Bij het berekenen van een getrimd gemiddelde in Excel wordt een bepaald percentage van de kleinste en grootste waarden uit een gegevensset verwijderd en wordt het gemiddelde van de resterende waarden berekend. Deze techniek is nuttig voor het elimineren van uitschieters die de resultaten kunnen vertekenen. Nadat u de gegevens hebt bijgesneden en het gemiddelde hebt berekend, beschikt u over een robuustere en betrouwbaardere maatstaf voor de centrale tendens.
Nadat u de actie voor het berekenen van een bijgesneden gemiddelde hebt voltooid, zou u een nauwkeurigere weergave van uw gegevensset moeten hebben. Uitschieters die uw gegevens mogelijk kunnen vertekenen, worden verwijderd, waardoor u een gemiddelde krijgt dat representatiever is voor de algemene trend in uw gegevens.
Invoering
Als het gaat om data-analyse, is nauwkeurigheid van cruciaal belang. Of u nu een student, bedrijfsanalist of onderzoeker bent, het kan een waardevolle vaardigheid zijn om te weten hoe u een getrimd gemiddelde in Excel kunt berekenen. Het getrimde gemiddelde is een middelingsmethode die de invloed van uitschieters of extreme waarden uit een dataset verwijdert. Dit is vooral handig bij het omgaan met scheve verdelingen of wanneer verwacht wordt dat uitschieters fouten zijn in plaats van echte waarden.
Waarom is dit belangrijk? Laten we eens kijken naar een reeks testscores waarbij de meeste leerlingen rond de 70 scoorden, maar de ene leerling een perfecte 100 scoorde en de andere een 20. Een eenvoudig gemiddelde zou deze extreme scores omvatten, die mogelijk niet representatief zijn voor de algehele prestaties van de klas. Door een bijgesneden gemiddelde te berekenen, kunnen we deze afwijkingen verwijderen en een beter beeld krijgen van de gemiddelde score.
Dus, wie moet weten hoe je een getrimd gemiddelde moet berekenen? Iedereen die met data werkt en ervoor wil zorgen dat zijn analyse niet wordt afgeleid door ongebruikelijke waarden. Dit kan met name relevant zijn op gebieden als financiën, economie, marketing of welke vorm van wetenschappelijk onderzoek dan ook. Of u nu een professional of een student bent, als u begrijpt hoe u deze berekening moet uitvoeren, kunt u de kwaliteit van uw gegevensanalyse aanzienlijk verbeteren.
Voordat u in de stappen duikt, is het belangrijk om te begrijpen dat de volgende instructies u helpen bij het gebruik van Excel om een deel van uw gegevens bij te snijden en het gemiddelde van de resterende waarden te berekenen. Dit proces is relatief eenvoudig en kan een krachtig hulpmiddel zijn om een nauwkeuriger gemiddelde te verkrijgen.
Stap 1: Organiseer uw gegevens
Begin met het invoeren van uw gegevens in een enkele kolom in Excel.
Het organiseren van uw gegevens in één enkele, aaneengesloten kolom is van cruciaal belang om het berekeningsproces eenvoudiger te maken en mogelijke fouten te voorkomen.
Stap 2: Bepaal het percentage dat moet worden bijgesneden
Bepaal het percentage gegevenspunten dat u aan elk uiteinde van uw gegevensset wilt bijsnijden.
Het percentage dat u wilt bijsnijden moet gebaseerd zijn op uw specifieke dataset en de mate waarin uitschieters uw gemiddelde kunnen beïnvloeden. Een gebruikelijke keuze is om 5% van elk uiteinde af te knippen, maar dit kan variëren.
Stap 3: Gebruik de TRIMMEAN-functie
Typ de volgende formule in een nieuwe cel: =TRIMMEAN(bereik, procent).
In deze formule verwijst ‘bereik’ naar het cellenbereik dat uw gegevens bevat, en ‘percentage’ is het totale aantal gegevenspunten dat moet worden bijgesneden, uitgedrukt als decimaal. Als u bijvoorbeeld 5% van elk uiteinde van de gegevensset wilt afsnijden, gebruikt u 0,1 (aangezien 5%+5%=10%).
Stap 4: Druk op Enter en bekijk uw resultaat
Nadat u op Enter hebt gedrukt, geeft Excel het bijgesneden gemiddelde weer in de cel waarin u de formule hebt ingevoerd.
Controleer het resultaat om er zeker van te zijn dat het logisch is gezien uw dataset. Als het getrimde gemiddelde niet klopt, controleer dan nogmaals of u uw gegevens correct heeft georganiseerd en of u het juiste percentage voor het trimmen heeft ingevoerd.
VERWANT:Hoe u de krimp in de detailhandel in Excel kunt berekenen: een stapsgewijze handleiding
Pluspunten
| Voordeel | Uitleg |
|---|---|
| Vermindert de impact van uitschieters | De bijgesneden gemiddelde berekening vermindert de impact van extreme waarden, die het gemiddelde kunnen vertekenen en een misleidende weergave van de gegevens kunnen opleveren. |
| Representatiever gemiddelde | Door de uitbijters te verwijderen, zal het getrimde gemiddelde waarschijnlijk de centrale tendens van het grootste deel van de gegevens nauwkeuriger weerspiegelen dan het rekenkundig gemiddelde. |
| Veelzijdigheid | Met de TRIMMEAN-functie in Excel kunt u het exacte percentage gegevens opgeven dat u wilt bijsnijden, waardoor deze veelzijdig is voor verschillende gegevenssets en behoeften. |
Nadelen
| Nadeel | Uitleg |
|---|---|
| Potentieel verlies van gegevens | Het trimmen van gegevens betekent dat sommige gegevenspunten niet worden meegenomen in de uiteindelijke berekening. Dit kan problematisch zijn als de bijgesneden punten geen echte uitschieters zijn. |
| Subjectiviteit bij het kiezen van het trimpercentage | Het bepalen van het percentage gegevens dat moet worden bijgesneden, kan subjectief zijn en kan de robuustheid van het bijgesneden gemiddelde beïnvloeden. |
| Niet geschikt voor kleine datasets | Het getrimde gemiddelde is mogelijk niet geschikt voor kleine datasets, omdat het verwijderen van zelfs maar een paar datapunten de resultaten aanzienlijk kan veranderen. |
Aanvullende informatie
Bij het berekenen van een getrimd gemiddelde in Excel is het essentieel dat u een duidelijk inzicht heeft in uw dataset en de context waarin u deze analyseert. Als u met zeer scheve gegevens werkt, kunt u een hoger trimpercentage overwegen om de scheefheid te neutraliseren. Omgekeerd kan bij een meer symmetrische gegevensverdeling een kleiner percentage of zelfs een eenvoudig gemiddelde voldoende zijn. Houd er bovendien rekening mee dat de TRIMMEAN-functie niet werkt met niet-numerieke gegevens.
Als uw dataset niet-numerieke waarden bevat, moet u deze opschonen voordat u de berekening uitvoert. Bedenk dat het doel van een getrimd gemiddelde is om een betrouwbaarder gemiddelde te bieden dat bestand is tegen de invloed van uitschieters. Gebruik het verstandig en u verbetert de kwaliteit van uw data-analyse aanzienlijk.
Samenvatting
- Organiseer uw gegevens in één kolom.
- Kies het percentage dat u wilt bijsnijden op basis van uw dataset.
- Gebruik de TRIMMEAN-functie met uw gegevensbereik en percentage.
- Controleer het resultaat om de nauwkeurigheid te garanderen.
Veelgestelde vragen
Wat betekent getrimd?
Een getrimd gemiddelde is een middelingsmethode waarbij een bepaald percentage van de kleinste en grootste waarden uit een gegevensset wordt verwijderd voordat het gemiddelde wordt berekend.
Waarom een getrimd gemiddelde berekenen?
Een bijgesneden gemiddelde is handig voor het creëren van een nauwkeuriger gemiddelde door de impact van uitschieters die de analyse zouden kunnen vertekenen, te verminderen.
Hoe bepaal ik het percentage dat moet worden bijgesneden?
Het percentage dat moet worden bijgesneden is subjectief en moet gebaseerd zijn op de specifieke kenmerken van uw dataset en de mate waarin uitschieters aanwezig zijn.
Kan ik het getrimde gemiddelde voor elke dataset gebruiken?
Het getrimde gemiddelde is het nuttigst voor datasets waar uitschieters worden verwacht, en wordt doorgaans niet aanbevolen voor kleine datasets waarbij het verwijderen van zelfs maar een paar punten de resultaten aanzienlijk kan veranderen.
Elimineert het getrimde gemiddelde alle uitschieters?
Het getrimde gemiddelde verwijdert een specifiek percentage van de kleinste en grootste waarden, die vaak uitschieters bevatten, maar richt zich niet specifiek op alle mogelijke uitschieters.
Conclusie
Als u beheerst hoe u een getrimd gemiddelde in Excel kunt berekenen, kunt u uw gegevensanalyse enorm verbeteren door een nauwkeurigere meting van de centrale tendens te bieden, vooral in de aanwezigheid van uitschieters. Deze methode is geen one-size-fits-all oplossing, maar biedt, wanneer correct toegepast, een robuust alternatief voor het rekenkundig gemiddelde, waardoor uw inzichten betrouwbaarder en uw conclusies valider worden.
Terwijl u met gegevens blijft werken, moet u het ingekorte gemiddelde in uw analytische gereedschapskist bewaren en dit toepassen wanneer u scheve verdelingen tegenkomt of uitschieters vermoedt. Het is een eenvoudige maar krachtige manier om ervoor te zorgen dat uw gegevens het ware verhaal vertellen.