Wird verwendet, um mehrere Werte zu vergleichen. Relativer Wert (relativer Indikator) von Vergleich, Koordination, Intensität

Dieses Buch behandelt die Grundlagen der Arbeit mit einem Macintosh-Computer. Die Arbeitsfunktionen des Betriebssystems Mac OS X werden gezeigt: Benutzeroberfläche, Installation/Entfernung von Programmen, Brennen von CDs/DVDs, Drucken von Dokumenten, Verbindung zum Internet usw. Die Hauptanwendungen des Betriebssystems werden beschrieben: E-Mail-Client Post; Safari-Webbrowser; kalendertäglich iCal; Widget-Verwaltungsanwendung, Dashboard; Photo Booth-Programm zum Arbeiten mit der eingebauten Digitalkamera; Musikeditor GarageBand; Time Machine-Anwendung für Backup usw. Arbeiten mit Anwendungen der integrierten iWork-Umgebung wird berücksichtigt: Pages-Texteditor, Numbers-Tabellenkalkulation, Keynote-Präsentationsprogramm. Die Merkmale der Macintosh-Tastatur werden gezeigt und Analogien zur Tastatur des IBM-PC-Computers hergestellt. Die CD enthält Aufgaben zum Selbststudium mit Mac OS X- und iWork-Anwendungen, Materialien zum Durchführen von Aufgaben, Beispielpräsentationen.

Für unerfahrene Benutzer.

Buch:

Abschnitte auf dieser Seite:

Diagramm- grafische Darstellung von Daten aus dem ausgewählten Bereich.

Um ein Diagramm zu erstellen, folgen Sie dem folgenden Algorithmus

1. Erstellen Sie eine Tabelle mit berechneten Werten.

2. Wählen Sie den gewünschten Bereich aus (er kann aus nicht benachbarten rechteckigen Bereichen bestehen).

3. Wählen Sie den gewünschten Diagrammtyp aus der durch die Schaltfläche organisierten Liste aus Diagramme(Diagramme):

Oder aus der Menüliste Einfügung(Einfügung) ? Diagramm(Diagramm).

4. Nehmen Sie im Inspektorfenster auf der Registerkarte Einstellungen für die Parameter des erstellten Diagramms vor Diagramm(Diagramm).

Auf die Einstellungen der Diagrammparameter gehen wir in diesem Abschnitt nicht näher ein, da dieses Thema bereits im Anhang behandelt wurde. Seiten (siehe Abschnitt 5.1.14), und die Praxis der Arbeit mit Diagrammen werden in besprochen Sek. 6.2.8.

Arten von Diagrammen und Beispiele für ihre Verwendung

Anhang Zahlen bietet die gleiche Liste von Diagrammen wie Seiten. Arbeiten mit Diagrammen in Seiten wurde berücksichtigt Sek. 5.1.14, die nur auf die verschiedenen Einstellungen der Diagramme achteten, aber keine vergleichende Beschreibung der verschiedenen Typen lieferten. In diesem Abschnitt werden wir mehrere Beispiele für die Verwendung einiger Arten von Diagrammen analysieren, die ihren Umfang deutlich machen.

Kuchendiagramm

Kreisförmig Diagramm (Kuchen) und seine voluminöse Version (3D-Kuchen) werden verwendet, um mehrere Werte an einem Punkt oder mehrere Teile eines Ganzen zu vergleichen. Wie der Name schon sagt, ist das Diagramm ein Kreis, der in Sektoren unterteilt ist. Der Kreis entspricht der Gesamtmenge aller Daten und beträgt 100 %, jeder Sektor entspricht einem Datenwert, der ein Teil (Prozentsatz) der Gesamtheit ist.

Beispiel 1 Einmal ging Onkel Fjodor in den Wald, um Pilze zu holen, und sammelte: 24 Pfifferlinge, 9 Moospilze, 15 Volnushki, 5 weiße. Erstellen Sie ein Pilzsammel-Kreisdiagramm, das zeigt, wie viel Prozent der Gesamtmenge Steinpilze sind.

Sie sollten zuerst eine Wertetabelle erstellen, nach der das Diagramm erstellt wird. Es ist notwendig, die Namen der Pilze und numerische Daten in die Tabelle einzugeben, dann den Bereich A1: D2 (Abb. 5.86) auszuwählen und den Diagrammtyp auszuwählen Kuchen(Kreisförmig). Die Zellen der ersten Reihe des ausgewählten Bereichs sind die Namen der Sektoren des Kreises, die Zellen der zweiten Reihe enthalten die numerischen Daten des Diagramms. Der ganze Kreis macht die Gesamtzahl der gesammelten Pilze aus - 45, jeder Sektor spiegelt den Prozentsatz jedes Pilznamens von der Gesamtzahl wider, Abb. 5.86).

Die Verwendung eines Kreisdiagramms ist nicht immer bequem und visuell. Beispielsweise führt eine Erhöhung der Anzahl der gesammelten Pilze zu einer Erhöhung der Sektoren, was sich negativ auf den Informationsgehalt des Diagramms auswirkt. In diesem Fall sollten andere Typen verwendet werden.

Balkendiagramme

Zahlen bietet mehrere Optionen für Balkendiagramme: Spalte(Columnar) - vertikale Spalten, Bar(Histogramm) - horizontale Balken, 3D-Säule(3D säulenförmig), 3D-Leiste(3D-Histogramm).

Säulenförmig Das Diagramm und seine verschiedenen Varianten dienen dem Vergleich mehrerer Werte an mehreren Stellen, können aber auch, wie im vorigen Beispiel, zum Vergleich mehrerer Werte an einer Stelle verwendet werden (siehe Abb. 5.86).

Wie der Name schon sagt, besteht das Balkendiagramm aus Balken, deren Höhe den Werten der verglichenen Werte entspricht, in Beispiel 1 wird die Höhe der Balken durch die Anzahl der gesammelten Pilze bestimmt. Jede Spalte ist an einen Referenzpunkt gebunden. In Beispiel 1 entspricht der Referenzpunkt dem Namen des Pilzes, wie vielen Namen (4), so vielen Spalten (siehe Abb. 5.86).

Stellen Sie sich ein Problem vor, für das ein Tortendiagramm nicht geeignet ist. In Beispiel 2 ist es erforderlich, mehrere Werte mehrmals zu vergleichen.

Beispiel 2 Angenommen, Onkel Fjodor wurde von seinen Freunden beim Pilzesammeln begleitet: der Katze Matroskin und dem Hund Sharik, die Daten sind in der Tabelle aufgeführt (Abb. 5.87). Erstellen Sie ein Diagramm, das die Ergebnisse aller Sammler widerspiegelt.

Die Höhe der Säule spiegelt wie in Beispiel 1 die Anzahl der gesammelten Pilze wider, es gibt immer noch 4 Referenzpunkte, aber im Gegensatz zu Beispiel 1 hat jeder Referenzpunkt nicht eine Säule, sondern drei (eine Säule für jeden Pflücker). Alle Spalten eines Kollektors werden mit der gleichen Farbe gefüllt. Um ein Diagramm zu erstellen, sollten Sie den Bereich A1: E4 auswählen (siehe Abb. 5.87), in Abb. 5.87-Diagrammtyp verwendet Spalte(Säulenförmig).

Liniendiagramm

Linear Diagramm ( Linie) wurde entwickelt, um die Änderungen in mehreren Größen zu verfolgen, wenn Sie sich von einem Punkt zum anderen bewegen.

Beispiel 3 Konstruieren Sie anhand der Tabelle aus Beispiel 2 ein Liniendiagramm, das die Veränderung der Anzahl der gesammelten Pilze je nach Sorte widerspiegelt.

Es gibt noch vier Referenzpunkte entsprechend der Anzahl der Pilzsorten. Die Anzahl der gesammelten Pilze wird in der Grafik durch Markierungen gekennzeichnet, die durch Segmente miteinander verbunden sind. Infolgedessen ist der Graph eine unterbrochene Linie, die aus mehreren Segmenten besteht, daher wird diese Art von Diagramm als linear bezeichnet. Das Diagramm in Abb. 5.88 enthält drei Zeilen, die jeweils einem Kollektor entsprechen. Linien unterscheiden sich voneinander: Farbe, Dicke, Strichart, Markierungen.

Flächendiagramm

Diagramm Bereich stellt eine Mischung aus Linien- und Säulendiagramm dar, spiegelt deutlicher den Vergleich mehrerer Werte an einem Punkt wider.

Beispiel 4 Konstruieren Sie anhand der Tabelle aus Beispiel 1 ein Flächendiagramm, das die Sammlung von Onkel Fjodor widerspiegelt.

Wenn an den Spitzen der in Abb. 5.86, markiere die Punkte, verbinde sie mit Segmenten und übermale die entstandene Fläche mit etwas Farbe, dann erhältst du das in Abb. 5.88. Für die Anzeige mehrerer Kollektoren ist diese Art von Diagramm nicht aussagekräftig.

Zahlen bietet zwei Optionen für das Flächendiagramm: Bereich(Quadrat) und seine Volumenversion 3D Bereich (dreidimensionaler Bereich).

Gestapelte Diagramme

mehrstufig Mit dem Diagramm können Sie die Summen mehrerer Werte an mehreren Punkten visuell vergleichen und gleichzeitig den Beitrag jedes Werts zum Gesamtbetrag anzeigen.

Beispiel 5 Erstellen Sie gestapelte Diagramme basierend auf der Tabelle aus Beispiel 2.

Zahlen bietet sechs gestapelte Diagrammoptionen: Gestapelte Spalte(Mehrstufige Säulen) und ihre volumetrische Version 3D gestapelte Spalte(3D gestapelte Säulen), gestapelte Stange(Mehrstufiges Histogramm) und Gestapelte 3D-Leiste(gestapeltes 3D-Histogramm), gestapelter Bereich(Mehrstufiges Quadrat) und 3D gestapelter Bereich(Dreidimensionaler mehrstufiger Bereich).

Die Datenanalyse beginnt mit der Gruppierung und Berechnung deskriptiver Statistiken in Gruppen, wie z. B. der Berechnung von Mittelwerten und Standardabweichungen.

Wenn Sie zwei Datengruppen haben, ist es natürlich, die Mittelwerte dieser Gruppen zu vergleichen. Diese Art von Problem tritt in der Praxis häufig auf, beispielsweise wenn Sie das Durchschnittseinkommen von zwei Gruppen von Personen vergleichen möchten: diejenigen mit Hochschulabschluss und diejenigen ohne Hochschulabschluss.

In diesem Kapitel beschäftigen wir uns mit kontinuierlich gemessenen Größen wie Einkommen oder Blutdruck. Auf mageren Skalen gemessene Variablen werden mit speziellen Methoden untersucht. Insbesondere kategoriale Variablen werden anhand von Kreuztabellen untersucht (siehe Kapitel Analyse und Tabellierung). Auf ordinalen Skalen gemessene Variablen werden mit nichtparametrischer Statistik untersucht (siehe Kapitel Nichtparametrische Statistik).

Betrachten wir ein typisches Problem. Nehmen wir an, Sie kommen bei der Herstellung von Beton auf die Idee, ihm eine neue Komponente hinzuzufügen, und Sie glauben, dass dies die Festigkeit des Betons erhöht. Um Ihre Annahmen zu testen und dem Verbraucher zu beweisen, haben Sie mehrere Betonproben mit Zusatzstoff und mehrere Betonproben ohne Zusatzstoff genommen und die Festigkeit jeder Probe gemessen.

Somit wurden zwei Spalten (zwei Gruppen) von Zahlen erhalten: die Festigkeit der Proben mit dem Additiv und die Festigkeit der Proben ohne das Additiv. Wie lassen sich diese Gruppen sinnvoll vergleichen?

Ein naheliegender Ansatz ist der Vergleich deskriptiver Statistiken, etwa der Mittelwerte zweier Gruppen. Natürlich könnte man Mediane oder andere deskriptive Statistiken vergleichen, aber es ist natürlich, mit dem Vergleich von Durchschnittswerten zu beginnen. Sie haben also zwei Mittelwerte: den Mittelwert für die erste Gruppe und den Mittelwert für die zweite Gruppe.

Man kann formal einen Mittelwert vom anderen subtrahieren und anhand der Größe der Differenz auf einen Effekt schließen. Es ist jedoch ratsam, die Streuung der Daten relativ zum Mittelwert, also die Streuung, zu berücksichtigen (siehe Kapitel Elementare Konzepte). Offensichtlich muss ein vernünftiges Verfahren Variationen berücksichtigen. Als erstes fällt mir ein, die Differenz zwischen den Mittelwerten zweier Stichproben (Datengruppen) angemessen zu normalisieren, indem man sie zum Beispiel durch die Standardabweichung (Quadratwurzel der Streuung) dividiert.

Genau das argumentierte W. Gosset, ein unter dem Pseudonym Student bekannter englischer Statistiker, der den t-Test zum Vergleich der Mittelwerte zweier Stichproben erfand.

Nehmen wir an, wir testen die Hypothese, dass die Ergänzung unwirksam ist (oder wie sie im Datenanalyse-Slang sagen: kein Verarbeitungseffekt), mit anderen Worten, die Mittelwerte der beiden Gruppen sind gleich. Diese Bestimmung entspricht einer Alternative, nach der es einen Effekt gibt - die Festigkeit des Betons nimmt zu, wenn ihm ein neues Bauteil hinzugefügt wird.

Beachten Sie, dass die Alternative auf andere Weise ausgedrückt werden kann, z. B. sind die Mittelwerte nicht gleich oder die durchschnittliche Festigkeit der Proben hat zugenommen (die Zugabe führte zu einer Erhöhung der Festigkeit des Betons).

Wenn Sie die Stichprobe zufällig in zwei Teile aufteilen und die Indikatoren in der ersten und zweiten Gruppe vergleichen, haben Sie es höchstwahrscheinlich mit unabhängigen Gruppen zu tun.

IN DER STATISTIK t-test ist in beiden Datenorganisationsoptionen verfügbar.

Die natürliche Entwicklung des Mittelwertvergleichsdiagramms ist die Verallgemeinerung des t-Tests auf drei oder mehr Datengruppen, was ebenfalls zur Varianzanalyse (in englischer Terminologie ANOVA - kurz für Analysis of Variation - Analysis of Variance) führt bezüglich einer multivariaten Antwort. Wenn wir es mit einer mehrdimensionalen Antwort zu tun haben, verwenden wir die MANOVA-Methoden. Mit den Methoden der Varianzanalyse können Sie also Gruppenmittelwerte vernünftig vergleichen, wenn die Anzahl der Gruppen mehr als zwei beträgt. Wenn Sie beispielsweise das Einkommen von Einwohnern mehrerer Regionen vergleichen möchten, können Sie die Varianzanalyse verwenden. Wenn Sie zwei Regionen untersuchen, verwenden Sie den t-Test.

Lassen Sie uns einen Fall beschreiben, der nicht in das allgemeine Schema passt. Stellen Sie sich vor, Sie untersuchen eine kategoriale Variable, die zwei Werte annimmt, 0 und 1, und Sie möchten den Unterschied in der Häufigkeit des Auftretens von Einheiten in den beiden Gruppen vergleichen. Sie möchten beispielsweise die relative Anzahl der für einen Kandidaten abgegebenen Stimmen in zwei Wahlkreisen vergleichen. Der Begriff relative Zahl bezeichnet die Anzahl der für einen Kandidaten abgegebenen Stimmen dividiert durch die Gesamtzahl der Wähler. Das statistische Kriterium zum Vergleich von Häufigkeiten (Anteile, Anteile...) ist im Modul Basic Statistics and Tables im Dialog Other Significance Criteria implementiert.

T-Test für unabhängige Stichproben

Der t-Test ist die am häufigsten verwendete Methode, um die Differenz zwischen den Mittelwerten zweier Stichproben zu ermitteln. Auch hier müssen die Variablen auf einer ausreichend reichhaltigen Skala gemessen werden, beispielsweise quantitativ.

Natürlich hat die Anwendung des t-Tests einige Einschränkungen, jedoch sehr schwache.

Theoretisch kann der t-Test auch dann angewendet werden, wenn die Stichprobengröße sehr klein ist (z. B. 10; einige Forscher argumentieren, dass kleinere Stichproben untersucht werden können) und wenn die Variablen (innerhalb von Gruppen) und die Varianzen der Beobachtungen darin normalverteilt sind Gruppen sind nicht zu unterschiedlich. Es ist bekannt, dass der t-Test resistent gegen Abweichungen von der Normalität ist.

Die Normalitätsannahme kann durch Untersuchung der Verteilung (z. B. visuell mit Histogrammen) oder durch Anwendung eines Normalitätstests geprüft werden. Es sei darauf hingewiesen, dass es möglich ist, die Normalitätshypothese für eine ausreichend große Datenmenge effektiv zu testen (siehe Fishers Anmerkung zum Testen der Normalität, die wir im Kapitel Elementare Konzepte der Datenanalyse zitiert haben).

Der Unterschied in den Varianzen der verglichenen Gruppen sollte vorsichtiger angegangen werden. Gleichheit der Varianzen in zwei Gruppen, und dies ist eine der Annahmen F-Test, kann mit überprüft werden F-Test (der in der Ausgabetabelle enthalten ist t-Test in STATISTICA). Sie können auch das stabilere Levene-Kriterium verwenden.

Beim Vergleich von Durchschnittswerten sind, wie immer in der Datenanalyse, visuelle Methoden äußerst hilfreich. In der kategorisierten Bereichstabelle unten gibt es beispielsweise einen signifikanten Unterschied in den Mittelwerten für Männer und Frauen. Die Punkte im Diagramm zeigen die Mittelwerte sowie die Standardabweichungen (Kästchen) und Standardfehler (geraden Segmente), die für Männer und Frauen getrennt berechnet wurden.

Die Grafik zeigt einen deutlichen Unterschied in den Varianzen in den Gruppen – die Höhe des WEIBLICHEN Rechtecks ​​ist größer als die Höhe des MÄNNLICHEN Rechtecks.

Sofern die Anwendbarkeitsbedingungen Wenn der t-Test nicht erfüllt ist, kann der Unterschied zwischen den beiden Datensätzen unter Verwendung einer geeigneten nichtparametrischen Alternative zum t-Test bewertet werden (siehe das Kapitel Nichtparametrische Statistik für eine Diskussion über die Verwendung alternativer Verfahren).

Das p-Signifikanzniveau des f-Tests ist gleich der Wahrscheinlichkeit, dass die Hypothese, dass es keinen Unterschied zwischen den Mittelwerten der Stichproben gibt, fälschlicherweise zurückgewiesen wird, wenn sie wahr ist (d. h. wenn die Mittelwerte tatsächlich gleich sind).

Einige Forscher schlagen vor, dass in dem Fall, in dem Unterschiede nur in einer Richtung betrachtet werden (z. B. wenn die Variable X in der ersten Gruppe größer (kleiner) ist als in der zweiten), eine einseitige t-Verteilung in Betracht gezogen und die erhaltene dividiert wird für einen zweiseitigen t-Test r-Ebene in zwei Hälften. Andere schlagen vor, immer mit einem standardmäßigen zweiseitigen t-Test zu arbeiten.

Um einen t-Test für unabhängige Stichproben anzuwenden, sind mindestens eine unabhängige (gruppierende) Variable und eine abhängige Variable (z. B. ein Testwert eines Indikators, der in zwei Gruppen verglichen wird) erforderlich.

Erstens, unter Verwendung von Werten einer Gruppierungsvariablen, z. B. männlich und weiblich, wenn die Gruppierungsvariable Geschlecht ist, oder Hat eine höhere Bildung und Hat keine höhere Bildung, wenn die Gruppierungsvariable Bildung ist, werden die Daten in zwei Gruppen unterteilt . Als nächstes wird in jeder Gruppe der Mittelwert der abhängigen Variablen wie Blutdruck oder Einkommen berechnet. Diese Stichprobenmittelwerte werden miteinander verglichen.

Natürlich bei der Bewerbung Der t-Test erfordert, wie jeder andere Test in der Datenanalyse, gesunden Menschenverstand. Anwendung Der t-Test ist wenig sinnvoll, wenn die Werte der beiden Variablen nicht vergleichbar sind. Zum Beispiel, wenn Sie den Mittelwert eines Indikators in einer Stichprobe von Patienten vor und nach der Behandlung vergleichen, aber unterschiedliche Berechnungsmethoden verwenden

quantitativer Indikator oder andere Einheiten in der zweiten Dimension, dann können hochsignifikante t-Testwerte künstlich durch Änderung der Maßeinheiten gewonnen werden. Ebenso macht es keinen Sinn, in Rubel ausgedrückte Einkommen mit mehrfachen Abwertungen oder hoher Inflation zu vergleichen.

Der nächste Abschnitt enthält die Formeln zur Berechnung der Student-t-Test-Statistik zum Testen der Gleichheit der Mittelwerte zweier Stichproben. Wenn Sie nur an praktischen Anwendungen interessiert sind, können Sie diesen Abschnitt überspringen.

Formale Definition des t-Tests

Formal gilt bei zwei Gruppen (k = 2) die Statistik t-Test hat die Form:

wobei x¯ 1 (n 1) m x¯ 2 (n 2) die Stichprobenmittelwerte der ersten und zweiten Stichprobe sind, s ~ 2 die Varianzschätzung ist, zusammengestellt aus den Varianzschätzungen für jede Datengruppe:

Wenn die Hypothese: „Die Mittelwerte in zwei Gruppen sind gleich“ wahr ist, dann hat die Statistik t ^ (n 1 + n 2 -2) eine Student-Verteilung mit (n 1 + n 2 -2) Freiheitsgraden (siehe, B. die Referenzpublikation Ayvazyan S. A., Enyukov I. S., Meshalkin L. D., Applied Statistics., M.: Finance and Statistics, 1983. S. 395-397).

Große Absolutwerte der Statistik t^(n 1 + n 2 - 2) zeugen gegen die Hypothese der Gleichheit der Mittelwerte.

Unter Verwendung des Wahrscheinlichkeitsrechners von STATISTICA finden wir den 100a/2% Student's t-Verteilungspunkt mit (n 1 + n 2 - 2) Freiheitsgraden.

Bezeichne den gefundenen Punkt mit ×

Wenn | t^(n 1 + n 2 - 2)| > t(a /2), dann wird die Hypothese verworfen.

Beachten Sie, dass große Absolutwerte der Student-Statistik t^(n 1 +n 2 -2) sowohl aufgrund eines signifikanten Unterschieds in den Mittelwerten als auch aufgrund eines signifikanten Unterschieds in den Varianzen der verglichenen Gruppen auftreten können.

Der statistische Test auf Gleichheit bzw. Homogenität der Varianz zweier Normalstichproben basiert auf einer Statistik:

was unter der Hypothese: „die Streuungen in den beiden Gruppen sind gleich“ die Verteilung F(n 1 – 1, n 2 – 1) hat.

Lassen Sie uns das Signifikanzniveau a festlegen.

Berechnen Sie mit einem Wahrscheinlichkeitsrechner 100(1 - a/2) % und 100 (a/2) % Verteilungspunkte F(n 1 -1, n 2 -1).

Wenn 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.

T-Test für abhängige Stichproben

Der Grad der Differenz zwischen den Mittelwerten in den beiden Gruppen hängt von der gruppeninternen Variation (Streuung) der Variablen ab.

Je nachdem, wie unterschiedlich diese Werte für jede Gruppe sind, weist die „Bruttodifferenz“ zwischen den Gruppenmittelwerten auf einen stärkeren oder schwächeren Grad der Abhängigkeit zwischen den unabhängigen (Gruppierungs-) und abhängigen Variablen hin.

Wenn beispielsweise in einer Studie der mittlere ÖRK (Anzahl weißer Blutkörperchen) bei Männern 102 und bei Frauen 104 beträgt, dann wäre ein Unterschied von nur 2 zwischen den Mittelwerten innerhalb der Gruppe äußerst wichtig, wenn alle ÖRK-Werte aller Männer dazwischen lägen 101 und 103, und alle Frauen-ÖRK-Werte liegen im Bereich von 103-105. Dann kann man den WCC (Wert der abhängigen Variablen) basierend auf dem Geschlecht des Subjekts (der unabhängigen Variablen) ziemlich gut vorhersagen. Wird jedoch dieselbe Differenz 2 aus stark gestreuten Daten (beispielsweise im Bereich von 0 bis 200) erhalten, dann kann die Differenz vollständig vernachlässigt werden.

Somit ist klar, dass eine Reduzierung der Variation innerhalb der Gruppe die Sensitivität des Tests erhöht.

Der t-Test für abhängige Stichproben ist vorteilhaft, wenn eine wichtige Quelle für Schwankungen innerhalb der Gruppe (oder Fehler) leicht identifiziert und aus der Analyse ausgeschlossen werden kann. Dies gilt insbesondere für Experimente, bei denen die beiden verglichenen Beobachtungsgruppen auf der gleichen Stichprobe von Beobachtungen (Probanden) basieren, die zweimal getestet wurden (z. B. Patienten vor und nach der Behandlung).

In solchen Experimenten kann ein erheblicher Teil der Intragruppenvariabilität (Variation) in beiden Gruppen durch individuelle Unterschiede in den Probanden erklärt werden. Beachten Sie, dass sich diese Situation in Wirklichkeit nicht allzu sehr von der unterscheidet, wenn die verglichenen Gruppen vollständig unabhängig sind (siehe t-Test für unabhängige Stichproben), wo auch individuelle Unterschiede zur Fehlervarianz beitragen. Bei unabhängigen Stichproben können Sie jedoch nichts dagegen tun, da Sie den Teil der Variation, der mit individuellen Unterschieden zwischen Probanden verbunden ist, nicht bestimmen (oder „entfernen“) können. Wenn dieselbe Probe zweimal getestet wird, kann dieser Teil der Variation leicht eliminiert werden.

Anstatt jede Gruppe separat zu untersuchen und Ausgangswerte zu analysieren, kann man einfach die Unterschiede zwischen zwei Messungen (z. B. „vor dem Test“ und „nach dem Test“) für jedes Subjekt betrachten. Indem Sie die ersten Werte von den zweiten (für jedes Subjekt) subtrahieren und dann nur diese "reinen (paarigen) Unterschiede" analysieren, eliminieren Sie den Teil der Variation, der das Ergebnis von Unterschieden in den Ausgangsniveaus von Individuen ist.

Im Vergleich zum unabhängigen Stichproben-t-Test liefert dieser Ansatz immer ein "besseres" Ergebnis, da der Test empfindlicher wird.

Die theoretischen Annahmen des t-Tests für unabhängige Stichproben gelten auch für den Test für abhängige Stichproben. Das bedeutet, dass die paarweisen Differenzen normalverteilt sein müssen. Ist dies nicht der Fall, kann einer der alternativen nichtparametrischen Tests verwendet werden (siehe Kapitel Nichtparametrische Statistik).

Im STATISTICA-System kann der ^-Test für abhängige Stichproben für Variablenlisten berechnet und als Matrix weiter betrachtet werden. Fehlende Daten werden entweder paarweise oder zeilenweise verarbeitet.

In diesem Fall ist das Auftreten „rein zufälliger“ signifikanter Ergebnisse möglich. Wenn Sie viele unabhängige Experimente haben, dann finden Sie vielleicht „rein zufällig“ ein oder mehrere Experimente, deren Ergebnisse signifikant sind.

Wie bereits erwähnt, erfolgt der Mittelwertvergleich in mehr als zwei Gruppen mittels Varianzanalyse (englische Abkürzung - ANOVA).

Wenn es mehr als zwei "abhängige Stichproben" gibt (z. B. Vorbehandlung, Nachbehandlung-1 und Nachbehandlung-2), dann kann eine Varianzanalyse mit wiederholten Messungen verwendet werden. Wiederholte Messungen in der Varianzanalyse können als Verallgemeinerung des f-Tests für abhängige Stichproben angesehen werden, wodurch die Sensitivität der Analyse erhöht werden kann.

Mit der Varianzanalyse können Sie beispielsweise nicht nur das Basisniveau der abhängigen Variablen, sondern auch andere Faktoren gleichzeitig steuern und mehr als eine abhängige Variable in das Versuchsdesign einbeziehen.

Interessant ist die folgende Methode, die Ergebnisse mehrerer t-Tests zu kombinieren. Diese Technik kann auch verwendet werden, um die Ergebnisse anderer Kriterien zu kombinieren (siehe: Handbook of Applied Statistics / Herausgegeben von E. Lloyd und W. Lederman, Bd. 1. M.: Finance and Statistics, 1989. S. 274). Für uns ist dieses Beispiel auch insofern interessant, als wir die neuen Features von STATISTICA demonstrieren können.

Beispiel 1

Angenommen, Sie haben durch unabhängige Experimente die Signifikanzniveaus a(1), a(2) ... a(m) erhalten. Angenommen, diese Ebenen sind nicht überzeugend genug. Wenn die Signifikanzniveaus nicht schlüssig sind, kann es sinnvoll sein, die Daten zu kombinieren und sie als Ergebnis eines ganzen Experiments zu betrachten.

Unter der Nullhypothese sind die als Zufallsvariablen betrachteten Signifikanzniveaus gleichmäßig verteilt. Daher der Wert

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

hat eine Chi-Quadrat-Verteilung mit 2m Freiheitsgraden.

Wurden beispielsweise bei Betonfestigkeitsprüfungen nicht ausreichend überzeugende Werte von 0,047, 0,054, 0,042 ermittelt, so liegt das Signifikanzniveau des kombinierten Versuchs bei 0,005547 und die Hypothese der Unwirksamkeit des Zusatzmittels wird ausdrücklich verworfen.

Um dies zu verstehen, werden wir die Tools des STATISTICA-Systems verwenden. Zuerst berechnen wir beispielsweise den Wert von L, indem wir eine Formel in eine Tabelle eingeben.

Erstellen Sie eine Datei und geben Sie in der ersten Zeile den Eintrag ein:

Die Variable var7 enthält den aus der Formel berechneten Wert von L.

Öffnen Sie dann den Wahrscheinlichkeitsrechner STATISTICA, wählen Sie darin die Chi-Quadrat-Verteilung aus, geben Sie die Anzahl der Freiheitsgrade b ein und geben Sie im Chi-Quadrat-Feld den Wert 18,29 ein.

Als Ergebnis im Feld R Wir haben 0,005547.

So wurde das kombinierte Signifikanzniveau der drei t-Tests erhalten (vergleiche mit den Ergebnissen im Handbook of Applied Statistics, herausgegeben von E. Lloyd und W. Lederman, Bd. 1. M.: Finance and Statistics, 1989). S. 275) . Dies ist eindeutig ein hohes Signifikanzniveau, sodass die Nullhypothese verworfen wird.

Beispiel 2

Hier arbeiten wir mit der Datei internet2000.sta. Sie können auch die Datei ad.study.sta aus dem Ordner „Beispiele“ verwenden.

Die Datei intemet2000.sta sammelt die Ergebnisse einer Umfrage unter mehreren Benutzern bezüglich ihrer Wahrnehmung der ENNUI- und POURRITURE-Sites.

Diese Art von Daten ist einfach über das Internet zu erhalten. Sie können zum Beispiel einen Fragebogen auf der Seite posten, der von den Besuchern ausgefüllt wird.

In diesem Modellbeispiel bewerteten Benutzer Websites auf verschiedenen Skalen (Vollständigkeit, Herstellbarkeit der Lösung, Informationsgehalt, Design usw.). In jeder der Skalen bewerteten die Befragten die Website auf einer Zehn-Punkte-Skala von 0 bis 9 Punkten.

Eine interessante Frage ist: Unterscheiden sich Männer und Frauen in der Wahrnehmung von Websites?

Männer können auf einigen Skalen besser oder schlechter abschneiden als Frauen.

Um dieses Problem zu lösen, können Sie den t-Test für unabhängige Stichproben verwenden. Die Gruppierungsvariable Geschlecht teilt die Daten in zwei Gruppen auf. Stichproben von Männern und Frauen werden in Bezug auf den Durchschnitt ihrer Punktzahlen auf jeder Skala verglichen. Kehren Sie zum Launchpad zurück und klicken Sie auf das t-Test-Verfahren für unabhängige Stichproben, um das T -Kriterium für unabhängige Stichproben (Gruppen).

Drück den Knopf Variablen um den Standarddialog zur Variablenauswahl zu öffnen. Hier können Sie sowohl unabhängige (Gruppierung) als auch abhängige Variablen auswählen.

Wählen Sie für unser Beispiel die Variable GESCHLECHT als unabhängige Variable und die Variablen 3 bis 25 (mit den Antworten) als abhängige Variablen.

Klicken OK in diesem Dialog, um zu dem Dialog zurückzukehren, in dem Ihre Auswahl angezeigt wird.

Aus dem Dialogfeld T-Test für unabhängige Stichproben (Gruppen) viele andere Verfahren sind ebenfalls verfügbar.

Klicken OK um eine Ergebnistabelle anzuzeigen.

Der schnellste Weg, die Tabelle zu untersuchen, besteht darin, sich die fünfte Spalte (die die p-Werte enthält) anzusehen und festzustellen, welche p-Werte kleiner als das Signifikanzniveau von 0,05 sind.

Bei den meisten abhängigen Variablen liegen die Mittelwerte für die beiden Gruppen (MÄNNLICH – MÄNNER und FRAUEN – FRAUEN) sehr nahe beieinander.

Die einzige Variable, für die der f-Test dem festgelegten Signifikanzniveau von 0,05 entspricht, ist Measur 7, für die das p-Niveau 0,0087 beträgt. Wie die Spalten mit Durchschnittswerten zeigen (siehe die ersten beiden Spalten), nimmt diese Variable bei Männern im Durchschnitt deutlich größere Werte an - in der gewählten Messskala beträgt sie für Männer 5,46 und für Frauen 3,63. Gleichzeitig kann nicht ausgeschlossen werden, dass der Geschlechtsunterschied tatsächlich fehlt und nur durch Zufall entstanden ist (siehe unten), obwohl dies unwahrscheinlich erscheint.

Der Standardplot für diese Ergebnistabellen ist ein Boxplot. Um dieses Diagramm zu erstellen, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf eine beliebige Stelle in der Zeile, die der abhängigen Variablen entspricht (z. B. auf den Mittelwert für Messgröße 7).

Wählen Sie im sich öffnenden Kontextmenü Plotten Span-Diagramm aus dem Untermenü Schnelle statistische Diagramme. Wählen Sie als Nächstes eine Option aus Mittel/SEM/SEM. Fenster. Span-Diagramm und drücke OK um ein Diagramm zu erstellen.

Der mittlere Unterschied in der Grafik sieht signifikanter aus und kann nicht nur auf der Grundlage der Variabilität der ursprünglichen Daten erklärt werden.

In der Grafik ist jedoch ein weiterer unerwarteter Unterschied erkennbar. Die Varianz für die weibliche Gruppe ist viel größer als die Varianz für die männliche Gruppe (sehen Sie sich die Kästchen an, die die Standardabweichungen gleich der Quadratwurzel der Varianz darstellen).

Unterscheiden sich die Varianzen in den beiden Gruppen signifikant, dann ist eine der Voraussetzungen für die Anwendung des r-Tests verletzt und der Unterschied in den Mittelwerten sollte mit besonderer Sorgfalt betrachtet werden.

Außerdem wird die Varianz in der Regel mit dem Mittelwert korreliert, d.h. je größer der Mittelwert, desto größer die Varianz.

In diesem Fall wird jedoch das Gegenteil beobachtet. In einer solchen Situation würde ein erfahrener Forscher vorschlagen, dass die Verteilung von Maß 7 möglicherweise nicht normal ist (für Männer, Frauen oder beide).

Daher betrachten wir das Kriterium für den Unterschied der Varianzen, um zu prüfen, ob der in der Grafik beobachtete Unterschied wirklich der Beachtung wert ist.

Gehen wir zurück zur Ergebnistabelle und scrollen Sie nach rechts, wir sehen die Ergebnisse des F-Tests. Der Wert des F-Kriteriums entspricht tatsächlich dem angegebenen Signifikanzniveau von 0,05, was einen signifikanten Unterschied in den Varianzen der Messgröße 7-Variablen in den Gruppen MÄNNER und FRAUEN - FRAUEN bedeutet.

Die Signifikanz des beobachteten Varianzunterschieds liegt jedoch nahe am Signifikanzgrenzwert (der p-Wert beträgt 0,029).

Die meisten Forscher würden diese Tatsache allein als unzureichend betrachten, um den t-Test für die Differenz der Mittelwerte ungültig zu machen, was dieser Differenz ein hohes Maß an Signifikanz verleiht (p - 0,0087).

Mehrfachvergleiche

Beim Vergleich von Mittelwerten in drei oder mehr Gruppen können multiple Vergleichsverfahren verwendet werden. Der Begriff Mehrfachvergleiche selbst bedeutet einfach Mehrfachvergleiche.

Das Problem ist folgendes: Wir haben n > 2 unabhängige Datensätze und wollen ihre Mittelwerte vernünftig vergleichen. Angenommen, wir haben den F-Test angewendet und die Hypothese verworfen: „Die Mittelwerte aller Gruppen sind gleich“. Unser natürlicher Wunsch ist es, homogene Gruppen zu finden, deren Durchschnitte gleich sind.

Natürlich können wir Gruppen mit einem t-Test vergleichen und durch Mehrfachvergleiche homogene Gruppen finden. Es stellt sich jedoch heraus, dass es schwierig ist, den Fehler eines durchgeführten Verfahrens oder, wie sie sagen, eines zusammengesetzten Tests ausgehend von einem bestimmten Signifikanzniveau jedes t-Tests zu berechnen.

Die Subtilität besteht darin, dass Sie beim Vergleich vieler Gruppen mit dem t-Test möglicherweise einen rein zufälligen Effekt finden. Stellen Sie sich vor, Sie führen eine Studie mit einem neuen Medikament in 1.000 Kliniken durch und vergleichen eine Gruppe von Patienten, die das Medikament in jeder Klinik einnehmen, mit einer Gruppe von Patienten, die ein Placebo einnehmen. Natürlich kann es rein zufällig eine Klinik geben, in der Sie die Wirkung finden. Allerdings kann es sich hierbei mit hoher Wahrscheinlichkeit um einen Kunsteffekt handeln.

Um sich vor solchen Unfällen zu schützen, werden bei Mehrfach- oder Mehrfachvergleichen spezielle Kriterien herangezogen.

Im STATISTICA-System sind multiple Vergleichsverfahren im Modul implementiert Grundlegende Statistiken und Tabellen im Dialog

Eine Beschreibung multipler Vergleichsverfahren findet sich beispielsweise in dem Buch: Kendayal M. J. and Stuart A. Statistical inference and relations. M.: Nauka, 1973. S. 71-79.

Beachten Sie, dass die gebräuchlichsten Methoden zum Vergleichen mehrerer Gruppen im Modul „Allgemeine Varianzanalyse“ implementiert sind.

Im Modul kann eine Einweg-Varianzanalyse durchgeführt werden Grundlegende Statistiken und Tabellen.

Einweg-Varianzanalyse und Post-Hoc-Vergleiche von Mittelwerten

Wenn Sie also bei der Untersuchung der Unterschiede mehrerer Gruppen vorankommen möchten, sollten weitere Analysen im Dialogfeld Gruppierung und einfache Varianzanalyse (ANOVA) durchgeführt werden. Wir arbeiten mit Daten, die sich in der Datei adstudy.sta (Ordner Beispiele) befinden.

Nehmen Sie nach uns folgende Einstellungen vor.

Wählen Sie zunächst die Gruppierung und die abhängigen Variablen in der Datendatei auf die übliche Weise aus.

Wählen Sie dann Codes zum Gruppieren von Variablen aus. Mit Hilfe dieser Codes werden die Beobachtungen in der Datei in mehrere Gruppen eingeteilt, die wir vergleichen werden.

Nachdem Sie die zu analysierenden Variablen ausgewählt und gruppierte Variablencodes definiert haben, klicken Sie auf die Schaltfläche OK und führen Sie die Berechnungsprozedur durch.

In dem erscheinenden Fenster können Sie sich die Ergebnisse der Analyse umfassend ansehen.

Sehen Sie sich das Dialogfeld genau an. Die Ergebnisse können in Form von Tabellen und Grafiken angezeigt werden. Beispielsweise kann man mit dem Verfahren die Signifikanz von Mittelwertunterschieden testen Dispersionsanalyse.

Drück den Knopf Varianzanalyse, und Sie sehen die Ergebnisse der einfachen ANOVA für jede abhängige Variable.

Beachten Sie, dass wir uns in der ANOVA-Tabelle bereits mit der F-crit-Periode befassen.

Wie aus den Ergebnissen für die Variablen Measur 5, Measur 7 und Measur 9 folgt, das Verfahren Einweganalyse der Varianz ergaben statistisch signifikante Ergebnisse auf dem p-Niveau<0,05.

Diese Ergebnisse zeigen, dass der mittlere Unterschied signifikant ist. Mit Hilfe des F-Tests (dieser Test verallgemeinert den t-Test auf mehr als zwei Gruppen) verwerfen wir also die Hypothese der Homogenität der verglichenen Gruppen.

Kehren Sie zum Ergebnisdialogfeld zurück und klicken Sie auf die Schaltfläche Post-hoc-Mittelwertvergleiche um die Signifikanz von Unterschieden zwischen den Mittelwerten bestimmter Gruppen zu beurteilen. Der erste Schritt besteht darin, die abhängige Variable auszuwählen. In diesem Beispiel wählen wir die Variable Measur 7.

Nachdem Sie geklickt haben OK im Variablenauswahlfenster erscheint ein Dialogfenster auf dem Bildschirm Post-hoc-Mittelwertvergleiche.

Sie können in diesem Fenster mehrere Post-Hoc-Kriterien auswählen.

Wählen wir zum Beispiel den LSD-Test (Least Significant Difference).

Der IRR-Test entspricht einem unabhängigen Stichproben-t-Test auf der Grundlage von N Vergleichsgruppen.

Der t-Test der unabhängigen Stichprobe zeigt (überprüfen Sie mit STATISTIK A!), dass es einen signifikanten Unterschied zwischen den Antworten der MÄNNER und den Antworten der FRAUEN für die Messvariable 7 gibt.

Verwenden des Verfahrens Gruppierung und einfache ANOVA, Wir sehen (siehe Ergebnistabelle), dass es nur für diejenigen, die sich für SOKE entschieden haben, einen signifikanten Unterschied in den Mittelwerten gibt.

Grafische Darstellung der Ergebnisse. Unterschiede in den Mittelwerten sind in den Diagrammen zu sehen, die im Dialogfeld verfügbar sind. Deskriptive Statistiken und Korrelationen innerhalb der Gruppe - Ergebnisse.

Um beispielsweise die Verteilungen ausgewählter Variablen innerhalb von Gruppen zu vergleichen, klicken Sie auf die Schaltfläche Kategorisierte Boxplots und wählen Sie die Option aus Median/Quartal/Spanne aus dem Dialogfeld Span-Diagramm.

Nachdem Sie geklickt haben OK, erstellt STATISTICA eine Kaskade von Range-Plots.

Aus der Grafik ist ersichtlich, dass es einen deutlichen Unterschied zwischen der WEIBLICH-SOKE-Gruppe und der MÄNNLICH-SOKE-Gruppe gibt.

Diese Art der Auswertung mit zunehmend komplexer Gruppierung und Vergleich der Mittelwerte in den resultierenden Gruppen, die besonders häufig bei Massenerhebungen zum Einsatz kommt, kann in STATISTICA erfolgreich durchgeführt werden.

TECHNOLOGISCHE SITZUNGSKARTE №35

Etappennummer	Etappen des Unterrichts	Zeit	Lehrertätigkeit	Studentische Aktivitäten	Anwendungen
	Zeit organisieren	2 Minuten.	Begrüßt die Schüler, prüft ihre Bereitschaft für den Unterricht	Begrüßt den Lehrer, bereitet sich auf den Unterricht vor
	Nachricht zum Unterrichtsplan	1 Minute.	Unterrichtsplan kommunizieren
	Wissenskontrolle	20 Minuten.	Führt eine Umfrage zum vorherigen Thema durch	Antworten. Hört zu. Ergänzungen.
4.	Kommunikation eines neuen Themas, Ziele, Motivation, Plan zur Präsentation eines neuen Themas	3 Minuten.	Informiert das Thema der Vorlesung, Ziele, motiviert die Notwendigkeit, dieses Thema zu studieren. Gibt die Gliederung des neuen Themas an.	Hört zu.
5.	Präsentation von neuem Material.	30 Minuten.	Präsentation eines neuen Themas mit einer Multimedia-Präsentation	Hört zu. Schreibt auf.
6.	Fixierung des Themas	20 Minuten.	Aufgaben erledigen	Antworten. Ergänzungen.
7.	Zusammenfassend	2 Minuten.	Kommentieren und bewerten.
8.	Hausaufgaben	2 Minuten.	Hausaufgaben melden

Lektion "Geschäftsgrafik.

Diagramme erstellen, bearbeiten, formatieren»

Begriff in Excel Diagramm verwendet, um sich auf alle Arten der grafischen Darstellung numerischer Daten zu beziehen. Der Aufbau eines graphischen Bildes wird weiter ausgeführt basierend auf einer Reihe von Daten. Dies ist der Name einer Gruppe von Zellen mit Daten innerhalb einer einzelnen Zeile oder Spalte. Sie können mehrere Datenreihen in einem einzelnen Diagramm anzeigen.

Ein Diagramm ist ein einfügbares Objekt, das in eines der Blätter einer Arbeitsmappe eingebettet ist. Es kann sich auf demselben Blatt befinden, auf dem sich die Daten befinden, oder auf einem beliebigen anderen Blatt (häufig wird ein separates Blatt zur Anzeige des Diagramms zugewiesen). Das Diagramm behält eine Verknüpfung zu den Daten bei, auf denen es basiert, und wenn diese Daten aktualisiert werden, ändert es sofort sein Aussehen.

Das Diagramm wird normalerweise zum Erstellen verwendet Diagramm-Assistent, ausgelöst durch einen Klick auf eine Schaltfläche Diagramm-Assistent auf der Standardsymbolleiste

Diagramm Typ. In der ersten Phase dieser Arbeit wählen die Meister die Form des Diagramms. Verfügbare Formenᴨȇsind in der Typenliste auf der Registerkarte aufgeführt Standard. Für den ausgewählten Diagrammtyp werden auf der rechten Seite mehrere Optionen zur Darstellung von Daten angezeigt (Palette Sicht), aus denen Sie die am besten geeignete auswählen sollten. Auf der Registerkarte nicht standardmäßig zeigt eine Reihe von vollständig geformten Diagrammtypen mit vordefinierter Formatierung an. Nachdem Sie die Diagrammform festgelegt haben, klicken Sie auf die Schaltfläche Weiter.

Datenauswahl. Die zweite Stufe des Assistenten wird verwendet, um die Daten auszuwählen, auf denen das Diagramm aufgebaut wird. Wenn der Datenbereich im Voraus ausgewählt wurde, erscheint eine ungefähre Anzeige des zukünftigen Diagramms im Vorschaubereich oben im Assistentenfenster. Wenn die Daten einen einzelnen rechteckigen Bereich bilden, ist es bequem, sie über die Registerkarte auszuwählen Bereich Daten. Bilden die Daten keine einheitliche Gruppe, so werden auf der Registerkarte die Informationen zur Abgrenzung einzelner Datenreihen gesetzt Reihe. Die Diagrammvorschau wird automatisch aktualisiert, wenn sich die Menge der angezeigten Daten ändert.

Diagrammlayout. Die dritte Stufe des Assistenten (nachdem Sie auf die Schaltfläche geklickt haben Weiter) besteht darin, das Design des Diagramms zu wählen. Auf den Registerkarten des Assistentenfensters sind eingestellt:

* Diagrammtitel, Achsenbeschriftungen (Tab Titel);

* Anzeige und Beschriftung von Koordinatenachsen (Tab Achsen);

* Anzeige eines Liniengitters parallel zu den Koordinatenachsen (Tab Gitterlinien);

* Beschreibung der konstruierten Graphen (Tab Legende);

* Anzeigen von Beschriftungen, die einzelnen Datenelementen im Diagramm entsprechen (Tab Datensignaturen);

* Darstellung der bei der Erstellung des Diagramms verwendeten Daten in Form einer Tabelle (Tab Datentabelle).

Je nach Diagrammtyp sind einige der aufgeführten Registerkarten möglicherweise nicht vorhanden.

Diagrammplatzierung. In der letzten Phase der Arbeit des Assistenten (nachdem Sie auf die Schaltfläche geklickt haben Weiter) gibt an, ob ein neues Arbeitsblatt oder eines der vorhandenen zum Platzieren des Diagramms verwendet werden soll. Normalerweise ist genau diese Auswahl nur für das nachfolgende ᴨȇchata des Dokuments wichtig, das das Diagramm enthält. Nachdem Sie auf die Schaltfläche geklickt haben Bereit Das Diagramm wird automatisch erstellt und in das angegebene Arbeitsblatt eingefügt.

Bearbeiten eines Diagramms. Das fertige Diagramm kann modifiziert werden. Es besteht aus einer Reihe einzelner Elemente, wie z. B. den Diagrammen selbst (Datenreihen), Koordinatenachsen, Diagrammtitel, Diagrammbereich usw. Wenn Sie auf ein Diagrammelement klicken, wird es mit Markierungen hervorgehoben und wenn Sie mit der Maus darüber fahren mit dem Mauszeiger wird es durch einen Tooltip beschrieben Offen Das Dialogfeld zum Formatieren des Diagrammelements ist über das Menü verfügbar Format(für das ausgewählte Element) oder über das Kontextmenü (Befehl Format) Auf verschiedenen Registerkarten des sich öffnenden Dialogfelds können Sie die Anzeigeoptionen für das ausgewählte Datenelement ändern. Wenn Sie erhebliche Änderungen am Diagramm vornehmen müssen, sollten Sie den Diagramm-Assistenten erneut verwenden. Öffnen Sie dazu ein Diagrammarbeitsblatt oder wählen Sie ein in ein Datenarbeitsblatt eingebettetes Diagramm aus. Betrieb Diagramm-Assistent können Sie die aktuellen Einstellungen ändern, die in den Assistentenfenstern als Standard behandelt werden.

Um ein Diagramm zu löschen, können Sie das Arbeitsblatt löschen, auf dem es sich befindet ( Löschblatt bearbeiten), oder wählen Sie ein Diagramm aus, das in das Datenarbeitsblatt eingebettet ist, und drücken Sie die Taste LÖSCHEN

Diagrammerstellung

Praktisch alle modernen Tabellenkalkulationsprozessoren haben eingebaute Geschäftsgrafiken. Dafür gibt es Grafikmodus Arbeit des Tabellenkalkulationsprogramms. Im grafischen Modus können Sie Diagramme verschiedener Art erstellen, was numerische Abhängigkeiten verdeutlicht.

Diagramm- Dies ist ein Mittel zur visuellen grafischen Darstellung von Informationen, um mehrere Werte oder mehrere Werte eines Werts zu vergleichen, Änderungen ihrer Werte zu verfolgen usw.

Die meisten Diagramme werden in einem rechteckigen Koordinatensystem erstellt. Auf der horizontalen X-Achse sind die Werte der unabhängigen ᴨȇZeit (Argument) aufgetragen, und auf der vertikalen Y-Achse die Werte der abhängigen ᴨȇZeit (Funktion). Auf einer Figur können gleichzeitig mehrere Diagramme dargestellt werden.

Bei der grafischen Verarbeitung numerischer Informationen mit einem Tabellenkalkulationsprogramm sollten Sie:

1) Geben Sie den Datenbereich (Zellenblock) an, auf dem das Diagramm erstellt wird;

2) Bestimmen der Reihenfolge der Datenauswahl (nach Zeilen oder nach Spalten) aus dem ausgewählten Zellenblock.

Bei der Auswahl nach X-Spalten werden die Koordinaten aus der Spalte ganz links des ausgewählten Zellenblocks genommen. Die restlichen Spalten enthalten die Y-Koordinaten der Diagramme. Die Anzahl der Spalten bestimmt die Anzahl der gezeichneten Diagramme. Bei der Auswahl nach Zeilen ist die oberste Zeile des ausgewählten Zellenblocks die X-Koordinatenzeile, die restlichen Zeilen enthalten die Y-Koordinaten der Diagramme.

Betrachten Sie Diagramme von 5 verschiedenen Typen. Sie haben unterschiedliche Namen in verschiedenen Büchern. Wir nennen sie: Tortendiagramme, Balkendiagramme, Stufendiagramme, Liniendiagramme und Flächendiagramme (oder Flächendiagramme). Es gibt tatsächlich noch viel mehr Arten von Diagrammen, aber dies sind die häufigsten.

I. Kreisdiagramm wird verwendet, um mehrere Werte an einem Punkt zu vergleichen. Besonders sinnvoll ist es, wenn sich die Werte zu einem Ganzen (100%) addieren.

Beispiel 1 Dunno verkauft Schreibwaren: Notizbücher, Bleistifte und Notizbücher. Wir gehen davon aus, dass er an einem Tag 2 Notizbücher, 13 Bleistifte und 45 Notizbücher verkauft hat.

Erstellen Sie ein Tortendiagramm, das zeigt, welches Produkt im Laufe des Tages am häufigsten gekauft wurde.

Berücksichtigen Sie beim Erstellen eines Kreisdiagramms die Abfolge der Aktionen eines Tabellenkalkulationsprogramms. Das Tortendiagramm befindet sich, wie der Name schon sagt, auf einem Kreis. Der Kreis hat 360 Grad. Die Gesamtzahl der verkauften Waren beträgt 60 Stück. Für 1 Ware gibt es also 360:60 \u003d b Grad. Rechnen wir die „Ware in Grad“ neu: 13 Hefte entsprechen 2 * 6 = 12 Grad; 13 Bleistifte -- 13*6 = 78 Grad; 45 Notizbücher - 45 * 6 = 270 Grad. Es bleibt, den Kreis in drei Sektoren zu unterteilen - 12, 78 und 270 Grad.

Entscheidung. Wählen wir einen Zellblock A1:B3 aus, der Daten für die grafische Verarbeitung enthält. Die Daten sind in Spalten angeordnet. Die erste Spalte A1:AZ des zugeordneten Blocks ist die Sektornamensspalte; die zweite Spalte B1:B3 des ausgewählten Blocks enthält die numerischen Daten des Diagramms. Das Tortendiagramm sieht folgendermaßen aus:

Das Tortendiagramm bietet nicht immer die nötige Übersichtlichkeit bei der Darstellung von Informationen. Erstens kann es zu viele Sektoren auf einem Kreis geben. Zweitens können alle Sektoren ungefähr gleich groß sein. Zusammen machen diese beiden Gründe das Tortendiagramm wenig nützlich.

II. Ein Balkendiagramm wird verwendet, um mehrere Werte an mehreren Punkten zu vergleichen. Dies bedeutet, dass ein anderes Werkzeug benötigt wird, ein Diagramm eines anderen Typs. Dies sind Balkendiagramme.

	SONDERN	BEIM	Mit	D	E	F	G
	Mo	Di	Heiraten	Do	Fr	Sa	v. Chr

Balkendiagramme (wie der Name schon sagt) bestehen aus Säulen. Die Höhe der Spalten wird durch die Werte der verglichenen Werte bestimmt. In unserem Fall wird die Höhe der Spalte durch die Anzahl der Zeitungen bestimmt, die Dunno pro Tag verkauft hat. Jede Spalte ist einigen zugeordnet Anhaltspunkt. In unserem Fall entspricht der Bezugspunkt einem Wochentag.

Entscheidung. Wählen wir einen Zellblock A1-G2 aus, der Daten für die grafische Verarbeitung enthält. Die Daten sind in Zeilen. Die erste Linie A1:G1 des ausgewählten Blocks ist die Linie der X-Koordinaten (Kontrollpunkte); die zweite Zeile A2.G2 des ausgewählten Blocks enthält die Y-Koordinaten (Balkenhöhen) des Diagramms.

Geben Sie den Titel des Diagramms an: "Keine Ahnung verkauft Zeitungen." Das Balkendiagramm sieht folgendermaßen aus:

Beispiel 3 Betrachten wir nun ein komplexeres Problem, für das ein Tortendiagramm im Prinzip nicht verwendet werden kann. Dies ist eine Aufgabe, die mehrere Male erfordert, um mehrere Werte zu vergleichen. Lassen Sie Toropyzhka und Donut zusammen mit Dunno Zeitungen handeln. Ihr Erfolg beim Trading wird in der folgenden Tabelle gezeigt (der Einfachheit halber fügen wir hier Dunno hinzu):

	SONDERN	BEIM	Mit	D	E	F	G	H
		Mo	Di	Heiraten	Do	Fr	Sa	Sonne
	Keine Ahnung
	hastig
	Krapfen

Erstellen Sie ein Balkendiagramm, das Daten zu allen drei Verkäufern gleichzeitig anzeigt. Wie bisher symbolisiert die Höhe der Spalte die Anzahl der Zeitungen. Wie bisher haben wir 7 Referenzpunkte – einen für jeden Wochentag. Der Unterschied zum vorherigen Diagramm besteht darin, dass es in jedem Referenzpunkt nicht eine Spalte gibt, sondern drei - eine für jeden Verkäufer. Alle Spalten eines Verkäufers werden auf die gleiche Weise ausgefüllt.

Entscheidung. Lassen Sie uns einen Zellblock A1:H4 auswählen, der Daten für die grafische Verarbeitung enthält. Die Daten sind in Zeilen. Die erste Zeile des ausgewählten Blocks ist eine Zeile mit X-Koordinaten (Kontrollpunkten); die nächsten drei Zeilen des ausgewählten Blocks enthalten die Y-Koordinaten (Balkenhöhen) des Diagramms. Geben Sie den Titel des Diagramms an: „Zeitungshandel“.

III. Liniendiagramm dient der Nachverfolgung für den Wandel mehrere Werte beim Bewegen von einem Punkt zum anderen.

Beispiel 4 Erstellen Sie ein Liniendiagramm, das die Veränderung der Anzahl verkaufter Zeitungen während der Woche zeigt (siehe Beispiel 3). Der Aufbau eines Liniendiagramms ähnelt dem Aufbau eines Säulendiagramms. Aber anstelle von Spalten wird ihre Höhe einfach markiert (Punkte, Striche, Kreuze - es spielt keine Rolle) und die resultierenden Markierungen werden durch gerade Linien verbunden (das Diagramm ist linear). Anstelle unterschiedlicher Schraffur (Schattierung) von Spalten werden unterschiedliche Markierungen (Rauten, Dreiecke, Kreuze usw.), unterschiedliche Linienstärken und -arten (durchgezogen, gepunktet usw.), unterschiedliche Farben verwendet.

IV. Stufendiagramm ermöglicht es Ihnen, die Summen mehrerer Werte an mehreren Punkten visuell zu vergleichen und gleichzeitig den Beitrag jedes Werts zum Gesamtbetrag anzuzeigen.

Beispiel 5 Die von uns erstellten Diagramme „Zeitungshandel“ (sowohl säulen- als auch linear) sind vor allem für Zeitungsverkäufer interessant und zeigen den Erfolg ihrer Arbeit. Aber neben Verkäufern interessieren sich auch andere Menschen für den Verkauf von Zeitungen. Beispielsweise muss ein Zeitungsverleger nicht nur wissen, wie viele Exemplare der Zeitung jeder Verkäufer verkauft hat, sondern auch, wie viel sie zusammen verkauft haben. Gleichzeitig bleibt das Interesse an den einzelnen Mengen, die den Gesamtbetrag ausmachen. Nehmen wir die Zeitungsverkaufstabelle (siehe Beispiel 3) und erstellen ein Rangdiagramm dafür.

Die Reihenfolge zum Erstellen eines Ebenendiagramms ist der Reihenfolge zum Erstellen eines Säulendiagramms sehr ähnlich. Der Unterschied besteht darin, dass die Balken in einem Stufendiagramm nicht nebeneinander, sondern übereinander angeordnet sind. Dementsprechend ändern sich die Regeln zur Berechnung der vertikalen und horizontalen Größe des Diagramms. Die vertikale Größe wird nicht durch den größten Wert bestimmt, sondern durch die größte Summe der Werte. Aber die Anzahl der Spalten ist immer gleich der Anzahl der Ankerpunkte: Jeder Ankerpunkt hat immer genau eine mehrstufige Spalte.

Arten von Diagrammen Tortendiagramm - wird verwendet, um mehrere Werte an einem Punkt zu vergleichen. Besonders sinnvoll ist es, wenn sich die Werte zu einem Ganzen (100%) addieren Beispiel 1: Es gibt Noten für eine Klassenarbeit. 8 Personen erhielten - "5", 13 Personen - "4", 6 Personen - "3" und eine - "2". Entscheidung:

Balkendiagramm - für eine Aufgabe, bei der mehrere Werte mehrfach verglichen werden müssen. Beispiel 3: Lassen Sie mehrere Geschäfte desselben Unternehmens Computer verkaufen. Ihre Gewinndaten für den entsprechenden Wochentag wurden in die Tabelle eingetragen: Anders als im vorherigen Diagramm hat jeder Referenzpunkt nicht eine Spalte, sondern drei - eine für jede Filiale. Alle Spalten desselben Geschäfts werden auf die gleiche Weise gefüllt.

Stufendiagramm - ermöglicht es Ihnen, die Summen mehrerer Werte an mehreren Punkten visuell zu vergleichen und gleichzeitig den Beitrag jedes Werts zum Gesamtbetrag anzuzeigen. Unter Verwendung der Daten in Beispiel 3 erstellen wir ein abgestuftes Diagramm. Dieses Diagramm spiegelt den Anteil jedes Geschäfts an der Gesamtzahl wider.

Diagrammtyp "Graph" - dient dazu, die Änderung mehrerer Werte zu verfolgen, wenn Sie sich von einem Punkt zum anderen bewegen. Ein Flächendiagramm ist eine Mischung aus einem Ebenendiagramm und einem Liniendiagramm. Ermöglicht es Ihnen, gleichzeitig die Änderung in jeder von mehreren Größen und die Änderung in ihrer Summe zu verfolgen. An mehreren Stellen

Diagramm). Mit dem Diagramm-Assistenten können Sie mithilfe einer Reihe von Dialogfeldern Schritt für Schritt ein Diagramm erstellen. Erstellen eines Diagramms: 1. Wählen Sie einen Zellbereich aus, der Daten enthält. Befehl Einfügen>Diag" title="(!LANG:Der Diagramm-Assistent (Einfügen>Diagramm) dient zum Erstellen von Diagrammen. Mit dem Diagramm-Assistenten können Sie mithilfe einer Reihe von Dialogfeldern Schritt für Schritt ein Diagramm erstellen. So erstellen Sie ein Diagramm: 1. Wählen Sie einen Bereich von Zellen aus, die Daten enthalten.Befehl Einfügen>Diag" class="link_thumb"> 8 !} Diagramme werden mit dem Diagrammassistenten (Einfügen>Diagramm) erstellt. Mit dem Diagramm-Assistenten können Sie mithilfe einer Reihe von Dialogfeldern Schritt für Schritt ein Diagramm erstellen. Erstellen eines Diagramms: 1. Wählen Sie einen Zellbereich aus, der Daten enthält. Befehl Einfügen>Diagramm. Diagramm). Mit dem Diagramm-Assistenten können Sie mithilfe einer Reihe von Dialogfeldern Schritt für Schritt ein Diagramm erstellen. Erstellen eines Diagramms: 1. Wählen Sie einen Zellbereich aus, der Daten enthält. Befehl Einfügen>Diagramm"> Diagramm). Mit dem Diagrammassistenten können Sie mithilfe einer Reihe von Dialogfeldern Schritt für Schritt ein Diagramm erstellen. So erstellen Sie ein Diagramm: 1. Wählen Sie einen Bereich von Zellen aus, die Daten enthalten. Befehl Einfügen>Diagramm."> Diagramm). Mit dem Diagramm-Assistenten können Sie mithilfe einer Reihe von Dialogfeldern Schritt für Schritt ein Diagramm erstellen. Erstellen eines Diagramms: 1. Wählen Sie einen Zellbereich aus, der Daten enthält. Befehl Einfügen>Diag" title="(!LANG:Der Diagramm-Assistent (Einfügen>Diagramm) dient zum Erstellen von Diagrammen. Mit dem Diagramm-Assistenten können Sie mithilfe einer Reihe von Dialogfeldern Schritt für Schritt ein Diagramm erstellen. So erstellen Sie ein Diagramm: 1. Wählen Sie einen Bereich von Zellen aus, die Daten enthalten.Befehl Einfügen>Diag"> title="Diagramme werden mit dem Diagrammassistenten (Einfügen>Diagramm) erstellt. Mit dem Diagramm-Assistenten können Sie mithilfe einer Reihe von Dialogfeldern Schritt für Schritt ein Diagramm erstellen. Erstellen eines Diagramms: 1. Wählen Sie einen Zellbereich aus, der Daten enthält. Befehl Einfügen>Diag"> !}

2. Wählen Sie die Form des Diagramms. Die verfügbaren Formen sind in der Liste Typ auf der Registerkarte Standard aufgeführt. Für den ausgewählten Diagrammtyp werden rechts mehrere Datendarstellungsoptionen (Ansicht) angezeigt, aus denen Sie die am besten geeignete auswählen sollten. Klicken Sie auf die Schaltfläche Weiter.

3. In diesem Schritt sehen wir, wie unser Diagramm aussehen wird. Rechts neben dem Diagramm erscheint eine Legende, die die notwendigen Erläuterungen zum Diagramm enthält. Fensterbereich: enthält einen Bereich von Zellenadressen, die Daten für das Diagramm enthalten. Stellen Sie die erforderlichen Parameter ein und klicken Sie auf die Schaltfläche Weiter.

Das Tortendiagramm bietet jedoch nicht immer die notwendige Sichtbarkeit der Informationsdarstellung. Erstens kann es zu viele Sektoren auf einem Kreis geben. Zweitens können alle Sektoren ungefähr gleich groß sein. Zusammen machen diese beiden Gründe das Tortendiagramm wenig nützlich.

2.Balkendiagramm (Histogramm) -Wird verwendet, um mehrere Werte an mehreren Punkten zu vergleichen.

Balkendiagramme bestehen (wie der Name schon sagt) aus Balken. Die Höhe der Säule wird bestimmtWerte der verglichenen Mengen . Jede Spalte ist verlinktAnhaltspunkt .

3.Liniendiagramm (Grafik) -Es wird verwendet, um die Änderungen mehrerer Werte zu verfolgen, wenn Sie sich von einem Punkt zum anderen bewegen.

Der Aufbau eines Liniendiagramms ähnelt dem Aufbau eines Säulendiagramms. Anstelle von Spalten wird jedoch einfach ihre Höhe markiert (mit Punkten, Strichen, Kreuzen) und die resultierenden Markierungen durch gerade Linien verbunden. Anstelle unterschiedlicher Schraffuren (Schattierungsspalten) werden unterschiedliche Markierungen verwendet (Rauten, Dreiecke, Kreuze usw.), unterschiedliche Dicke und Art der Linien (durchgezogen, gepunktet usw.), unterschiedliche Farben.

4. Ebenendiagramm (gestapeltes Histogramm) - Ermöglicht es Ihnen, die Summen mehrerer Werte an mehreren Punkten visuell zu vergleichen und gleichzeitig den Beitrag jedes Werts zur Gesamtsumme anzuzeigen.

Die Reihenfolge zum Erstellen eines Ebenendiagramms ist der Reihenfolge zum Erstellen eines Säulendiagramms sehr ähnlich. Der Unterschied besteht darin, dass die Balken in einem Stufendiagramm nicht nebeneinander, sondern übereinander angeordnet sind. Dementsprechend ändern sich die Regeln zur Berechnung der vertikalen und horizontalen Größe des Diagramms.

5. Flächendiagramm (Flächendiagramm) -Eine Mischung aus einem abgestuften und einem linearen Diagramm ermöglicht es Ihnen, die Änderung jeder einzelnen von mehreren Größen und die Änderung ihrer Summe an mehreren Punkten gleichzeitig zu verfolgen.

Einzelne Säulen verschmelzen zu zusammenhängenden Bereichen. Daher der Name - Flächendiagramm oder Flächendiagramm. Jeder Bereich entspricht einem Einzelwert, der durch eine unterschiedliche Schraffur (Färbung) gekennzeichnet ist. Früher wurden Spalten in Ebenen angeordnet, jetzt - Linien (und die von ihnen umrissenen Bereiche).

Zellformatierung. Zahlenformat in Microsoft Excel.

Die Formatierung in Excel wird verwendet, um die Wahrnehmung von Daten zu erleichtern, was eine wichtige Rolle für die Produktivität spielt.

Gehen Sie wie folgt vor, um ein Format zuzuweisen:

2. Wählen Sie den Befehl "Format" - "Zellen" (Strg+1).

3. Geben Sie im angezeigten Dialogfeld die erforderlichen Formatierungsoptionen ein.

4. Drücken Sie die „OK“-Taste.

Eine formatierte Zelle behält ihr Format bei, bis ein neues Format darauf angewendet oder das alte gelöscht wird. Wenn Sie einen Wert in eine Zelle eingeben, wird das bereits in der Zelle verwendete Format darauf angewendet.

Gehen Sie wie folgt vor, um ein Format zu entfernen:

1. Wählen Sie eine Zelle (Zellenbereich) aus.

2. Wählen Sie den Befehl „Bearbeiten“ – „Löschen“ – „Formate“.

3. Um Werte in Zellen zu löschen, wählen Sie im Untermenü „Löschen“ den Befehl „Alle“.

Denken Sie daran, dass beim Kopieren einer Zelle zusammen mit ihrem Inhalt auch das Format der Zelle kopiert wird. So können Sie Zeit sparen, indem Sie die ursprüngliche Zelle formatieren, bevor Sie die Befehle zum Kopieren und Einfügen verwenden.

Die Formatierung kann auch über die Symbolleisten erfolgen. Die am häufigsten verwendeten Formatierungsbefehle befinden sich in der Symbolleiste "Formatierung". Um ein Format mithilfe einer Symbolleistenschaltfläche anzuwenden, wählen Sie eine Zelle oder einen Zellbereich aus und klicken Sie dann auf die Schaltfläche. Um ein Format zu löschen, drücken Sie die Taste erneut.

Um schnell Formate aus ausgewählten Zellen in andere Zellen zu kopieren, können Sie die Schaltfläche „Format übertragen“ im Bereich „Formatierung“ verwenden

Die Formatierung kann auf einzelne Zeichen eines Textwerts in einer Zelle genauso angewendet werden wie auf eine ganze Zelle. Wählen Sie dazu die gewünschten Zeichen aus und wählen Sie dann im Menü „Format“ den Befehl „Zellen“. Stellen Sie anschließend die gewünschten Attribute ein und klicken Sie auf die Schaltfläche „OK“. Drücken Sie die Eingabetaste, um die Ergebnisse Ihrer Arbeit anzuzeigen.

Festlegen des Zahlenformats in Excel

Da das Excel-Programm darauf ausgelegt ist, Zahlen zu verarbeiten, ist es wichtig, diese richtig zu formatieren. Für einen Menschen ist die Zahl 10 nur eins und null. Aus Sicht von Excel können diese beiden Zahlen völlig unterschiedliche Informationen vermitteln, je nachdem, ob sie die Anzahl der Mitarbeiter in einem Unternehmen, einen monetären Wert, einen Prozentsatz eines Ganzen oder ein Fragment der Top-10-Überschrift darstellen. In allen vier Situationen muss diese Nummer unterschiedlich angezeigt und behandelt werden. Excel unterstützt die folgenden Datenformate:

* Allgemein- Text- und Zahlenwerte beliebigen Typs; * Numerisch- die allgemeinste Darstellungsweise von Zahlen; * Geld- Geldwerte; * Finanziell- Geldwerte mit Ausrichtung auf das Trennzeichen von ganzzahligen und gebrochenen Teilen; * das Datum- Datum oder Datum und Uhrzeit; * Zeit- Uhrzeit oder Datum und Uhrzeit; * Prozentsatz- Zellwert multipliziert mit 100 mit einem "%"-Symbol am Ende; * Bruchteil- rationale Brüche mit Zähler und Nenner; * Exponentiell- dezimale Bruchzahlen; * Text- Textdaten werden auf die gleiche Weise angezeigt wie Zeichenfolgen eingegeben und verarbeitet werden, unabhängig von ihrem Inhalt; * Zusätzlich- Formate für die Arbeit mit Datenbanken und Adresslisten; * Benutzerdefiniert- Vom Benutzer anpassbares Format.

Die gebräuchlichsten Datenformatoptionen können über die Symbolleiste Formatierung zugewiesen werden.

1. Klicken Sie auf Zelle C4 und dann auf die Schaltfläche Prozentformat. Der Wert der Zelle C4 wird mit 100 multipliziert und mit einem „%“-Zeichen versehen.

Reis. 9.14. Registerkarte Datenformatauswahl

2. Drücken Sie die Abwärtstaste und klicken Sie auf die Schaltfläche Geldformat.

3. Klicken Sie auf die Zelle Sat und dann auf die Schaltfläche Begrenztes Format. Diese Schaltfläche erzwingt die Ausrichtung der Zahlen in der Spalte am Dezimaltrennzeichen.

4. Markieren Sie die Zelle C7 und klicken Sie auf die Schaltfläche Erhöhen Sie die Bittiefe. Diese Schaltfläche ändert nicht das Grundformat, sondern fügt eine Dezimalstelle hinzu.

5. Drücken Sie die Eingabetaste und klicken Sie auf die Schaltfläche Verringern Sie die Bittiefe. Diese Operation entfernt eine Dezimalstelle und rundet die Zahl. Jetzt sehen die Zellen C4 bis C9 völlig anders aus, obwohl sie ursprünglich genau die gleichen Zahlen eingegeben haben. Andere Formate werden mit den folgenden Schritten zugewiesen.

6. Klicken Sie auf Zelle C10 und wählen Sie den Befehl aus Formatieren > Zellen.

7. Erweitern Sie im sich öffnenden Dialogfeld die Registerkarte Anzahl(Abb. 9.14).

8. Aufgelistet Numerische Formate klicken Sie auf den Artikel das Datum.

9. In der angezeigten Liste Typ Klicken Sie auf die Zeile 14 Mar 01 (14-Mar-01). Klicken Sie dann auf die Schaltfläche OK.

Reis. 9.15. Verschiedene Zahlenformate

10. Stellen Sie in ähnlicher Weise Zelle C11 auf Exponentialformat und Zelle C12 auf Numerisches Format ein. Die Tabelle sieht nun so aus (Abbildung 9.15). Bitte beachten Sie, dass sich der Durchschnittswert der Tabelle nicht geändert hat, d. h. wenn Sie das Format ändern, ändert sich nur die Anzeigemethode, während die Zahlenwerte selbst unverändert bleiben. Befolgen Sie diese Schritte, um diese Tatsache zu überprüfen.

11. Doppelklicken Sie auf die Zelle C11 und ändern Sie den Wert von 03.01.1900 in 03.02.1900.

12. Drücken Sie die Eingabetaste. Der Durchschnittswert der Tabelle (der im Geldformat angezeigt wird) ändert sich sofort auf 15,41r. Bei der Eingabe können Sie die Daten mit Prozentsätzen zusammenfassen und erhalten als Ergebnis Rubel. Dies ist ein typisches Beispiel für eine falsche Zuordnung von Datenformaten.

Blattschutz. Schützen von Zellen in Microsoft Excel.

Autoformate und Stile in Microsoft Excel.

Verwenden der bedingten Formatierung in Microsoft Excel.

Erstellen einer Liste und eines Datenformulars in Microsoft Excel. Auflistungsanforderungen.

Sortieren und Filtern von Daten in Microsoft Excel (Autofilter, erweiterter Filter).

Gruppieren und Strukturieren von Daten in Microsoft Excel.

Automatische Summen: Erstellen einer Summentabelle, Anzeigen der Summen auf dem Bildschirm im Zusammenhang mit einer oder mehreren Gruppen von Datensätzen.

Erstellen einer Pivot-Tabelle in Microsoft Excel (in einem Notizbuch)

Daten verknüpfen und konsolidieren. (im Notizbuch)

Konzepte der Datenbanktheorie. Prinzipien der Datenorganisation.

Hierarchische und Netzwerkmodelle der Datenorganisation.

Relationales Modell der Datenorganisation. Normalformen.

Konzepte von Datenbankmanagementsystemen (DBMS) und deren Zweck.

Professionelle Datenbankmanagementsysteme (DBMS).

Zweck, Arbeitsablauf, Erstellung von MS-Access-Datenbanken.

MS Access-Datenbanktabellen: Zweck, Struktur, Erstellungsmöglichkeiten.

Datentypen und Eigenschaften von MS Access DBMS-Feldern.

Das Konzept einer Domäne, eines Attributs und eines Schlüssels einer relationalen Datenbank.

Aufbau der Kommunikationsstruktur zwischen den Tabellen eines DB.

Arten von Beziehungen und Einschränkungen in MS Access DBMS.

Konzepte, Zweck und Eigenschaften von Formularen.

Optionen zur Formularerstellung. Verwenden des Formularassistenten

Arbeiten mit dem Form Builder Abschnitte bilden.

Verwenden von Ausdrücken und berechneten Feldern.

Arten von Formularsteuerelementen.

Zweck, Arten und Optionen zum Erstellen von Anfragen.

So verwenden Sie den Abfragegenerator.

Filtern und Sortieren von Daten in Abfragen.

Verwenden von Operatoren und Bedingungen in Abfragen.

Erstellung von berechneten Feldern, Beitritt zu Abfragen.

So arbeiten Sie mit Abfragen mit mehreren Tabellen.

Letzte Bitten. Gruppenoperationen in MS Access.

Ändern von Informationen mithilfe von Änderungsabfragen.

Zweck und Methoden zum Erstellen von MS Access-Berichten.

Verwenden des Assistenten zum Erstellen eines Berichts.

Arbeiten mit Report Designer

Gruppieren von Daten und Zwischenergebnissen in Berichten.

Makros in Access und ihr Aufbau.

Schutz von Informationen in Datenbanken.

Klassifizierung von Computernetzwerken. Das Konzept eines Servers, Workstations.

Software für lokale Netzwerke und das Internet.

Datenaustausch in Netzwerken, Protokolle. Netzwerkhardware. Verbindungen zwischen Netzwerken. Drahtlose Netzwerke.

Internet, Netzwerkstruktur, Grundbegriffe. Internet-Dienste.

Prinzipien der Informationsbeschaffung.

Indizierung und Suchmaschine.

Diagramm eines Informationsabrufsystems. Suchstrategien. Schnittstelle.

Antivirenprogramme und ihre Klassifizierung.

Grundlagen des Informations- und Staatsgeheimnisschutzes.

Möglichkeiten zum Schutz von Programmen und Daten.

Sicherheitshardware.