Pembaca seperti Anda membantu mendukung MUO. Saat Anda melakukan pembelian menggunakan tautan di situs kami, kami dapat memperoleh komisi afiliasi. Baca selengkapnya.

Analisis data yang efektif membutuhkan pemahaman yang jelas tentang hubungan antara variabel dan kuantitas yang terlibat. Dan jika Anda memiliki data yang bagus, Anda bahkan dapat menggunakannya untuk memprediksi perilaku data.

Namun, kecuali Anda seorang ahli matematika, sangat sulit untuk membuat persamaan dari kumpulan data. Tapi dengan Microsoft Excel, hampir semua orang bisa melakukan ini dengan menggunakan scatter plot. Begini caranya.

Membuat Bagan Sebar di Microsoft Excel

Sebelum kita dapat mulai memprediksi tren, Anda harus melakukannya terlebih dahulu membuat diagram sebar untuk menemukan satu. Plot pencar menyajikan hubungan antara dua variabel sepanjang dua sumbu grafik, dengan satu variabel independen dan dependen lainnya.

Variabel independen biasanya ditampilkan pada sumbu horizontal bagan, sementara Anda dapat menemukan variabel dependen pada sumbu vertikalnya. Hubungan antara mereka kemudian diwakili oleh garis grafik

instagram viewer

Untuk membuat bagan sebar pada lembar Excel, ikuti langkah-langkah di bawah ini:

  1. Buka lembar kerja yang berisi data yang ingin Anda plot di bagan Sebar.
  2. Tempatkan variabel bebas di kolom kiri dan variabel terikat di kolom kanan.
  3. Pilih nilai dari kedua kolom yang ingin Anda plot.
  4. Klik pada Menyisipkan Tab dan buka Bagan kelompok. Sekarang klik Sisipkan Bagan Sebar (X, Y) atau Gelembung.
  5. Di sini, Anda akan menemukan berbagai gaya bagan sebar. Pilih salah satunya dengan mengkliknya.
  6. Ini akan menampilkan grafik di layar. Ubah nama sumbu dan judul bagan.

Menggambar Garis Tren pada Grafik Scatter Plot

Untuk menyajikan hubungan antara variabel grafik, diperlukan garis tren. Garis tren harus serupa atau tumpang tindih dengan nilai data pada bagan untuk memperkirakan hubungan antar variabel secara akurat. Untuk menggambar garis tren pada bagan sebar:

  1. Klik kanan pada titik data mana pun di bagan sebar.
  2. Dari daftar opsi yang muncul, pilih Tambahkan garis tren.
  3. A Memformat Garis Tren jendela akan muncul di sisi kanan dengan Linier opsi dipilih sebagai default.

Ini akan menambahkan garis tren (garis putus-putus) ke bagan sebar Anda.

Memformat Opsi Garis Tren untuk Menyesuaikan Kurva dengan Nilai Data

Kami ingin membuat kurva sesuai dengan garis tren sedekat mungkin dengan plot kurva. Dengan begitu, kita bisa mendapatkan wawasan tentang perkiraan hubungan antar variabel. Untuk melakukannya, ikuti langkah-langkah di bawah ini:

  1. Pilih kurva yang berbeda dari OPSI TRENDLINE dalam Memformat Garis Tren jendela ke kurva sesuai dengan garis tren dengan plot kurva.
  2. Centang Tampilkan Persamaan pada bagan kotak centang untuk menampilkan persamaan pencocokan kurva pada bagan pencar.

Peramalan Nilai Maju dan Mundur Berdasarkan Tren

Setelah pemasangan kurva, Anda dapat menggunakan garis tren ini untuk memprediksi nilai sebelumnya dan masa depan yang bukan merupakan bagian dari kumpulan data ini. Anda dapat melakukannya dengan menetapkan nilai di bawah bagian Prakiraan di jendela Format Trendline. Tambahkan periode yang Anda inginkan di bawah Maju Dan Ke belakang opsi untuk mengamati nilai yang diharapkan pada bagan sebar.

Memprediksi Hubungan Antara Beberapa Variabel Independen dan Dependen untuk Merumuskan Persamaan

Data terkadang berisi beberapa variabel independen yang menghasilkan nilai resultan. Dalam kasus seperti itu, trennya mungkin tidak langsung. Untuk mengidentifikasi hubungan, Anda mungkin harus mencari tren di antara kuantitas dependen dan variabel independen individual.

Pada gambar di bawah ini, kami memiliki kumpulan data yang berisi dua variabel independen. Dalam grafik, sumbu horizontal mewakili variabel kamu dan sumbu vertikal mewakili variabel dependen yang dihasilkan. Setiap baris pada grafik juga merupakan fungsi dari variabel T.

Di sini, kita akan menemukan cara untuk menemukan perkiraan hubungan antara variabel dependen Y(U, T) (atau nilai yang dihasilkan) dan variabel independen AS Dan T. Ini akan memungkinkan kami untuk mengekstrapolasi nilai variabel ini untuk memprediksi perilaku data.

Untuk melakukannya, ikuti langkah-langkah di bawah ini:

  1. Pertama, kita akan menemukan hubungan antara satu variabel independen (AS) dan dependen yang dihasilkan Y. Pertahankan nilai nilai independen lainnya (T) konstan dengan memilih hanya satu kolom pada satu waktu.
  2. Pilih Sel B3 ke B10 memilih AS dan Sel C3 ke C10 (nilai yang dihasilkan pada T=1) dan gunakan bagan pencar untuk memplotnya.
  3. Sekarang gambar garis tren dan gunakan garis tren paling sesuai yang ditunjukkan pada Memformat Garis Tren jendela yang sesuai dengan kumpulan data. Dalam kasus ini, kami mengamati garis tren “linier” yang paling sesuai dengan kurva.
  4. Klik Tampilkan persamaan pada bagan dalam Memformat Garis Tren jendela baris.
  5. Ganti nama sumbu bagan sesuai variabel data.
  6. Selanjutnya, Anda perlu membuat bagan sebar untuk semua variabel lain di bawah T. Ikuti langkah satu sampai lima, tapi pilih kolom D3 ke D10 (T=2), E3 ke E10 (T=5), F3 ke F10 (T=7), G3 ke G10 (T=10), H3 ke H10 (T=15), I3 ke saya10 (T=20) dan J3 ke J10 (T=20) terpisah dengan variabel AS mengandung sel B3 ke B10.
  7. Anda harus menemukan persamaan berikut yang ditampilkan pada grafik.

    T

    Y

    T=1

    Y=2U+12.2

    T=2

    Y=2U+21,2

    T=5

    Y=2U+48,2

    T=7

    Y=2U+66,2

    T=10

    Y=2U+93,2

    T=15

    Y=2U+138,2

    T=20

    Y=2U+183,2

    T=25

    Y=2U+228,2
    Kita dapat mengamati bahwa semua persamaan adalah linier dan memiliki koefisien yang sama pada variabelnya AS. Ini membawa kita lebih dekat ke kesimpulan bahwa Y adalah sama dengan 2U dan beberapa nilai lain yang berbeda yang dapat menjadi fungsi dari variabel T.
  8. Catat nilai-nilai ini secara terpisah dan susun seperti yang ditunjukkan di bawah ini (setiap nilai dengan nilai variabelnya yang dicatat, seperti 12.2 dengan T=1 Dan 228 dengan T=25, dll.). Sekarang sebarkan nilai-nilai ini dan tampilkan persamaan yang mewakili hubungan antara nilai-nilai ini dengan variabel T.
  9. Akhirnya, kita bisa berhubungan Y(U, T) sebagai 
Y(U, T)=2U+9T+3.2

Anda dapat memverifikasi nilai-nilai ini dengan memplot persamaan ini untuk nilai-nilai yang berbeda dari AS Dan T. Demikian pula, Anda dapat memprediksi perilaku Y(U, T) untuk nilai variabel yang berbeda AS Dan T tidak tersedia dengan kumpulan data ini.

Anda Tidak Perlu Menjadi Pakar Matematika untuk Memprediksi Tren di Microsoft Excel

Sekarang setelah Anda mengetahui cara menemukan hubungan antara suatu fungsi dan kondisi dependennya, Anda dapat menarik kesimpulan yang valid tentang perilaku fungsi tersebut. Asalkan Anda memiliki semua variabel yang diperlukan yang memengaruhi fungsi matematika, Anda dapat memprediksi nilainya secara akurat dalam kondisi tertentu.

Microsoft Excel adalah alat hebat yang memungkinkan Anda memplot fungsi multivariabel juga. Sekarang setelah Anda memiliki data, Anda juga harus menjelajahi berbagai cara untuk membuat grafik dan bagan yang canggih untuk menyajikannya.