חומר למבחן ב-spss/Excel

חומר למבחן ב-SPSS/Excel:

הפונקציות האגרגטיביות (SUM/Count/Average):

מבצעות את הפעולה המבוקשת על הנתונים המספריים בלבד מתוך טווח נתונים ומתעלמות מתאים ריקים ומתאים בעלי תוכן "לא מתאים".Sum ו- Average יציגו הודעת שגיאה אם בטווח הניתן להם מצוי תא המכיל שגיאה (כגון #N/A או #DIV/0!).

כמו כן תוספת של האות "a" בסופן של הפונקציות average ו- count מכריחה אותן להתייחס לכל התאים בטווח גם אם הם לא מכילים ערכים מתאימים (אך לא תאים ריקים ושוב לא שגיאות במקרה של averagea).
פונקציות אגרגטיביות מותנות (Countif/Sumif):

מבצעות את הפעולה האגרגטיבית רק על תאים בתווך אשר עומדים בתנאי כלשהו.

הסינטקס הוא: Sumif(Range of Condition, Criteria, Range of Values to Sum) – כלומר סכום את התאים מהטווח בפרמטר השלישי על פי התאים התואמים להם במיקום ברצף מן הטווח בפרמטר הראשון אשר עומדים בקריטריון.
עבור countif הסינטקס הוא countif(Range of Values to Count, Criteria), כלומר לא ניתן לפרט תווך של תנאים הממוקם במקום אחר כמו ב- Sumifוהתנאי מבוסס על התוכן של התאים אותם אנו סופרים.
* במידה והתנאי מבוסס על אופרטור השוואתי יש לשים אותו בין גרשיים.

לא מומלץ להשתמש בפונקציהCountif תוך נסיון להשתמש בתנאי אשר לא מתייחס ישירות לתוכן התאים הנספרים תחת אותו תנאי.

פונקציות לוגיות (NOT/AND/OR):

NOT: מקבלת פרמטר בוליאני ומחזירה את השלילה שלו: (1)NOT משמעו FALSE, NOT(0) משמעו TRUE, NOT(TRUE) זה FALSE ו- NOT(FALSE) זה TRUE.
AND: מקבל רצף של תנאים ומחזיר TRUE אם כולם מתקיימים ו-FALSE אם אפילו אחד מהם לא מתקיים. אם מכניסים את הסינטקס =AND(Conditions) הפונקציה תחזיר True או False בהתאם לקיומם של כל התנאים.

OR: מקבל רצף של תנאים ומחזיר TRUE אם לפחות אחד מהם מתקיים ו-FALSE רק אם כולם לא מתקיימים. אם מכניסים את הסינטקס =OR(Conditions) הפונקציה תחזיר True או False בהתאם לקיומו של לפחות אחד מהתנאים.
אופרטורים:

שווה = "=" (doh)..
לא שווה\שונה = "<>"

גדול מ = ">X" ניתן גם "גדול או שווה" = ">=X"
קטן מ = ""קטן או שווה" = "<=X"
האופרטורים ההשוואתיים מתייחסים תמיד לתאים המושווים באותו קונטקסט, כאשר משווים תא ריק למספר ערכו של תא ריק נחשב ל- 0.

אופרטור השרשור "&": האופרטור הנ"ל מחבר את התוכן של תאים שונים זה לזה או של ביטויים שונים זה לזה. ניתן באמצעותו לשרשר לדוגמא ביטוי טקסט וערך מספרי מחושב המוכל בתא כלשהו.
יש לשים לב שביטויי טקסט אשר נכתב בתוך הסינטקס ישירות חייבים להמצא בתוך גרשיים.


פונקציות לטיפול בטקסט:

הפונקציה Len: Len(Text).
מחזירה את מספר התווים בטקסט. ניתן להשתמש בפונקציה כדי למצוא את מספר המילים במשפט באמצעות הסרת הרווחים מהמשפט ואז הפחתה של מספר האותיות ללא הרווחיים ממספר האותיות עם הרווחים והוספה של 1. כלומר: Len(text)-len(substitute(text," ",""))+1.
הפונקציות Search ו- Find: Find(Text, Within, From) ו- Search(Text, Within, From).
מחזירות את המיקום בתוך הטקסט "Within" של המופע הראשון של Text שאנו מחפשים.
המשתנה ""From מגדיר מאיזה תו בטקסט אנו מתחילים את החיפוש (כלומר הוא חייב להיות גדול מ-0 וקטן מהאורך של הטקסט או שתתקבל שגיאה).
ההבדל בין Find ו- Search הוא ש- Find מבחינה בין אותיות קטנות לגדולות ו- Search לא.

הפונקציה Mid: Mid(Text, From, Num).
מחזירה קטע מתוך "Text" החל מהמיקום "From" באורך "Num".
לדוגמא: Mid(Moo Moo, 5, 3) = Moo
הפונקציות Left ו- Right: Left(Text, Num)/Right(Text, Num).

הפונקציה Left מחזירה מספר Num של אותיות מתחילת ה- Textשמאלה.

הפונקציה Right מחזירה מספר Num של תווים מסופו של ה-Text ימינה.
הפונקציה Substitute: Substitute(Text, Old, New, Num).
הפונקציה הנ"ל מחליפה את כל המופעים של "Old" בתוך "Text" ב- "New".

הפרמטר האחרון Num מציין האם להחליף מאורע ספציפי של Old בתוך הטקסט כאשר המספר יציין את מספר המאורע. אם לא מוגדר Num כל המאורעות יוחלפו.

הערה: הפונקציה מבדילה בין אותיות קטנות לגדולות.

הפונקציה Exact: Exact(Text1, Text2).
בודקת האם Text1 זהה בדיוק ל- Text2. בניגוד לבדיקה באמצעות האופרטור "=" במקרה של Exact ישנה הבחנה בין אותיות גדולות לאותיות קטנות.

הפונקציה Trim: Trim(Text).
מסירה רווחים "מיותרים" מתוך טקסט ומשאירה רק רווח בודד בין כל מילה למילה.

הפונקציות Upper/Lower: Upper(Text)/Lower(Text).
הופכותת את כל התווים במחרוזת טקסט לאותיות קטנות\גודלות בהתאמה.
הפונקציה Concatenate: Concatenate(Text1,Text2,..).

מחברת מספר מחרוזות טקסט אחת לשנייה.

דברים יעילים לעבודה עם טקסט:
ספירת מילה בתוך טקסט:
- נסיר רווחים מיותרים באמצעות Trim
- נקיף את המילה שאנו מחפשים ברווחים בעזרת שרשור
- נקיף את הסטרינג ברווחים בעזרת שרשור
- נחליף את כל המופעים של המילה המוקפת ברווחים בתוך הסטרינג בכלום - Substitute

- נחסיר את מספר התווים בסטרינג החדש ממספר התווים בסטרינג מוקף הרווחים המקורי

- נחלק באורך של המילה המוקפת ברווחים ונקבל את מספר המופעים של המילה.

דרך נוספת:
אפשר להחליף את המילה בסימן כמו "*", לאחר ההחלפה לספור את האורך של הטקסט עם הכוכביות, לאחר מכן להסיר את הכוכביות, לספור את האורך של הטקסט בלעדיהן ולהחסיר אחד מהשני, מספר הכוכביות הוא למעשה כמות המופעים של המילה. גם במקרה הנ"ל נרצה לעשות Trim ולהוסיף רווחים כמו קודם.
הערה: אם הייתי רוצה לחפש מופע Case Sensitive של המילה הייתי משתמש ב-Substitute לסינטקס הספציפי של המילה. אם הייתי רוצה לחפש בהתאם לכל סוגי המופעים של המילה קודם יש להמיר את כל התווים ל- Case ספציפי לפני ההחלפה.
הערה: כאשר מחפשים רצף תווים בתוך סטרינג גם רווח נחשב תו תקין ולכן אין לעשות Trim.

פונקציות נוספות הראויות לציון:

הפונקציה "N": מחזירה את הערך החשבוני של ביטוי לוגי:
דוגמא N(True) = 1 ו – N(False) = 0. כל ערך שאיננו 0 למעשה מייצג True ורק 0 מייצג False.

ערך מוחלט (ABS): ABS(x). מחזירה את הערך המוחלט של מספר כלשהו.
הפונקציה :ROUND Round(Value, Number of Decimals):
מעגלת ערך מספרי למספר ספרות אחרי הנקודה בכמות המבוקשת בפרמטר השני, כאשר הספרה העשרונית האחרונה קטנה מחמש העיגול מתבצע כלפי מטה וכאשר הספרה גדולה או שווה לחמש העיגול כלפי מעלה.
דוגמא: round(4.445,2) = 4.45 ו- Round(4.444,2) = 4.44.
הפונקציות Rounddown/Roundup:
Rounddown(Value, Decimals)/Roundup(Value, Decimals):
מעגלות את החלק העשרוני של מספר למספר הספרות העשרוניות המבוקש כלפי\מטה או מעלה בהתאמה.
דוגמא: Rounddown(4.46,1) יחזיר 4.4 \ דוגמא: Roundup(4.44,1) יחזיר 4.5


הפונקציה Trunc: Trunc(Value, Number of Decimals):
הפונקציה הנ"ל "מקצצת" מספר בעל ספרות עשרוניות למספר הספרות המבוקש בלא ביצוע של פעולה כלשהי על הספרות.
דוגמא: Trunc(4.445,2) = 4.44 ו- Trunc(4.444,2) = 4.44 גם כן.

הפונקציה Int: Int(Value):

מחזירה את המספר השלם הקרוב ביותר מתחת לערך המבוקש. לדוגמא: Int(4.99)=4.

הפונקציה Floor: Floor(Value, Significance):
הפונקציה לוקחת את הערך ומחזירה את הערך הקרוב ביותר הקטן ממנו המהווה מכפלה של Significance. כלומר Floor(8,3) יחזיר לנו 6 מאחר ו6 היא המכפלה הקרובה ביותר של 3 מתחת ל8, דוגמא נוספת לשימוש בפונקציה היא עיגול לאחוזים Floor(0.58,5%) יחזיר 0.55. ניתן להמיר את זה להצגה כאחוז באמצעות פונקציית Text.

הפונקציה Ceiling: Ceiling(Value, Significance):
הפונקציה הזו הפוכה בדיוק ל- Floor והיא מחזירה את הערך הקרוב ביותר מעל ל- Value אשר מהווה מכפלה של Significance. כלומר Ceiling(8,3) תחזיר 9.


הפונקציות Row/Column: ROW(Cell)/Column(Cell)
מחזירות את הערך המספרי של השורה או הטור בהתאם של תא.

הפונקציה MOD: MOD(Value, Divisor): מחזירה את השארית של חילוק Value ב- Divisor.
שימושי לדוגמא כדי לבדוק אם מספרים הם זוגיים או לא באמצעות MOD(Value,2) או כדי לקבל את ספר האחדות של מספר דו\תלת ספרתי באמצעות MOD(Value,10) ו- MOD(Value,100) בהתאמה.
הפונקציה ISNUMBR: ISNUMBER(Target): מחזירה False/True בהתאם להאם התוכן של תא המטרה הוא מספר או לא

הפונקציה ISBLANK: ISBLANK(Target): מחזירה False/True בהתאם להאם תא המטרה ריק

הפונקציה RAND: Rand(): מחזירה מספר אקראי בין 0 ל-1

הפונקציות ISODD/ISEVEN: ISODD()/ISEVEN():
מחזירות True או False בהתאמה בהתאם להאם הערך חיובי או שלילי.

פונקציות חיפוש נתונים:

MATCH – MATCH(look up value, look up array, [match type])
הפוקנציה מחזירה את מיקומו של הערך המבוקש בתוך מערך בהתאם לסוג החיפוש.
סוגי MATCH:

0  מעבר לפי הסדר עד שנמצא המקרה הראשון שזהה בדיוק לערך שחיפשנו ומיקומו מוחזר.

• 
  מחזיר את המקום הראשון בו נמצא הערך אם לא נמצא כלום מחזיר N/A#.
  

1  אם הערכים מסודרים בסדר עולה, ניתן לתת את הפרמטר 1.

• 
  מבצע חיפוש קטגורי – רץ על הערכים עד שמגיע לערך שגדול ממש מהערך אותו מחפש, חוזר אחד אחורה ומחזיר את המקום שלו. במידה והערך קיים בדיוק מספר פעמים במערך יוחזר המיקום האחרון.
  
• 
  אם נחפש ערך שקטן מהחסם התחתון הראשון הפונקציה תחזור אחורה ותאלץ להחזיר #N/A.
  

1-  אם הערכים מסודרים בסדר יורד, ניתן לתת את הפרמטר 1-.

• 
  מבצע חיפוש קטגורי – רץ על הערכים עד שמגיע לערך שקטן ממש מהערך אותו מחפש, חוזר אחד אחורה ומחזיר את המקום שלו. במידה והערך קיים בדיוק מספר פעמים במערך יוחזר המיקום הראשון.
  
• 
  אם נחפש ערך שגדול מהחסם העליון הראשון הפונקציה תחזור אחורה ותאלץ להחזיר N/A#.
  

INDEX - INDEX( array, row num, column num)

מחזירה ערך שנמצא במיקום מסויים במערך על פי מספר השורה והעמודה שלו בתוך המערך.

• 
  לא צריך להכניס מס' עמודה / שורה אם יש רק אחת מהשתיים.
  
• 
  מחזירה את השגיאה #REF אם מפנים אותה לשורה\טור גדולה מגבול המערך.
  
• 
  מחזירה #VALUE עבור ערכים לא חוקיים של Row ו- Column.
  
  VLOOKUP - VLOOKUP(lookup value, table array, col index num, Range)
  

• 
  חיפוש מאונך. בהניתן מערך (table array) מחפש את ערך החיפוש בעמודה הראשונה של המערך.
  
• 
  הערך שמוחזר ע"י הפונקציה נמצא באותה שורה כמו מה שחיפשנו ובטור שאמרנו לפונקציה להשיב את הערך ממנו (Col Index Number), אם אנחנו רוצים את הערך שחיפשנו עצמו או שאין יותר מטור אחד ניתן להשמיט את המשתנה הנ"ל.
  
• 
  המשתנה האחרון קובע האם מדובר בחיפוש מדויק – כלומר להחזיר עבור המקרה הראשון בטור בו נמצא בדיוק הערך אשר חיפשנו. עבור חיפוש מדויק ערך המשתנה יהיה FALSE, אם ישנם מספר מקרים של משתנה הזהה למשתנה שחיפשנו ההחזרה תתבצע עבור המשתנה האחרון.
  
• 
  אם נרצה להריץ חיפוש על משתנים מספריים המסודרים בסדר עולה ניתן להשתמש ב- Vlookup עם TRUE ועבור חיפוש כזה כאשר לא נמצא הערך המבוקש הפונקציה תחזיר את הערך הגדול ביותר שקטן מהערך המבוקש. לכן אם הערך המבוקש קטן מהערך הקטן ביותר בטור תוחזר שגיאת #N/A.
  

הערה: בעת חיפוש טקסט יש לשים לב שטקסט באותיות גדולות זהה לטקסט באותיות קטנות עבור הפונקציה.

HLOOKUP - HLOOKUP(lookup value, table array, col index num, Range)
חיפוש אופקי. מאפייני הפונקציה הנ"ל זהים לאלו של Vlookup רק שהפעם במקום להתייחס לטורים הפונקציה פועלת על שורות אופקיות.
פונקציות לטיפול בטעויות:
ISNA – מחזיר TRUE אם יש טעות של N/A.

ISERR – מחזיר TRUE אם יש טעות שהיא לא N/A.

ISERROR – מחזיר TRUE אם יש טעות כלשהי.

פונקציות סטטיסטיות:


Average: ממוצע של תווך נתונים, מתעלם מערכים לא מספריים ומתאים ריקים אך לא מתאים המכילים שגיאות. – AVERAGE(RANGE)
Mode: מחזיר שכיח – אין חשיבות לסדר המספרים בטווח – MODE(RANGE)
Median: מחזיר חציון – אין חשיבות לסדר המספרים בטווח - MEDIAN(RANGE)
Max: מחזיר את הערך הגבוהה ביותר בטווח. – MAX(RANGE)
Min: מחזיר את הערך הנמוך ביותר בטווח. – MIN(RANGE)
מתאם – Pearson R: מחשבת את המתאם בין שתי מערכים. Pearson(Array1,Array2)

שונות משותפת - Covariance: מחשבת את השונות המשותפת בין שתי מערכים
Covar(Array1,Array2)

מדדי פיזור:
סכום סטיות ריבועית = DEVSQ(RANGE)= .
שונות – אוכלוסיה = VARP(RANGE) – לא מתוקנת.

שונות – מדגם = VAR(RANGE) – מתוקנת = 
סטיית תקן – אוכלוסיה = STDEVP(RANGE) – לא מתוקנת.
סטיית תקן– מדגם = STDEV(RANGE) – מתוקנת = .

טווח = MAX(RANGE)-MIN(RANGE).

פונקציות סטטיסטיות נוספות:
TDIST – TDIST(T, Df, Tails):
מחזירה את ההסתברות המצויה מימין לערך T בהתפלגות t בעלת Df דרגות חופש. המשתנה האחרון מציין האם מדובר בהסתברות הדו-זנבית או החד-זנבית, עבור דו זנבית הערך יהיה 2 ועבור חד-זנבית 1. ערך ה-T חייב להיות חיובי.
ההסתברות הדו-זנבית היא בדיוק כפולה מן ההסתברות החד זנבית מאחר והיא מתייחסת להסתברות משמאל ומימין לערך T בשתי צידי ההתפלגות בהתאם.
כלומר: tdist(T, Df, 2) = TDIST(T, Df, 1)*2
יש לציין, אם אנו מעוניינים בהסתברות אשר מימין לערך t שלילי יש להשתמש ב:

TDIST(abs(T), Df, Tails) 1 -.

הערך אשר נמצא משמאל לערך T שלילי שווה לערך הנמצא מימין לאותו ערך T חיובי.
כפי שציינתי
כאשר משתמשים בפונקציה הנ"ל יש להקפיד ולהתחשב בכיוון וסוג ההשערה הנבדקת!!:

1. 
   עבור השערה חד זנבית ימנית (חיובית) אנו נהיה מעוניינים ב- tdist(T, df, 1) במקרה בו הערך חיובי (ולכן בכיוון ההשערה) וב- 1- tdist(abs(T), df, 1) במקרה בו הערך שלילי (אינו בכיוון ההשערה) – את הערך הנ"ל אנו נשווה לאלפא של המבחן.
   
2. 
   עבור השערה חד זנבית שמאלית (שלילית) אנו נהיה מעוניינים ב- tdist(abs(T), df, 1) במקרה בו הערך שלילי (ולכן בכיוון ההשערה) וב- 1-tdist(abs(T), df, 1) במקרה בו הערך חיובי (אינו בכיוון ההשערה) – את הערך הנ"ל נשווה לאלפא של המבחן.
   
3. 
   עבור השערה דו זנבית לא מעניין אותנו את מיקום ערך ה- t רק מידת קיצוניותו ולכן נשתמש ב – tdist(abs(T), df, 2) את הערך הנ"ל נשווה לאלפא הדו-זנבי של המבחן.
   

שימוש ב- TDIST דו-זנבי לבדיקה כיוונית:
אם נרצה להשתמש תמיד בבדיקה הדו-זנבית יש לשים את המספר 2 במשתנה הזנבות ותמיד להביא לפונקציה ערך מוחלט של ה- t הנצפה. כלומר: TDIST(abs(T), df, 2).
כאשר ההשערה כיוונית אנו נבדוק אם ה-t הנצפה הוא בכיוון התואם את ההשערה שלנו.
אם כן אנו נחזיר את TDIST(abs(T), df, 2) חלקי שתיים.
אם הערך בכיוון הלא נכון אנו נחזיר 1- TDIST(abs(T), df, 2) חלקי שתיים.

זנב שמאלי	זנב ימני
T≤0 P=½P(2 tailed)	T≥0 P=½P(2 tailed)
T>0 P=½(1-P(2 tailed))	T<0 P=½(1-P2 tailed)

TINV- TINV(Probability, Df): מחזירה את ערך ה-t הדו-זנבי אשר מימינו מצויה הסתברות דו-זנבית מסוימת מתוך התפלגות t בעלת כמות דרגות חופש Df.
על מנת לחשב את ערך ה-t החד זנבי יש להכניס הסתברות כפולה מן ההסתברות החד זנבית המבוקשת.
דוגמא: tinv(0.05,10) מחזירה את ערך ה-t אשר מימינו למעשה 2.5% מההתפלגות, כדי לקבל את הערך אשר משמאלו 5% נשתמש ב- tinv(0.10,10).


הפונקציה TTest – TTEST(Array1, Array2, Tails, Type):
פונקציה זו מבצעת מבחן t בשלמותו להשוואה בין שתי קבוצות, המשתנים Array1 ו- Array2 מגדירים את מיקום הקבוצות, Tails קובע האם מדובר במבחן דו-זנבי או חד-זנבי ו- Type קובע את סוג המבחן כאשר הערך 1 משמעו מבחן מזווג, הערך 2 משמעו מבחן חסר תלות-הומוגני ו-3 משמעו מבחן חסר-תלות הטרוגני (שונויות שוות בקבוצות). התוצאה של הפונקציה היא ההסתברות המבוקשת בהתאם לתנאים שהקבוצות הללו באות מאותה אוכלוסיה.
מבחנים סטטיסטיים:

- Ttest להשוואת מדגם לתוחלת משוערת:

אנו נחשב את ההפרש בין ממוצע המדגם לתוחלת המשוערת ואז נחלק אותו בטעות התקן אשר תחושב באמצעות חישוב סטיית התקן המתוקנת חלקי גודל המדגם. התוצאה לחישוב זה תהיה ערך t אותו ניתן להמיר להסתברות חד-זנבית או דו-זנבית באמצעות פונקציה ולבדוק האם הוא בכיוון ההשוואה ובסיכומו של דבר להשוות אותו לאלפא של המבחן. ניתן גם להשוות את הערך ישירות לערך ה- t הקריטי של המבחן גם כן בהתאם לכיוון וסוג ההשערה.



כאשר  היא טעות התקן של התפלגות הדגימה המחושבת על פי הנוסחא: 

ובאקסל: 

- Ttestלהשוואת שתי קבוצות בלתי תלויות:

אנו נחשב את ממוצע כל קבוצה ואז נחלק אותו בטעות התקן אשר תחושב באמצעות שקלול על פי נוסחא של שונות המדגמים חלקי שקלול של כמות הנבדקים על פי נוסחא גם כן. התוצאה לחישוב זה תהיה ערך t אותו ניתן להמיר להסתברות חד-זנבית או דו-זנבית באמצעות פונקציה ולבדוק האם הוא בכיוון ההשוואה ובסיכומו של דבר להשוות אותו לאלפא של המבחן. ניתן גם להשוות את הערך ישירות לערך ה- t הקריטי של המבחן גם כן בהתאם לכיוון וסוג ההשערה. 

שוב  הינה טעות התקן של התפלגות הדגימה של ההפרשים הבלתי מזווגים המחושבת על פי הנוסחא


באקסל: 

- Ttest למדגם מזווג (קבוצות תלויות):
ניתן לחשב או את ההפרשים בין הקבוצות ואז למצע את ההפרשים או למצע את שתי הקבוצות ולחשב את הפרש הממוצעים. את הנתון הזה נחלק בטעות התקן אשר ניתן לחשב או באמצעות חישוב סטיית התקן של ההפרשים וחילוקה במספר הזוגות או באמצעות שימוש בנוסחא והתבססות על השונות של שתי הקבוצות בנפרד. התוצאה לחישוב זה תהיה ערך t אותו ניתן להמיר להסתברות חד-זנבית או דו-זנבית באמצעות פונקציה ולבדוק האם הוא בכיוון ההשוואה ובסיכומו של דבר להשוות אותו לאלפא של המבחן. ניתן גם להשוות את הערך ישירות לערך ה- t הקריטי של המבחן גם כן בהתאם לכיוון וסוג ההשערה.


טעות התקן הינה או  שהיא שורש של השונות המתקונת של הפרשי הזוגות חלקי כמות הזוגות
על פי הנוסחא: 

או לפי נוסחא לחישוב  שהיא השונות המזווגת מחושבת באמצעות השונויות של כל קבוצה

את הפירוש של הנוסחא באקסל אין לי כוח לרשום, זה אמור להשתמע מהנוסחאות קודם...

- יצירת רווח בר-סמך לממוצע:

על מנת לחשב רווח בר-סמך על פי ממוצע מדגם אנו זקוקים למספר נתונים:
- ממוצע המדגם \ - גודל המדגם \ - סטיית התקן המתוקנת של המדגם \ - רמת בטחון של הרווח (α) \- ערך t קריטי להסתברות ברמת הבטחון המבוקשת ובדרגות החופש המתאימות.
באמצעות סטיית התקן המתוקנת של המדגם חלקי שורש של גודל המדגם נקבל את טעות התקן של הרווח. כאשר נכפול את טעות התקן הזו בערך הקריטי להסתברות (אותו נשיג באמצעות Tinv להסתברות) נקבל את ערך הסמך. כעת כל מה שנותר הוא לחשב את החסם התחתון והעליון של הרווח באמצעות הפחתה והחסרה בהתאם של ערך הסמך מממוצע המדגם.

פונקציות מסד נתונים:
מכוסות היטב בדפים של צ'צקס ולכן גם כאן אצרף את זה משם.
מדובר בכל ה"Dfunctions" , בפונקציה Frequency ובשימוש בנוסחאות מערך.
הערות נוספות:


ערכים יחודיים המסודרים בסדר עולה:
יכולים לשמש כחסמים לטווחים הכוללים את החסם התחתון ואינם כוללים את החסם העליון
כלומר: 10\20\30\40
הטווח הראשון מכיל את 10->19, השני את 20 -> 29 וכן הלאה.
מתאים לשימוש עם Vlookup, Hlookup ו- Match עם המשתנה 1
ערכים יחודיים המסודרים בסדר יורד:
יכולים לשמש כחסמים לטווחים הכוללים את החסם העליון ואינם כוללים את החסם התחתון:
כלומר: 100\90\80\70

הטווח הראשון מכיל את 100->91, השני כולל את 90->81 וכן הלאה.

תואם לשימוש רק עם Match עם המשתנה -1.
ערכים יחודיים שלא מסודרים באופן מסויים:
שימושיים על מנת לתת ערך ID למשהו לדוגמא.
מתאים לשימוש עם Lookup ו-Match עם המשתנה לחיפוש מדויק (False ו-0 בהתאמה).

טיפול בערכים חסרים בתצפית.

• 
  אם לא נאמר לגבי זה כלום  לא עושים כלום! מחשבים כרגיל.
  
• 
  אם נאמר שלא רוצים בכלל שום חוסר  מורידים את כל התצפית אם קיים ערך חסר.
  

כדי למצוא כמה ערכים חסרים יש בתצפית ניתן לעשות COUNT לטווח, ולבדוק אם הוא פחות ממספר התצפיות. בתוך IF ניתן לבקש כל מיני דברים.

• 
  אם נאמר שניתן לפעול רק על מס' ספציפי של חוסרים  סופרים!
  

שוב, עושים COUNT, והפעם משווים למספר התאים הריקים שהשאלה מרשה לנו שיתקיימו על מנת לפעול על התצפית.

למשל: אם יש 7 תשובות בתצפית אחת, ומותר לנו עד 2 תשובות ריקות, בודקים אם 5<(הטווח) COUNT(כי מותר לפעול רק אם יש לנו 5, 6 או 7 ערכים מלאים בתצפית).