Datu-estatistikak Calc-en
Erabili Calc aplikazioko datu-estatistikak datuen analisi konplexuak gauzatzeko
Estatistikaren edo ingeniaritzaren esparruko analisi konplexuekin lan egiteko, urratsak eta denbora aurreztu dezakezu Calc aplikazioaren datu-estatistikak erabilita. Analisi bakoitzerako datuak eta parametroak emanda, tresna multzoak estatistikako edo ingeniaritzako funtzio egokiak erabiltzen ditu emaitzak kalkulatu eta irteera-taula batean bistaratzeko.
Laginketa
Sortu taula bat beste taula batetik lagindutako datuekin.
Laginketak ahalbidetzen du iturburu-taula bateko datuak hartu eta helburu-taula bat betetzea. Laginketa ausazkoa edo aldizkakoa izan daiteke.

Laginketa errenkaden arabera egiten da, hau da, lagindutako datuetarako iturburu-taulako lerro osoa hartuko da eta helburu-taulako lerro batean kopiatuko da.
Laginketa-metodoa
Ausazkoa: Iturburu-taulako laginketa-tamaina, lerrotan eta ausaz, hartzen du.
Laginketa-tamaina: Iturburu-taulatik laginduko den lerro kopurua.
Aldizkakoa: Periodoa parametroaren bidez definitutako moduan hartuko ditu lerroak.
Periodoa: Aldizka saltatuko den lerro kopurua, laginketa egitean.
Adibidea
Hurrengo datuak iturburu-datuen adibide modura erabiliko dira laginketarako:
A |
B |
C |
|
1 |
11 |
21 |
31 |
2 |
12 |
22 |
32 |
3 |
13 |
23 |
33 |
4 |
14 |
24 |
34 |
5 |
15 |
25 |
35 |
6 |
16 |
26 |
36 |
7 |
17 |
27 |
37 |
8 |
18 |
28 |
38 |
9 |
19 |
29 |
39 |
Periodoaren baliotzat 2 duen laginketak honako taula emango du:
12 |
22 |
32 |
14 |
24 |
34 |
16 |
26 |
36 |
18 |
28 |
38 |
Deskribapen-estatistikak
Bete kalkulu-orriko taula bat datu multzoaren propietate estatistiko nagusiekin.
'Deskribapen-estatistikak' analisi-tresnak aldagai bakarreko estatistiken txosten bat sortzen du sarrera-barruti bateko datuetarako, eta datuen joera zentralei eta aldakortasunari buruzko informazioa eskaintzen du.

Deskribapen-estatistikei buruzko informazio gehiagorako, ikusi Wikipediako artikulua.
Hurrengo taulak goiko lagin-datuen deskribapen-estatistiken emaitza bistaratzen du.
1. zutabea |
2. zutabea |
3. zutabea |
|
Batez bestekoa |
41.9090909091 |
59.7 |
44.7 |
Errore estandarra |
3.5610380138 |
5.3583786934 |
4.7680650629 |
Gehiago |
47 |
49 |
60 |
Mediana |
40 |
64.5 |
43.5 |
Bariantza |
139.4909090909 |
287.1222222222 |
227.3444444444 |
Desbiderapen estandarra |
11.8106269559 |
16.944681237 |
15.0779456308 |
Kurtosia |
-1.4621677981 |
-0.9415988746 |
1.418052719 |
Alborapena |
0.0152409533 |
-0.2226426904 |
-0.9766803373 |
Area |
31 |
51 |
50 |
Minimoa |
26 |
33 |
12 |
Maximoa |
57 |
84 |
62 |
Batuketa |
461 |
597 |
447 |
Kopurua |
11 |
10 |
10 |
Bariantza-analisia (ANOVA)
Emandako datu multzo baten bariantza-analisia (ANOVA) egiten du
ANOVA akronimoak, ingelesez, 'ANalysis Of VAriance' adierazten du. Tresna horren bidez, emandako datu multzo baten bariantza-analisia egin daiteke.

ANOVAri buruzko informazio gehiagorako, ikusi Wikipediako artikulua.
Mota
Hautatu analisia faktore bakarreko edo bi faktoreko ANOVA egiteko den.
Parametroak
Alfa: probaren esangura-maila.
Errenkadak lagineko: Zehaztu lagin batek dituen errenkada kopurua.
Hurrengo taulak goiko lagin-datuen bariantza-analisiaren (ANOVA) emaitzak bistaratzen ditu.
ANOVA - Faktore bakarra |
|||||
Alfa |
0.05 |
||||
Taldeak |
Kopurua |
Batuketa |
Batez bestekoa |
Bariantza |
|
1. zutabea |
11 |
461 |
41.9090909091 |
139.4909090909 |
|
2. zutabea |
10 |
597 |
59.7 |
287.1222222222 |
|
3. zutabea |
10 |
447 |
44.7 |
227.3444444444 |
|
Aldaketa-iturriak |
SS |
df |
MS |
F |
P-balioa |
Taldeen artean |
1876.5683284457 |
2 |
938.2841642229 |
4.3604117704 |
0.0224614952 |
Taldeen barruan |
6025.1090909091 |
28 |
215.1824675325 |
||
Guztira |
7901.6774193548 |
30 |
Korrelazioa
Zenbakizko datuen bi multzoren korrelazioa kalkulatzen du.
Korrelazio-koefizienteak (-1 eta 1 arteko balio bat) adierazten du zein estu dauden erlazionatuta bi aldagai. CORREL funtzioa edo datu-estatistikak erabili daitezke bi aldagairen arteko korrelazio-koefizientea aurkitzeko.
Korrelazio-koefizientea +1 bada, korrelazio positibo perfektua adierazten du.
Korrelazio-koefizientea -1 bada, korrelazio negatibo perfektua adierazten du.

Korrelazio estatistikoari buruzko informazio gehiagorako, ikusi Wikipediako artikulua.
Hurrengo taulak goiko lagin-datuen korrelazioaren emaitza bistaratzen du.
Korrelazioak |
1. zutabea |
2. zutabea |
3. zutabea |
1. zutabea |
1 |
||
2. zutabea |
-0.4029254917 |
1 |
|
3. zutabea |
-0.2107642836 |
0.2309714048 |
1 |
Kobariantza
Zenbakizko datuen bi multzoren kobariantza kalkulatzen du.
Kobariantzak neurtzen du ausazko bi aldagai zein neurritan aldatzen diren elkarrekin.

Kobariantza estatistikoari buruzko informazio gehiagorako, ikusi Wikipediako artikulua.
Hurrengo taulak goiko lagin-datuen kobariantzaren emaitzak bistaratzen ditu.
Kobariantzak |
1. zutabea |
2. zutabea |
3. zutabea |
1. zutabea |
126.8099173554 |
||
2. zutabea |
-61.4444444444 |
258.41 |
|
3. zutabea |
-32 |
53.11 |
204.61 |
Leuntze esponentziala
Datu-serie leunduen multzo bat ematen du
Leuntze esponentziala iragazte-teknika bat da, datu multzo bati aplikatzen zaionean emaitza leunduak ematen dituena. Hainbat lan-eremutan erabiltzen dira, esaterako burtsan, ekonomian eta lagindutako neurketetan.

Leuntze esponentzialari buruzko informazio gehiagorako, ikusi Wikipediako artikulua.
Parametroak
Leuntze-faktorea: 0 eta 1 balioen arteko parametro bat, leuntze-ekuazioan alfaren moteltze-faktorea adierazten duena.
Sortzen den leuntzea, 0,5 leuntze-faktorea erabilita, honakoa da:
Alfa |
|
0.5 |
|
1. zutabea |
2. zutabea |
1 |
0 |
1 |
0 |
0.5 |
0 |
0.25 |
0.5 |
0.125 |
0.25 |
0.0625 |
0.125 |
0.03125 |
0.0625 |
0.015625 |
0.03125 |
0.0078125 |
0.015625 |
0.00390625 |
0.0078125 |
0.001953125 |
0.00390625 |
0.0009765625 |
0.001953125 |
0.0004882813 |
0.0009765625 |
0.0002441406 |
0.0004882813 |
Batezbesteko higikorra
Denbora serie baten batezbesteko higikorra kalkulatzen du

Batezbesteko higikorrari buruzko informazio gehiagorako, begiratu hari buruzko Wikipediako artikulua.
Parametroak
Tartea: Batezbesteko higikorra kalkulatzeko erabiliko den lagin kopurua.
Batezbesteko higikorraren emaitzak:
1. zutabea |
2. zutabea |
#E/E |
#E/E |
0.3333333333 |
0.3333333333 |
0 |
0.3333333333 |
0 |
0.3333333333 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
#E/E |
#E/E |
Parekatutako T-testa
Bi datu-laginen parekatutako T-testa kalkulatzen du.
Parekatutako T-testa Student-en banaketa bat jarraitzen duen edozein hipotesi estatistikoko proba da.

T-testari buruzko informazio gehiagorako, ikusi Wikipediako artikulua.
Datuak
1. aldagaiaren barrutia: Analizatuko den lehen datu-seriea duen barrutiaren erreferentzia.
2. aldagaiaren barrutia: Analizatuko den bigarren datu-seriea duen barrutiaren erreferentzia.
Emaitzak hemen:: Proba bistaratzeko erabiliko den barrutiaren goi ezkerreko gelaxkaren erreferentzia.
Parekatutako T-testaren emaitzak:
Honako taulak goiko datu-seriearen parekatutako T-testa erakusten du:
parekatutako T-testa |
||
Alfa |
0.05 |
|
Batezbesteko diferentzia hipotetikoa |
0 |
|
1. aldagaia |
2. aldagaia |
|
Batez bestekoa |
16.9230769231 |
20.4615384615 |
Bariantza |
125.0769230769 |
94.4358974359 |
Behaketak |
13 |
13 |
Pearsonen korrelazioa |
-0.0617539772 |
|
Batezbesteko diferentzia behatua |
-3.5384615385 |
|
Diferentzien bariantza |
232.9358974359 |
|
df |
12 |
|
t estatistika |
-0.8359262137 |
|
P (T<=t) ilara bakarra |
0.2097651442 |
|
t ilara bakar kritikoa |
1.7822875556 |
|
P (T<=t) bi ilarakoa |
0.4195302884 |
|
t bi ilara kritiko |
2.1788128297 |
F-testa
Bi datu-laginen F-testa kalkulatzen du.
F-testa hipotesi nulua jarraituz F-banaketan oinarritutako edozein test estatistiko da.

F-testari buruzko informazio gehiagorako, ikusi Wikipediako artikulua.
Datuak
1. aldagaiaren barrutia: Analizatuko den lehen datu-seriea duen barrutiaren erreferentzia.
2. aldagaiaren barrutia: Analizatuko den bigarren datu-seriea duen barrutiaren erreferentzia.
Emaitzak hemen:: Proba bistaratzeko erabiliko den barrutiaren goi ezkerreko gelaxkaren erreferentzia.
F-testaren emaitzak:
Honako taulak goiko datu-seriearen F-testa erakusten du:
F-testa |
||
Alfa |
0.05 |
|
1. aldagaia |
2. aldagaia |
|
Batez bestekoa |
16.9230769231 |
20.4615384615 |
Bariantza |
125.0769230769 |
94.4358974359 |
Behaketak |
13 |
13 |
df |
12 |
12 |
F |
1.3244637524 |
|
P (F<=f) eskuin ilara |
0.3170614146 |
|
F eskuin ilara kritikoa |
2.6866371125 |
|
P (F<=f) ezker ilara |
0.6829385854 |
|
F ezker ilara kritikoa |
0.3722125312 |
|
Bi ilarako P |
0.6341228293 |
|
F bi ilara kritiko |
0.3051313549 |
3.277277094 |
Z-testa
Bi datu-laginen Z-testa kalkulatzen du.

Z-testari buruzko informazio gehiagorako, ikusi Wikipediako artikulua.
Datuak
1. aldagaiaren barrutia: Analizatuko den lehen datu-seriea duen barrutiaren erreferentzia.
2. aldagaiaren barrutia: Analizatuko den bigarren datu-seriea duen barrutiaren erreferentzia.
Emaitzak hemen:: Proba bistaratzeko erabiliko den barrutiaren goi ezkerreko gelaxkaren erreferentzia.
Z-testaren emaitzak:
Honako taulak goiko datu-seriearen Z-testa erakusten du:
z-testa |
||
Alfa |
0.05 |
|
Batezbesteko diferentzia hipotetikoa |
0 |
|
1. aldagaia |
2. aldagaia |
|
Bariantza ezaguna |
0 |
0 |
Batez bestekoa |
16.9230769231 |
20.4615384615 |
Behaketak |
13 |
13 |
Batezbesteko diferentzia behatua |
-3.5384615385 |
|
z |
#DIV/0! |
|
P (Z<=z) ilara bakarra |
#DIV/0! |
|
z ilara bakar kritikoa |
1.644853627 |
|
P (Z<=z) bi ilarakoa |
#DIV/0! |
|
z bi ilara kritikoa |
1.9599639845 |
Khi-karratuaren proba
Datu-lagin baten khi-karratuaren testa kalkulatzen du.

Khi-karratuaren testari buruzko informazio gehiagorako, ikusi Wikipediako artikulua.
Datuak
Sarrera-barrutia: Analizatuko den datu-seriea duen barrutiaren erreferentzia.
Emaitzak hemen:: Proba bistaratzeko erabiliko den barrutiaren goi ezkerreko gelaxkaren erreferentzia.
Khi-karratuaren testaren emaitzak:
Independentzia-proba (Khi-karratua) |
|
Alfa |
0.05 |
df |
12 |
P-balioa |
2.32567054678584E-014 |
Probako estatistika |
91.6870055842 |
Balio kritikoa |
21.0260698175 |