Einführung
Die lineare Regression ist eine statistische Technik, die verwendet wird, um die Beziehung zwischen zwei Variablen zu verstehen und zu quantifizieren. Excel bietet eine benutzerfreundliche Möglichkeit, lineare Regressionsdiagramme zu erstellen. In diesem Tutorial behandeln wir:
- So führen Sie eine lineare Regression in Excel durch
- So erstellen Sie ein Streudiagramm mit einer Regressionslinie
- Interpretieren des linearen Regressionsdiagramms
So führen Sie eine lineare Regression in Excel durch
- Organisieren Sie Ihre Daten: Stellen Sie sicher, dass Sie in Excel zwei Datensätze haben, einen für die unabhängige Variable (X) und einen für die abhängige Variable (Y).
- Regressionsparameter berechnen:
– Verwenden Sie in einer leeren Zelle die Funktionen „STEIGUNG“ und „ACHSENABSCHNITT“, um die Steigung (m) und den Achsenabschnitt (b) der Regressionslinie zu berechnen. Beispiel:
– `=SLOPE(Y-Bereich, X-Bereich)` für die Steigung.
– `=INTERCEPT(Y-Bereich, X-Bereich)` für den Achsenabschnitt.
- Erstellen Sie ein Streudiagramm: Markieren Sie die X- und Y-Datenspalten, wechseln Sie zur Registerkarte „Einfügen“ und wählen Sie „Streudiagramm“. Wählen Sie zunächst ein Streudiagramm nur mit Markierungen (ohne Linien).
So erstellen Sie ein Streudiagramm mit einer Regressionslinie
- Fügen Sie die Regressionslinie hinzu:
– Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf einen der Datenpunkte im Streudiagramm.
– Wählen Sie „Trendlinie hinzufügen“.
– Wählen Sie im Bereich „Trendlinie formatieren“ „Linear“ als Trendlinientyp aus.
- Zeigen Sie die Gleichung und den R-Quadrat-Wert an:
– Aktivieren Sie die Optionen „Gleichung im Diagramm anzeigen“ und „R-Quadrat-Wert im Diagramm anzeigen“, um diese Details zu Ihrem Diagramm hinzuzufügen.
- Formatieren Sie das Diagramm:
– Passen Sie Ihr Diagramm an, indem Sie Titel, Beschriftungen und Formatierungsoptionen hinzufügen, um es optisch ansprechend und informativ zu gestalten.
Interpretieren des linearen Regressionsdiagramms
- Regressionsgleichung: Die im Diagramm angezeigte Gleichung stellt die lineare Regressionsgleichung in der Form Y = mx + b dar, wobei „m“ die Steigung und „b“ der Achsenabschnitt ist. Mit dieser Gleichung können Sie Vorhersagen basierend auf der Beziehung zwischen den Variablen treffen.
- R-Quadrat-Wert (R²): R-Quadrat misst die Güte der Anpassung der Regressionslinie an die Daten. Ein höherer R-Quadrat-Wert (näher an 1) weist auf eine bessere Anpassung hin.
- Streudiagramm: Das Streudiagramm zeigt die einzelnen Datenpunkte. Diese Punkte sollten ungefähr auf der Regressionslinie liegen und die Stärke und Richtung der Beziehung zwischen den Variablen veranschaulichen.
- Residuen: Residuen sind die vertikalen Abstände zwischen jedem Datenpunkt und der Regressionslinie. Durch die Untersuchung von Residuen können Sie beurteilen, wie gut das lineare Regressionsmodell zu Ihren Daten passt.
Abschluss
Das Erstellen eines linearen Regressionsdiagramms in Excel ist ein wertvolles Werkzeug zum Verstehen und Visualisieren der Beziehung zwischen zwei Variablen. Mit den integrierten Funktionen und Diagrammfunktionen von Excel können Sie Regressionsanalysen schnell und effektiv durchführen. Denken Sie daran, die Ergebnisse sorgfältig zu interpretieren, um aus Ihren Daten sinnvolle Schlussfolgerungen zu ziehen.
