I calcoli statistici sono notevolmente accelerati con l'uso del software. Un modo per eseguire questi calcoli è utilizzare Microsoft Excel. Della varietà di statistiche e probabilità che si possono fare con questo programma per fogli di calcolo, prenderemo in considerazione la funzione NORM.INV.
Supponiamo di avere una variabile casuale normalmente distribuita indicata da X. Una domanda che può essere posta è: “Per quale valore di X abbiamo il 10% inferiore della distribuzione? ”I passaggi che dovremmo seguire per questo tipo di problema sono:
In Excel la funzione NORM.INV fa tutto questo per noi.
Per utilizzare la funzione, basta digitare quanto segue in una cella vuota:
= NORM.INV (
Gli argomenti di questa funzione, in ordine, sono:
Basta inserire ciascuno di questi argomenti con una virgola che li separa. Dopo aver inserito la deviazione standard, chiudere le parentesi con) e premere il tasto Invio. L'output nella cella è il valore di X questo corrisponde alla nostra proporzione.
Vedremo come utilizzare questa funzione con alcuni calcoli di esempio. Per tutti questi, supponiamo che il QI sia normalmente distribuito con una media di 100 e una deviazione standard di 15. Le domande a cui risponderemo sono:
Per la domanda 1 inseriamo = NORM.INV (.1.100,15). L'output da Excel è di circa 80,78. Ciò significa che i punteggi inferiori o uguali a 80,78 comprendono il 10% più basso di tutti i punteggi QI.
Per la domanda 2 dobbiamo pensare un po 'prima di usare la funzione. La funzione NORM.INV è progettata per funzionare con la parte sinistra della nostra distribuzione. Quando chiediamo una proporzione superiore, stiamo osservando il lato destro.
Il 1% superiore equivale a chiedere il 99% inferiore. Inseriamo = NORM.INV (.99,100,15). L'output da Excel è di circa 134,90. Ciò significa che i punteggi maggiori o uguali a 134,9 comprendono l'1% superiore di tutti i punteggi QI.
Per la domanda 3 dobbiamo essere ancora più intelligenti. Ci rendiamo conto che il 50% medio si trova quando escludiamo il 25% inferiore e il 25% superiore.