Die statischen Excel-Funktionen QUANTIL.INKL und QUANTIL.EXKL

In einem vorangegangenen Beitrag hast du etwas über die Funktion QUANTIL erfahren können. Mit der Excel-Version 2010 kamen zwei neue Funktionen dazu, QUANTIL.INKL und QUANTIL.EXKL.

Dieser Beitrag wird sich diesen Funktionen widmen und die Unterschiede aufzeigen.

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Die statistische Excel-Funktion QUANTIL

Was sind Quantile?

Quantile sind Lageparameter einer Beobachtungsreihe. Sie bezeichnen Grenzwerte, wobei ein Teil der Reihe unterhalb und ein Teil oberhalb dieser Grenzwerte liegt.

Lageparameter? Damit bist du im Reich der deskriptiven Statistik angelangt. Dir ist bekannt, dass es in Excel eine Kategorie mit statistischen Funktionen gibt.

Bis einschließlich Excel 2007 gab es nur die Funktion QUANTIL. Ab Excel 2010 findest du zwei neue Ausgestaltungen, die Funktionen QUANTIL.INKL und QUANTIL.EXKL.

Mit der alten Funktion QUANTIL kann dennoch weiter gerechnet werden. Dieser Beitrag beschäftigt sich allein mit ihr.

Ein QUANTIL berechnen

Die Excel-Hilfe führt dazu aus, das die Funktion das Alpha-Quantil einer Gruppe von Daten zurück gibt. Mithilfe der Funktion kannst du einen Akzeptanzschwellenwert festlegen. Du kannst z.B. entscheiden, dass nur Bewerber eingeladen werden, deren Prüfungsergebnisse oberhalb des 85%-Quantils liegen.

Die Syntax lautet:

=QUANTIL(Matrix;k)

Matrix bezeichnet den Datenbereich, den du untersuchen willst. k ist der Alphawert aus einem geschlossenen Intervall zwischen 0 und 1. Beim 30%-Quantil z.B. schreibst du k als „30%“ oder als „0,3“.

Ein Beispiel soll dir die Funktionsweise näher bringen. Angenommen, dir liegen Angaben über den Wasserverbrauch eines Ortes über 15 Monate vor. Diese sind chronologisch, unsortiert, in einer Liste erfasst.

Quantil1

Du willst wissen, welche Werte die unterste und die oberste Toleranzgrenze bilden.

Die unterste Grenze soll durch das 25%-Quantil, die oberste durch das 75%-Quantil abgebildet werden. Zusätzlich errechnest du noch den Median mit der Funktion MEDIAN und als 50%-Quantil.

25%-Quantil =QUANTIL($C$4:$C$18;25%) =303.152,50

50%-Quantil =QUANTIL($C$4:$C$18;50%) =306.994,00

Median =MEDIAN($C$4:$C$18) =306.994,00

75%-Quantil =QUANTIL($C$4:$C$18;75%) =313.950,00

Der Mittelwert liegt übrigens bei =MITTELWERT($C$4:$C$18) =309.168,93 und ist damit größer als der Median.

Mit bedingter Formatierung willst du sichtbar machen, welche Werte zwischen dem 25%- und dem 75%-Quantil liegen. Dazu sortierst du die Liste aufsteigend nach Größe.

Quantil2

Markiere die Liste, gehe auf die Bedingte Formatierung und wähle die Regel „Formel zur Ermittlung der zu formatierenden Zellen verwenden“.

Schreibe die Formel:

=UND(C4>=$F$4;C4<=$F$5)

und formatiere „Ausfüllen“ mit grün.

In der Liste sind nun die sieben Werte zwischen 303.242 und 312.874 farblich markiert. Diese Werte liegen zwischen dem 25%- und dem 75%-Quantil. Vier Werte liegen darunter, vier Werte darüber.
036a6f8c0b72446a9e677594669d5784
Diese Erkenntnisse kannst du z.B. für Planungszwecke verwenden. Das 25%-Quantil kann als Worst Case, das 75%-Quantil als Best Case dienen.

Die Excel-Funktionen MITTELWERT und MITTELWERTA

Unter Mittelwert wird im allgemeinen Sprachgebrauch der Durchschnitt aus mindestens zwei Zahlen verstanden.

Die allgemeine Regel ist, die Zahlen einer Reihe zu addieren und die Summe durch die Anzahl der Zahlen zu dividieren.

In diesem Beitrag werden die Ergebnisse aus den Funktionen Mittelwert und MittelwertA gegenübergestellt und analysiert.

Welche Fallstricke können auftreten?

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So schaust du mit der TREND-Funktion in die Zukunft

Das Prinzip der kaufmännischen Vorsicht gebietet es, in jeder Periode eines Jahres schon mal einen Blick nach vorn, d.h. zum Jahresende hin zu werfen. Das sollte ein Unternehmer tun, um nicht mit dem Jahresabschluss völlig überrascht zu werden.

Das Bestimmen von Trendwerten ist eine Methode, eine solche Vorschau vorzunehmen.

TREND ist eine statistische Funktion in Excel. Um sie soll es in diesem Beitrag gehen.

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Wie du Ausreißer in deiner Datenreihe findest

Stell dir vor, du hast eine Datenreihe und daraus ein Punktdiagramm erstellt. Einer oder auch mehrere Werte passen deiner Ansicht nach nicht so recht in die Datenwolke, denn sie stehen ein wenig außerhalb diese Gebildes.

Du fragst dich, ob diese Werte sogenannte Ausreißer sind, denn die könnten einen arithmetischen Mittelwert verfälschen.

Deshalb willst du eine Analyse der Daten auf Ausreißer durchführen. Dazu gibt es neben sehr komplizierten Methoden eine relativ einfache, die ich dir in diesem Beitrag zeigen möchte.

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