16.15: Microsoft Excel: Regressionsanalyse

Die Regressionsanalyse in Microsoft Excel ist eine leistungsfähige statistische Methode, um die Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu untersuchen. Es wird in großem Umfang in Bereichen wie Wirtschaft, Biologie und Wirtschaft eingesetzt, um Ergebnisse vorherzusagen, Beziehungen zu verstehen und datengestützte Entscheidungen zu treffen. Der gebräuchlichste Typ ist die lineare Regression, bei der versucht wird, eine gerade Linie durch die Datenpunkte einzupassen, um die Beziehung zwischen Variablen zu modellieren.

Um eine Regressionsanalyse in Excel durchzuführen, verwenden Sie das “Data Analysis Toolpak”, das verschiedene statistische Tools bereitstellt. Gehen Sie zur Registerkarte “Daten”, wählen Sie “Datenanalyse” und wählen Sie dann “Regression” aus der Liste der Tools.

Bei der linearen Regression geben Sie den “Eingabe-Y-Bereich” für die abhängige Variable und den “Eingabe-X-Bereich” für die unabhängige(n) Variable(n) an. Excel berechnet dann die Regressionsausgabe, die wichtige Statistiken wie die Koeffizientenwerte, das R-Quadrat, den Standardfehler und die p-Werte enthält.

1. R-Quadrat (R²): Gibt an, wie gut die Daten in das Modell passen. Ein R²-Wert, der näher an 1 liegt, bedeutet, dass das Modell einen großen Teil der Variation in der abhängigen Variablen erklärt.
2. Koeffizienten: Zeigen Sie die Stärke und Richtung der Beziehung zwischen den abhängigen und unabhängigen Variablen an.
3. p-Wert: Hilft bei der Bestimmung der statistischen Signifikanz der Koeffizienten. Ein p-Wert kleiner als 0,05 gibt in der Regel an, dass die Beziehung signifikant ist.

Die Ausgabe enthält auch eine Gleichung in der Form:
Y = b0 + b1*X,
Dabei ist B0 der Schnittpunkt und B1 die Steigung. Diese Gleichung kann verwendet werden, um Y-Werte für gegebene X-Eingaben vorherzusagen.

Das Regressionsanalysetool von Excel bietet eine schnelle Möglichkeit, Beziehungen in Daten zu untersuchen, Trends zu identifizieren und Vorhersagen zu treffen, was es für datengesteuerte Analysen und Entscheidungsfindung von unschätzbarem Wert macht.