Die statistische Datenanalyse mit Excel erfordert eine Aufbereitung des zu untersuchenden Zahlenmaterials. Dieses ist zunächst zeilen- und spaltenweise einzugeben, wobei zu berücksichtigen ist, dass die Nummerierung auf der vertikalen Leiste des Tabellenfensters Merkmalsträger (Personen, Objekte, Zeitpunkte) betrifft und die Buchstaben auf der horizontalen Leiste deren Charakteristika als spaltenweise notierte Variablen bezeichnen.

Es wird im Folgenden stets davon ausgegangen, dass Merkmalsausprägungen innerhalb der Datenmatrix nur in Form numerischer Codierungen erscheinen.

Die Eingabe erfolgt entweder direkt über die Tastatur oder mittelbar durch eine Eingabemaske. Im Falle der direkten Eingabe empfiehlt es sich, die zeilenweise Notation mit Hilfe des Nummerblocks der Tastatur und der Tabulatortaste durchzuführen. Falls nicht zu viele Variablen einzugeben sind, kann eine Eingabemaske verwandt werden. Hierfür sind Überschriften für jede Variable erforderlich. Man setzt den Cursor in die äußerst linke Spalte der Überschriftenzeile. Über Daten -> Maske lassen sich die Werte zeilenweise in das Tabellenblatt einfügen.

Sollten die Daten der Tabelle eines anderen Programms entspringen (z.B. SPSS), können sie kopiert werden. Im Falle einer SPSS-Datenmatrix geschieht dies auf üblichem Wege durch Markierung aller Zellen -> rechte Maustaste -> Kopieren -> Cursor in die Excel-Datei -> rechte Maustaste -> Einfügen.

Im Excel-Dokument ist es nötig, die Spaltenüberschriften in das Tabellenblatt einzubringen, während die oberste Zeile stets mit Buchstaben besetzt bleibt.

Für die Analyse ist die Übersichtlichkeit von Bedeutung. So sollten die Variablenüberschriften einen Abstand mehrerer Zeilen vom obersten Rand aufweisen. Dies erscheint notwendig, um statistische Maßzahlen zur Charakterisierung einzelner Variablen zuordenbar notieren zu können. Darüber hinaus sollten die Überschriften vom Zahlenmaterial wenigstens eine Zeile Abstand aufweisen. Über das Modul Einfügen -> Zeilen lassen sich solche Abstände erzeugen. Zur erhöhten Übersicht ist es ferner relevant, die Höhe bzw. Breite von Zeilen und Spalten zu minimieren. Hierzu ist das gesamte Tabellenblatt durch Anklicken des obersten linken Punktes (neben A, über 1) zu markieren. Durch Format -> Zeile -> Optimale Höhe und Format -> Spalte -> Optimale Breite werden die Zellflächen auf das Mindeste reduziert. Schließlich können die Spaltenüberschriften verengt werden, indem man die Überschriften markiert und über die rechte Maustaste „Zellen formatieren“ anklickt. Durch eine Vertikalisierung der Überschrift, ein Zeilenumbruch oder die Funktion „An Zellgröße anpassen“ können die Spalten noch enger konfiguriert werden, so dass man im günstigsten Fall alle Variablenspalten übersehen kann.

Excel bietet die Möglichkeit, Variablen auf- oder absteigend zu sortieren. Dies kann bei der Datenaufbereitung von Nutzen sein, wenn eine spezifische ordinale oder metrische Variable untersucht wird. Man wählt die Funktion Daten -> Sortieren, in der die Ordnungsrichtung (aufsteigen/absteigend) sowie der zu sortierende Spaltenbereich festgelegt werden. Excel passt die anderen Merkmale der nun vertauschten Merkmalsträger entsprechend an. Selbstverständlich kann eine Sortierung nur für eine Variable gelten, an deren Reihenfolge sich andere Merkmalsträger automatisch anpassen.

Von besonderer Bedeutung für eine Präparierung der Daten ist die Filterfunktion. Mit ihrer Hilfe können fehlcodierte Merkmalsausprägungen („missing values“), die zumeist mit „-1“ bezeichnet werden, erkannt und entfernt werden. Durch Daten -> Filter -> AutoFilter und das anschließende Anklicken des Symbols oberhalb der Variablen werden sämtliche Ausprägungen einer Variablen aufgelistet. Ruft man in einer Variablen die mit „-1“ codierten Objekte auf, lassen sich diese markieren und durch die Taste beseitigen.

Für die sich anschließende Analyse ist es bedeutsam, die Datenmatrix für größere Outputs (z.B. Grafiken) von den Ergebnissen zu separieren. Eine vorteilhafte Übersichtlichkeit lässt sich durch zwei Tabellenblätter herstellen, wobei ersteres die Datenmatrix, letzteres die Untersuchungsresultate enthält.

Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen beziehen sich auf die Darstellung und Analyse einer Variablen. Ausgehend von einer mehrdimensionalen Datenmatrix ist es sinnvoll, die jeweilige Variablen für eine nähere Untersuchung in das Analysefenster zu kopieren.

Variablen in der Datenmatrix enthalten Einzelwerte. Um zu einer höheren Übersichtlichkeit zu gelangen, ist es sinnvoll, jede vorkommende Einzelausprägung nur einmalig zu nennen und ihr die Häufigkeit ihres Erscheinens zuzuordnen.

Durch die Aktivierung des Autofilters über Daten -> Filter -> Autofilter und das anschließende Anklicken des Symbols oberhalb der Variablen lassen sich die vorkommenden Einzelausprägungen ablesen und für eine gruppierte Darstellung separat notieren. Anschließend gibt man im über dem Tabellenblatt stehenden Analysefenster folgenden Befehl ein.

ZÄHLENWENN (A5:A505;B13)

A5:A505 steht hier beispielhaft für den Bereich der in Einzelwerten notierten Variablen. B13 ist ein Beispiel für den Standort der zu zählenden Merkmalsausprägung.

Stehen die abzuzählenden Werte untereinander, muss man lediglich das Rechteck der markierten Zelle, in der das erste Zählergebnis steht, mit der Maus anklicken und bis zur letzten Merkmalsausprägung herunterziehen. Die Gruppierung ist damit komplett.

Um rasch Häufigkeitsverhältnisse im Vergleich der Merkmalsausprägungen zu erkennen, erscheint eine Prozentuierung nötig. Die relative Häufigkeit der ersten Merkmalsausprägung generiert man durch Eingabe ihres Standorts dividiert durch die Summe aller Probanden. Die Summe lässt sich durch Markierung des zu summierenden Bereiches und Bestätigung des Summenzeichens in der Menüleiste ermitteln. Bei der Division ist es bedeutsam, im Divisor (der Summe) ein Dollarzeichen zu setzen.

Beispiel:
                           C5      /      C$10       =       0,1516

                            |              |                          
                           74       Summe von 488   
                           

Auf diesem Wege wird die Summe (der Divisor) fixiert.

Jetzt muss das Ergebnisfeld wie beim Auszählen nur noch nach unten gezogen werden, um die restlichen Merkmalsausprägungen zu relativieren.

Um endlich Prozentwerte zu erhalten, markiert man den Bereich relativer Zahlen, klickt ihn mit der rechten Maustaste an und wählt „Zellen formatieren“. Durch Zahlen -> Prozent erhält man die endgültige Prozentuierung.

Für eine grafische Darstellung gruppierter Daten jeden Skalenniveaus eignen sich Balken- und Kreisdiagramme. Ausgehend von den gruppierten Merkmalsausprägungen und ihren absoluten Häufigkeiten sind erstere zu markieren und über die rechte Maustaste -> Zellen formatieren -> Text als spätere Beschriftungen vorzubereiten. Anschließend markiert man die Spalten für Merkmalsausprägungen und die absolute Häufigkeiten. Endlich wählt man über Diagramm -> Diagrammtyp eine geeignete Darstellungsform.

Im Falle metrischer Daten lassen sich die Merkmalsausprägungen unter Inkaufnahme eines Informationsverlustes weiter verdichten. Dies geschieht durch Bildung von Klassen. Hierzu sind obere Klassengrenzen in eine separate Spalte einzutragen. Im Gegensatz zur üblichen Definition von Klassengrenzen interpretiert Excel die eingegebenen Klassengrenzen im Sinne eines Intervalls „... bis einschließlich“.

Man wählt Extras -> Analyse-Funktionen -> Histogramm. Im Eingabebereich des erscheinenden Fensters ist der zu klassierende Bereich einzutragen. In den Klassenbereich gehören die Standortbezeichnungen der oberen Klassengrenzen.

Im selben Fenster lässt sich eine „Diagrammdarstellung“ anklicken. Das Ergebnis ist jedoch nur ein Balkendiagramm. Um ein Histogramm im Sinne einer flächenproportionalen Zuordnung zu erhalten, werden gleiche Klassenbreiten vorausgesetzt. Ferner sind durch Doppelklick auf die Balken -> Optionen -> Abstand = 0 die Abstände der Balken zu beseitigen.

Um die Tabelle klassierter Daten zu einer für die weitere Analyse anwendbaren Arbeitstabelle zu erweitern, sollten Spalten hinzugefügt werden. Zunächst erscheint die Klassenbreite von Bedeutung, die sich als Differenz der Zellenbezeichnung der oberen und unteren Klassengrenzen ergibt. Daneben ist die Klassenmitte als arithmetisches Mittel der oberen und unteren Klassengrenze einzugeben. Weiters lässt sich die Häufigkeitsdichte als Quotient aus absoluter Häufigkeit und Klassenbreite vermerken. Abschließend sind Auf- und Abkumulationen von Bedeutung. Erstere ergeben sich als Summen der absoluten Häufigkeit einer Merkmalsausprägung und der ihr vorhergehenden Summen. Die Abkumulation resultiert aus der Differenz der summierten Häufigkeit und der jeweiligen Klassenhäufigkeit.

Von Bedeutung ist die einmalige Eingabe der Formeln. Excel kopiert die jeweilige Gleichung und wendet sie äquivalent auf die anderen Spaltenelemente an.

Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen können durch Maßzahlen untersucht werden.

Aufschlussreich sind Mittelwerte. So gibt der Modus die häufigste Merkmalsausprägung an. Er wird ermittelt über Eingabe der Formel MODALWERT(A5:A505) im Analysefenster. „A5:A505“ steht exemplarisch für den Standort der zu untersuchenden Verteilung. Der Median als Zentralwert einer Verteilung, der diese in gleich große Hälften spaltet, ergibt sich äquivalent durch die Eingabe von MEDIAN(A5:A505). Schließlich kann man das arithmetische Mittel als Durchschnitt aller Merkmalsausprägung durch MITTELWERT(A5:A505) erzeugen.

Um Mittelwerte in ihrer Aussagefähigkeit zu beurteilen, zieht man Streuungsmaße heran.

Die Spannweite ergibt sich als Differenz aus höchster und niedrigster Merkmalsausprägung, wobei das Maximum über die Formel MAX(A5:A505) und das Minimum durch MIN(A5:A505) erzeugt werden.

Der Semiquartilsabstand gibt die durchschnittliche Abweichung vom Median an. Er resultiert als halbe Differenz aus dem dritten und dem ersten Quartilswert. Diese lassen sich ermitteln über die Formeln QUARTILE(A5:505,1) und QUARTILE(A5:505,3), wobei A5:A505 jeweils Beispiele für die zu untersuchenden Zellenstandorte sind und 1 bzw. 3 für das jeweilige Quartil stehen.

Für eine Bewertung des arithmetischen Mittels dienen die mittlere absolute Abweichung und die mittlere quadratische Abweichung.

Die mittlere absolute Abweichung wird als Differenz jeder einzelnen Merkmalsausprägung mit dem arithmetischen Mittel kalkuliert. Hiefür gibt man in das Analysefenster die Differenz zwischen Zellbezeichnung eines Variablenwertes und der Zellbezeichnung des arithmetischen Mittels ein, wobei vor die Zahl der letzten Bezeichnung ein Dollarzeichen zu setzen ist. So wird das arithmetische Mittel fixiert. Durch Anklicken des Quadrates der markierten Ergebniszelle und Herabziehen bis zum letzten Objekt werden alle weiteren Abweichungen erzeugt. Um statt negativer Differenzen nur positive Ergebnisse zu erhalten, sind alle Differenzen zu markieren, ihre Formel im Analysefenster einzuklammern und vor diese die Funktion ABS zu notieren. Schließlich ist noch das arithmetische Mittel aus den (jetzt) positiven Differenzen zu bilden, so dass die mittlere absolute Abweichung verbleibt.

Die mittlere quadratische Abweichung (Varianz) kann über Eingabe der Formel VARIANZ(A5:A505) ermittelt werden. Durch VARIANZ(A5:A505)^(1/2) resultiert die Standardabweichung als Maß der durchschnittlichen Abweichung vom Mittelwert.

Die bis hierhin generierten einzelnen Maßzahlen können ergänzt um weitere Maße wie dem Pearsonschen Schiefemaß auf einmal errechnet werden. Dies geschieht über Extras -> Analyse-Funktionen -> Populationskenngrößen. Nachteil dieser Gesamtdarstellung ist die Unabhängigkeit des Outputs von den Ursprungsdaten. Bei deren Veränderung ändert sich ein statistisches Maß -wie sonst bei Excel üblich- nicht automatisch mit.

Um zwei Variablen gemeinsam darzustellen, bedient man sich der Kontingenztabelle. Sie enthält die Häufigkeiten des bedingten und unbedingten Auftretens jeder Merkmalsausprägung.

In Excel lassen sich Kontingenztabellen sehr leicht über Extras -> Pivot-Table herstellen. Ausgegangen wird von der Datenmatrix, die keinen Abstand zu ihren Spaltenüberschriften aufweist. Der Cursor wird in die Zelle der am linken Rand stehenden Überschrift gesetzt. Anschließend ruft man das genannte Modul auf und wählt „Fertig stellen“. Es erscheint eine noch unbesetzte Tabelle und das Makro „Pivot-Table“, in dem alle Variablen mit ihrer Überschrift genannt sind. Nun kann man wahlweise zwei Variablen jeden Skalenniveaus in die Summenspalte bzw. Summenzeile der Tabelle ziehen. Um sich bedingte und unbedingte Häufigkeiten anzeigen zu lassen, muss eine der Variablen nochmalig ins Innere der Tabelle gezogen werden.

Für einen besseren Umgang mit der Pivottabelle erscheint es sinnvoll, diese nur als Werte zu kopieren und die Kopie weiter zu analysieren. Dies geschieht über Markieren der Pivottabelle -> Bearbeiten -> Kopieren -> Cursor in ein neues Feld -> Bearbeiten -> Inhalte einfügen -> Werte -> OK.

Eine grafische Darstellungsform, in der die Ausprägungen einer Variablen als Kategorien auf die Abszisse gelangen und die in diesen Kategorien (grafisch Balken) vorkommenden Ausprägungen der anderen Variablen anteilsmäßig dargestellt werden, erreicht man über Markierung der bedingten Häufigkeiten innerhalb der Tabelle -> Diagrammassistent -> Säule -> dritte Abbildung der obersten Optionen -> Fertigstellen.

Die Kontingenzanalyse zielt auf die Untersuchung zweier nominal skalierter Daten ab. Das für eine solche Analyse bedeutsamste Maß ist Chi-Quadrat. Es kann über den Funktionsassistenten -> Statistik -> CHITEST ermittelt werden. Im erscheinenden Fenster sind als beobachtete Werte (Beob_Meßwerte) die bedingte Häufigkeit der Kontingenztabelle einzutragen. Als erwartete Werte (ERWART_WERTE) sind die vorab selbst zu errechnenden Äquivalente der Indifferenztabelle einzutragen. Es resultiert Chi-Quadrat.

Excel kennt keine expliziten Kontingenzmaße, wie Phi, Cramers V, Pearsons C oder das Chi-Quadrat-unabhängige Lambda. Allerdings lassen sich die einzelnen Formeln relativ leicht in das Analysefenster übertragen.

Excel kennt keine Maße zur Zusammenhangsanalyse von Ordinaldaten. Allerdings kann es die Arbeit der Rangeinteilung erleichtern.

Man setzt den Cursor in eine Spalte neben der zu analysierenden. Anschließend trägt man im Analysefenster

RANG(A5,A5:A505)

ein, wobei A5 den Standort der mit einem Rang zu versehenden Zahl ist und A5:A505 der Bereich, welcher vollständig nach Rängen sortiert werden soll. Durch Anklicken des Rechtecks der markierten Ergebniszelle und Herunterziehen ergeben sich die restlichen Rangeinteilungen.

Im Weiteren lässt sich beispielsweise der Spearmansche Rangkorrelationskoeffizient ermitteln. Die entstehenden „Rangspalten“ werden voneinander abgezogen, quadriert und summiert. Das Ergebnis lässt sich in die Formel einsetzen: .

Die Zusammenhangsanalyse metrischer Variablen impliziert zwei Erkenntnisziele, nämlich die Stärke und die Richtung eines Zusammenhanges.

Vor einer Untersuchung der Zusammenhangsrichtung erscheint die Erkenntnis der Stärke wichtig, weil eine schwache Korrelation die Regression überflüssig machte. Über Extras -> Analyse-Funktionen -> Korrelation enthält man ein Fenster, in das die Spalten der metrischen Variablen einzugeben sind. Es resultiert der Korrelationskoeffizient nach Bravais-Pearson.

Die Regressionsgleichung ergibt sich durch Extras -> Analyse-Funktionen -> Regression und Eingabe der Spaltenbezeichnungen für die metrischen Variablen.

Zur Generierung eines Streudiagramms mit Regressionsgerade markiert man zunächst die abzubildenden Variablen in ihren Spalten und ruft über den Diagrammassistenten „Punkt (XY)“ auf. Im resultierenden Streudiagramm ist die Punktwolke zu markieren. Anschließend betätigt man die rechte Maustaste und wählt „Trendlinie hinzufügen“. Im sich öffnenden Fenster wird die Geraden selektiert. Mit erscheint die Regressionsgerade im Streudiagramm.