Untuk mengaktifkan fasilitas analisis statistika dalam Microsoft excel dengan melakukan langkah

Jika Anda perlu mengembangkan analisis teknik atau statistik yang kompleks, Anda dapat menghemat langkah dan waktu menggunakan Analysis ToolPak. Anda menyediakan data dan parameter untuk setiap analisis, dan alat tersebut menggunakan fungsi makro teknik atau statistik yang sesuai untuk menghitung dan menampilkan hasil dalam tabel output. Selain tabel output, beberapa alat juga menghasilkan bagan.

Fungsi analisis data hanya dapat digunakan pada satu lembar kerja pada satu waktu. Saat Anda menjalankan analisis data pada lembar kerja yang dikelompokkan, hasil akan muncul pada lembar kerja pertama dan tabel kosong terformat akan muncul pada lembar kerja yang lain. Untuk menjalankan analisis data pada lembar kerja yang lain, hitung ulang alat analisis untuk setiap lembar kerja.

Analysis ToolPak mencakup alat yang dideskripsikan di bagian berikut. Untuk mengakses alat ini, klik Analisis Data dalam grup Analisis pada tab Data. Jika perintah Analisis Data tidak tersedia, Anda perlu memuat program add-in Analysis ToolPak.

1. Klik tab File, klik Opsi, lalu klik kategori Add-In.

2. Di kotak Kelola, klik Add-in Excel, lalu klik Jalankan.

   Jika Anda menggunakan Excel untuk Mac, dalam menu file, masuk ke Add-in > Excel Tools.

3. Di kotak Add-In, centang kotak Analysis ToolPak, lalu klik OK.

   • Jika Analysis ToolPak tidak terdaftar dalam kotak Add-In yang tersedia, klik Telusuri untuk menemukannya.

   • Jika Anda diberi tahu bahwa Analysis ToolPak tidak terinstal di komputer Anda, klik Ya untuk menginstalnya.

Catatan: Untuk menyertakan fungsi Visual Basic for Application (VBA) untuk Analysis ToolPak, Anda dapat memuat Add-in Analysis ToolPak - VBA sama seperti saat memuat Analysis ToolPak. Dalam kotak Add-in yang tersedia, pilih kotak centang Analysis ToolPak - VBA.

Alat analisis Anova menyediakan berbagai tipe analisis variansi. Alat yang harus Anda gunakan tergantung jumlah faktor dan jumlah sampel yang Anda miliki dari populasi yang ingin diuji.

Anova: Faktor Tunggal

Alat ini menjalankan analisis sederhana varians pada data untuk dua atau beberapa sampel. Analisis ini memberikan uji hipotesis bahwa setiap sampel diambil dari distribusi probabilitas dasar yang sama terhadap hipotesis alternatif yang mendasari distribusi probabilitas tidak sama untuk semua sampel. Jika hanya ada dua sampel, Anda dapat menggunakan fungsi lembar kerja T.UJI. Dengan lebih dari dua sampel, tidak ada generalisasi Tyangnyaman.TEST,dan model Anova Faktor Tunggal dapat disebut sebagai gantinya.

Anova: Dua-Faktor dengan Replikasi

Alat analisis ini bermanfaat saat data dapat diklasifikasi dalam dua dimensi yang berbeda. Contohnya, dalam eksperimen untuk mengukur tinggi tanaman, tanaman dapat diberi merek pupuk yang berbeda (misalnya, A, B, C) dan juga dapat disimpan pada suhu yang berbeda (misalnya, rendah, tinggi). Untuk setiap kemungkinan pasangan dari total enam pasangan {pupuk, suhu}, kita memiliki jumlah pengamatan tinggi tanaman yang sama. Dengan alat Anova ini, kita dapat menguji:

• Apakah tinggi tanaman untuk merek pupuk yang berbeda diambil dari populasi dasar yang sama. Suhu diabaikan pada analisis ini.

• Apakah tinggi tanaman untuk tingkat suhu yang berbeda diambil dari populasi dasar yang sama. Merek pupuk diabaikan pada analisis ini.

Apakah setelah mempertimbangkan efek perbedaan antara merek pupuk yang ditemukan pada poin bullet pertama dan perbedaan suhu yang ditemukan pada poin bullet kedua, keenam sampel menunjukkan semua pasangan nilai {pupuk, suhu} diambil dari populasi yang sama. Hipotesis alternatif yaitu terdapat efek akibat pasangan {pupuk, suhu} tertentu pada perbedaan yang berdasarkan pupuk saja atau suhu saja.

Anova: Dua-Faktor Tanpa Replikasi

Alat analisis ini bermanfaat saat data diklasifikasikan berdasarkan dua dimensi yang berbeda seperti pada kasus Dua-Faktor Dengan Replikasi. Namun, untuk alat ini diasumsikan bahwa hanya ada satu pengamatan untuk setiap pasangan (misalnya, setiap pasangan {pupuk, suhu} dalam contoh sebelumnya).

Fungsi lembar kerja CORREL dan PEARSON menghitung koefisien korelasi antara dua variabel pengukuran saat pengukuran pada setiap variabel diamati untuk setiap subjek N. (Observasi apa pun yang hilang untuk setiap subjek menyebabkan subjek itu diabaikan dalam analisis.) Alat analisis Korelasi sangat berguna ketika ada lebih dari dua variabel pengukuran untuk setiap subjek N. Tabel ini menyediakan tabel output, matriks korelasi, yang memperlihatkan nilai CORREL (atau PEARSON) yang diterapkan ke setiap pasangan variabel pengukuran yang mungkin.

Koefisien korelasi, seperti kovariansi, adalah ukuran rentang kedua variabel pengukuran "bervariasi bersama." Tidak seperti kovarians, koefisien korelasi diskalakan sehingga nilainya bebas dari unit di mana dua variabel pengukuran dinyatakan. (Misalnya, jika dua variabel pengukuran bobot dan tinggi, nilai koefisien korelasi tidak berubah jika berat dikonversi dari pound ke kg.) Nilai koefisien korelasi harus bersifat inklusif antara -1 dan +1.

Anda dapat menggunakan alat analisis korelasi untuk memeriksa setiap pasangan variabel pengukuran untuk menentukan apakah dua variabel pengukuran cenderung bergerak bersama — yaitu, apakah nilai yang lebih besar pada satu variabel cenderung terkait dengan nilai yang lebih besar pada variabel lain (korelasi positif), apakah nilai yang lebih kecil pada satu variabel cenderung terkait dengan nilai yang lebih besar pada variabel lain (korelasi negatif), atau apakah nilai kedua variabel cenderung tidak terkait (korelasi mendekati 0 (nol)).

Alat Korelasi dan Kovariansi dapat digunakan dalam pengaturan yang sama, saat Anda memiliki N variabel pengukuran yang berbeda yang diamati pada sekumpulan individu. Alat Korelasi dan Kovariansi memberi tabel output, matriks, yang menunjukkan koefisien atau kovariansi korelasi, secara berurutan, antar tiap pasang variabel pengukuran. Perbedaannya adalah bahwa koefisien korelasi diskalakan antara serta mencakup -1 dan +1. Kovariansi terkait tidak diskalakan. Koefisien dan kovariansi korelasi adalah ukuran rentang kedua variabel "bergerak bersama."

Alat Covariance menghitung nilai fungsi lembar kerja COVARIANCE. P untuk setiap pasang variabel pengukuran. (Penggunaan langsung COVARIANCE. P dan bukan alat Kovariansi merupakan alternatif yang masuk akal jika hanya ada dua variabel pengukuran, adalah, N=2.) Entri di diagonal tabel output alat Kovariansi di baris i, kolom i adalah kovarians dari variabel pengukuran ke-i dengan sendirinya. Ini hanyalah varians populasi untuk variabel tersebut, sebagaimana dihitung oleh fungsi lembar kerja VAR.P.

Anda dapat menggunakan alat Kovariansi untuk memeriksa setiap pasangan variabel pengukuran untuk menentukan apakah dua variabel pengukuran cenderung bergerak bersama — yaitu, apakah nilai yang lebih besar pada satu variabel cenderung terkait dengan nilai yang lebih besar pada variabel lain (kovariansi positif), apakah nilai yang lebih kecil pada satu variabel cenderung terkait dengan nilai yang lebih besar pada variabel lain (kovariansi negatif), atau apakah nilai kedua variabel cenderung tidak terkait (korelasi mendekati 0 (nol)).

Alat analisis Statistik Deskriptif menghasilkan laporan statistik univariat untuk data dalam rentang input, menyediakan informasi tentang kecenderungan dan variabilitas utama data.

Alat analisis Pemulusan Eksponensial memprediksikan nilai yang berdasarkan perkiraan periode sebelumnya, yang disesuaikan berdasarkan kesalahan dalam perkiraan sebelumnya. Alat ini menggunakan konstan pemulusan a, yang besarnya menentukan kekuatan perkiraan merespons kesalahan dalam perkiraan sebelumnya.

Catatan: Nilai 0.2 hingga 0.3 merupakan konstan pemulusan yang wajar. Nilai ini mengindikasikan bahwa perkiraan saat ini harus disesuaikan 20 persen hingga 30 persen berdasarkan kesalahan dalam prediksi sebelumnya. Konstan yang lebih besar menghasilkan respons yang lebih cepat tetapi dapat menghasilkan proyeksi tak terduga. Konstan yang lebih kecil dapat berakibat jeda panjang untuk nilai perkiraan.

Alat analisis Uji-F Dua Sampel untuk Variansi menjalankan uji-F dua sampel untuk membandingkan dua variansi populasi.

Contohnya, Anda dapat menggunakan alat uji-F pada sampel jumlah waktu dalam sekali renang yang dicapai masing-masing dari dua tim. Alat ini memberikan hasil tes hipotesis null bahwa kedua sampel ini berasal dari distribusi dengan variansi yang sama, dibandingkan dengan alternatif bahwa variansi tidak sama dalam distribusi yang mendasari.

Alat ini menghitung nilai f dari sebuah statistik-F (atau rasio-F). Sebuah nilai f yang mendekati 1 memberi bukti bahwa variansi populasi yang mendasari sama. Dalam tabel output, jika f < 1 "P(F <= f) satu-sisi" memberi probabilitas mengamati nilai statistik-F kurang dari f saat variansi populasi sama, dan "Nilai kritis F satu-sisi" memberi nilai kritis kurang dari 1 untuk tingkat signifikansi terpilih, Alpha. Jika f > 1, "P(F <= f) satu sisi" memberi probabilitas mengamati nilai statistik-F lebih besar dari f saat variansi populasi sama, dan "Nilai kritis F satu-sisi" memberi nilai kritis lebih besar dari 1 untuk Alpha.

Alat Analisis Fourier memecahkan masalah dalam sistem linear dan menganalisis data periodik menggunakan metode Fast Fourier Transform (FFT) untuk mentransformasi data. Alat ini juga mendukung transformasi inversi, di mana inversi data yang ditransformasi mengembalikan data asli.

Alat analisis Histogram menghitung frekuensi tunggal dan kumulatif untuk rentang sel data dan keranjang data. Alat ini menghasilkan data untuk jumlah kemunculan nilai dalam set data.

Contohnya, dalam kelas berisi 20 siswa, Anda dapat menentukan distribusi skor dalam kategori peringkat huruf. Sebuah tabel histogram menyajikan batas peringkat huruf dan jumlah skor antara batas terendah dan batas terkini. Skor tunggal yang paling sering muncul disebut mode data.

Alat analisis Rata-rata Bergerak memproyeksi nilai dalam periode perkiraan, berdasarkan nilai rata-rata variabel atas angka spesifik dari periode sebelumnya. Rata-rata bergerak menyediakan informasi tren yang akan dicakup rata-rata sederhana dari semua data riwayat. Gunakan alat ini untuk memperkirakan penjualan, inventaris, atau tren lain. Setiap nilai perkiraan didasarkan pada rumus berikut.

di mana:

• N adalah jumlah periode sebelumnya yang dicakup dalam rata-rata bergerak

• A j adalah nilai aktual saat ini j

• F j nilai perkiraan saat ini j

Alat analisis Pembuatan Angka Acak mengisi sebuah rentang dengan angka acak independen yang diperoleh dari salah satu distribusi. Anda dapat mengkarakterisasi subjek dalam populasi dengan distribusi probabilitas. Contohnya, Anda dapat menggunakan distribusi normal untuk mengkarakterisasi populasi berdasarkan tinggi badan individu, atau Anda dapat menggunakan distribusi Bernoulli dari dua hasil yang mungkin untuk mengkarakterisasi populasi berdasarkan hasil undian mata uang.

Alat analisis Peringkat dan Persentil menghasilkan tabel yang berisi peringkat ordinal dan persentase setiap nilai dalam satu set data. Anda dapat menganalisis posisi relatif nilai dalam kumpulan data. Alat ini menggunakan fungsi lembar kerja RANK. EQ dan PERCENTRANK. INC. Jika Anda ingin akun untuk nilai yang terikat, gunakan RANK. Fungsi EQ, yang memperlakukan nilai yang terikat sebagai memiliki peringkat yang sama, atau menggunakan RANK.Fungsi AVG, yang mengembalikan peringkat rata-rata untuk nilai yang terikat.

Alat analisis Regresi menjalankan analisis regresi linear menggunakan metode "kuadrat terkecil" agar pas dalam serangkaian pengamatan. Anda dapat menganalisis pengaruh nilai satu atau beberapa variabel independen pada variabel dependen tunggal. Contohnya, Anda dapat menganalisis pengaruh faktor seperti usia, tinggi, dan berat badan pada performa atlet. Anda dapat menugaskan bagian dalam pengukuran performa ke setiap faktor, berdasarkan set data performa, lalu gunakan hasil untuk memprediksi performa atlet baru yang belum teruji.

Alat Regresi menggunakan fungsi lembar kerja LINEST.

Alat analisis Sampling membuat sampel dari populasi dengan memperlakukan rentang input sebagai populasi. Jika populasi terlalu besar untuk diproses atau dibuat bagan, Anda dapat menggunakan sample representatif. Anda juga dapat membuat sampel yang hanya berisi nilai dari satu bagian tertentu siklus jika Anda yakin bahwa data input bersifat periodik. Contohnya, jika rentang input berisi angka penjualan kuartal, sampling dengan angka periodik empat menempatkan nilai dari kuartal yang sama dalam rentang output.

Alat analisis Uji-t Dua-Sampel menguji kesamaan mean populasi yang mendasari setiap sampel. Ketiga alat menggunakan asumsi berbeda: bahwa variansi populasi sama, bahwa variansi populasi tidak sama, dan bahwa dua sampel mewakili pengamatan sebelum dan sesudah-perlakuan pada subjek yang sama.

Untuk ketiga alat di bawah, sebuah nilai Statistik-t, yaitu t, dihitung dan ditampilkan sebagai "t Stat" dalam tabel output. Tergantung data, nilai ini, t, bisa berupa negatif atau nonnegatif. Dengan asumsi mean populasi dasar yang sama, jika t < 0, "P(T <= t) satu-sisi" memberi probabilitas bahwa nilai Statistik-t yang akan diamati lebih negatif daripada t. Jika t >=0, "P(T <= t) satu-sisi" memberi probabilitas bahwa nilai Statistik-t yang akan diamati lebih positif daripada t. "Nilai kritis t satu-sisi" memberi nilai batas, sehingga probabilitas pengamatan nilai Statistik-t lebih besar dari atau sama dengan "nilai kritis t satu-sisi" yaitu Alpha.

"P(T <= t) dua-sisi" memberi probabilitas bahwa nilai Statistik-t yang akan diamati lebih besar dalam nilai absolut daripada t. "Nilai kritis P dua-sisi" memberi nilai batas, sehingga probabilitas Statistik-t yang diamati lebih besar dalam nilai absolut daripada "Nilai kritis P dua-sisi" yaitu Alpha.

Uji-t: Dua Sampel Dipasangkan Untuk Mean

Anda dapat menggunakan tes berpasangan jika terdapat pasangan alami pengamatan dalam sampel, seperti saat grup sampel diuji dua kali — sebelum dan setelah eksperimen. Alat analisis ini dan formulanya menjalankan Uji-t Siswa dua sampel berpasangan untuk menentukan apakah pengamatan sebelum perlakuan dan pengamatan setelah perlakuan cenderung berasal dari distribusi dengan mean populasi yang sama. Bentuk Uji-t tidak berasumsi bahwa variansi kedua populasi sama.

Catatan: Di antara hasil yang diperoleh alat ini adalah variansi terkumpul, ukuran terakumulasi penyebaran data di sekitar mean, yang diperoleh dari rumus berikut.

Uji-t: Dua-Sampel dengan Variansi yang Sama

Alat analisis ini menjalankan Uji-t dua sampel siswa. Bentuk Uji-t ini mengasumsikan dua set data berasal dari distribusi dengan variansi yang sama. Uji ini disebut sebagai Uji-t homoskedastik. Anda dapat menggunakan Uji-T ini untuk menentukan apakah dua sampel cenderung berasal dari distribusi dengan mean populasi yang sama.

Uji-t: Dua-Sampel dengan Variansi yang Tidak Sama

Alat analisis ini menjalankan Uji-t dua sampel siswa. Bentuk Uji-t ini mengasumsikan dua set data berasal dari distribusi dengan variansi yang tidak sama. Uji ini disebut sebagai Uji-t heteroskedastik. Seperti halnya kasus Variansi Sama sebelumnya, Anda dapat menggunakan Uji-t ini untuk menentukan apakah kedua sampel cenderung berasal dari distribusi dengan mean populasi yang sama. Gunakan uji ini jika terdapat subjek yang berlainan dalam dua sampel. Gunakan uji Berpasangan, yang dideskripsikan dalam contoh berikut, jika terdapat satu set subjek dan dua sampel mewakili pengukuran setiap subjek sebelum dan sesudah perlakuan.

Rumus berikut digunakan untuk menentukan nilai statistik t.

Rumus berikut ini digunakan untuk menghitung derajat kebebasan, df. Karena hasil perhitungan biasanya bukan bilangan bulat, nilai df dibulatkan ke bilangan bulat terdekat untuk mendapatkan nilai kritis dari tabel t. Fungsi Excel kerja T.TEST menggunakan nilai df terhitung tanpa membulatkan, karena dimungkinkan untuk menghitung nilai untuk T.UJI dengan df noninteger. Karena pendekatan yang berbeda ini untuk menentukan derajat kebebasan, hasil dari T.UJI dan alat Uji-t ini akan berbeda dalam kasus Variansi yang Tidak Sama.

Uji-z: Dua Sampel untuk Alat analisis Berarti menjalankan dua sampel Uji-z untuk rata-rata dengan variansi yang diketahui. Alat ini digunakan untuk menguji hipotesis null bahwa tidak ada perbedaan antara dua rata populasi terhadap hipotesis alternatif satu sisi atau dua sisi. Jika variansi tidak diketahui, fungsi lembar kerja Z.TEST harus digunakan sebagai gantinya.

Jika Anda menggunakan alat Uji-z, berhati-hatilah dalam memahami output. "P(Z <= z) satu-sisi" benar-benar P(Z >= ABS(z)), probabilitas sebuah nilai-z menjauhi 0 dengan arah yang sama seperti nilai z yang diamati jika tidak terdapat perbedaan antar mean populasi. "P(Z <= z) dua-sisi" benar-benar P(Z >= ABS(z) or Z <= -ABS(z)), probabilitas sebuah nilai-z menjauhi 0 ke kedua arah daripada nilai-z yang diamati jika tidak terdapat perbedaan antar mean populasi. Hasil dua-sisi hanyalah hasil satu-sisi dilipatkan 2. Alat Uji-z juga dapat digunakan saat hipotesis null menyatakan bahwa ada nilai non-nol tertentu untuk selisih antara dua mean populasi. Contohnya, Anda dapat menggunakan uji ini untuk menentukan perbedaan kinerja antara dua model mobil.

Perlu bantuan lainnya?

Anda dapat bertanya kapan saja kepada pakar di Komunitas Teknologi Excel atau mendapatkan dukungan di Komunitas Jawaban.

Lihat Juga

Membuat histogram dalam Excel 2016

Membuat bagan Pareto di Excel 2016

Memuat Analysis ToolPak di Excel

Fungsi ENGINEERING (referensi)

Gambaran umum rumus di Excel

Cara menghindari rumus yang rusak

Menemukan dan memperbaiki kesalahan dalam rumus

Tombol fungsi dan pintasan keyboard Excel

Fungsi Excel (alfabetis)

Fungsi Excel (menurut kategori)