Box-Cox Transformationen in Excel - Anleitung

Dieses Tutorium zeigt, wie eine Box-Cox- Transformation auf Ihren Daten in Excel mithilfe der Software XLSTAT durchzuführen ist.

Datensatz für Variablentransformation

Die Ergebnisse des Normalitätstests werden nachstehend dargestellt.

Variablentransformation in XLSTAT

Es gibt mehrere Möglichkeiten zur Datentransformation in XLSTAT.

Variablentransformation mit Microsoft Excel-Tools

Zunächst können Sie die verfügbare Funktion in Microsoft Excel nutzen. Positionieren Sie zuerst den Cursor an der Stelle, an der die Ergebnisse angezeigt werden sollen. Auf das Menü „Funktion einfügen“ greifen Sie zu, indem Sie auf das Symbol fx oberhalb des Tabellenblattes klicken.

Sie können dann eine der Funktionen auswählen, die entweder unter Finanzmathematik, Math. & Trigonom, Statistik, Datenbank oder XLSTAT (letzter Eintrag) aufgelistet sind..

Damit haben Sie Zugriff auf eine große Bandbreite von allgemeinen Transformationen.

Variablentransformation mit XLSTAT-Tools

In XLSTAT bieten wir Ihnen die Möglichkeit, einige spezifischere Funktionen zu nutzen. Sie finden sie unter der Option Vorbereitung der Daten/Variablentransformation.

Einrichten einer Box-Cox-Transformation

In dem Dialogfenster, das sich öffnet, müssen Sie zuerst die Variablen auswählen, die Sie transformieren möchten. In diesem Beispiel wählen wir die Variable Ausschussmenge in der Spalte B. Da die Spalte einen Namen hat, wählen wir außerdem die Option Spaltennamen aus.

Wir können auch die Option Beobachtungsnamen auswählen, indem wir das Feld markieren und die Spalte A auswählen, welche die Kennzeichnungen der Chargen enthält.

Die Ergebnisse werden in einem neuen Tabellenblatt angezeigt, da die Option „Tabellenblatt“ ausgewählt ist. Wenn Sie die Ergebnisse an einem speziellen Ort anzeigen möchten, wählen Sie die Option Bereich.

Die allgemeinste Transformation ist eine unverzerrte Standardisierung (Standardisieren (n-1)), da normalerweise an einer Stichprobe und nicht an einer ganzen Population gearbeitet wird. Es stehen jedoch mehr Transformationen zur Verfügung, wenn Sie die Option Andere markieren.

Gehen Sie danach auf die nächste Registerkarte Transformationen, die die folgenden Optionen beinhaltet:

• Standardisieren (n): Standardisieren der Variablen mithilfe der verzerrten Standardabweichung.
• Ursprung: Zentrieren der Variablen, der Durchschnitt der resultierenden Variablen ist 0.
• 1/Standardabweichung (n-1): Teilen der Variablen durch ihre unverzerrte Standardabweichung.
• 1/Standardabweichung (n): Teilen der Variablen durch ihre verzerrte Standardabweichung.
• Von 0 bis 1 neu skalieren: Neu skalieren der Daten von 0 bis 1.
• Von 0 bis 100 neu skalieren: Neu skalieren der Daten von 0 bis 100.
• Binarisieren (0/1): Konvertieren aller Werte, die nicht 0 bis 1 sind und die Nullen unverändert lassen.
• Vorzeichnen (-10/1): Konvertieren aller Werte, die negativ bis -1 sind, aller positiven Werte bis 1 und die Nullen unverändert lassen.
• Arcsin: Transformieren der Daten auf ihren Arcussinus.
• Box-Cox-Transformation: Verbessern der Normalität der Stichprobe. XLSTAT akzeptiert einen festen Wert von I oder kann den Wert finden, der die Wahrscheinlichkeit der Stichprobe maximiert, vorausgesetzt, die transformierte Stichprobe folgt einer Normalverteilung.
• Winsorieren: Entfernen von Daten, die nicht innerhalb des Intervalls liegen, das durch zwei Perzentile definiert wird: p1 und p2 zwei Werte sein lassen, die zwischen 0 und 1 liegen, so dass p1 < p2

Wählen Sie die Option Box-Cox-Transformation, da wir versuchen, die Variable „Ausschussmenge“ näher an die Normalverteilung zu bringen. Wählen Sie außerdem die Option Optimieren, damit XLSTAT den besten Lambdawert finden kann.

Die letzte Registerkarte Fehlende Daten hilft Ihnen bei der Entscheidung was im Fall von fehlenden Daten zu tun ist. Die standardmäßig ausgewählte Option Keine fehlenden Werte zulassen gibt im Fall von fehlenden Daten eine Warnung aus. Lassen Sie diese Option ausgewählt.

Klicken Sie auf OK, um die Berechnungen zu beginnen.

Ergebnisse der Box-Cox-Transformation

Im Ergebnis-Tabellenblatt mit dem Namen Variablentransformation finden Sie die transformierten Daten mit dem verwendeten Lambdawert.

Sie können jetzt den Normalitätstest auf diesen transformierten Daten berechnen. Wie Sie unten sehen können, folgt jetzt die transformierte Variable Ausschussmenge einer Normalverteilung.