У книзі розглянуто основні прийоми роботи на комп'ютері Macintosh. Показано особливості роботи в операційній системі Mac OS X: користувальницький інтерфейс, установка/видалення програм, пропалення CD/DVD, друк документів, підключення до мережі Інтернет та ін. Описані основні програми, що входять до складу ОС поштовий клієнт Mail; веб-браузер Safari; календар-щоденник iCal; додаток, що керує віджетами, Dashboard; програма Photo Booth для роботи із вбудованою цифровою камерою; музичний редактор GarageBand; додаток Time Machine для резервного копіюваннята ін. Розглянуто роботу з додатками інтегрованого середовища iWork: текстовим редактором Pages, електронними таблицями Numbers, програмою для створення презентацій Keynote. Показано особливості клавіатури Macintosh та проведено аналогії з клавіатурою комп'ютера IBM PC. Компакт-диск містить завдання для самостійної роботиз Mac OS X та програмами iWork, матеріали для виконання завдань, приклади презентацій.
Для користувачів-початківців.
Книга:
Розділи на цій сторінці:
Діаграма- графічне представлення даних із вибраного діапазону.
Для побудови діаграми дотримуйтесь наступного алгоритму
1. Створити таблицю розрахункових значень.
2. Виділити потрібний діапазон (він може складатися з суміжних прямокутних діапазонів).
3. Вибрати потрібний вид діаграми зі списку, організованого кнопкою Charts(Діаграми):
Або зі списку меню Insert(Вставка)? Chart(Діаграма).
4. Здійснити налаштування параметрів створеної діаграми у вікні інспектора на вкладці Chart(Діаграма).
Докладно розглядати налаштування параметрів діаграми в цьому розділі ми не будемо, оскільки це питання розбиралося раніше у додатку Pages (див. Розд. 5.1.14),а практика роботи з діаграмами буде розібрано в розд. 6.2.8.
Види діаграм та приклади їх використання
додаток Numbersпропонує той же перелік діаграм, що і Pages.Робота з діаграмами в Pagesбула розглянута в розд. 5.1.14,в якому зверталася увага тільки на різні налаштуваннядіаграм, але не була наведена Порівняльна характеристика різних видів. У цьому розділі розберемо кілька прикладів використання деяких видів діаграм, які наочно демонструють їх сферу застосування.
Кругова діаграма
Кругова діаграма (Pie)та об'ємний її варіант (3D Pie)використовуються для порівняння кількох величин в одній точці або кількох частин одного цілого. Як випливає з назви, діаграма є коло, яке розбите на сектори. Коло відповідає сумарній кількості всіх даних і становить 100 %, кожен сектор відповідає одному даному, що є частиною (відсоткову частку) від загальної кількості.
приклад 1.Якось дядько Федір пішов у ліс за грибами і зібрав: 24 лисички, 9 моховиків, 15 хвиляшок, 5 білих. Побудувати кругову діаграму збирання грибів, що показує який відсоток від загальної кількості складають білі гриби.
Попередньо слід підготувати таблицю значень, якими буде здійснюватися побудова діаграми. У таблицю необхідно занести найменування грибів та числові дані, потім виділити діапазон A1:D2 (рис. 5.86) та вибрати тип діаграми Pie(Кругова). Комірки першого рядка виділеного діапазону є назвами секторів кола, комірки другого рядка містять числові дані діаграми. Все коло становить загальну кількість зібраних грибів - 45, кожен сектор відбиває відсоткову частку кожного найменування гриба від загальної кількості, рис. 5.86).
Використання кругової діаграми не завжди зручне і наочно, наприклад, збільшення числа зібраних грибів призведе до збільшення секторів, що згубно позначиться на інформативності діаграми. І тут слід використовувати інші види.
Стовпцеві діаграми
Numbersпропонує кілька варіантів стовпцевої діаграми: Column(Стовпцева) - вертикальні стовпці, Bar(гістограма) - горизонтальні стовпці, 3D Columnn(Тривимірна стовпцева), 3D Bar(Тривимірна гістограма).
Стовпцевадіаграма та різні її варіанти служать для порівняння кількох величин у кількох точках, але також можуть бути використані і для порівняння кількох величин в одній точці, як у попередньому прикладі (див. рис. 5.86).
Як випливає з назви, стовпцева діаграма складається зі стовпчиків, висота яких відповідає значенням порівнюваних величин, у прикладі 1 висота стовпчиків визначається кількістю зібраних грибів. Кожен стовпчик прив'язаний до деякої опорної точки. У прикладі 1 опорна точка відповідає найменуванню гриба, скільки найменувань (4), стільки та стовпчиків (див. рис. 5.86).
Розглянемо завдання, на вирішення якої кругова діаграма годиться. У прикладі 2 потрібно кілька разів порівнювати кілька величин.
приклад 2.Припустимо, до дядька Федора зі збирання грибів приєдналися його друзі: кіт Матроскін та пес Шарик, дані наведені у таблиці (рис. 5.87). Побудувати діаграму, у якій відображено результати всіх збирачів.
Висота стовпця відображає, як і в прикладі 1, кількість зібраних грибів, як і раніше, залишається 4 опорних точки, але на відміну від прикладу 1, в кожній опорній точці розташовано не по одному стовпцю, а по три (один стовпчик для кожного збирача). Усі стовпчики одного збирача будуть зафарбовані одним кольором. Для побудови діаграми слід виділити діапазон А1: Е4 (див. рис. 5.87) на рис. 5.87 використано тип діаграми Column(Стовпцева).
Лінійна діаграма
Лінійнадіаграма ( Line) призначена для того, щоб простежити за змінами кількох величин при переході від однієї точки до іншої.
приклад 3.Побудувати лінійну діаграму на основі таблиці з прикладу 2, що відображатиме зміну кількості зібраних грибів залежно від їх виду.
Опорних точок, як і раніше, залишається чотири за кількістю різновидів грибів. Кількість зібраних грибів відзначається на графіку мітками, з'єднаними один з одним відрізками. В результаті чого графік є ламаною лінією, що складається з декількох відрізків, звідси даний виддіаграм так і називається – лінійна. Діаграма, зображена на рис. 5.88 містить три лінії, кожна з яких відповідає одному складальнику. Лінії відрізняються одна від одної: кольором, товщиною, типом штриха, маркерами.
Діаграма площ
Діаграма площіпредставляє гібрид лінійної та стовпцевої діаграм, наочніше відображає порівняння кількох величин в одній точці.
приклад 4.Побудувати діаграму площі з урахуванням таблиці з прикладу 1, що відбиває збір дядька Федора.
Якщо вершинах стовпців, наведених на рис. 5.86, відзначити точки, з'єднати їх відрізками і отриману площу зафарбувати будь-яким кольором, вийде діаграма площі, представлена на рис. 5.88. Для відображення кількох збирачів цей вид діаграми не є інформативним.
Numbersпропонує два варіанти діаграми площі: Area(Площа) та її об'ємний варіант 3D Area (Тривимірна площа).
Багатоярусні діаграми
Багатояруснадіаграма дозволяє наочно порівняти суми кількох величин у кількох точках, і навіть показати вклад кожної величини у загальну суму.
Приклад 5.Побудувати багатоярусні діаграми з урахуванням таблиці з прикладу 2.
Numbersпропонує шість варіантів багатоярусної діаграми: Stacked Column(Багатоярусні стовпці) та її об'ємний варіант 3D Stacked Column(тривимірні багатоярусні стовпці), Stacked Bar(Багатоярусна гістограма) та 3D Stacked Bar(тривимірна багатоярусна гістограма), Stacked Area(багатоярусна площа) та 3D Stacked Area(Тривимірна багатоярусна площа).
Аналіз даних починається з угруповання та обчислення описових статистик у групах, наприклад, обчислення середніх та стандартних відхилень.
Якщо у вас є дві групи даних, то природно порівняти середні у цих групах. Такі завдання у багатьох виникають практично, наприклад, ви можете захотіти порівняти середній дохід двох груп людей: мають вищу освіту і мають вищої освіти.
У цьому розділі ми матимемо справу зі змінними, виміряними в безперервній шкалі, такими змінними є, наприклад, дохід чи артеріальний тиск. Змінні, виміряні у бідних шкалах, досліджуються за допомогою спеціальних методів. Зокрема, категоріальні змінні досліджуються за допомогою таблиць сполученості (див. розділ Аналіз та побудова таблиць). Змінні, виміряні у порядкових шкалах, досліджуються методами непараметричної статистики (див. розділ Непараметрична статистика).
Розглянемо типове завдання. Припустимо, при виробництві бетону ви придумали додавати до нього деяку нову компонентуі вважаєте, що вона збільшить міцність бетону. Щоб перевірити свої припущення та довести їх споживачеві, ви взяли кілька зразків бетону з добавкою та кілька зразків без добавки та виміряли міцність кожного зразка.
Таким чином, отримали два стовпці (дві групи) цифр: міцність зразків із добавкою та міцність зразків без добавки. Як розумно порівняти ці групи?
Очевидний підхід у тому, щоб порівняти описові статистики, наприклад, середні двох груп. Звичайно, можна було б порівнювати медіани або інші описові статистики, але природно розпочати порівняння середніх значень. Отже, ви маєте два середні: середнє для першої групи та середнє для другої групи.
Можна формально відняти одне середнє з іншого і за величиною різниці зробити висновок про наявність ефекту. Проте доцільно взяти до уваги розкид даних щодо середніх, тобто варіацію (див. розділ Елементарні поняття). Очевидно, розумна процедура має брати до уваги варіацію. Перше, що спадає на думку, - відповідним чином нормувати різницю середніх двох вибірок (груп даних), поділивши її, наприклад, на стандартне відхилення (корінь квадратний з варіації).
Саме так і міркував В. Госсет – англійський статистик, відомий під псевдонімом Стьюдент, який вигадав t-критерій для порівняння середніх двох вибірок.
Припустимо, ми перевіряємо гіпотезу про те, що добавка неефективна (або як кажуть на сленгу аналізу даних: немає ефекту обробки), іншими словами, середні у двох групах рівні. Цьому положенню відповідає альтернатива, згідно з якою є ефект - міцність бетону збільшується при додаванні нової компоненти.
Звернемо увагу, альтернатива може бути виражена і по-іншому, наприклад, середні не рівні або середня міцність зразків збільшилася (добавка призвела до збільшення міцності бетону).
Якщо ви випадковим чиномрозбили вибірку на дві частини та порівнюєте показники у першій та другій групі, то, швидше за все, ви маєте справу з незалежними групами.
У STATISTICA t-критерій доступний в обох варіантах організації даних.
p align="justify"> Природним розвитком сюжету порівняння середніх є узагальнення t-критерію на три і більше груп даних, що призводить до дисперсійного аналізу (в англійській термінології ANOVA - скорочення від Analysis of Variation - Дисперсійний аналіз), а також на багатовимірний відгук. Якщо ми маємо справу з багатовимірним відгуком, використовуємо методи MANOVA. Отже, методи дисперсійного аналізу дозволяють розумно порівняти групові середні, якщо кількість груп більше двох. Наприклад, якщо ви хочете порівняти дохід мешканців кількох регіонів, можна використовувати дисперсійний аналіз. Якщо ви досліджуєте два регіони, то застосовуйте t-критерій.
Опишемо один випадок, що не вкладається в загальну схему. Уявіть, що ви вивчаєте категоріальну змінну, яка приймає два значення 0 і 1, і хочете порівняти відмінність частот появи одиниць у двох групах. Наприклад, ви бажаєте порівняти відносну кількість голосів, поданих за кандидата у двох виборчих округах. Термін відносне число означає кількість голосів, поданих за кандидата, поділена на загальну кількість тих, хто голосував. Статистичний критерій для порівняння частот (часток, пропорцій...) реалізований у модулі Основні статистики та таблиці у діалозі Інші критерії значущості.
Т-критерій для незалежних вибірок
t-критерій є найчастіше використовуваним методом, що дозволяє виявити різницю між середніми двох вибірок. Ще раз нагадаємо, змінні мають бути виміряні у досить багатій шкалі, наприклад, кількісній.
Звичайно, застосування t-критерію має деякі обмеження, проте дуже слабкі.
Теоретично t-критерій може застосовуватися, навіть якщо розмір вибірки дуже невеликий (наприклад, 10; деякі дослідники стверджують, що можна дослідити і менші вибірки) і якщо змінні нормально розподілені (всередині груп), а дисперсії спостережень у групах не надто різні. Відомо, що t-критерій є стійким до відхилень від нормальності.
Припущення нормальності можна перевірити, досліджуючи розподіл (наприклад, візуально за допомогою гістограм) або застосовуючи критерій нормальності. Слід зауважити, що ефективно перевірити гіпотезу про нормальність можна для досить великого обсягу даних (див. зауваження Фішера про перевірку нормальності, цитоване нами у розділі Елементарні поняття аналізу даних).
Обережніше треба підходити до відмінності дисперсій порівнюваних груп. Рівність дисперсій у двох групах, а це одне із припущень F-критерію, можна перевірити за допомогою F-критерію (який включений до таблиці виводу t-критерію в STATISTICA). Також можна скористатися стійкішим критерієм Левена.
При порівнянні середніх, як завжди в аналізі даних, надзвичайно корисні візуальні методи. Наприклад, на наведеній нижче категоризованій діаграмі розмаху видно суттєву відмінність середніх значень для чоловіків та жінок. На діаграмі точками показані середні значення, а також стандартні відхилення (прямокутники) та стандартні помилки (відрізки прямих ліній), обчислені окремо для чоловіків та жінок.
На графіку помітна відмінність дисперсій у групах - висота прямокутника FEMALE більша за висоту прямокутника MALE.
Якщо умови застосовності t-критерію не виконано, то можна оцінити різницю між двома групами даних, за допомогою відповідної непараметричної альтернативи ^-критерію (див. розділ Непараметрична статистика, де обговорюється питання застосування альтернативних процедур).
Р-рівень значущості f-критерію дорівнює ймовірності помилково відкинути гіпотезу про відсутність відмінності між середніми вибірками, коли вона вірна (тобто коли середні насправді рівні).
Деякі дослідники пропонують у разі, коли розглядаються відмінності тільки в одному напрямку (наприклад, змінна X більша (менша) у першій групі, ніж у другій), розглядати односторонній t-розподіл та ділити отриманий для двостороннього t-критерію р-рівень навпіл. Інші пропонують завжди працювати із стандартним двостороннім t-критерієм.
Щоб застосувати t-критерій для незалежних вибірок, потрібна принаймні одна незалежна (групуюча) змінна та одна залежна змінна (наприклад, тестове значення деякого показника, яке порівнюється у двох групах).
Спочатку за допомогою значень групуючої змінної, наприклад, чоловік і жінка, якщо групуючою змінною є Пол, або Має вищу освіту і Немає вищої освіти, якщо групуючою змінною є Освіта, дані розбиваються на дві групи. Далі у кожній групі обчислюється середнє значення залежної змінної, наприклад, артеріальний тиск чи дохід. Ці вибіркові середні порівнюються між собою.
Звичайно, при застосуванні t-критерію, як і при застосуванні будь-якого іншого критерію в аналізі даних, потрібно зберігати здоровий глузд. Застосування t-критерію мало виправдано, якщо значення двох змінних непорівнянні. Наприклад, якщо ви порівнюєте середнє значення деякого показника у вибірці пацієнтів до та після лікування, але використовуєте різні методиобчислення
кількісного показника або інші одиниці у другому вимірі, то високозначущі значення t-критерію можуть бути отримані штучно за рахунок зміни одиниць виміру. Аналогічно, немає сенсу порівнювати доходи, виражені у рублях, при багаторазової девальвації чи високій інфляції.
У наступному розділі наведено формули обчислення статистики критерію Стьюдента для перевірки рівності середніх двох вибірок. Якщо вас цікавить лише практичне застосуванняВи можете пропустити цей розділ.
Формальне визначення t-критерію
Формально у разі двох груп (k=2) статистика t-критерію має вигляд:
де х1 (n 1)м x 2 (n 2) - вибіркові середні першої і другої вибірки, s ~2 -оцінка дисперсії, складена з оцінок дисперсій для кожної групи даних:
Якщо гіпотеза: «середні у двох групах рівні» - вірна, то статистика t^(n 1 +n 2 -2) має розподіл Стьюдента з (n 1 +n 2 -2) ступенями свободи (див. наприклад, довідкове видання Айвазян С .А., Єнюков І. С., Мешалкін Л. Д., Прикладна статистика., М.: Фінанси та статистика, 1983. С. 395-397).
Великі за абсолютною величиною значення статистики t^(n 1 + n 2 - 2) свідчать проти гіпотези про рівність середніх значень.
За допомогою ймовірнісного калькулятора STATISTICA знайдемо 100a/2% точку розподілу Стьюдента з (n 1 + n 2 - 2) ступенями свободи.
Позначимо знайдену точку через ×
Якщо | t^(n 1 +n 2 -2) | > t(a /2), гіпотеза відкидається.
Зауважимо, що великі абсолютні значення статистики Стьюдента t^(n 1 +n 2 -2)можуть виникнути як через значну різницю середніх, так і через значну різницю дисперсій порівнюваних груп.
Статистичний критерій рівності або однорідності дисперсії двох нормальних вибірок ґрунтується на статистиці:
яка за гіпотези: «дисперсії у двох групах рівні» має розподіл F(n 1 -1,n 2 -1).
Задамося рівнем значущості a.
За допомогою ймовірнісного калькулятора обчислимо 100(1 - a/2)% та 100(a/2)% точки розподілу F(n 1 -1, n 2 -1).
Якщо 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-критерій для залежних вибірок
Ступінь розходження між середніми у двох групах залежить від внутрішньогрупової варіації (дисперсії) змінних.
Залежно від того, наскільки різні ці значення для кожної групи, «груба різниця» між груповими середніми показує сильніший або слабший ступінь залежності між незалежною (групуючою) та залежною змінними.
Наприклад, якщо при дослідженні середнє значення WCC (число лейкоцитів) дорівнювало 102 для чоловіків і 104 для жінок, то різниця тільки на величину 2 між внутрішньогруповими середніми буде надзвичайно важливою в тому випадку, якщо всі значення WCC чоловіків лежать в інтервалі від 101 до 103, всі значення WCC жінок - в інтервалі 103-105. Тоді можна досить добре передбачити WCC (значення залежної змінної), виходячи з статі суб'єкта (незалежної змінної). Однак якщо та сама різниця 2 отримана з сильно розкиданих даних (наприклад, що змінюються в межах від 0 до 200), то різницею цілком можна знехтувати.
Таким чином зрозуміло, що зменшення внутрішньогрупової варіації збільшує чутливість критерію.
Т-критерій для залежних вибірок дає перевагу у тому випадку, коли важливе джерело внутрішньогрупової варіації (або помилки) може бути легко визначено та виключено з аналізу. Зокрема, це стосується експериментів, у яких дві порівнювані групи спостережень ґрунтуються на одній і тій же вибірці спостережень (суб'єктів), які тестувалися двічі (наприклад, пацієнти до та після лікування).
У таких експериментах значну частину внутрішньогрупової мінливості (варіації) обох групах можна пояснити індивідуальними відмінностями суб'єктів. Зауважимо, що насправді така ситуація не надто відрізняється від тієї, коли порівнювані групи абсолютно незалежні (див. t-критерій для незалежних вибірок), де індивідуальні відмінності також роблять внесок у дисперсію помилки. Однак у разі незалежних вибірок ви нічого не зможете вдіяти з цим, тому що не зможете визначити (або «видалити») частину варіації, пов'язану з індивідуальними відмінностями суб'єктів. Якщо та ж вибірка тестується двічі, то можна легко виключити цю частину варіації.
Замість дослідження кожної групи окремо та аналізу вихідних значень можна розглядати просто різниці між двома вимірами (наприклад, «до тесту» та «після тесту») для кожного суб'єкта. Віднімаючи перші значення з других (для кожного суб'єкта) і аналізуючи потім лише ці «чисті (парні) різниці», ви виключите ту частину варіації, яка є результатом відмінності у вихідних рівнях індивідуумів.
У порівнянні з t-критерієм для незалежних вибірок такий підхід дає завжди «найкращий» результат, оскільки критерій стає більш чутливим.
Теоретичні припущення ^-критерію для незалежних вибірок також застосовуються до критерію залежних вибірок. Це означає, що парні різниці мають бути нормально розподілені. Якщо це не виконується, то можна скористатися одним із альтернативних непараметричних критеріїв (див. розділ Непараметрична статистика).
У системі STATISTICA ^-критерій для залежних вибірок може бути обчислений для списків змінних та переглянутий далі як матриця. Пропущені дані при цьому обробляють або попарним, або рядковим способом.
У цьому можливе виникнення «чисто випадково» значних результатів. Якщо ви маєте багато незалежних експериментів, то «випадково» можете знайти один або кілька експериментів, результати яких значущі.
Як мовилося раніше, порівняння середніх у понад двох групах проводиться з допомогою дисперсійного аналізу (англійське скорочення - ANOVA).
Якщо є більше двох «залежних вибірок» (наприклад, до лікування після лікування-1 і післялікування-2), то можна використовувати дисперсійний аналіз з повторними вимірюваннями. Повторні вимірювання дисперсійного аналізу можна розглядати як узагальнення f-критерію для залежних вибірок, що дозволяє збільшити чутливість аналізу.
Наприклад, дисперсійний аналіз дозволяє одночасно контролювати не тільки базовий рівень залежної змінної, але й інші фактори і включати до плану експерименту більше однієї залежної змінної.
Цікавим є наступний прийом об'єднання результатів кількох t-критеріїв. Цей прийом можна використовувати також для об'єднання результатів інших критеріїв (див.: Довідник з прикладної статистики / За редакцією Е. Ллойда та У. Ледермана, т. 1. М.: Фінанси та статистика, 1989. С. 274). Для нас цей приклад цікавий тим, що ми можемо продемонструвати нові можливості STATISTICA.
Приклад 1
Припустимо, використовуючи незалежні експерименти, ви отримали рівні значущості а(1), а(2)... а(m). Припустимо, ці рівні недостатньо переконливі. Якщо рівні значущості непереконливі, то, можливо, є сенс об'єднати дані та розглянути їх як результат одного цілого експерименту.
При нульовій гіпотезі рівні значущості, які розглядаються як випадкові величинимають рівномірний розподіл. Отже, величина
L = -2× (Ln(a(l)) + Ln(a(2)) + ... + Ln(a(m))
має хі-квадрат розподіл із числом ступенів свободи 2m.
Наприклад, якщо у випробуваннях на міцність бетону були отримані недостатньо переконливі рівні 0,047, 0,054, 0,042, то рівень значущості об'єднаного експерименту дорівнює 0,005547 і гіпотеза про неефективність добавки явно відкидається.
Щоб зрозуміти це, скористаємося засобами системи STATISTICA. Спочатку обчислимо величину L, наприклад, задавши формулу в електронній таблиці.
Створіть файл і введіть в першому рядку запис:
Змінна var7 містить значення L, обчислене за такою формулою.
Потім відкрийте ймовірнісний калькулятор системи STATISTICA, виберіть у ньому розподіл хі-квадрат, введіть число ступенів свободи б, а поле хі-квадрат введіть величину 18,29.
В результаті в полі рми отримали 0,005547.
Таким чином, отримано об'єднаний рівень значимості трьох t-критеріїв (порівняйте з результатами, наведеними в Довіднику з прикладної статистики, під редакцією Е. Ллойда та У. Ледермана, т. 1. М.: Фінанси та статистика, 1989. С. 275) . Це явно високий рівеньзначимості, тому нульова гіпотеза відкидається.
Приклад 2
Тут ми будемо працювати із файлом intemet2000.sta. Також можна використовувати файл ad.study.sta з папки Examples.
У файлі intemet2000.sta зібрані результати опитування кількох користувачів щодо їх сприйняття сайтів ENNUI та POURRITURE.
Такі дані нескладно отримати за допомогою Інтернет. Ви можете, наприклад, вивісити на сайт анкету, яка заповнюватиметься відвідувачами.
У цьому модельному прикладі користувачі оцінювали сайти в різних шкалах (повнота, технологічність рішення, інформативність, дизайн та ін.) У кожній зі шкал респонденти оцінювали сайт за десятибальною шкалою, від 0 до 9 балів.
Цікаве питання: чи відрізняється сприйняття сайтів чоловіками та жінками?
Чоловіки можуть у деяких шкалах давати вищі чи нижчі оцінки проти жінками.
Для вирішення цього завдання можна використовувати t-критерій для незалежних вибірок. Групуюча змінна підлога розбиває дані на дві групи. Вибірки чоловіків та жінок будуть порівняні щодо середньої їх оцінки за кожною шкалою. Поверніться до стартової панелі та клацніть на процедурі t-критерій для незалежних вибірок, щоб відкрити діалогове вікно Т -Критерій для незалежних вибірок (груп).
Клацніть по кнопці Змінні, щоб відкрити стандартне діалогове вікно для вибору змінних. Тут ви можете вибрати і незалежні (групуючі), і залежні змінні.
Для нашого прикладу виберіть змінну GENDER як незалежну змінну та змінні від 3 до 25 (що містять відповіді) як залежні змінні.
Клацніть ОКу цьому діалоговому вікні, щоб повернутися до діалогового вікна , де відобразиться ваш вибір.
З діалогового вікна Т-критерій для незалежних вибірок (груп)є також багато інших процедур.
Клацніть ОКдля виведення таблиці результатів.
Самим швидким способомВивчення таблиці є перегляд п'ятого стовпця (що містить р-рівні) та визначення того, які з р-значень менше встановленого рівня значущості 0,05.
Для більшості залежних змінних середні за двома групами (ЧОЛОВІКИ - MALES і ЖІНКИ - FEMALES) дуже близькі.
Єдина змінна, для якої f-критерій відповідає встановленому рівню значимості 0,05, - це Measur 7, для неї р-рівень дорівнює 0,0087. Як показують стовпці, що містять середні значення (див. дві перші колонки), для чоловіків ця змінна набуває в середньому істотно більших значень - у обраній шкалі вимірювань для чоловіків вона дорівнює 5,46, а для жінок - 3,63. При цьому не можна виключити ймовірність того, що стать вчена різниця насправді відсутня і вийшла лише в результаті випадкового збігу (див. нижче), хоча це малоймовірно.
Графіком за промовчанням цих таблиць результатів є діаграма розмаху. Для побудови цієї діаграми натисніть правою кнопкоюмиші у будь-якому місці рядка, що відповідає залежній змінній (наприклад, на середньому для Measur 7).
У відкритому контекстному менювиберіть побудова графіка Діаграма розмахуз підменю Швидкі статистичні графіки. Далі виберіть опцію Середнє/ст.ош./ст.откл. вікна. Діаграма розмахуі натисніть OKдля побудови графіка
Різниця середніх на графіку виглядає значнішою і не може бути пояснена тільки на підставі мінливості вихідних даних.
Однак на графіку помітна ще одна несподівана відмінність. Дисперсія для групи жінок набагато більша за дисперсію для групи чоловіків (погляньте на прямокутники, які зображують стандартні відхилення, рівні кореню квадратному з варіації).
Якщо дисперсії у двох групах суттєво відрізняються, то порушується одна з вимог для використання г-критерію, і різниця середніх має розглядатися особливо уважно.
Крім того, дисперсія зазвичай корелюється із середнім значенням, тобто чим більше середнє, тим більше дисперсія.
Однак у цьому випадку спостерігається щось протилежне. У такій ситуації досвідчений дослідник припустив би, що розподіл змінної Measur 7, можливо, не нормальний (для чоловіків, жінок або для тих і інших).
Тому розглянемо критерій різниці дисперсій для того, щоб перевірити, чи є спостерігається на графіку відмінність дійсно заслуговує на увагу.
Повернемося до таблиці результатів та прокрутимо її вправо, побачимо результати F-критерію. Значення F-критерію дійсно відповідає зазначеному рівню значущості 0,05, що означає істотну різницю дисперсій змінної Measur 7 у групах ЧОЛОВІКИ - MALES та ЖІНКИ - FEMALES.
Однак значимість різниці дисперсій, що спостерігається, близька до граничного рівня значимості (її р-рівень дорівнює 0,029).
Більшість дослідників вважає б один цей факт недостатнім для визнання недійсним t-критерію різниці середніх, що дає високий рівень значущості для цієї різниці (р - 0,0087).
Численні порівняння
При проведенні порівнянь середніх трьох і більше групах можна використовувати процедури множинних порівнянь. Сам термін множинні порівняння означає просто багаторазові порівняння.
Проблема полягає в наступному: ми маємо n > 2 незалежні групи даних і хочемо розумним чином порівняти їх середні. Припустимо, ми застосували F-критерій і відхилили гіпотезу: середні всіх груп рівні. Наше природне бажання знайти однорідні групи, середні яких рівні між собою.
Звичайно, ми можемо порівняти групи за допомогою t-критерію та знайти шляхом багаторазових порівнянь однорідні групи. Але, виявляється, важко визначити помилку виконаної процедури чи, як кажуть, складового критерію, вирушаючи від заданого рівня значимості кожного t-критерію.
Тонкість полягає в тому, що порівнюючи за допомогою t-критерію багато груп, ви випадково можете виявити ефект. Уявіть, що у 1000 клінік ви провели випробування нових ліків, порівнюючи в кожній клініці групу хворих, які приймають препарат, із групою хворих, які приймають плацебо. Звичайно, суто випадково може знайтися клініка, де ви знайдете ефект. Однак з високим ступенемймовірність, це може бути арт-ефект.
Щоб убезпечити себе від таких випадковостей, використовуються спеціальні критерії для множинних чи багаторазових порівнянь.
У системі STATISTICA процедури множинного порівняння реалізовані у модулі Основні статистики та таблиціу діалозі
Опис процедур множинного порівняння можна знайти, наприклад, у книзі: Кендаял М. Дж. та Стьюарт А. Статистичні висновки та зв'язки. М: Наука, 1973. С. 71-79.
Зауважимо, що найзагальніші методи порівняння кількох груп реалізовані в модулі Загальний дисперсійний аналіз.
Однофакторний дисперсійний аналіз можна провести у модулі Основні статистики та таблиці.
Однофакторний дисперсійний аналіз та апостеріорні порівняння середніх
Отже, якщо ви хочете просунутися у дослідженні відмінностей кількох груп, подальший аналіз слід вести в діалозі угруповання та однофакторний дисперсійний аналіз (ANOVA). Ми працюємо з даними, які знаходяться у файлі adstudy.sta (папка Examples).
Зробіть за нами наступні установки.
Спочатку стандартним чином виберіть групуючі та залежні змінні у файлі даних.
Потім виберіть коди для групуючих змінних. За допомогою цих кодів спостереження у файлі розбиваються на кілька груп, порівняння яких ми будемо проводити.
Після того, як вибрано змінні для аналізу та визначено коди групуючих змінних, натисніть кнопку ОКта запустіть обчислювальну процедуру.
У вікні, що з'явиться, ви можете всебічно переглянути результати аналізу.
Подивіться уважно на діалогове вікно. Результати можна відобразити у вигляді таблиць та графіків. Наприклад, можна перевірити значущість відмінностей середніх за допомогою процедури Дисперсійний аналіз.
Клацніть на кнопці Дисперсійний аналізі ви побачите результати однофакторного дисперсійного аналізу для кожної залежної змінної.
Зауважте, що в таблиці дисперсійного аналізу ми вже маємо справу з F-криперієм.
Як випливає з результатів, для змінних Measur 5, Measur 7 та Measur 9 процедура однофакторного дисперсійного аналізудала статистично значущі результати на рівні р<0,05.
Ці результати показують, що різницю середніх значимо. Отже, за допомогою F-критерію (цей критерій узагальнює t-критерій на число груп більше двох) ми відкидаємо гіпотезу про однорідність порівнюваних груп.
Поверніться у діалогове вікно результатів та натисніть кнопку Апостеріорні порівняння середніху тому, щоб оцінити значимість відмінностей між середніми конкретних груп. Насамперед потрібно вибрати залежну змінну. У цьому прикладі виберемо змінну Measur 7.
Після того як ви натиснете ОКу вікні вибору змінної, на екрані з'явиться діалогове вікно Апостеріорні порівняння середніх.
У цьому вікні можна вибрати кілька апостеріорних критеріїв.
Виберемо, наприклад, Критерій найменшої значної різниці (НЗР).
Критерій НЗР еквівалентний t-критерію для незалежних вибірок, заснованому на N порівнюваних групах.
t-критерій для незалежних вибірок показує (перевірте на STATISTIC А!), що є значне різницю між відповідями ЧОЛОВІКІВ - MALES і відповідями ЖІНОК - FEMALES для змінної Measur 7.
Використовуючи процедуру Угруповання та однофакторне ANOVA,бачимо (див. таблицю результатів), що значне відмінність середніх є лише осіб, які вибрали СОКЕ.
Графічне подання результатів. Відмінності середніх можна побачити на графіках, доступних у діалоговому вікні Внутрішньогрупові описові статистики та кореляції - Результати.
Наприклад, щоб порівняти розподіли вибраних змінних усередині груп, клацніть по кнопці Категоризовані діаграми розмаху та виберіть опцію Медіана/кварт./розмахз діалогового вікна Діаграма розмаху.
Після того як ви натиснете OK, STATISTICA побудує каскад діаграм розмаху
З графіка видно, що між групою FEMALE - СОКЕ і групою MALE - СОКЕ є явна відмінність.
Такого роду аналіз з послідовно ускладнюється угрупованням і порівнянням середніх в групах, що виходять, особливо часто застосовується в масових обстеженнях, може бути з успіхом виконаний в STATISTICA.
ТЕХНОЛОГІЧНА КАРТА ЗАНЯТТЯ №35
| № етапу | Етапи заняття | Час | Діяльність викладача | Діяльність студента | Програми |
| Організаційний момент | 2 хв. | Вітає студентів, перевіряє їхню готовність до уроку | Вітає викладача, готується до уроку | ||
| Повідомлення плану уроку | 1 хв. | Повідомляє план уроку | |||
| Контроль знань | 20 хвилин. | Проводить опитування з попередньої теми | Відповідає. Слухає. Доповнює. | ||
| 4. | Повідомлення нової теми, цілей, мотивації, плану викладу нової теми | 3 хв. | Повідомляє тему лекції, цілі, мотивує необхідність вивчення цієї теми. Повідомляє план викладу нової теми. | Слухає. | |
| 5. | Викладення нового матеріалу. | 30 хв. | Викладення нової теми з використанням мультимедійної презентації | Слухає. Записує. | |
| 6. | Закріплення теми | 20 хвилин. | Виконання завдань | Відповідає. Доповнює. | |
| 7. | Підведення підсумків | 2 хв. | Коментує та виставляє оцінки. | ||
| 8. | Домашнє завдання | 2 хв. | Повідомляє домашнє завдання |
Заняття «Ділова графіка.
Побудова, редагування, форматування діаграм»
У програмі Excel термін діаграмавикористовується позначення всіх видів графічного подання числових даних. Побудова графічного зображення здійснюється на основі низки даних.Так називають групу осередків із даними в межах окремого рядка чи стовпця. На одній діаграмі можна відобразити кілька рядів даних.
Діаграма є вставний об'єкт, впроваджений однією з аркушів робочої книжки. Вона може розташовуватися на тому самому аркуші, на якому знаходяться дані, або на будь-якому іншому аркуші (часто для відображення діаграми відводять окремий аркуш). Діаграма зберігає зв'язок з даними, на основі якої вона побудована, і при оновленні цих даних негайно змінює свій вигляд.
Для побудови діаграми зазвичай використовують Майстер діаграм, що запускається клацанням на кнопці Майстер діаграмна стандартній панелі інструментів Часто зручно заздалегідь виділити область, що містить дані, які відображатимуться на діаграмі, але задати цю інформацію можна і під час роботи майстра
Тип діаграми.На першому етапі роботи фахівці вибирають форму діаграми. Доступні формиПерераховані у списку Тип на вкладці Стандартні. Для обраного типу діаграми праворуч вказується кілька варіантів представлення даних (палітра Вид), з якої слід вибрати найбільш підходящий. На вкладці Нестандартнівідображається набір повністю сформованих типів діаграм із готовим форматуванням. Після завдання форми діаграми слід натиснути на кнопку Далі.
Вибір даних.Другий етап роботи майстра служить для вибору даних, за якими будуватиметься діаграма. Якщо діапазон даних був вибраний заздалегідь, то в області попереднього перегляду у верхній частині вікна майстра з'явиться приблизно відображення майбутньої діаграми. Якщо дані утворюють єдиний прямокутний діапазон, їх зручно вибирати за допомогою вкладки Діапазонданих. Якщо дані не утворюють єдиної групи, то інформацію для опису окремих рядів даних задають на вкладці Ряд. Попереднє представлення діаграми автоматично оновлюється при зміні набору даних, що відображаються.
Оформлення діаграми.Третій етап роботи майстра (після клацання на кнопці Далі) полягає у виборі оформлення діаграми. На вкладках вікна майстри задаються:
* назва діаграми, підписи осей (вкладка Заголовки);
* відображення та маркування осей координат (вкладка Осі);
* Відображення сітки ліній, паралельних осям координат (вкладка Лінії сітки);
* опис побудованих графіків (вкладка Легенда);
* Відображення написів, що відповідають окремим елементам даних на графіку (вкладка Підписи даних);
* подання даних, використаних під час побудови графіка, як таблиці (вкладка Таблиця даних).
Залежно від типу діаграми деякі з перелічених вкладок можуть бути відсутніми.
Розміщення діаграми.На останньому етапі роботи майстра (після клацання на кнопці Далі) вказується, чи слід використовувати для розміщення діаграми новий робочий лист або один із наявних. Зазвичай цей вибір важливий лише наступної друком документа, що містить діаграму. Після клацання на кнопці Готоводіаграма будується автоматично та вставляється на вказаний робочий лист.
Редагування діаграми.Готову діаграму можна змінити. Вона складається з набору окремих елементів, таких, як самі графіки (ряди даних), осі координат, заголовок діаграми, область побудови та інше при клацанні на елементі діаграми він виділяється маркерами, а при наведенні на нього покажчика миші - описується підказкою Відкритидіалогове вікно для форматування елемента діаграми можна через меню Формат(для виділеного елемента) або через контекстне меню (команда Формат) Різні вкладки діалогового вікна дозволяють змінювати параметри відображення вибраного елемента даних. Якщо потрібно внести в діаграму суттєві зміни, слід скористатися майстром діаграм. Для цього слід відкрити робочий лист із діаграмою або вибрати діаграму, впроваджену в робочий лист із даними. Запустивши майстер діаграм, можна змінити поточні параметри, які розглядаються у вікнах майстра як задані за замовчуванням.
Щоб видалити діаграму, можна видалити робочий лист, на якому вона розташована ( Правка Видалити лист), або вибрати діаграму, впроваджену в робочий лист з даними, та натиснути клавішу DELETE
Побудова діаграм
Практично у всіх сучасних табличних процесорах є вбудовані засоби Ділова графіка.Для цього існує графічний режимроботи табличного процесора У графічному режимі можна будувати діаграми різних типів, що надає наочність числовим залежностям.
Діаграма-- це засіб наочного графічного зображення інформації, призначене для порівняння кількох величин чи кількох значень однієї величини, стеження зміною їх значень тощо.
Більшість діаграм будуються у прямокутній системі координат. По горизонтальній осі Х відкладаються значення незалежної часової (аргументу), а, по вертикальної осі Y - значення залежної часової (функції). Один малюнок може бути виведено одночасно кілька діаграм.
При графічній обробці числової інформації за допомогою табличного процесора слід:
1) вказати область даних (блок клітин), за якими будуватиметься діаграма;
2) визначити послідовність вибору даних (рядками або стовпцями) з обраного блоку клітин.
При виборі стовпцями Х - координати беруться з крайнього лівого стовпця виділеного блоку клітин. Інші стовпці містять Y-координати діаграм. За кількістю стовпців визначається кількість діаграм, що будуються. При виборі по рядках верхній рядок виділеного блоку клітин є рядком Х - координат, інші рядки містять Y- координати діаграм.
Розглянемо діаграми 5 різних типів. У різних книгах вони мають різні назви. Будемо їх називати: кругові діаграми, стовпчасті, ярусні, лінійні та обласні (або діаграми площ). Насправді типів діаграм набагато більше, але ці найпоширеніші.
I. Кругова діаграмаслужить для порівняння кількох величин в одній точці. Вона особливо корисна, якщо величини у сумі становлять щось ціле (100%).
приклад 1.Незнайка торгує канцелярськими товарами: блокнотами, олівцями та зошитами. Вважатимемо, що за день він продав 2 блокноти, 13 олівців і 45 зошитів.
Побудувати кругову діаграму, що показує, який товар купувався протягом дня найчастіше.
Розглянемо послідовність процесів табличного процесора, при побудові кругової діаграми. Кругова діаграма, як і слідує за назвою, розташовується на колі. Коло - 360 градусів. Сумарна кількість проданих товарів складає 60 шт. Значить, на 1 штуку товару припадає 360:60 = б градусів. Перерахуємо “товар у градуси”: 13 блокнотам відповідатиме 2*6 = 12 градусів; 13-ти олівцям - 13*6 = 78 градусів; 45-ти зошитів - 45 * 6 = 270 градусів. Залишилося розбити коло на три сектори - 12, 78 і 270 градусів.
Рішення.Виділимо блок клітин А1:ВЗ, що містить дані для графічної обробки. Дані розміщуються у стовпцях. Перший стовпець А1:АЗ виділеного блоку є стовпцем назв секторів; другий стовпець В1:ВЗ виділеного блоку містить числові дані діаграми. Кругова діаграма виглядатиме так:
Кругова діаграма який завжди забезпечує необхідну наочність уявлення інформації. По-перше, на одному колі може виявитися дуже багато секторів. По-друге, всі сектори можуть бути приблизно однакового розміру. Водночас ці дві причини роблять кругову діаграму малокорисною.
ІІ. Стовпчаста діаграма служить для порівняння кількох величин у кількох точках. Значить, потрібний інший інструмент, діаграма іншого типу. Це - стовпчасті діаграми.
| А | У | З | D | Е | F | G | ||
| Пн | Вт | Cр | Чт | Пт | Сб | Bc | ||
Стовпчасті діаграми (як і випливає з назви) складаються з стовпчиків. Висота стовпчиків визначається значеннями порівнюваних величин. У нашому випадку висота стовпчика визначатиметься кількістю газет, яку Незнайко продавав за день. Кожен стовпчик прив'язаний до деякої опорної точки. У нашому випадку опорна точка буде відповідати одному дню тижня.
Рішення.Виділимо блок клітин A1-G2, що містить дані для графічної обробки. Дані розміщуються у рядках. Перший рядок A1:G1 виділеного блоку є рядком координат Х (опорні точки); другий рядок виділеного блоку A2.G2 містить Y координати (висоти стовпчиків) діаграми.
Вказати заголовок діаграми: "Незнайка торгує газетами". Стовпчаста діаграма буде виглядати так:
приклад 3.Тепер розглянемо складнішу завдання, на вирішення якої кругову діаграму в принципів використовувати не можна. Це завдання, де потрібно кілька разів порівняти кілька величин. Нехай разом із Незнайкою газетами торгували Торопижка та Пончик. Їх успіхи у торгівлі відбито у наступній таблиці (для зручності додамо сюди і Незнайку):
| А | У | З | D | Е | F | G | Н | ||
| Пн | Вт | Ср | Чт | Пт | Сб | Bс | |||
| Незнайка | |||||||||
| Поспішка | |||||||||
| Пончик | |||||||||
Побудувати стовпчасту діаграму, на якій будуть відображені дані відразу про всіх трьох продавців. Як і раніше, висота стовпця символізуватиме кількість газет. Як і раніше, у нас буде 7 опорних точок - по одній для кожного дня тижня. Різниця з попередньої діаграмою у тому, що у кожної опорної точці стоятимуть не один стовпчик, а три - по одному кожному продавця. Усі стовпчики одного продавця будуть зафарбовані однаково.
Рішення.Виділимо блок клітин А1: Н4, що містить дані для графічної обробки. Дані розміщуються у рядках. Перший рядок виділеного блоку є рядком Х координат (опорні точки); наступні три рядки виділеного блоку містять координати Y (висоти стовпчиків) діаграми. Вказати заголовок діаграми: "Торгівля газетами".
ІІІ. Лінійна діаграмаслужить для того, щоб простежити за зміноюдекількох величин при переході від однієї точки до іншої.
приклад 4.Побудувати лінійну діаграму, яка відображатиме зміну кількості проданих газет протягом тижня (див. Приклад 3). Побудова лінійної діаграми аналогічно побудови стовпчастої. Але замість стовпчиків просто відзначається їхня висота (крапками, рисочками, хрестиками - неважливо) і отримані позначки з'єднуються прямими лініями (діаграма - лінійна). Замість різної штрихування (забарвлення) стовпчиків використовуються різні позначки (ромбики, трикутники, хрестики тощо), різна товщина та типи ліній (суцільна, пунктирна та ін.), різний колір.
IV. Ярусна діаграмадозволяє наочно порівняти суми кількох величин у кількох точках, і навіть показати вклад кожної величини у загальну суму.
Приклад 5.Складені нами діаграми “Торгівля газетами” (і стовпчаста, і лінійна) цікаві насамперед продавцям газет, демонструють успішність їх роботи. Але, крім продавців у торгівлі газетами, зацікавлені й інші особи. Наприклад, видавцеві газети потрібно знати не лише те, скільки екземплярів газети продав кожен із продавців, а й скільки вони продали всі разом. При цьому зберігається інтерес і до окремих величин, що становлять загальну суму. Візьмемо таблицю продажу газет (див. Приклад 3) та побудуємо для неї ярусну діаграму.
Порядок побудови ярусної діаграми дуже нагадує порядок побудови діаграми стовпчастої. Різниця в тому, що стовпчики в ярусній діаграмі ставляться не поряд один з одним, а один на один. Відповідно змінюються правила розрахунку вертикального та горизонтального розміру діаграми. Вертикальний розмір визначатиметься не найбільшою величиною, а найбільшою сумою величин. Зате кількість стовпчиків завжди дорівнюватиме кількості опорних точок: у кожній опорній точці завжди стоятиме рівно один багатоярусний стовпчик.
Типи діаграм Кругова діаграма- служить порівняння кількох величин лише у точці. Вона особливо корисна, якщо величини становлять щось ціле (100%) Приклад 1: Є оцінки контрольну роботу з класу. 8 осіб отримали – «5», 13 осіб – «4», 6 осіб – «3» та одна – «2». Рішення:
Стовпчаста діаграма – для задачі, в якій потрібно кілька разів порівняти кілька величин. Приклад 3: Нехай кілька магазинів фірми продавали комп'ютери. Їхні дані про прибуток за відповідний день тижня занесли до таблиці: На відміну від попередньої діаграми, у кожній опорній точці стоятиме не один стовпчик, а три по одному для кожного магазину. Усі стовпчики одного магазину будуть зафарбовані однаково.
Ярусна діаграма – дозволяє наочно порівняти суми кількох величин у кількох точках, і навіть показати вклад кожної величини у загальну суму. За даними прикладу 3 побудуємо ярусну діаграму. Ця діаграма відображає частку кожного магазину в загальній сумі.
Тип діаграми "Графік" - служить для того, щоб простежити за зміною декількох величин при переході від однієї точки до іншої. Обласна діаграма – гібрид ярусної діаграми з лінійною. Дозволяє одночасно простежити зміну кожної з кількох величин та зміну їхньої суми. У кількох точках
діаграма). Майстер діаграм дозволяє створювати діаграму за кроками за допомогою серії діалогових панелей. Створення діаграми: 1. Виділяємо діапазон осередків, що містять дані. Команда Вставка>Діаг" title="(!LANG:Для створення діаграм використовується Майстер діаграм (Вставка>Діаграма). Майстер діаграм дозволяє створювати діаграму по кроках за допомогою серії діалогових панелей. Створення діаграми: 1. Виділяємо діапазон комірок, що містять дані. Команда Вставка>Діаг" class="link_thumb"> 8 !}Для створення діаграм використовується Майстер діаграм (Вставка>Діаграма). Майстер діаграм дозволяє створювати діаграму за кроками за допомогою серії діалогових панелей. Створення діаграми: 1. Виділяємо діапазон осередків, що містять дані. Команда Вставка>Діаграма. діаграма). Майстер діаграм дозволяє створювати діаграму за кроками за допомогою серії діалогових панелей. Створення діаграми: 1. Виділяємо діапазон осередків, що містять дані. Команда Вставка>Діаг">Діаграма). Майстер діаграм дозволяє створювати діаграму по кроках за допомогою серії діалогових панелей. Створення діаграми: 1. Виділяємо діапазон комірок, що містять дані. Команда Вставка>Діаграма.">Діаграма). Майстер діаграм дозволяє створювати діаграму за кроками за допомогою серії діалогових панелей. Створення діаграми: 1. Виділяємо діапазон осередків, що містять дані. Команда Вставка>Діаг" title="(!LANG:Для створення діаграм використовується Майстер діаграм (Вставка>Діаграма). Майстер діаграм дозволяє створювати діаграму по кроках за допомогою серії діалогових панелей. Створення діаграми: 1. Виділяємо діапазон комірок, що містять дані. Команда Вставка>Діаг"> title="Для створення діаграм використовується Майстер діаграм (Вставка>Діаграма). Майстер діаграм дозволяє створювати діаграму за кроками за допомогою серії діалогових панелей. Створення діаграми: 1. Виділяємо діапазон осередків, що містять дані. Команда Вставка>Діаг"> !}
2. Вибираємо форму діаграми. Доступні форми перелічені у списку Тип на вкладці Стандартні. Для вибраного типу діаграми праворуч вказується кілька варіантів представлення даних (Вид), з яких слід вибрати найбільш підходящий. Натискаємо кнопку Далі.
3. На цьому кроці ми побачимо, як виглядатиме наша діаграма. Праворуч від діаграми з'являється Легенда, яка містить необхідні пояснення діаграми. Вікно Діапазон: містить діапазон адрес осередків, що містять дані для діаграми. Встановіть необхідні параметри та натисніть кнопку Далі.
Проте, кругова діаграма який завжди забезпечує необхідну наочність подання інформації. По-перше, на одному колі може опинитися дуже багато секторів. По-друге, всі сектори можуть бути приблизно однакового розміру. Водночас ці дві причини роблять кругову діаграму малокорисною.
2.Стовпчаста діаграма (гістограма)-Служить порівняння кількох величин у кількох точках.
Стовпчасті діаграми (як і випливає з назви) складаються зі стовпчиків. Висота стовпчика визначаєтьсязначеннями порівнюваних величин . Кожен стовпчик прив'язаний доопорній точці .
3.Лінійна діаграма (графік)-Служить для того, щоб простежити за змінами кількох величин під час переходу від однієї точки до іншої.
Побудова лінійної діаграми аналогічно побудови стовпчастої. Але замість стовпчиків просто відзначається їх висота (крапками, рисками, хрестиками) та отримані позначки з'єднуються прямими лініями. Замість різної штрихування (забарвлення стовпчиків) використовуються різні позначки (ромбики, трикутники, хрестики тощо), різна товщина та тип ліній (суцільна, пунктирна та ін.), різний колір.
4. Ярусна діаграма (гістограма з накопиченням)- Дозволяє наочно порівняти суми кількох величин у кількох точках, і при цьому показати вклад кожної величини у загальну суму.
Порядок побудови ярусної діаграми дуже нагадує порядок побудови діаграми стовпчастої. Різниця в тому, що стовпчики в ярусній діаграмі ставляться не поряд один з одним, а один на один. Відповідно змінюються правила розрахунку вертикального та горизонтального розміру діаграми.
5. Обласна діаграма (діаграма площ) -Гібрид ярусної діаграми з лінійною дозволяє одночасно простежити зміну кожної з кількох величин та зміну їх суми у кількох точках.
Окремі стовпчики зливаються утворюючи безперервні області. Звідси і назва – діаграма областей чи діаграма площ. Кожна область відповідає одній величині, для вказівки на яку використовується різна штрихування (розмальовка). Раніше ярусами розташовувалися стовпчики, тепер лінії (і окреслені ними площі).
Форматування осередків. Формат чисел у Microsoft Excel.
Форматування в Excel застосовується полегшення сприйняття даних, що грає важливу роль продуктивність праці.
Для того, щоб призначити формат потрібно виконати наступне:
2. Вибрати команду "Формат"-"Комірки" (Ctrl+1).
3. У вікні діалогу ввести потрібні параметри форматування.
4. Натиснути кнопку Ок.
Форматований осередок зберігає свій формат, поки до нього не буде застосовано новий форматабо не видалено старий. При введенні значення в комірку до нього застосовується формат, що вже використовується в комірці.
Для того, щоб видалити формат, потрібно виконати наступне:
1. Виділити комірку (діапазон осередків).
2. Вибрати команду "Правка"-"Очистити"-"Формати".
3. Для видалення значень у осередках треба вибрати команду "Все" підменю "Очистити".
Слід враховувати, що при копіюванні комірки поряд з вмістом копіюється і формат комірки. Таким чином, можна зберегти час, форматуючи вихідний осередок до використання команд копіювання та вставки
Форматування можна також проводити за допомогою панелей інструментів. Найчастіше використовувані команди форматування винесені на панель інструментів "Форматування". Щоб застосувати формат за допомогою кнопки панелі інструментів, виділіть комірку або діапазон комірок, а потім натисніть кнопку мишею. Для видалення формату потрібно натиснути кнопку повторно.
Для швидкого копіювання форматів із виділених осередків до інших осередків можна використовувати кнопку "Формат за зразком" панелі "Форматування"
Форматування можна застосовувати до окремих символів текстового значення в комірці так само, як і до всієї комірки. Для цього необхідно виділити потрібні символи, а потім у меню "Формат" вибрати команду "Комірки". Далі встановити потрібні атрибути та натиснути кнопку "Ок". Натиснути клавішу Enter, щоб побачити результати своєї праці.
Налаштування формату чисел в Excel
Так як програма Excelпризначена для обробки чисел, важливу роль відіграє правильне налаштування їхнього формату. Для людини число 10 – це просто одиниця та нуль. З погляду Excel ці дві цифри можуть нести зовсім різну інформацію залежно від цього, чи позначають вони кількість працівників компанії, грошову величину, відсоткову частину цілого чи фрагмент заголовка «10 провідних фірм». У всіх чотирьох ситуаціях це число має відображатися та оброблятися по-різному. Excel підтримує такі формати даних:
* Загальний- текст та числові значення довільного типу; * Числовий- Найбільш загальний спосіб представлення чисел; * Грошовий- Фінансові величини; * Фінансовий- Грошові величини з вирівнюванням по роздільнику цілої та дробової частин; * Дата- дата або дата та час; * Час- час або дата та час; * Відсотковий- значення комірки, помножене на 100 із символом «%» наприкінці; * Дробний- раціональні дроби з чисельником та знаменником; * Експонентний- десяткові дробові числа; * Текстовий- текстові дані відображаються так само, як вводяться та обробляються рядки, незалежно від їхнього вмісту; * Додатковий- формати для роботи з базами даних та списками адрес; * Замовний- Формат, що настроюється користувачем.
Найбільш поширені варіанти формату даних можна призначати за допомогою панелі інструментів Форматування.
1. Натисніть на комірці С4, а потім на кнопці Відсотковий формат. Величина клітини С4 буде помножена на 100 і до неї додасться знак «%».
Рис. 9.14. Вкладка вибору формату даних
2. Натисніть клавішу вниз і натисніть кнопку Грошовий формат.
3. Натисніть на комірці Сб, а потім на кнопці Формат із роздільниками. Ця кнопка змушує числа вирівнюватись у стовпці по роздільнику цілої та дробової частин.
4. Виділіть комірку С7 і клацніть на кнопці Збільшити розрядність. Ця кнопка не змінює основний формат, але додає один знак у дрібній частині числа.
5. Натисніть клавішу Enter та клацніть на кнопці Зменшити розрядність. Ця операція прибирає один знак дробової частини та округляє число. Тепер осередки з С4 по С9 виглядають зовсім по-різному, хоча в них були введені абсолютно однакові числа. Інші формати призначаються за допомогою таких дій.
6. Натисніть на комірці С10 і виберіть команду Формат > Осередки.
7. У вікні діалогу розкрийте вкладку Число(Рис. 9.14).
8. У списку Числові форматиклацніть на пункті Дата.
9. У списку, що з'явився Типклацніть на рядку 14 бер 01 (14-Mar-01). Потім клацніть на кнопці ОК.
Рис. 9.15. Різні формати чисел
10. Аналогічно призначте осередку С11 формат Експоненційний, а осередку С12 - формат Числовий. Тепер таблиця виглядатиме так (рис. 9.15). Зверніть увагу, що середнє значення таблиці не змінилося, тобто при зміні формату змінюється лише спосіб відображення, а числові значення залишаються незмінними. Щоб перевірити цей факт, виконайте такі кроки.
11. Двічі клацніть на комірці С11 і змініть величину 03.01.1900 на 03.02.1900.
12. Натисніть клавішу Enter. Середнє значення таблиці (яке виводиться у грошовому форматі) миттєво зміниться на 15.41р. Як увійдіть, можна підсумовувати дати з відсотками та в результаті отримувати рублі. Це типовий приклад неправильного призначення форматів даних.
Захист аркуша. Захист осередків у Microsoft Excel.
Автоформати та стилі в Microsoft Excel.
Використання умовного форматування у Microsoft Excel.
Створення списку та форми даних у Microsoft Excel. Вимоги до оформлення списку.
Сортування та фільтрація даних у Microsoft Excel (автофільтр, розширений фільтр).
Групування та структурування даних у Microsoft Excel.
Автоматичні результати: створення підсумкової таблиці, відображення на екрані підсумків у межах однієї чи кількох груп записів.
створіння зведеної таблиців Microsoft Excel. (У зошиті)
Зв'язування та консолідація даних. (у зошиті)
Поняття теорії баз даних. Принципи організації даних.
Ієрархічна та мережева моделі організації даних.
Реляційна модель організації даних. Нормальні форми.
Поняття систем управління БД (СУБД) та їх призначення.
Професійні системи керування базами даних (СУБД).
Призначення, порядок роботи, створення баз даних СУБД MS Access.
Таблиці БД MS Access: призначення, структура, варіанти створення.
Типи даних та властивості полів СУБД MS Access.
Концепція домену, атрибута, ключа реляційної бази даних.
Створення структури зв'язків між таблицями БД.
Види відносин та обмеження у СУБД MS Access.
Поняття, призначення та властивості форм.
Варіанти створення форм. Використання майстра форм.
Робота із конструктором форм. Розділи форми.
Використання виразів та обчислюваних полів.
Типи елементів керування формами.
Призначення, види та варіанти створення запитів.
Порядок роботи із конструктором запитів.
Фільтрування та сортування даних у запитах.
Використання операторів та умов у запитах.
Створення обчислюваних полів, об'єднань у запитах.
Порядок роботи із багатотабличними запитами.
Підсумкові запити. Групові операції у MS Access.
Зміна інформації за допомогою запитів, що модифікують.
Призначення та способи створення звітів MS Access.
Використання майстра для створення звіту.
Робота із конструктором звітів.
Угруповання даних та проміжні результати у звітах.
Макроси в Access та їх конструювання.
Захист інформації у базах даних.
Класифікація комп'ютерних мереж. Концепція сервераробочих станцій.
Програмне забезпечення для роботи в локальних мережах та в Інтернеті.
Обмін даними у мережах, протоколи. Мережеве обладнання. Зв'язки між мережами. Бездротові мережі.
Інтернет, структура мережі, основні концепції. Інтернет-сервіси.
Принципи інформаційного пошуку.
Індексування та механізм пошуку.
Схема інформаційно-пошукової системи. Стратегії пошуку. Інтерфейс.
Антивірусні програми та їх класифікація.
Основи захисту інформації та відомостей, що становлять державну таємницю.
Способи захисту програм та даних.
Апаратне забезпечення засобів захисту.
Завантаження...