Phân tổ theo tiêu thức định lượng với lượng biến biến đổi nhiều – phân tổ theo khoảng có khỏang cách tổ – Hàm Countif để xác định số cá thể của mỗi tổ – Hàm Sumif để tính bình quân của t
Trang 1SINH HỌAT HỌC THUẬT
TỬ MICROSOFT EXCEL TRONG
Ngäc
Khoa Kinh tÕ - QTKD
Bé m«n kinh tÕ c¬ së
Trang 21 Đặt vấn đề
từ điều tra thu thập tài liệu ban đầu, tổng hợp tài liệu điều tra đến phân tích để tìm hiểu bản chất của hiện tượng kinh
tế xã hội và dự báo mức độ của hiện tượng trong tương lai
■ Tài liệu mà thống kê kinh tế cần xử lý và tổng hợp thường rất lớn và cần thiết phải sử dụng các công cụ máy tính để xử
lý thông tin.
thống kê có thể kể đến như: MFIT3; SPSS ; và các bảng tính điện tử: Microsoft Excel ; LOTUS 1-2-3 cũng như các phần mềm chuyên dụng khác
■Phần trao đổi này xin giới thiệu những công cụ trong M.E được sử dụng trong nghiên cứu thống kê kinh tế
Trang 3Các nội dung thống kê có thể ứng
– Số bình quân cộng giản đơn
– Số bình quân cộng gia quyền
– Số bình quân cộng điều hòa
■ Số bình quân nhân
■ Số mode
■ Số trung vị
– Các số đo độ biến thiên
■ Khoảng biến thiên
■ Độ lệch tuyệt đối bình quân
■ Phương sai
■ Độ lệch chuẩn
■ Các hệ số biên thiên
3 Dự báo thống kê dãy số thời gian
4 Phân tích ảnh hưởng sự biến động của đơn vị đến tổng thể trong mối quan
hệ tổng số
Trang 41 Phân tổ thống kê
■ 1 Phân tổ theo tiêu thức định tính và tiêu thức định lượng với lượng biến ít biến đổi
– Xác định tiêu thức phân tổ
– Lập bảng tính theo mỗi tổ
– Hàm Countif hoặc hàm Frequency để xác định số cá thể của mỗi tổ
■ 2 Phân tổ theo tiêu thức định lượng với lượng biến biến đổi nhiều – phân tổ theo khoảng có khỏang cách tổ
– Hàm Countif để xác định số cá thể của mỗi tổ
– Hàm Sumif để tính bình quân của tiêu thức kết quả cho mỗi tổ và tiểu tổ khi phân tổ không theo khoảng cách tổ
– Hàm Sum kết hợp với hàm IF trong công thức mảng để tính bình quân của tiêu thức kết quả cho mỗi tổ
và tiểu tổ khi tổng thể được phân tổ theo khoảng cách tổ
■ 4 Phân tổ liên hệ kết hợp
– Hàm Sum kết hợp với hàm IF trong công thức mảng để tính bình quân của tiêu thức kết quả cho mỗi tổvà tiểu tổ khi tổng thể được phân tổ theo khoảng cách tổ
■ 5 Phân tổ liên hệ nhiều – chiều
– Công cụ: Lập bảng tính và tính chỉ tiêu “tiêu thức nguyên nhân tổng hợp”
– Phân tổ môt-một giữa tiêu thức nguyên nhân tổng hợp với tiêu thức kết quả bằng hàm Frequency
Trang 5Trong đó: range – Miền ô cần đếm
Criteria – điều kiện đếm, được thể hiện ở dạng số, biểu thức hoặc xâu ký
tự để chỉ ra những ô nào sẽ được đếm Ví dụ: điều kiện có thể biểu diễn là: 32; “32”; “>32”; “Gỗ chống lò”
■ Ví dụ :
Trang 61 Hàm FREQUENCY và ứng
dụng
■* Hàm FREQUENCY - Hàm xác định tần suất, tức là xác định số lần xuất hiện các lượng biến trong một khoảng giá trị lượng biến và kết quả được thể hiện ở dạng mảng theo chiều dọc Chẳng hạn, sử dụng hàm FREQUENCY để xác định số lượng lao động có mức thu nhập trong một khoảng giá trị nào đó.
■Cú pháp: FREQUENCY(data_array,bins_array)
Trong đó: data_array – Mảng hoặc tham chiếu tới tập hợp các giá trị mà bạn muốn xác định tần suất
bins_array - Mảng hoặc tham chiếu tới các khỏang mà bạn sử dụng để
phân tổ các giá trị trong data_array
– Hàm Frequency bỏ qua ô dữ liệu dạng text và ô trống
– Công thức tính phải được nhập dưới dạng công thức mảng (giữ Ctrl-Shift-Enter) khi kết thúc nhập
■Ví dụ :
Trang 7– Range - Miền ô chứa các giá trị cần xét điều kiện.
– Criteria - Điều kiện được thể hiện ở dạng số, biểu thức hoặc xâu ký tự để chỉ rõ những ô nào sẽ được tính tổng
Ví dụ, điều kiện có thể được thể hiện ở dạng như : 32,
"32", ">32", “Gỗ chống lò".
– SumRange - Đối số tùy chọn, là miền các ô thực sự tính tổng.
■Lưu ý
■ Các ô trong miền SumRange chỉ được tính tổng khi ô tương ứng với
nó trong miền Range thỏa mãn điều kiện Criteria đã cho
■ Nếu đối số SumRange bị bỏ qua, thì các ô trong miền Range thỏa mãn điều kiện đã cho sẽ được tính tổng
Ví dụ :
Trang 8không, hàm cho giá trị bằng 0
• IF(Tuổi_nghề<=10;1;0) cho kết quà mảng các giá trị 1 hoặc 0 tùy thuộc vào điều kiện có thỏa mãn (Tuổi nghề của người lao động <=10) hay không Nếu thỏa mãn, hàm cho giá trị bằng 1, nếu không, hàm cho giá trị bằng 0
• IF(Bậc_thợ=3;1;0) cho kết quà mảng các giá trị 1 hoặc 0 tùy thuộc vào điều kiện có thỏa mãn (Bậc thợ của người lao động =3) hay không Nếu thỏa mãn, hàm cho giá trị bằng 1, nếu không, hàm cho giá trị bằng 0.
• Tích số của 3 mảng các giá trị 0 hoặc 1 là một mảng các giá trị 0 hoặc 1 Phần tử có giá trị 0 nếu
1 trong số các phần tử tương ứng của 3 mảng có giá trị bằng 0 (một trong số các điều kiện
không được thỏa mãn) và có giá trị là 1 nếu tất cả các phần tử tương ứng của 3 mảng đều có giá trị là một (thỏa mãn đồng thời tất cả các điều kiện).
• Tổng (sum) của các giá trị trong mảng tích (chính bằng tổng các phần tử có giá trị bằng 1) sẽ cho ra số lượng các cá thể trong tổng thể thỏa mãn đồng thời tất cả các điều kiện.
•VÝ dô :
• Tương tự như phân tích ở trên, công thức:
{=SUM(IF(Tuổi_nghề>5;1;0)*IF(Tuổi_nghề<=10;1;0)*IF(Bậc_thợ=3;1;0)*NSLĐ)}
sẽ cho ra kết quả là tổng sản lượng của những người thợ bậc 3 và có tuổi nghề trong khoảng >5
và <=10 (dùng để tính năng suất lao động bình quân của những người thợ này)
Trang 9– Số bình quân cộng giản đơn: Sử dụng hàm: Average
– Số bình quân cộng gia quyền, số bình quân điều hoà: : Sử dụng hàm SumPoduct và hàm Sum
– Bình quân cộng điều hòa giản đơn: hàm Harmean
– Số bình quân nhân – Sử dụng hàm GEOMEAN
– Số mode: Dùng hàm MODE
– Số trung vị: Hàm MEDIAN
– Ví dụ:
3 Các số đo độ biến thiên
– Độ lệch tuyệt đối bình quân: Hàm AVEDEV
– Phương sai: hàm VAR
– Độ lệch chuẩn: Hàm STDEV
– Hoặc sử dụng công cụ Descriptive Statistics để xác định các số đo độ biến thiên
– Ví dụ:
Trang 102 Hàm AVERAGE và ứng
dụng
■Hàm AVERAGE để tính giá trị trung bình cộng giản đơn
Number1, Number2, Number3, là các giá trị số cần tính giá trị trung bình cộng.
Trang 11cộng gia quyền bình quân cộng điều hòa.
– Array1, Array2, Array3 , là các mảng các giá trị số sẽ tính giá trị trung bình cộng.
Trang 122 Hàm Harmean và ứng
dụng
■Hàm HARMEAN để tính giá trị trung bình cộng bằng phương pháp bình quân cộng điều hòa giản đơn
Trong công thức tính bình quân cộng gia quyền:
* Nếu đặt F i = x i f i - còn được gọi là tổng lượng biến tiêu thức của mỗi tổ
và nếu F 1 = F 2 = … = F n khi ấy:
■Cú pháp: HARMEAN(Number1, Number2, Number3,…)
Number1, Number2, Number3, là các giá trị số cần tính giá trị trung bình cộng Có thể sử dụng một mảng đơn hoặc một tham chiếu tới một mảng thay cho các đối số được phân tách nhau bởi dấu phân cách
■Lưu ý:
– Các đối số phải là qiá trị số hoặc phải là tên miền hoặc mảng hoặc tham chiếu tới miền ô có chứa giá trị số
– Nếu đối số là một mảng hoặc một tham chiếu nào đó chứa giá trị text, giá trị
lô gíc thì những giá trị này sẽ bị bỏ qua khi tính trung bình; Tuy nhiên, các ô chứa giá trị 0 vẫn được tính đến
– Hàm chỉ tính cho dãy dữ liệu giá trị dương, nếu có một dữ liệu <=0, hàm sẽ báo lỗi #NUM!
f
f X
i
i n
1 1 i
n
1 i
x
1
n
x
1 F
F n.
F x
1
F X
.
Trang 132 Hàm GEOMEAN, MODE, MEDIAN và ứng
dụng
■Hàm GEOMEAN để tính giá trị trung bình nhân giản đơn của một mảng
hoặc miền các giá trị dương Chẳng hạn, dùng GEOMEAN để tính tốc đột
tăng trưởng bình quân của một chỉ tiêu kinh tê
■Hàm MODE để tính giá trị mode của một tập hợp dữ liệu Mode chính là
lượng biến tiêu thức có số lần xuất hiện nhiều nhất trong tổng thể lượng biến
■Hàm MEDIAN để tính giá trị trung vị của một tập hợp dữ liệu Trung vị là lượng biến tiêu thức ở vị trí chính giữa trong dãy số lượng biến, tức là một
nửa các phần tử lượng biến có giá trị lớn hơn trung vị và một nửa có giá trị nhỏ hơn trung vị
■Cú pháp: GEOMEAN(Number1, Number2, Number3,…)
MODE(Number1, Number2, Number3,…)
MEDIAN(Number1, Number2, Number3,…)
Number1, Number2, Number3, là các giá trị số cần tính giá trị trung bĂ¿nh nhân, tính mode hoặc tính trung vị
Trang 142 Hàm AVEDEV và ứng dụng
■Hàm AVEDEV để tính độ lệch tuyệt đối bình quân của các lượng biến
trong một tổng thể các lượng biến so với giá trị trung bình của tổng thể ấy
■Công thức của độ lệch tuyệt đối bình quân:
■Cú pháp: AVEDEV(Number1, Number2, Number3,…)
Number1, Number2, Number3, .là các lượng biến trong tổng thể mà bạn cần tinh độ lệch tuyệt đối bình quân của mỗi lượng biến so với giá trị
trung bình của tổng thể.
■Lưu ý:
– Các đối số phải là giá trị số hoặc phải là tên miền hoặc mảng hoặc tham chiếu tới miền ô có chứa giá trị số
– Nếu đối số là một mảng hoặc một tham chiếu nào đó chứa giá trị
text, giá trị lô gíc thì những giá trị này sẽ bị bỏ qua khi tính trung bình; Tuy nhiên, các ô chứa giá trị 0 vẫn được tính đến
n
x - x e
n 1 i
∑
=
=
Trang 152 Hàm ước lượng phương sai và ứng
dụng
Bao gồm các hàm sau:
và giá trị lô gíc;
Công thức tính phương sai của mẫu:
■Hàm VARPA để ước lượng phương sai của tổng thể, trong đó có cả giá trị
số, text và giá trị lô gíc.
VARA(Number1, Number2, Number3,…)
VARPA(Number1, Number2, Number3,…)
Number1, Number2, Number3, là các lượng biến trong mẫu hoặc tổng thể
mà bạn cần ước lượng phương sai của chúng.
n
x (x
n
1 i 2 2
Trang 162 Hàm tính độ lệch chuẩn và ứng
dụng
Tùy thuộc phạm vi tính mà có thể sử dụng các hàm sau:
■Hàm STDEV để tính độ lệch chuẩn của mẫu;
■Hàm STDEVA để tính độ lệch chuẩn của mẫu, trong đó có cả giá trị số, text và giá trị lô gic;
■Hàm STDEVP để tính độ lệch chuẩn của tổng thể;
■Hàm STDEVPA để tính độ lệch chuẩn của tổng thể, trong đó
có cả giá trị số, text và giá trị lô gic
– STDEVA(Number1, Number2, Number3,…)
– STDEVP(Number1, Number2, Number3,…)
– STDEVPA(Number1, Number2, Number3,…)
■Number1, Number2, Number3, là các lượng biến trong mẫu hoặc tổng thể mà bạn cần tính độ lệch chuẩn của chúng
Trang 172 Công cụ Descriptive Statistics và ứng
dụng
Công cụ phân tích Descriptive Statistics sẽ tạo lập báo cáo thống kê đơn
biến của một tập hợp dữ liệu được lưu trong miền dữ liệu đầu vào Báo
cáo này cung cấp các thông tin về xu hướng hướng tâm và mức độ biến
thiên của tập hợp dữ liệu.
Để sử dụng công cụ này, chọn:
Tools/Data Analysis và chọn Descriptive Statistics từ hộp thoại Data
Analysis
■ Ví dụ :
Trang 183 Dự báo thống kê
1 Dựa vào độ lệch tuyệt đối bình quân
2 Dựa vào độ lệch tương đối bình quân (hoặc tốc độ phát triển bình quân)
Trang 19Known_y's Mảng hoặc miền ô chứa dữ liệu thống kê của biến phụ thuộc.
Known_x's Mảng hoặc miền ô chứa dữ liệu thống kê của biến độc lập.
■ Lưu ý:
– Nếu x không phải là giá trị số, hàm FORECAST sẽ báo lỗi #VALUE! (lỗi
giá trị)
– Nếu đối số known_y's và known_x's là những ô trống hoặc không cùng
số điểm dữ liệu, hàm FORECAST báo lỗi #N/A (lỗi không tìm thấy)
– Nếu phương sai của known_x's bằng 0, thì hàm FORECAST báo lỗi
#DIV/0! (lỗi không thể chia một số cho 0)
Trang 203 Ph ¬ng ph¸p chØ sè
– Ví dụ:
– Tính chỉ số chung bằng phương pháp liên hợp
– Tính chỉ số chung bằng phương pháp bình quân hóa các chỉ số cá
thể
■ Bình quân điều hòa
■ Bình quân gia quyền
1. Ứng dụng tính chỉ số chung bằng phương pháp bình quân hoá các
chỉ số cá thể để phân tích ảnh hưởng sự biến động của đơn vị đến tổng thể trong mối quan hệ tổng số
1. Ví dụ:
1. Ứng dụng hệ thống chỉ số để phân tích ảnh hưởng sự biến động
của các nhân tố đến chỉ tiêu tổng thể trong mối quan hệ tích số
Ví dụ:
Trang 21Tr©n träng c¶m ¬n
