EXCEL中的数据分析—抽样分析

今天给大家分享的是如何用EXCEL来做抽样分析。

有的时候我们的在使用数据的时候不需要直接使用全量的样本来进行分析,而是没有针对性的取出样本量中部分数据进行分析,如果针对性的取数又会对分析结果产生影响。所以今天咱们大家一起来看一下如何使用EXCEL来进行抽样。

首先我们来看一下我们的数据:

上图中就是本次需要进行处理的数据:企业中有一百个员工(未全部将数据截图),在参加技能培训以后需要随机抽出25名员工进行检验,以便于企业了解本次培训效果并为后期培训提供参考。

因为每个人的培训效果都是不一样的,在这里我们假设每个员工都是认真对待了此次培训,但是需要了解培训效果从而优化企业的培训方式。我们在随机进行抽取25名员工的时候,不能直接选前25个员工或者后面25个员工。因为一般来说,员工编号代表了员工入职的顺序,也就是说员工编号小的人比员工编号大的人先进入到公司,对企业的了解程度也是不一样的,所以我们需要进行随机抽样。

我们依旧选择数据栏中的分析模块,点击数据分析(关于数据分析模块添加方法之前文章中有详细讲解,就不过多赘述),选择抽样以后就会出现上面这个窗口。我们将我们的数据放到输入区域中,在选择抽样方法的时候我们选择随机抽样,同时输入我们需要的样本量。在抽样方法处还有一个方法是间隔抽样,也就是我们按照一定的间隔周期进行抽样,输入区域中位于间隔点的数据以及此后每一个间隔点的数据都会被选中,一直到整个输入区域的末尾,抽样停止,不过在本题中我们选择随机抽样的方法,这个方法不受间隔周期的限制,直接设置完样本量以后由电脑自行进行抽样。最后我们选择输出的位置,点击确定就会出来我们需要的抽样结果:

在出来结果的时候我们还需要注意一点,就是我们输出区域由电脑随机抽取出来的数据不是唯一的,也就是说任何数据都是可以被多次抽取的,所以我们随机抽样所得到的的数据量实际上可能是会小于我们需要的数据量的(文后会给大家介绍如何处理这种情况)。比如在上面这个输出图中,1171、1189、1188等几个数就被重复抽取了。我们需要25个样本量,按这个结果来的话是肯定不够的,所以一般来说我们在第一次选出来以后需要进行筛选,看最后我们的样本量还差多少,然后再进行补充,也就是重复一次抽样,或者在抽样的时候调大我们的样本量,也是可以一定程度上解决这个问题。

下面我们来看看针对上面的结果如何进行筛选,首选我们选中我们的样本数据列,在数据栏中选择筛选中的高级筛选:

在高级筛选界面中勾选选择不重复的记录,点击确定,我们就能得到如下结果:

这个时候我们会发现,到现在为止我们选择了23个样本,确实比我们所需的25个样本量要少。所以我们还需要再加入两个样本,具体步骤可以重复最开始的随机抽样就行,要注意把已经选出来的样本去掉,这样的话就全部完成了我们本次的抽样。

抽样主要是在我们平时处理数据的时候用到,能够在一定程度上保证我们最后分析结果的严谨性和准确性。大家可以自己尝试操作一下,这个方法是很容易就能上手的。

欢迎大家进行补充,大家可以在我们的QQ交流群(514581193)或者微信群中(关注小白数据营公众号后台留言进入)参与讨论和交流。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 216,919评论 6 502
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 92,567评论 3 392
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 163,316评论 0 353
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,294评论 1 292
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,318评论 6 390
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,245评论 1 299
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,120评论 3 418
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,964评论 0 275
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,376评论 1 313
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,592评论 2 333
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,764评论 1 348
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,460评论 5 344
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,070评论 3 327
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,697评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,846评论 1 269
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,819评论 2 370
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,665评论 2 354

推荐阅读更多精彩内容