърз начинизследването на таблицата е да погледнете петата колона (съдържаща p-нивата) и да определите коя от p-стойностите е по-малка от зададеното ниво на значимост от 0,05.

За повечето от зависимите променливи средните стойности за двете групи (МЪЖЕ - МЪЖЕ и ЖЕНИ - ЖЕНИ) са много близки.

Единствената променлива, за която f-тестът съответства на установеното ниво на значимост от 0,05, е мярка 7, за която p-нивото е 0,0087. Както показват колоните, съдържащи средни стойности (вижте първите две колони), за мъжете тази променлива средно приема значително по-големи стойности - в избраната скала за измерване за мъжете тя е равна на 5,46, а за жените - 3,63. В същото време не може да се изключи възможността разликата между половете всъщност да липсва и да е получена само в резултат на случайно съвпадение (виж по-долу), въпреки че това изглежда малко вероятно.

Диаграмата по подразбиране за тези таблици с резултати е графика в кутия. За да изградите тази диаграма, щракнете Кликнете с десния бутонмишката навсякъде в реда, съответстващ на зависимата променлива (например върху средната стойност за Measur 7).

В отвореното контекстно менюизберете чертане Диаграма на обхватаот подменюто Бързи статистически графики. След това изберете опция Средно/SEM/SEM. прозорец. Диаграма на обхватаи натиснете Добреда се изгради графика.

Средната разлика на графиката изглежда по-значима и не може да се обясни само въз основа на променливостта на оригиналните данни.

На графиката обаче се забелязва друга неочаквана разлика. Дисперсията за женската група е много по-голяма от дисперсията за мъжката група (погледнете полетата, които представляват стандартните отклонения, равни на корен квадратен от дисперсията).

Ако вариациите в двете групи са значително различни, тогава едно от изискванията за използване на r-теста е нарушено и разликата в средните трябва да се разглежда с особено внимание.

В допълнение, дисперсията обикновено е свързана със средната стойност, т.е. колкото по-голяма е средната стойност, толкова по-голяма е дисперсията.

В този случай обаче се наблюдава обратното. В такава ситуация опитен изследовател би предположил, че разпределението на Measur 7 може да не е нормално (за мъже, жени или и двете).

Затова ще разгледаме критерия за разликата във дисперсиите, за да проверим дали разликата, наблюдавана на графиката, наистина заслужава внимание.

Нека се върнем към таблицата с резултатите и превъртете надясно, ще видим резултатите от F-теста. Стойността на F-критерия наистина отговаря на посоченото ниво на значимост от 0,05, което означава значителна разлика във вариациите на променливата Measur 7 в групите МЪЖЕ и ЖЕНИ - ЖЕНИ.

Въпреки това, значимостта на наблюдаваната разлика във дисперсиите е близка до ограничаващото ниво на значимост (нейното p-ниво е 0,029).

Повечето изследователи биха сметнали този факт сам по себе си за недостатъчен, за да анулира t-теста за разликата в средните стойности, който дава високо ниво на значимост за тази разлика (p - 0,0087).

Множество сравнения

Когато се сравняват средни стойности в три или повече групи, могат да се използват множество процедури за сравнение. Самият термин множество сравнения просто означава множество сравнения.

Проблемът е следният: имаме n > 2 независими набора от данни и искаме разумно да сравним техните средни стойности. Да предположим, че сме приложили F-теста и сме отхвърлили хипотезата: „средните стойности на всички групи са равни“. Нашето естествено желание е да намерим хомогенни групи, чиито средни са равни една на друга.

Разбира се, можем да сравним групи с помощта на t-тест и да намерим хомогенни групи чрез множество сравнения. Но се оказва, че е трудно да се изчисли грешката на извършена процедура или, както се казва, композитен тест, като се започне от дадено ниво на значимост на всеки t-тест.

Тънкостта е, че като сравнявате много групи с помощта на t-теста, можете да откриете ефект чисто случайно. Представете си, че провеждате изпитване на ново лекарство в 1000 клиники, като сравнявате група пациенти, приемащи лекарството във всяка клиника, с група пациенти, приемащи плацебо. Разбира се, чисто случайно може да има клиника, където да откриете ефекта. Въпреки това, тъй като висока степенВероятно може да е арт ефект.

За да се предпазите от този вид злополука, се използват специални критерии за множество или множество сравнения.

В системата STATISTICA в модула са реализирани множество процедури за сравнение Основни статистики и таблицив диалог

Описание на множество процедури за сравнение може да се намери например в книгата: Kendayal M.J. and Stuart A. Statistical inference and relationships. М.: Наука, 1973. С. 71-79.

Имайте предвид, че най-често срещаните методи за сравняване на няколко групи са внедрени в модула Общ анализ на дисперсията.

В модула може да се извърши еднопосочен дисперсионен анализ Основни статистики и таблици.

Еднопосочен анализ на дисперсията и post hoc сравнения на средните стойности

Така че, ако искате да напреднете в изследването на разликите на няколко групи, тогава трябва да се извърши допълнителен анализ в диалога за групиране и еднопосочен анализ на дисперсията (ANOVA). Работим с данни, които се намират във файла adstudy.sta (папка Примери).

Направете следните настройки след нас.

Първо изберете групирането и зависимите променливи във файла с данни по стандартния начин.

След това изберете кодове за групиране на променливи. С помощта на тези кодове наблюденията във файла са разделени на няколко групи, които ще сравним.

След като сте избрали променливи за анализ и сте дефинирали кодове на променливи за групиране, щракнете върху бутона Добреи изпълнете изчислителната процедура.

В прозореца, който се показва, можете да видите изчерпателно резултатите от анализа.

Погледнете внимателно диалоговия прозорец. Резултатите могат да бъдат показани под формата на таблици и графики. Например, чрез процедурата може да се тества значимостта на разликите в средните стойности Дисперсионен анализ.

Щракнете върху бутона Дисперсионен анализи ще видите резултатите от еднопосочния ANOVA за всяка зависима променлива.

Забележете, че в таблицата ANOVA ние вече се занимаваме с F-критичен период.

Както следва от резултатите, за променливи Мярка 5, Мярка 7 и Мярка 9, процедурата еднопосочен дисперсионен анализдаде статистически значими резултати на ниво p<0,05.

Тези резултати показват, че средната разлика е значителна. И така, с помощта на F-теста (този тест обобщава t-теста за повече от две групи), ние отхвърляме хипотезата за хомогенността на сравняваните групи.

Върнете се в диалоговия прозорец с резултати и щракнете върху бутона Post hoc сравнения на средни стойностиза да се оцени значимостта на различията между средните стойности на конкретни групи. Първата стъпка е да изберете зависимата променлива. В този пример ще изберем променливата Measur 7.

След като щракнете Добрев прозореца за избор на променлива на екрана ще се появи диалогов прозорец Post hoc сравнения на средни стойности.

Можете да изберете множество post hoc критерии в този прозорец.

Нека изберем например теста за най-малка значима разлика (LSD).

Тестът за IRR е еквивалентен на t-тест за независима проба, базиран на N групи за сравнение.

Независимият t-тест на извадката показва (проверете със СТАТИСТИКА A!), че има значителна разлика между отговорите на МЪЖЕЦИТЕ и отговорите на ЖЕНСКИТЕ за променливата Measur 7.

Използване на процедурата Групиране и еднопосочна ANOVA,виждаме (вижте таблицата с резултатите), че има значителна разлика в средните стойности само за тези, които са избрали SOKE.

Графично представяне на резултатите. Разликите в средните стойности могат да се видят в наличните графики в диалоговия прозорец. Вътрешногрупова описателна статистика и корелации – Резултати.

Например, за да сравните разпределенията на избрани променливи в рамките на групи, щракнете върху бутона Categorized Box Plots и изберете опцията Медиана/Кварт/Обхватот диалоговия прозорец Диаграма на обхвата.

След като щракнете Добре, STATISTICA ще изгради каскада от диаграми.

От графиката може да се види, че има ясна разлика между групата ЖЕНА - SOKE и групата МЪЖЕЦ - SOKE.

Този вид анализ с прогресивно по-сложно групиране и сравнение на средните стойности в получените групи, особено често използван в масови проучвания, може успешно да се извърши в STATISTICA.

ТЕХНОЛОГИЧНА КАРТА ЗА СЕСИЯ №35

етап номер	Етапи на урока	време	Дейност на учителя	Студентски дейности	Приложения
	Организиране на времето	2 минути.	Поздравява учениците, проверява готовността им за урока	Поздравява учителя, подготвя се за урока
	Съобщение за план на урока	1 минута.	Съобщаване на план на урока
	Контрол на знанията	20 минути.	Провежда анкета по предходната тема	Отговори. слуша. Допълва.
4.	Комуникация на нова тема, цели, мотивация, план за представяне на нова тема	3 мин.	Информира темата на лекцията, целите, мотивира необходимостта от изучаване на тази тема. Информира очертанията на новата тема.	слуша.
5.	Представяне на нов материал.	30 мин.	Представяне на нова тема с помощта на мултимедийна презентация	слуша. Записва.
6.	Оправяне на темата	20 минути.	Изпълнение на задачи	Отговори. Допълва.
7.	Обобщаване	2 минути.	Коментирайте и оценете.
8.	Домашна работа	2 минути.	Отчита домашните

Урок „Бизнес графика.

Изграждане, редактиране, форматиране на диаграми»

срок в ексел диаграмаизползва се за обозначаване на всички видове графично представяне на числови данни. Изграждането на графично изображение се извършва върху въз основа на поредица от данни.Това е името на група клетки с данни в рамките на един ред или колона. Можете да показвате множество серии от данни на една диаграма.

Диаграмата е вмъкнат обект, вграден в един от листовете в работна книга. Може да се намира на същия лист, на който се намират данните, или на който и да е друг лист (често за показване на диаграмата се задава отделен лист). Диаграмата поддържа връзка към данните, на които се основава, и когато тези данни се актуализират, тя незабавно променя външния си вид.

Диаграмата обикновено се използва за изграждане Съветник за диаграми, задействан от щракване на бутон Съветник за диаграмина стандартната лента с инструменти

Тип диаграма.На първия етап от тази работа майсторите избират формата на диаграмата. Налични формиᴨȇса изброени в списъка Тип в раздела Стандартен. За избрания тип диаграма вдясно са посочени няколко опции за представяне на данни (палета Преглед), от които трябва да изберете най-подходящия. В раздела нестандартнипоказва набор от напълно оформени типове диаграми с предварително дефинирано форматиране. След като зададете формата на диаграмата, щракнете върху бутона По-нататък.

Избор на данни.Вторият етап на съветника се използва за избор на данните, върху които ще бъде изградена диаграмата. Ако обхватът на данните е избран предварително, тогава в областта за предварителен преглед в горната част на прозореца на съветника ще се появи приблизително изображение на бъдещата диаграма. Ако данните образуват един правоъгълен диапазон, тогава е удобно да ги изберете с помощта на раздела Обхватданни. Ако данните не формират една група, тогава информацията за очертаване на отделни серии от данни се задава в раздела Редете. Визуализацията на диаграмата се актуализира автоматично, когато наборът от показани данни се промени.

Оформление на диаграмата.Третият етап на съветника (след щракване върху бутона По-нататък) се състои в избор на дизайн на диаграмата. В разделите на прозореца на съветника са зададени:

* заглавие на диаграмата, етикети на осите (таб Заглавия);

* показване и етикетиране на координатни оси (таб брадви);

* показване на мрежа от линии, успоредни на координатните оси (таб линии на мрежата);

* описание на изградените графики (таб Легенда);

* показване на етикети, съответстващи на отделни елементи от данни на диаграмата (таб Подписи на данни);

* представяне на данните, използвани при изграждането на графиката, под формата на таблица (таб таблица с данни).

В зависимост от типа на диаграмата, някои от изброените раздели може да не присъстват.

Разположение на диаграмата.На последния етап от работата на съветника (след щракване върху бутона По-нататък) указва дали да се използва нов работен лист или един от съществуващите за поставяне на диаграмата. Обикновено точно този избор е важен само за последващото ᴨȇchata на документа, съдържащ диаграмата. След натискане на бутона Готовдиаграмата се изгражда автоматично и се вмъква в посочения работен лист.

Редактиране на диаграма.Готовата диаграма може да бъде модифицирана. Състои се от набор от отделни елементи, като например самите графики (серии от данни), координатни оси, заглавие на диаграмата, площ на графиката и т.н. когато щракнете върху елемент от диаграмата, той се маркира с маркери, а когато задържите курсора на мишката върху него с показалеца на мишката се описва с подсказка Отворетедиалоговият прозорец за форматиране на елемента на диаграмата е достъпен чрез менюто формат(за избрания елемент) или чрез контекстното меню (команда формат) Различни раздели на диалоговия прозорец, който се отваря, ви позволяват да промените опциите за показване на избрания елемент от данни. Ако трябва да направите значителни промени в диаграмата, трябва отново да използвате съветника за диаграма. За да направите това, отворете работен лист с диаграма или изберете диаграма, вградена в работен лист с данни. бягане съветник за диаграми, можете да промените текущите настройки, които се третират като стандартни в прозорците на съветника.

За да изтриете диаграма, можете да изтриете работния лист, на който се намира ( Редактиране Изтриване на лист), или изберете диаграма, вградена в работния лист с данни, и натиснете клавиша ИЗТРИЙ

Диаграмиране

Почти всички съвременни процесори за електронни таблици имат вградени бизнес графики.За това има графичен режимработа на процесора за електронни таблици. В графичен режим можете да изграждате диаграми от различни типове, което дава яснота на числените зависимости.

Диаграма- това е средство за визуално графично представяне на информация, предназначено за сравняване на няколко стойности или няколко стойности на една стойност, наблюдение на промяната в техните стойности и др.

Повечето диаграми са построени в правоъгълна координатна система. По хоризонталната ос X се нанасят стойностите на независимото ᴨȇtime (аргумент), а по вертикалната ос Y стойностите на зависимото ᴨȇtime (функция). Няколко диаграми могат да бъдат показани на една фигура едновременно.

Когато графично обработвате цифрова информация с помощта на процесор за електронни таблици, трябва:

1) посочете областта с данни (блок от клетки), върху която ще бъде изградена диаграмата;

2) определя последователността на избор на данни (по редове или по колони) от избрания блок от клетки.

При избор по X колони, координатите се вземат от най-лявата колона на избрания блок от клетки. Останалите колони съдържат Y-координатите на диаграмите. Броят на колоните определя броя на начертаните диаграми. Когато избирате по редове, най-горният ред на избрания блок от клетки е редът с X-координати, останалите редове съдържат Y-координатите на диаграмите.

Помислете за графики от 5 различни типа. Те имат различни имена в различните книги. Ще ги наричаме: кръгови диаграми, стълбовидни диаграми, диаграми с нива, линейни диаграми и диаграми с площи (или диаграми с площи). Всъщност има много повече видове диаграми, но тези са най-често срещаните.

I. Кръгова диаграмасе използва за сравняване на няколко стойности в една точка. Особено полезно е, ако сумата на стойностите е цяло (100%).

Пример 1 Dunno продава канцеларски материали: тетрадки, моливи и тетрадки. Ще приемем, че за един ден е продал 2 тетрадки, 13 молива и 45 тетрадки.

Изградете кръгова диаграма, показваща кой продукт е купуван най-често през деня.

Помислете за последователността от действия на процесора за електронни таблици при изграждане на кръгова диаграма. Кръговата диаграма, както подсказва името, е разположена върху кръг. Кръгът е 360 градуса. Общо продадените стоки са 60 бр. И така, за 1 брой стоки има 360:60 \u003d b градуса. Нека преизчислим „стоките в градуси“: 13 тетрадки ще съответстват на 2 * 6 = 12 градуса; 13 молива -- 13*6 = 78 градуса; 45 тетрадки - 45 * 6 = 270 градуса. Остава да разделим кръга на три сектора - 12, 78 и 270 градуса.

Решение.Нека изберем блок от клетки A1:B3, съдържащи данни за графична обработка. Данните са подредени в колони. Първата колона A1:AZ на разпределения блок е колоната с името на сектора; втората колона B1:B3 на избрания блок съдържа числовите данни на диаграмата. Кръговата диаграма ще изглежда така:

Кръговата диаграма не винаги осигурява необходимата яснота на представяне на информацията. Първо, може да има твърде много сектори в един кръг. Второ, всички сектори могат да бъдат приблизително с еднакъв размер. Заедно тези две причини правят кръговата диаграма малко полезна.

II. Стълбовата диаграма се използва за сравняване на множество стойности в множество точки. Това означава, че е необходим друг инструмент, диаграма от различен тип. Това са стълбови диаграми.

	А	IN	СЪС	д	д	Е	Ж
	пн	вт	ср	чт	пт	сб	пр.н.е

Стълбовидните диаграми (както подсказва името) се състоят от колони. Височината на колоните се определя от стойностите на сравняваните стойности. В нашия случай височината на колоната ще се определя от броя вестници, които Dunno продава на ден. Всяка колона е свързана с някои отправна точка. В нашия случай референтната точка ще съответства на един ден от седмицата.

Решение.Нека изберем блок от клетки A1-G2, съдържащи данни за графична обработка. Данните са в редове. Първият ред A1:G1 на избрания блок е линията с координати X (контролни точки); вторият ред A2.G2 на избрания блок съдържа Y координатите (височината на стълбовете) на диаграмата.

Посочете заглавието на диаграмата: „Не знам, че продава вестници“. Стълбовата диаграма ще изглежда така:

Пример 3Сега нека разгледаме по-сложен проблем, за който по принцип не може да се използва кръгова диаграма. Това е задача, която изисква няколко пъти да се сравнят няколко стойности. Нека Toropyzhka и Donut търгуват вестници заедно с Dunno. Техният успех в търговията е показан в следната таблица (за удобство нека добавим Dunno тук):

	А	IN	СЪС	д	д	Е	Ж	з
		пн	вт	ср	чт	пт	сб	слънце
	Не знам
	прибързан
	Поничка

Изградете стълбовидна диаграма, която ще показва данни за тримата продавачи наведнъж. Както и досега, височината на колоната ще символизира броя на вестниците. Както и досега ще имаме 7 опорни точки – по една за всеки ден от седмицата. Разликата с предишната диаграма ще бъде, че във всяка референтна точка ще има не една колона, а три - по една за всеки продавач. Всички колони на един продавач ще бъдат попълнени по същия начин.

Решение.Нека изберем блок от клетки A1:H4, съдържащи данни за графична обработка. Данните са в редове. Първият ред на избрания блок е ред с координати X (контролни точки); следващите три реда от избрания блок съдържат Y координатите (височината на стълбовете) на диаграмата. Посочете заглавието на графиката: „Търговия с вестници“.

III. линейна диаграмаслужи за проследяване за смянаняколко стойности при преместване от една точка в друга.

Пример 4Изградете линейна диаграма, показваща промяната в броя на продадените вестници през седмицата (вижте Пример 3). Конструкцията на линейна диаграма е подобна на конструкцията на колонна диаграма. Но вместо колони, тяхната височина е просто маркирана (точки, тирета, кръстове - няма значение) и получените знаци са свързани с прави линии (диаграмата е линейна). Вместо различни щриховки (щриховки) на колоните се използват различни маркировки (ромби, триъгълници, кръстове и др.), различни дебелини и видове линии (плътни, пунктирани и др.), различни цветове.

IV. Диаграма на ниватави позволява визуално да сравнявате сумите на няколко стойности в няколко точки и в същото време да показвате приноса на всяка стойност към общата сума.

Пример 5Графиките „Търговия с вестници“, съставени от нас (както колонни, така и линейни), представляват интерес предимно за продавачите на вестници, демонстрирайки успеха на тяхната работа. Но освен продавачите, други хора също се интересуват от продажбата на вестници. Например издателят на вестник трябва да знае не само колко копия от вестника е продал всеки продавач, но и колко са продали общо. В същото време остава лихва към отделните количества, съставляващи общата сума. Нека вземем таблицата с продажбите на вестници (вижте пример 3) и изградете диаграма на нива за нея.

Редът за изграждане на диаграма с нива е много подобен на реда за изграждане на колонна диаграма. Разликата е, че стълбовете в диаграмата на нива не са поставени един до друг, а един върху друг. Съответно правилата за изчисляване на вертикалния и хоризонталния размер на диаграмата се променят. Вертикалният размер ще се определя не от най-голямата стойност, а от най-голямата сума от стойностите. Но броят на колоните винаги ще бъде равен на броя на референтните точки: във всяка референтна точка винаги ще има точно една многослойна колона.

Видове диаграми Кръгова диаграма - използва се за сравняване на няколко стойности в една точка. Особено полезно е, ако сумата на стойностите е едно цяло (100%). Пример 1: Има оценки за класен тест. 8 души са получили - "5", 13 души - "4", 6 души - "3" и един - "2". Решение:

Стълбовидна диаграма - за задача, в която се изисква да се сравнят няколко стойности многократно. Пример 3: Нека няколко магазина на една и съща фирма продават компютри. Данните за печалбата им за съответния ден от седмицата бяха въведени в таблица: За разлика от предишната диаграма, всяка референтна точка ще има не една колона, а три - по една за всеки магазин. Всички колони на същия магазин ще бъдат попълнени по един и същи начин.

Диаграма на нивата - ви позволява визуално да сравнявате сумите на няколко стойности в няколко точки и в същото време да показвате приноса на всяка стойност към общата сума. Като използваме данните в Пример 3, ще изградим многослойна диаграма. Тази диаграма отразява дела на всеки магазин в общата сума.

Диаграма тип "Графика" - служи за проследяване на промяната на няколко стойности при преминаване от една точка към друга. Диаграмата с площи е хибрид на диаграма с нива и линейна диаграма. Позволява ви едновременно да проследявате промяната във всяка от няколко величини и промяната в тяхната сума. В няколко точки

Диаграма). Съветникът за диаграми ви позволява да създавате диаграма стъпка по стъпка, като използвате серия от диалогови прозорци. Създаване на диаграма: 1. Изберете диапазон от клетки, съдържащи данни. Command Insert>Diag" title="За да създадете диаграми, използвайте съветника за диаграми (Insert>Chart). Съветникът за диаграми ви позволява да създавате диаграма стъпка по стъпка, като използвате поредица от диалогови панели. За да създадете диаграма: 1. Изберете диапазон от клетки, съдържащи данни.Command Insert>Diag" class="link_thumb"> 8 !}Графиките се създават с помощта на съветника за диаграми (Insert>Chart). Съветникът за диаграми ви позволява да създавате диаграма стъпка по стъпка, като използвате серия от диалогови прозорци. Създаване на диаграма: 1. Изберете диапазон от клетки, съдържащи данни. Команда Вмъкване>Диаграма. Диаграма). Съветникът за диаграми ви позволява да създавате диаграма стъпка по стъпка, като използвате серия от диалогови прозорци. Създаване на диаграма: 1. Изберете диапазон от клетки, съдържащи данни. Команда Insert>Diag"> Chart). Съветникът за диаграми ви позволява да създавате диаграма стъпка по стъпка, като използвате поредица от диалогови панели. За да създадете диаграма: 1. Изберете диапазон от клетки, съдържащи данни. Command Insert>Chart."> диаграма). Съветникът за диаграми ви позволява да създавате диаграма стъпка по стъпка, като използвате серия от диалогови прозорци. Създаване на диаграма: 1. Изберете диапазон от клетки, съдържащи данни. Command Insert>Diag" title="За да създадете диаграми, използвайте съветника за диаграми (Insert>Chart). Съветникът за диаграми ви позволява да създавате диаграма стъпка по стъпка, като използвате поредица от диалогови панели. За да създадете диаграма: 1. Изберете диапазон от клетки, съдържащи данни.Command Insert>Diag"> title="Графиките се създават с помощта на съветника за диаграми (Insert>Chart). Съветникът за диаграми ви позволява да създавате диаграма стъпка по стъпка, като използвате серия от диалогови прозорци. Създаване на диаграма: 1. Изберете диапазон от клетки, съдържащи данни. Вмъкване на команда>Диаг"> !}

2. Изберете формата на диаграмата. Наличните форми са изброени в списъка Тип в раздела Стандартни. За избрания тип диаграма вдясно са посочени няколко опции за представяне на данните (Изглед), от които трябва да изберете най-подходящата. Щракнете върху бутона Напред.

3. В тази стъпка ще видим как ще изглежда нашата диаграма. Вдясно от диаграмата се появява легенда, която съдържа необходимите обяснения за диаграмата. Диапазон на прозореца: съдържа диапазон от адреси на клетки, съдържащи данни за диаграмата. Задайте необходимите параметри и щракнете върху бутона Напред.

Кръговата диаграма обаче не винаги осигурява необходимата видимост на представянето на информацията. Първо, може да има твърде много сектори в един кръг. Второ, всички сектори могат да бъдат приблизително с еднакъв размер. Заедно тези две причини правят кръговата диаграма малко полезна.

2.Стълбовидна диаграма (хистограма) -Използва се за сравняване на множество стойности в множество точки.

Стълбовидните диаграми (както подсказва името) са съставени от ленти. Определя се височината на колонатастойности на сравнявани количества . Всяка колона е свързана къмотправна точка .

3.Линейна диаграма (графика) -Използва се за проследяване на промените на няколко стойности при преминаване от една точка към друга.

Конструкцията на линейна диаграма е подобна на конструкцията на колонна диаграма. Но вместо колоните, тяхната височина е просто маркирана (с точки, тирета, кръстове) и получените знаци са свързани с прави линии. Вместо различни щриховки (защриховани колони) се използват различни маркировки (ромби, триъгълници, кръстове и др.), различна дебелина и вид на линиите (плътни, пунктирани и др.), различни цветове.

4. Диаграма на нива (подредена хистограма) - Позволява ви визуално да сравнявате сумите на няколко стойности в няколко точки и в същото време да показвате приноса на всяка стойност към общата сума.

Редът за изграждане на диаграма с нива е много подобен на реда за изграждане на колонна диаграма. Разликата е, че стълбовете в диаграмата на нива не са поставени един до друг, а един върху друг. Съответно правилата за изчисляване на вертикалния и хоризонталния размер на диаграмата се променят.

5. Областна диаграма (площна диаграма) -Хибрид на многостепенна диаграма с линейна ви позволява едновременно да проследявате промяната във всяка от няколко величини и промяната в тяхната сума в няколко точки.

Отделните колони се сливат, за да образуват непрекъснати региони. Оттук и наименованието - ареална диаграма или ареална диаграма. Всяка област отговаря на една стойност, която се обозначава с различни щриховки (оцветяване). Преди това колоните бяха подредени на нива, сега - линии (и зоните, очертани от тях).

Форматиране на клетки. Числов формат в Microsoft Excel.

Форматирането в Excel се използва за улесняване на възприемането на данни, което играе важна роля за производителността.

За да зададете формат, направете следното:

2. Изберете командата "Форматиране" - "Клетки" (Ctrl+1).

3. В диалоговия прозорец, който се появява, въведете необходимите опции за форматиране.

4. Натиснете бутона "OK".

Форматираната клетка запазва своя формат, докато не бъде приложена към нея нов форматили не е премахната старата. Когато въведете стойност в клетка, форматът, който вече е използван в клетката, се прилага към нея.

За да премахнете формат, направете следното:

1. Изберете клетка (диапазон от клетки).

2. Изберете командата "Редактиране" - "Изчистване" - "Формати".

3. За да изтриете стойности в клетки, изберете командата "Всички" от подменюто "Изчистване".

Имайте предвид, че когато копирате клетка, заедно със съдържанието й, се копира и форматът на клетката. По този начин можете да спестите време, като форматирате оригиналната клетка, преди да използвате командите за копиране и поставяне.

Форматирането може да се извърши и с помощта на лентите с инструменти. Най-често използваните команди за форматиране са поставени в лентата с инструменти "Форматиране". За да приложите формат чрез бутон на лентата с инструменти, изберете клетка или диапазон от клетки и след това щракнете върху бутона. За да изтриете формат, натиснете отново бутона.

За бързо копиране на формати от избрани клетки в други клетки можете да използвате бутона Format Painter в панела Formatting

Форматирането може да се приложи към отделни знаци от текстова стойност в клетка по същия начин, както може да се приложи към цяла клетка. За да направите това, изберете желаните знаци и след това изберете командата "Клетки" от менюто "Форматиране". След това задайте желаните атрибути и щракнете върху бутона "OK". Натиснете клавиша Enter, за да видите резултатите от вашата работа.

Настройка на числовия формат в Excel

защото програма Excelе предназначен за обработка на числа, правилната настройка на техния формат играе важна роля. За човека числото 10 е само едно и нула. От гледна точка на Excel, тези две числа могат да предадат много различна информация в зависимост от това дали представляват броя на служителите в една компания, парична стойност, процент от цялото или фрагмент от заглавието на Топ 10. И в четирите ситуации този номер трябва да се показва и обработва по различен начин. Excel поддържа следните формати на данни:

* Общ- текстови и числови стойности от произволен тип; * Числен- най-общия начин за представяне на числата; * Парични- парични стойности; * Финансови- парични стойности с подравняване върху разделителя на цели и дробни части; * дата- дата или дата и час; * време- час или дата и час; * Процент- стойност на клетката, умножена по 100 със символ "%" в края; * Дробна- рационални дроби с числител и знаменател; * Експоненциален- десетични дробни числа; * Текст- текстовите данни се показват по същия начин, както се въвеждат и обработват низове, независимо от тяхното съдържание; * Допълнителен- формати за работа с бази данни и адресни списъци; * Персонализиран- формат, персонализиран от потребителя.

Най-често срещаните опции за форматиране на данни могат да бъдат зададени с помощта на лентата с инструменти за форматиране.

1. Щракнете върху клетка C4 и след това върху бутона Процентен формат. Стойността на клетка C4 ще бъде умножена по 100 и към нея ще бъде добавен знак "%".

Ориз. 9.14. Раздел за избор на формат на данните

2. Натиснете клавиша надолу и щракнете върху бутона Паричен формат.

3. Кликнете върху клетката Sat и след това върху бутона Разделен формат. Този бутон принуждава числата да се подравнят в колоната с десетичния разделител.

4. Изберете клетка C7 и щракнете върху бутона Увеличете битовата дълбочина. Този бутон не променя основния формат, но добавя един знак след десетичната запетая.

5. Натиснете клавиша Enter и щракнете върху бутона Намалете битовата дълбочина. Тази операция премахва един знак след десетичната запетая и закръгля числото. Сега клетки от C4 до C9 изглеждат напълно различни, въпреки че първоначално са въвели точно същите числа. Други формати се присвояват чрез следните стъпки.

6. Щракнете върху клетка C10 и изберете командата Формат > Клетки.

7. В диалоговия прозорец, който се отваря, разгънете раздела Номер(фиг. 9.14).

8. В списъка Числови форматикликнете върху елемента дата.

9. В списъка, който се показва Типщракнете върху реда 14 март 01 (14-мар-01). След това щракнете върху бутона Добре.

Ориз. 9.15. Различни числови формати

10. По същия начин задайте клетка C11 на експоненциален формат и клетка C12 на числов формат. Сега таблицата ще изглежда така (Фигура 9.15). Моля, обърнете внимание, че средната стойност на таблицата не се е променила, тоест, когато промените формата, само методът на показване се променя, докато самите числови стойности остават непроменени. Следвайте тези стъпки, за да проверите този факт.

11. Щракнете двукратно върху клетка C11 и променете стойността от 01/03/1900 на 02/03/1900.

12. Натиснете клавиша Enter. Средната стойност на таблицата (която се показва в паричен формат) незабавно ще се промени на 15,41r. Докато влизате, можете да сумирате датите с проценти и да получите рубли като резултат. Това е типичен пример за неправилно присвояване на формати на данни.

Защита на листа. Защита на клетки в Microsoft Excel.

Автоформати и стилове в Microsoft Excel.

Използване на условно форматиране в Microsoft Excel.

Създаване на списък и формуляр за данни в Microsoft Excel. Изисквания за листване.

Сортиране и филтриране на данни в Microsoft Excel (автофилтър, разширен филтър).

Групиране и структуриране на данни в Microsoft Excel.

Автоматични общи суми: създаване на обща таблица, показваща общите суми на екрана в контекста на една или повече групи от записи.

Създаване осева таблицав Microsoft Excel.(в бележник)

Свързване и консолидиране на данни. (в бележника)

Концепции на теорията на базите данни. Принципи на организация на данните.

Йерархични и мрежови модели на организация на данните.

Релационен модел на организация на данните. нормални форми.

Понятия за системи за управление на бази данни (СУБД) и тяхното предназначение.

Професионални системи за управление на бази данни (СУБД).

Цел, ред на работа, създаване на бази данни MS Access.

Таблици на база данни на MS Access: предназначение, структура, възможности за създаване.

Типове данни и свойства на MS Access СУБД полета.

Концепцията за домейн, атрибут, ключ на релационна база данни.

Създаване на структура за комуникации между таблици на база данни.

Видове връзки и ограничения в MS Access СУБД.

Понятия, предназначение и свойства на формите.

Опции за създаване на формуляр. Използване на съветника за формуляри

Работа с Form Builder Формулярни секции.

Използване на изрази и изчисляеми полета.

Видове контроли на формата.

Предназначение, видове и възможности за създаване на заявки.

Как да използвате Query Builder.

Филтриране и сортиране на данни в заявки.

Използване на оператори и условия в заявки.

Създаване на калкулирани полета, обединения в заявки.

Как да работите с многотаблични заявки.

Последни заявки. Групови операции в MS Access.

Промяна на информация чрез модифициране на заявки.

Предназначение и методи за създаване на MS Access отчети.

Използване на съветника за създаване на отчет.

Работа с Report Designer

Групиране на данни и междинни резултати в отчети.

Макроси в Access и тяхното изграждане.

Защита на информацията в бази данни.

Класификация на компютърните мрежи. Концепция на сървъра, работни станции.

Софтуер за локални мрежи и интернет.

Обмен на данни в мрежи, протоколи. Мрежов хардуер. Връзки между мрежи. Безжична мрежа.

Интернет, мрежова структура, основни понятия. Интернет услуги.

Принципи на извличане на информация.

Индексиране и търсачка.

Диаграма на система за търсене на информация. стратегии за търсене. Интерфейс.

Антивирусни програми и тяхната класификация.

Основи на защитата на информацията и информацията, представляваща държавна тайна.

Начини за защита на програми и данни.

Защитен хардуер.