So führen Sie eine Regressionsanalyse in Excel in 9 Schritten durch (plus Tipps) • BUOM

8. April 2022

Fachleute in verschiedenen Bereichen verwenden Programme wie Excel, um Berechnungen durchzuführen, die ihnen nützliche Informationen über Gewinne, Trends und alle anderen Faktoren liefern, die den Erfolg ihrer Projekte beeinflussen. Eine gängige Methode zur Identifizierung von Beziehungen zwischen Variablen ist die Durchführung einer Regressionsanalyse, bei der eine Regressionslinie erstellt wird, die Aufschluss über die Art der Korrelation zwischen Variablen gibt. Wenn Sie daran interessiert sind, die Beziehungen zwischen verschiedenen Faktoren in Ihrem Unternehmen oder Ihrer Branche zu untersuchen, kann die Durchführung einer Regressionsanalyse in Excel Einblicke in die Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen liefern.

In diesem Artikel erklären wir, was eine Regressionsanalyse ist, besprechen die gängigsten Regressionsmodelle, beschreiben, wann eine Regressionsanalyse nützlich sein kann, listen die Schritte zur Durchführung Ihrer eigenen Regressionsanalyse in Microsoft Excel auf und geben Tipps, wie Sie den Prozess so einfach wie möglich gestalten können wie möglich für jeden Benutzer. zukünftige Berechnungen.

Was ist eine Regressionsanalyse?

Unter Regressionsanalyse versteht man mathematische Techniken, die es Forschern ermöglichen, Trends in Datensätzen zu erkennen. Mithilfe der Regressionsanalyse können Sie die Beziehung zwischen verschiedenen Variablen bestimmen. Die Regressionsanalyse kann es einfacher machen, zukünftige Trends von Variablen vorherzusagen, indem sie den Verlauf der Regressionslinie analysiert. Wenn Sie beispielsweise eine Regressionsanalyse durchführen, um die Beziehung zwischen einer Variablen x und einer Variablen y zu verstehen, kann die Richtung der Regressionslinie Informationen über die Art dieser Beziehung liefern. Hier sind die drei häufigsten Arten von Regressionsanalysemodellen:

Einfache lineare Regression

Die einfache lineare Regression ist ein grundlegendes Regressionsanalysemodell, mit dem Sie die Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und einer einzelnen unabhängigen Variablen bestimmen können. Das Modell findet eine lineare Funktion, die als nicht vertikale Linie dargestellt wird und dabei helfen kann, das Ergebnis der abhängigen Variablen relativ zur unabhängigen Variablen vorherzusagen. Ein einfaches lineares Regressionsmodell verwendet die folgende Gleichung:

Y = a + bX + ϵ

Wo:

• Y = abhängige (Antwort-)Variable

• X = unabhängige (erklärende) Variable

• b = Steigung (Steilheit der Regressionsgeraden)

• a = Schnittpunkt (wo die Linie die Achse schneidet)

• ϵ = Regressionsresiduum (Fehler)

Multiple lineare Regression

Bei der multiplen linearen Regression handelt es sich um ein Modell, das bestimmen kann, wie zwei oder mehr unabhängige Variablen das Ergebnis einer abhängigen Variablen vorhersagen können. Es handelt sich um ein gängiges Modell zur Vorhersage von Faktoren, die einen direkten Einfluss auf die Ergebnisse von Unternehmen und anderen Branchen haben können. Das multiple lineare Regressionsmodell verwendet die folgende Gleichung:

Y = b0 + b1X1 + b1 + b2X2 +…+ bpXp

Wo:

• Y = abhängige (Antwort-)Variable

• X1, X2, Xp… = unabhängige (erklärende) Variablen

• b0 = Y, wenn alle unabhängigen Variablen 0 sind

• b1, b2, bp… = Regressionskoeffizienten

Nichtlineare Regression

Die nichtlineare Regressionsanalyse kann nützlich sein, wenn versucht wird, die Korrelation zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen zu bestimmen, wenn die Beziehung zwischen ihnen nicht einfach zu bestimmen ist. Im Allgemeinen verwenden nichtlineare Regressionen komplexere Datensätze als lineare Modelldatensätze. Aus diesem Grund wird die Regressionslinie häufig gekrümmt, um die visuelle Darstellung der Korrelation genauer zu machen.

Wann ist eine Regressionsanalyse durchzuführen?

Die Durchführung einer Regressionsanalyse kann Ihnen nützliche Informationen über die Beziehung zwischen verschiedenen Variablen liefern. Daher handelt es sich um einen Prozess, den Fachleute in verschiedenen Szenarien und Branchen anwenden. Ein typischer Grund für die Durchführung einer Regressionsanalyse besteht darin, festzustellen, welche Variablen den größten Einfluss auf das Ergebnis einer Beziehung haben. Dies kann viele nützliche Informationen über die Faktoren liefern, die möglicherweise den größten Gewinn generieren, wie z. B. verschiedene Produkte, Jahreszeit, Demografie und alles andere, was das Ergebnis der abhängigen Variablen beeinflussen könnte.

Wenn beispielsweise ein Bekleidungshersteller ermitteln möchte, welche Produkte im Sommer den größten Gewinn erzielen, kann er eine mehrfache lineare Regressionsanalyse durchführen. Sie können ein Programm wie Microsoft Excel verwenden, um Informationen einzugeben, die die abhängige Variable (Sommerschlussverkauf) und unabhängige Variablen (verschiedene zum Verkauf stehende Kleidungsstücke) darstellen. Durch die Erstellung einer Regressionslinie kann ein Hersteller ermitteln, welche Produkte am stärksten mit steigenden Umsätzen verbunden sind, und sich auf die Produktion und Vermarktung dieser Produkte in künftigen Sommersaisonen konzentrieren.

So führen Sie eine Regressionsanalyse in Excel durch

Wenn Sie eine Regressionsanalyse durchführen möchten, ist die Verwendung der Microsoft Excel-Anwendung auf Ihrem Computer eine der einfachsten Möglichkeiten. Hier sind einige Schritte, die Sie befolgen können, wenn Sie Ihre eigene Regressionsanalyse mit Excel durchführen:

1. Geben Sie Ihre Daten in Excel ein

Der erste Schritt zur Durchführung Ihrer Regressionsanalyse in Excel besteht darin, Ihre Datensätze in die Excel-Anwendung einzugeben. Öffnen Sie dazu Excel und geben Sie Ihre Daten in verschiedene Spalten ein, die Sie entsprechend Ihren Variablen beschriften können. Sie können auf diese Daten zurückgreifen, wenn Sie später im Prozess Regressionsanalyseberechnungen durchführen.

2. Installieren Sie das Data Analysis ToolPak-Plugin

Der nächste Schritt besteht darin, sicherzustellen, dass die kostenlose Data Analysis ToolPak-Software auf Ihrem Computer installiert ist. Dieses Programm bietet die notwendigen Werkzeuge zur Berechnung einer Vielzahl statistischer Abfragen, einschließlich Regressionsanalysen. Um zu überprüfen, ob Sie über das Data Analysis Toolkit verfügen, öffnen Sie die Excel-Anwendung und gehen Sie im oberen Bereich zur Registerkarte „Daten“ und prüfen Sie, ob die Registerkarte „Datenanalyse“ ausgefüllt wird. Wenn nicht, klicken Sie zum Installieren auf „Analysetools“ und dann auf „Datenanalyse-Toolbox“.

3. Öffnen Sie die Datenanalyse, um das Dialogfeld zu öffnen.

Sobald Sie das Data Analysis ToolPak-Plugin erfolgreich heruntergeladen haben, können Sie mit Ihren Berechnungen beginnen. Öffnen Sie dazu die Excel-Anwendung, klicken Sie in der oberen Leiste auf die Registerkarte „Daten“ und gehen Sie auf die Schaltfläche „Datenanalyse“, um das Dialogfeld zu öffnen. Wenn das Feld vollständig ist, wählen Sie „Regression“ und klicken Sie auf „OK“, um mit der Eingabe variabler Daten zu beginnen.

4. Geben Sie variable Daten ein

Um mit der Regressionsanalyse zu beginnen, klicken Sie auf das Feld „Eingabe-Y-Bereich“ und geben Sie den Bereich ein, in dem die Berechnung erfolgen soll. Wenn Sie beispielsweise versuchen, die abhängige Variable zu berechnen und sie sich in Spalte C mit Zahlen befindet, die nach der dritten Zeile beginnen und mit der 20. Zeile enden, geben Sie $C$3:$C$20 ein. Befolgen Sie bei der Eingabe unabhängiger Variablendaten die gleichen Schritte und passen Sie die verschiedenen Spaltenbezeichnungen an.

5. Wählen Sie Ausgabeoptionen

Der nächste Schritt besteht darin, Ausgabeoptionen auszuwählen, um festzulegen, wie Excel die Ergebnisse nach der Berechnung anzeigen soll. Aktivieren Sie nach Eingabe der Eingabedaten das Kontrollkästchen „Verknüpfungen“ und gehen Sie nach unten zum Abschnitt „Ausgabeoptionen“. Wählen Sie das Popup-Fenster „Ausgabebereich“ aus und geben Sie die Spalte und Zeile ein, in die die Zusammenfassung eingefügt werden soll. Aktivieren Sie dann das Kontrollkästchen „Restposten“ und klicken Sie auf „OK“, um die Berechnung durchzuführen.

6. Analysieren Sie Ihre Ergebnisse

Der nächste Schritt bei der Durchführung einer Regressionsanalyse besteht darin, die Ergebnisse Ihrer Berechnungen zu interpretieren. Die resultierende Ausgabe erzeugt mehrere Werte, von denen ein besonders aussagekräftiger R2-Wert ist, der den Variationsanteil zwischen den abhängigen und unabhängigen Variablen messen kann und auch zeigt, ob das von Ihnen verwendete Regressionsmodell für Ihre Daten geeignet ist. Die R2-Werte reichen von null bis eins, wobei ein höherer Wert auf eine bessere Modellanpassung hinweist. Der p-Wert kann Sie über die Korrelation zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen informieren, wobei ein niedrigerer Wert auf eine Korrelation hinweist.

7. Erstellen Sie ein Streudiagramm

Um Ihre Regressionswerte in ein visuelles Diagramm umzuwandeln, markieren Sie zunächst die Datenspalten einschließlich ihrer Überschriften und klicken Sie in der oberen Leiste auf Einfügen. Gehen Sie zu „Empfohlene Diagramme“ und klicken Sie auf das Streudiagramm. Sobald Sie die Streuungsoption auswählen, erstellt Excel ein Streudiagramm Ihrer Daten auf Ihrem Arbeitsblatt.

8. Fügen Sie eine Regressionstrendlinie hinzu

Um eine Trendlinie hinzuzufügen, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf einen beliebigen Punkt im Streudiagramm, um ein Menü zu öffnen, in dem Sie zur Schaltfläche „Trendlinie hinzufügen“ navigieren können. Das Feld „Trendlinienformat“ wird im rechten Bereich des Bildschirms angezeigt, wo Sie die Option „Linear“ aus der Dropdown-Liste „Trendlinienoptionen“ auswählen können. Scrollen Sie dann nach unten und aktivieren Sie das Kontrollkästchen neben „Gleichung im Diagramm anzeigen“, um die Regressionsformel in das Diagramm einzubinden.

9. Fügen Sie den letzten Schliff hinzu

Der letzte Schritt bei der Durchführung einer Regressionsanalyse in Excel besteht darin, das Diagramm an Ihre persönlichen Vorlieben anzupassen. Dazu können Sie im Bedienfeld „Trendlinienformat“ die Registerkarte „Füllung und Linie“ auswählen, die durch einen Farbeimer dargestellt wird. Hier können Sie Größe, Farbe, Transparenz und Breite der Trendlinie anpassen. Zu den weiteren ästhetischen Anpassungen, die Sie vornehmen können, gehören das Beschriften Ihrer Achsen, das Klicken auf Diagrammelemente und Achsentitel sowie das Ziehen der Gleichung an die gewünschte Stelle im Diagramm.

Tipps zur Durchführung einer Regressionsanalyse in Excel

Hier sind einige Tipps, die Sie befolgen können, wenn Sie versuchen, Ihre eigene Regressionsanalyse mit Microsoft Excel durchzuführen:

• Überprüfen Sie Ihre Angaben noch einmal. Um sicherzustellen, dass Ihre Datenanalyse so genau wie möglich ist, überprüfen Sie Ihre Daten vor und nach der Eingabe in Excel noch einmal. Dies kann Ihnen helfen, potenzielle Diskrepanzen in Ihren Daten zu erkennen, die Sie proaktiv korrigieren und zur Erstellung nützlicher und aussagekräftiger Regressionsanalysen nutzen können.

• Zeigen Sie den Wert von R2 im Diagramm an. Ein weiterer Tipp bei der Durchführung einer Regressionsanalyse besteht darin, den R2-Wert in das Diagramm aufzunehmen, um zusätzliche Informationen über die Stärke der Beziehung zwischen den Variablen zu erhalten. Dies ist nützlich für diejenigen, die Ihr Diagramm verwenden, um Rückschlüsse auf die Korrelation zwischen einer abhängigen und einer unabhängigen Variablen zu ziehen, ohne auf die zusammenfassende Ausgabetabelle zurückzugreifen.

• Speichern Sie Ihre Daten. Versuchen Sie, alle Ihre Eingabedaten zu speichern, damit Sie sie für zukünftige Analysen, Diagramme oder andere Berechnungen verwenden können, die Sie möglicherweise bei der Verwendung von Excel benötigen. Dies kann das Auffinden und Zugreifen auf wichtige Daten erleichtern, ohne dass Sie diese jedes Mal eingeben müssen, wenn Sie eine Berechnung oder Analyse durchführen.

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