ایکسل میں خرابی باریں کیسے شامل کریں؟ (ایک مثال کے ساتھ قدم بہ قدم)
ایکسل میں خرابی باریں کیسے شامل کریں؟ (قدم بہ قدم)
ذیل میں ایکسل میں خرابی والی سلاخوں کو شامل کرنے کے اقدامات ہیں۔
- مرحلہ نمبر 1. ڈیٹا منتخب کیا گیا ہے اور داخل ٹیب سے ، لائن گراف منتخب کیا گیا ہے۔
- مرحلہ 2. لائن گراف آپشن پر کلک کرنے سے ہمیں مندرجہ ذیل لائن گراف ملتا ہے۔
- مرحلہ 3۔ غلطی باروں کا اختیار تجزیہ گروپ کے تحت لے آؤٹ ٹیب کے تحت پایا جاسکتا ہے۔ مندرجہ ذیل اسکرین شاٹ بھی وہی دکھاتا ہے۔
- مرحلہ 4۔ وہاں مختلف خرابی والے سلاخوں کے اختیارات دستیاب ہیں۔
- مرحلہ 5. معیاری خرابی کے ساتھ خرابی بار. معیاری خرابی یعنی ایس ای بنیادی طور پر کسی اعداد و شمار کی نمونہ تقسیم کی معیاری انحراف ہے۔ ایس ای کی وسعت پیرامیٹر کے تخمینے کی صحت سے متعلق انڈیکس دینے میں معاون ہے۔ معیاری غلطی نمونے کے سائز کے متضاد متناسب ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ نمونہ کا سائز چھوٹا ہے ، اس سے زیادہ معیاری غلطیاں پیدا ہوتی ہیں۔
ذیل میں اسکرین شاٹ میں ، معیاری خامی کے ساتھ غلطی والے بار دیئے گئے ہیں۔ سیریز کے تمام اعداد و شمار پوائنٹس Y غلطی باروں کے لئے ایک ہی اونچائی میں غلطی کی مقدار اور X غلطی باروں کے لئے ایک ہی چوڑائی کو ظاہر کرتے ہیں۔
نیچے دیئے گئے اسکرین شاٹ سے ، یہ دیکھا جاسکتا ہے کہ سیدھی لکیر کم سے کم قیمت سے کھینچی گئی ہے یعنی ریڈ میپل پرجاتیوں کے بلیک میپل کی سب سے بیرونی قیمت کے ساتھ اوورلپ ہے۔ اس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ ایک گروپ کا ڈیٹا دوسرے گروپ سے مختلف نہیں ہے۔
مرحلہ 6. فیصد کے ساتھ خرابی بار
اس میں فی صد کا استعمال ہوتا ہے جو فی صد باکس میں مخصوص اعداد و شمار کی قیمت کی فیصد کے طور پر ہر اعداد و شمار کے لئے غلطی کی رقم کا حساب لگانے کے لئے بیان کیا جاتا ہے۔ Y غلطی والے بار اور X غلطی والے بار ڈیٹا پوائنٹس کی قدر کی فیصد پر مبنی ہیں اور فیصد کی قدر کے مطابق سائز میں مختلف ہوتی ہیں۔ طے شدہ طور پر ، فیصد 5 percentage کے طور پر لیا جاتا ہے۔
پہلے سے طے شدہ 5٪ قیمت ذیل میں اسکرین شاٹ میں دیئے گئے مزید ڈیٹا بارس کے اختیارات سے دیکھی جاسکتی ہے۔
مرحلہ 7. معیاری انحراف کے ساتھ خرابی کی سلاخیں
معیاری انحراف کے ساتھ خرابی والے بار اعداد و شمار کے پوائنٹس اور اس کے وسط کے درمیان اوسط فرق ہے۔ عام طور پر ، خرابی والے بار بناتے وقت ایک نکاتی معیاری انحراف کو دھیان میں لیا جاتا ہے۔ جب اعداد و شمار عام طور پر تقسیم کیے جاتے ہیں اور اشارے عام طور پر ایک دوسرے کے برابر ہوتے ہیں تو معیاری انحراف کا استعمال کیا جاتا ہے۔
زیادہ سے زیادہ ڈیٹا پوائنٹ پر تیار کی گئی لائن یعنی ریڈ میپل بلیک میپل کے زیادہ سے زیادہ غلطی والے نقطہ کے ساتھ موافق ہے۔ اس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ ایک گروپ کا ڈیٹا دوسرے گروپ سے مختلف نہیں ہے۔
ایکسل میں کسٹم ایرر بار کو کیسے شامل کریں؟
تین غلطی والے سلاخوں کے علاوہ معیاری خرابی والے نقص والے سلاخوں کے علاوہ ، معیاری انحراف والے غلطی والے سلاخوں اور فیصد والے نقص والے سلاخوں کے علاوہ ، اپنی مرضی کے مطابق غلطی والے سلاخوں کو بھی بنایا جاسکتا ہے۔
مائنس ڈسپلے بنیادی طور پر اصل قدر کے نچلے حصے میں غلطی ہے۔ مائنس ٹیب پر صرف کلک کریں۔
مائنس کی طرح ، پلس بھی لیا جاسکتا ہے جو غلطی کو اصل قدر کے اوپری حصے میں ظاہر کرتا ہے۔ پلس ٹیب پر بس کلک کریں۔
ہم غلطی والی سلاخوں کو بھی بغیر ٹوپی کے تصور کرسکتے ہیں۔ عمودی خرابی والے سلاخوں والے ٹیب میں ، ہمیں کسی اختتامی اسٹائل کے طور پر بغیر کسی ٹوپی کی سمت کلک کرنا یا منتخب کرنا ہوگا۔
یاد رکھنے والی چیزیں
- ایکسل میں خرابی والے بار گرافیکل نمائندگی ہے جو دو جہتی فریم ورک پر دیئے گئے اعداد و شمار کی تغیرات کو تصور کرنے میں مدد کرتا ہے۔
- یہ پیمائش کتنی درست ہے کے بارے میں عام تاثر دینے کے لئے تخمینہ شدہ غلطی یا غیر یقینی صورتحال کی نشاندہی کرنے میں معاون ہے۔
- درستگی کو اصل گراف اور اس کے ڈیٹا پوائنٹس پر تیار کردہ مارکر کے ذریعہ سمجھا جاتا ہے۔
- ایکسل غلطی والے سلاخوں کو معیاری غلطی ، معیاری انحراف یا فیصد قدر کے ساتھ ظاہر کرنے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے
- غلطی والی سلاخیں عام طور پر پلاٹ ڈیٹا پوائنٹ کے وسط سے پھیلی ہوئی ٹوپی ٹائپ لائنوں کو ڈرائنگ کرکے۔
- غلطی باروں کی لمبائی عام طور پر ڈیٹا پوائنٹ کی غیر یقینی صورتحال کو ظاہر کرنے میں معاون ثابت ہوتی ہے۔
- غلطی والی سلاخوں کی لمبائی کے لحاظ سے ، غلطی کا اندازہ لگایا جاسکتا ہے۔ ایک مختصر غلطی والے بار سے پتہ چلتا ہے کہ اقدار زیادہ مرکوز ہیں جو ہدایت کرتی ہیں کہ اوسط قیمت جو سازش کی جاتی ہے قابل اعتماد ہونے کا زیادہ امکان ہوتا ہے۔ دوسری طرف ، غلطی بار کے ساتھ ، اس بات کی نشاندہی کریں کہ اقدار زیادہ پھیل گئیں اور قابل اعتماد ہونے کا امکان کم ہے۔
- غلطی کی سلاخوں کو زیادہ سے زیادہ خرابی والے بار کے اختیارات کے ذریعہ تخصیص کیا جاسکتا ہے
- اسککی ڈیٹا کی صورت میں ، غلطی والی سلاخوں کے ہر طرف کی لمبائی غیر متوازن ہوگی۔
- غلطی والے بار عام طور پر مقداری پیمانے کے محور کے متوازی چلتے ہیں۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ غلطی والی سلاخوں کو یا تو افقی یا عمودی طور پر دیکھا جاسکتا ہے اس بات پر انحصار کرتے ہوئے کہ آیا مقداری پیمانہ ایکس محور پر ہے یا Y محور پر ہے۔
