Что означает ранжированный ряд

Ранжирование ряда. Построение ранжированного, интервального и кумулятивного рядов

Практическое занятие 1

ВАРИАЦИОННЫЕ РЯДЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ

Вариационным рядом или рядом распределения называют упорядоченное распределение единиц совокупности по возрастающим (чаще) или по убывающим (реже) значениям признака и подсчет числа единиц с тем или иным значением признака.

Существует 3 вида ряда распределения:

1) ранжированный ряд – это перечень отдельных единиц совокупности в порядке возрастания изучаемого признака; если численность единиц совокупности достаточно велика ранжированный ряд становится громоздким, и в таких случаях ряд распределения строится с помощью группировки единиц совокупности по значениям изучаемого признака (если признак принимает небольшое число значений, то строится дискретный ряд, а в противном случае – интервальный ряд);

2) дискретный ряд – это таблица, состоящая из двух столбцов (строк) – конкретных значений варьирующего признака X i и числа единиц совокупности с данным значением признака f i – частот; число групп в дискретном ряду определяется числом реально существующих значений варьирующего признака;

3) интервальный ряд – это таблица, состоящая из двух столбцов (строк) – интервалов варьирующего признака X i и числа единиц совокупности, попадающих в данный интервал (частот), или долей этого числа в общей численности совокупностей (частостей).

Числа, показывающие, сколько раз отдельные варианты встречаются в данной совокупности, называются частотами или весами вариант и обозначаются строчной буквой латинского алфавита f . Общая сумма частот вариационного ряда равна объему данной совокупности, т. е.

где k – число групп, n – общее число наблюдений, или объем совокупности.

Частоты (веса) выражают не только абсолютными, но и от­носительными числами – в долях единицы или в процентах от общей численности вариант, составляющих данную совокуп­ность. В таких случаях веса называют относительными частотами или частостями. Общая сумма частностей равна единице

или
,

если частоты выражены в про­центах от общего числа наблюдений п. Замена частот частостями не обязательна, но иногда оказывается полезной и даже необхо­димой в тех случаях, когда приходится сопоставлять друг с дру­гом вариационные ряды, сильно отличающиеся по их объемам.

В зависимости от того, как варьирует признак – дискретно или непрерывно, в широком или узком диапазоне, – статистиче­ская совокупность распределяется в безынтервальный или интер­вальный вариационные ряды. В первом случае частоты относятся непосредственно к ранжированным значениям признака, которые приобретают положение отдельных групп или классов вариаци­онного ряда, во втором – подсчитывают частоты, относящиеся к отдельным промежуткам или интервалам (от – до), на которые разбивается общая вариация признака в пределах от минималь­ной до максимальной варианты данной совокупности. Эти проме­жутки, или классовые интервалы, могут быть равными и не рав­ными по ширине. Отсюда различают равно- и неравноинтервальные вариационные ряды. В неравноинтервальных рядах характер распределения час­тот меняется по мере изменения ширины классовых интервалов. Неравноинтервальную группировку в биологии применяют сравнительно редко. Как правило, биометрические данные рас­пределяются в равноинтервальные ряды, что позволяет не только выявлять закономерность варьирования, но и облегчает вычисле­ние сводных числовых характеристик вариационного ряда, сопо­ставление рядов распределения друг с другом.

Приступая к построению равноинтервального вариационного ряда, важно правильно наметить ширину классового интервала. Дело в том, что грубая группировка (когда устанавливают очень широкие классовые интервалы) искажает типичные черты варьи­рования и ведет к снижению точности числовых характеристик ряда. При выборе чрезмерно узких интервалов точность обобщающих числовых характеристик повышается, но ряд получается слишком растянутым и не дает четкой картины варьирования.

Для получения хорошо обозримого вариационного ряда и обеспечения достаточной точности вычисляемых по нему числовых характеристик следует разбить вариацию признака (в пределах от минимальной до максимальной варианты) на такое число групп или классов, которое удовлетворяло бы обоим требо­ваниям. Эту задачу решают делением размаха варьирования признака на число групп или классов, намечаемых при построе­нии вариационного ряда:

,

где h – величина интервала; X м a x и X min – максимальное и минимальное значения в совокупности; k – число групп.

Оптимальное число групп выбирается так, чтобы достаточной мере отразилось разнообразие значений признака в совокупности и в то же время закономерность распределении, его форма не искажалась случайными колебаниями частот. Если групп будет слишком мало, не проявится закономерность вариации; если групп будет чрезмерно много, случайные скачки частот исказят форму распределения.

Чаще всего число групп в ряду распределения определяют по формуле Стерждесса:

где n – численность совокупности.

Существенную помощь в анализе ряда распределения и его свойств оказывает графическое изображение. Интервальный ряд изображается столбиковой диаграммой, в которой основания столбиков, расположенные по оси абсцисс, – это интервалы значений варьирующего признака, а высоты столбиков – частоты, соответствующие масштабу по оси ординат. Диаграмма такого типа называется гистограммой.

Если по оси абсцисс откладывать значения классов, а по оси ординат – накопленные частоты с последующим соединени­ем точек прямыми линиями, получается график, называемый кумулятой. Накопленные частоты находят последо­вательным суммированием, или кумуляцией частот в направлении от первого класса до конца вариационного ряда.

Источник

Ряды распределения. Атрибутные и вариационные ряды распределения. Ранжирования ряда. Характеристики варианта, частота, непрерывность, дискретность. Интервал

Поможем написать любую работу на аналогичную тему

Важнейшей частью статистического анализа является построение рядов распределения (структурной группировки) с целью выделения характерных свойств и закономерностей изучаемой совокупности. В зависимости от того, какой признак (количественный или качественный) взят за основу группировки данных, различают соответственно типы рядов распределения.

Если за основу группировки взят качественный признак, то такой ряд распределения называют атрибутивным (распределение по видам труда, по полу, по профессии, по религиозному признаку, национальной принадлежности и т.д.).

Выделяют три формы вариационного ряда: ранжированный ряд, дискретный ряд и интервальный ряд.

Если признак имеет непрерывное изменение (размер дохода, стаж работы, стоимость основных фондов предприятия и т.д., которые в определенных границах могут принимать любые значения), то для этого признака нужно строить интервальный вариационный ряд.

Очень часто таблица дополняется графой, в которой подсчитываются накопленные частоты S, которые показывают, какое количество единиц совокупности имеет значение признака не большее, чем данное значение.

Частоты ряда f могут заменяться частостями w, выраженными в относительных числах (долях или процентах). Они представляют собой отношения частот каждого интервала к их общей сумме, т.е.:

При построении вариационного ряда с интервальными значениями прежде всего необходимо установить величину интервала i, которая определяется как отношение размаха вариации R к числу групп m:

Для определения структуры совокупности используют особые средние показатели, к которым относятся медиана и мода, или так называемые структурные средние. Если средняя арифметическая рассчитывается на основе использования всех вариантов значений признака, то медиана и мода характеризуют величину того варианта, который занимает определенное среднее положение в ранжированном вариационном ряду.

Для ранжированного ряда с нечетным числом индивидуальных величин (например, 1, 2, 3, 3, 6, 7, 9, 9, 10) медианой будет величина, которая расположена в центре ряда, т.е. пятая величина.

Для ранжированного ряда с четным числом индивидуальных величин (например, 1, 5, 7, 10, 11, 14) медианой будет средняя арифметическая величина, которая рассчитывается из двух смежных величин.

То есть для нахождения медианы сначала необходимо определить ее порядковый номер (ее положение в ранжированном ряду) по формуле

Численное значение медианы определяют по накопленным частотам в дискретном вариационном ряду. Для этого сначала следует указать интервал нахождения медианы в интервальном ряду распределения. Медианным называют первый интервал, где сумма накопленных частот превышает половину наблюдений от общего числа всех наблюдений.

Численное значение медианы

Модой (Мо) называют значение признака, которое встречается наиболее часто у единиц совокупности. Для дискретного ряда модой будет являться вариант с наибольшей частотой. Для определения моды интервального ряда сначала определяют модальный интервал (интервал, имеющий наибольшую частоту). Затем в пределах этого интервала находят то значение признака, которое может являться модой.

Чтобы найти конкретное значение моды, необходимо использовать формулу

Мода имеет широкое распространение в маркетинговой деятельности при изучении покупательского спроса, особенно при определении пользующихся наибольшим спросом размеров одежды и обуви, при регулировании ценовой политики.

Основной целью анализа вариационных рядов является выявление закономерности распределения, исключая при этом влияние случайных для данного распределения факторов. Этого можно достичь, если увеличивать объем исследуемой совокупности и одновременно уменьшать интервал ряда. При попытке изображения этих данных графически мы получим некоторую плавную кривую линию, которая для полигона частот будет являться некоторым пределом. Эту линию называют кривой распределения.

Иными словами, кривая распределения есть графическое изображение в виде непрерывной линии изменения частот в вариационном ряду, которое функционально связано с изменением вариант. Кривая распределения отражает закономерность изменения частот при отсутствии случайных факторов. Графическое изображение облегчает анализ рядов распределения.

Известно достаточно много форм кривых распределения, по которым может выравниваться вариационный ряд, но в практике статистических исследований наиболее часто используются такие формы, как нормальное распределение и распределение Пуассона.

Нормальное распределение зависит от двух параметров: средней арифметической и среднего квадратического отклонения . Его кривая выражается уравнением

Если нужно получить теоретические частоты f’ при выравнивании вариационного ряда по кривой нормального распределения, то можно воспользоваться формулой

При помощи этой формулы мы получаем теоретическое (вероятностное) распределение, заменяя им эмпирическое (фактическое) распределение, по характеру они не должны отличаться друг от друга.

Тем не менее в ряде случаев, если вариационный ряд представляет собой распределение по дискретному признаку, где при увеличении значений признака х частоты начинают резко уменьшаться, а средняя арифметическая, в свою очередь, равна или близка по значению к дисперсии (), такой ряд выравнивается по кривой Пуассона.

Кривую Пуассона можно выразить отношением

При выравнивании эмпирических данных теоретические частоты можно определить по формуле

Сравнивая полученные величины теоретических частот f’ c эмпирическими (фактическими) частотами f, убеждаемся, что их расхождения могут быть весьма невелики.

Объективная характеристика соответствия теоретических и эмпирических частот может быть получена при помощи специальных статистических показателей, которые называют критериями согласия.

Для оценки близости эмпирических и теоретических частот применяются критерий согласия Пирсона, критерий согласия Романовского, критерий согласия Колмогорова.

Наиболее распространенным является критерий согласия К. Пирсона , который можно представить как сумму отношений квадратов расхождений между f’ и f к теоретическим частотам:

Если , то расхождения между эмпирическими и теоретическими частотами распределения могут быть случайными и предположение о близости эмпирического распределения к нормальному не может быть отвергнуто.

Если вышеуказанное отношение 3, то расхождения могут быть достаточно существенными и гипотезу о нормальном распределении следует отвергнуть.

Критерий согласия А.Н. Колмогорова используется при определении максимального расхождения между частотами эмпирического и теоретического распределения, вычисляется по формуле

По таблицам значений вероятностей -критерия можно найти величину , соответствующую вероятности Р. Если величина вероятности Р значительна по отношению к найденной величине , то можно предположить, что расхождения между теоретическим и эмпирическим распределениями несущественны.

Необходимым условием при использовании критерия согласия Колмогорова является достаточно большое число наблюдений (не меньше ста).

Источник

Функции РАНГ, РАНГ

Синтаксис

=RANK(number, ref, [order]) – английская версия

=РАНГ(число;ссылка;[порядок]) – русская версия

Что возвращает функция

Возвращает число, обозначающее ранг числа относительно других значений из списка.

Примеры использования функции РАНГ в Excel

Функция РАНГ.РВ() не отличается по работе от общей функции РАНГ(). Как и было указано выше, если программа обнаружит несколько элементов, значения которых будут равны, то присвоит им высший ранг – например, при совпадении результатов им всем будет присвоено одно место.

Функция РАНГ.СР() указывает, что при совпадении результатов им будет присвоено значение, соответствующее среднему между номерами ранжирования.

Как ранжировать список по возрастанию в Excel

Пример 1. Есть документ, в котором записаны фамилии учеников и суммы баллов по оценкам за четверть. Требуется определить ранжирование учеников по успеваемости.

Используем для ячейки C2 формулу =РАНГ(B2;$B$2:$B$7;0), для ячейки D2 – формулу =РАНГ.РВ(B2;$B$2:$B$7;0), а для ячейки E2 – формулу =РАНГ.СР(B2;$B$2:$B$7;0). Протянем все формулы на ячейки ниже.

Таким образом, видно, что ранжирование по функциям РАНГ() и РАНГ.РВ() не отличается: есть два ученика, которые заняли второе место, третьего места нет, а также есть два ученика, которые заняли четвёртое место, пятого места также не существует. Ранжирование было произведено по высшим из возможных вариантов.

В то же время функция РАНГ.СР() присвоила совпавшим ученикам среднее значение из мест, которые они могли бы занимать, если бы сумма баллов, например, была с разницей в один балл. Для второго и третьего места среднее значение – 2,5; для четвёртого и пятого – 4,5.

Функция РАНГ.РВ

Оператор РАНГ.РВ производит обработку данных и выводит в указанную ячейку порядковый номер заданного аргумента из совокупного списка. Если несколько значений имеют одинаковый уровень, то оператор выводит высший из перечня значений. Если, например, два значения будут иметь одинаковую величину, то им обоим будет присвоен второй номер, а уже следующее по величине значение будет иметь четвертый. Кстати, полностью аналогично поступает и оператор РАНГ в более старых версиях Эксель, так что данные функции можно считать идентичными.

Синтаксис этого оператора записывается следующим образом:

Аргументы «число» и «ссылка» являются обязательными, а «порядок» — необязательным. В качестве аргумента «число» нужно ввести ссылку на ту ячейку, где содержится значение, порядковый номер которого нужно узнать. Аргумент «ссылка» содержит адрес всего диапазона, который ранжируется. Аргумент «порядок» может иметь два значения – «0» и «1». В первом случае отсчет порядка идет по убывающей, а во втором – по возрастающей. Если данный аргумент не указан, то он автоматически считается программой равным нулю.

Данную формулу можно записывать вручную, в ту ячейку, где вы хотите, чтобы выводился результат обработки, но для многих пользователей удобнее задавать вводные через окно Мастера функций.

После этого её адрес будет занесен в поле. Точно таким же образом заносим данные и в поле «Ссылка», только в этом случае выделяем весь диапазон, в границах которого происходит ранжирование.

Если вы хотите, чтобы ранжирование происходило от меньшего к большему, то в поле «Порядок» следует установить цифру «1». Если же нужно, чтобы порядок распределялся от большего к меньшему (а в подавляющем числе случаев именно это и требуется), то данное поле оставляем пустым.

После того, как все вышеуказанные данные внесены, жмем на кнопку «OK».

Если вы желаете проранжировать всю указанную область, то совсем не нужно для каждого показателя вводить отдельную формулу. Прежде всего, делаем адрес в поле «Ссылка» абсолютным. Перед каждым значением координат добавляем знак доллара ($). При этом изменять значения в поле «Число» на абсолютные ни в коем случае не следует, иначе формула будет рассчитываться некорректно.

После этого нужно установить курсор в нижний правый угол ячейки, и дождаться появления маркера заполнения в виде небольшого крестика. Затем зажать левую кнопку мыши и протянуть маркер параллельно вычисляемой области.

Как видим, таким образом, формула скопируется, а ранжирование будет произведено на всем диапазоне данных.

Функция РАНГ.СР

Второй функцией, которая производит операцию ранжирования в Экселе, является РАНГ.СР. В отличие от функций РАНГ и РАНГ.РВ, при совпадении значений нескольких элементов данный оператор выдает средний уровень. То есть, если два значения имеют равную величину и следуют после значения под номером 1, то им обоим будет присвоен номер 2,5.

Синтаксис РАНГ.СР очень похож на схему предыдущего оператора. Выглядит он так:

Формулу можно вводить вручную или через Мастер функций. На последнем варианте мы подробнее и остановимся.

Внесение данных в поля происходит точно таким же способом, как и у предыдущего оператора. После того, когда все настройки выполнены, жмем на кнопку «OK».

Как видим, в Экселе существует две функции для определения ранжирования конкретного значения в диапазоне данных: РАНГ.РВ и РАНГ.СР. Для более старых версий программы используется оператор РАНГ, который, по сути, является полным аналогом функции РАНГ.РВ. Главное отличие формул РАНГ.РВ и РАНГ.СР состоит в том, что первая из них указывает наивысший уровень при совпадении значений, а вторая выводит средний показатель в виде десятичной дроби. Это единственное различие между этими операторами, но его нужно учитывать при выборе того, какой именно функцией пользователю лучше воспользоваться.

Функция РАНГ() в MS EXCEL

Функция РАНГ(), английский вариант RANK(), возвращает ранг числа в списке чисел. Ранг числа — это его величина относительно других значений в списке. Например, в массиве <10;20;5>число 5 будет иметь ранг 1, т.

к. это наименьшее число, число 10 — ранг 2, а 20 — ранг 3 (это ранг по возрастанию, когда наименьшему значению присваивается ранг 1). Если список отсортировать, то ранг числа будет его позицией (если нет повторов).

Ссылка — ссылка на список чисел (диапазон ячеек с числами). Напрямую массив задать нельзя, формула =РАНГ(10;<10:50:30:40:50>) работать не будет. Но, если ввести формулу =РАНГ(B7;$A$7:$A$11), то она будет работать (хотя ячейка B7 — вне списка с числами). Если в B7 содержится число вне списка с числами, то формула вернет ошибку #Н/Д.

Нечисловые значения в ссылке игнорируются. Числам, сохраненным в текстовом формате, ранг также не присваивается, функция воспринимает их как текст.

Порядок — число, определяющее способ упорядочения.

Примечание: Начиная с MS EXCEL 2010 для вычисления ранга также используются функции РАНГ.СР() и РАНГ.РВ(). Последняя функция аналогична РАНГ().

Определяем ранг в списке без повторов

Если список чисел находится в диапазоне A7:A11, то формула =РАНГ(A7;$A$7:$A$11) определит ранг числа из ячейки А7 (см. файл примера).

Т.к. аргумент порядок опущен, то MS EXCEL присвоил ранг=1 максимальному числу (50), а максимальный ранг (5 = количеству значений в списке) — минимальному (10).

Связь функций НАИБОЛЬШИЙ()/НАИМЕНЬШИЙ() и РАНГ()

Функции НАИБОЛЬШИЙ() и РАНГ() являются взаимодополняющими в том смысле, что записав формулу =НАИБОЛЬШИЙ($A$7:$A$11;РАНГ(A7;$A$7:$A$11)) мы получим тот же исходный массив A7:A11.

Определяем ранг в списке с повторами

Если список содержит повторы, то повторяющимся значениям (выделено цветом) будет присвоен одинаковый ранг (максимальный, если использована функция РАНГ() или РАНГ.РВ()) или среднее значение, если РАНГ.СР()).

Наличие повторяющихся чисел влияет на ранги последующих чисел.

Например, если в списке целых чисел, отсортированных по возрастанию, дважды встречается число 10, имеющее ранг 5, число 11 будет иметь ранг 7 (ни одно из чисел не будет иметь ранга 6).

Иногда это не удобно и требуется, чтобы ранги не повторялись (например, при определении призовых мест, когда нельзя занимать нескольким людям одно место).

В этом нам поможет формула =РАНГ(A37;A$37:A$44)+СЧЁТЕСЛИ(A$37:A37;A37)-1

Предполагается, что исходный список с числами находится в диапазоне А37:А44.

Примечание. В MS EXCEL 2010 добавилась функция РАНГ.

РВ(число;ссылка;[порядок]) Если несколько значений имеют одинаковый ранг, возвращается наивысший ранг этого набора значений (присваивает повторяющимся числам одинаковые значения ранга).

В файле примера дается пояснение работы этой функции. Также добавилась функция РАНГ.СР(число;ссылка;[порядок]) Если несколько значений имеют одинаковый ранг, возвращается среднее.

Массив рангов

Для построения некоторых сложных формул массива может потребоваться массив рангов, т.е. тот же набор рангов, но в одной ячейке.

Как сортировать данные в таблицах Excel (правильный способ)

Итак, нам вручили электронную таблицу Excel с тысячами строк внутри нее и вы понимаете, что все данные в неправильном порядке. Возможно, вам придется сортировать её на основе имен столбцов или путем сортировки данных от большего к меньшему.

На первый взгляд, сортировка данных в Excel задача простая, и приложение, безусловно, упрощает сортировку. Однако, более важно то, как вы можете отсортировать и изменить порядок данных в ваших листах. Вот три метода сортировки данных Excel, о которых вы узнаете:

Как сортировать данные в электронной таблице Excel (короткое видео)

Этот скринкаст охватывает несколько методов сортировки ваших данных. Просмотрите этот трехминутный видеоролик, чтобы быстро изучить эти профессиональные техники работы Excel. Мы начнем с простой сортировки и перейдем к более продвинутым методам, чтобы вы всегда смогли отсортировать данные так, как вам нужно.

Примеры данных (бесплатная загрузка рабочей книги Excel)

В рамках этого урока я создал книгу, с которой вы можете работать, изучая сортировку данных. Загрузите книгу бесплатно и используйте её во время изучения сортировки в Excel.

Простая сортировка в Excel

Сортировка может быть очень простой, всего пара кликов для перестановки данных в ваших таблицах. Давайте узнаем как.

Кнопка Сортировка и фильтр обитает в самой правый части вкладки Главная.

Заметьте, что в вариантах сортировки, вы можете отсортировать текст «А до Я» или «Я до А». Эти простые варианты помогут отсортировать данные в Excel В алфавитном или обратным порядках, в зависимости от того что вы выбрали.

Когда вы сортируете данные в Excel, сортируется вся строка. По сути, выбранный вами столбец будет «ключом», который Excel использует, чтобы решить, как сортировать данные, но каждая строка это запись, которая должна оставаться сгруппированной вместе.

В зависимости от данных, которые вы выбрали, можете произвести сортировку по алфавитному или числовому порядку. Если столбцы содержат числовые данные, вы можете отсортировать в порядке от малого к большому числу, текстовые данные сортируются в алфавитном порядке.

В примере выше, варианты сортировки изменились, потому что я выбрал столбец с цифрами.

Выполнить обычную сортировку на самом деле так просто. Просто кликните по данным, выберите вариант сортировки и Excel перестроит данные в таблице.

Я отсортировал данные в этой таблице на основе клиента всего в несколько кликов.

Дельный совет: попробуйте также сортировать, щелкнув правой кнопкой мыши внутри столбца и выбрав Сортировка, а затем указать способ сортировки исходных данных.

Как НЕ нужно сортировать данные в Excel

Не менее важно узнать, о самом опасном способе сортировки данных в Excel, такой метод может испортить ваши исходные данные.

Проблема возникает если в таблице много данных, а вы случайно отсортировали только один столбец данных. Каждая строка с данными в Microsoft Excel действительно похоже на запись, которая должна быть такой же по всей строке.

Я задал цвета строкам в этом примере, чтобы мы могли убедиться, что наши данные отсортированы правильно. Цвета должны проходить полностью через каждую строку без перерывов, если данные сортируются правильно.

Большая ошибка пользователей Excel заключается в выборе только одного столбца при сортировке и выборе неправильного параметра в следующем окне.

Excel даже пытается предупредить нас, показывая окно Обнаруженны данные вне указанного диапазона. Во всплывающем окне можно выбрать автоматически расширить выделенный диапазон (выберите это!) и сортировать в пределах указанного выделения.

Я всегда думал, что варианты, которые дает вам это окно, не совсем ясны. Просто знайте, что вы захотите использовать автоматически расширить выделенный диапазон, чтобы убедиться, что Excel затронет все столбцы при сортировке данных.

Для тестирования давайте посмотрим, что произойдет, если мы выберем один столбец и выберем тип сортировки сортировать в пределах указанного выделения.

Использование вариант сортировать в приделах указанного диапазона сортирует только один столбец данных, который обязательно разрушит вашу исходную электронную таблицу.

На скриншоте ниже вы можете видеть, насколько проблематичен этот тип сортировки. Так как столбец Amount Billed был отсортирован от наименьшего до наибольшего, все остальные столбцы остались на месте. Это означает, что наши данные больше не верны.

Как вы видите из несоответствия цветов, были отсортированы только данные в столбце Amount Billed, поэтому теперь таблица некорректна.

Таким образом, при сортировке данных есть два ключевых «НЕ»:

Расширенная сортировка данных Excel

До сих пор простая сортировка позволяла нам сортировать данные однотипно. Что, если мы хотим два типа данных в нашей сортировке?

Чтобы начать работу, щелкните где-нибудь внутри своих данных и найдите параметр Сортировка и фильтр, а затем выберите Настраиваемая сортировка.

Перейдите к расширенным параметрам сортировки, выбрав Сортировка и фильтр > Настраиваемая сортировка.

В этом окне мы можем добавить несколько уровней сортировки. Начните с нажатия на раскрывающийся список рядом с Сортировка и выберите столбец, который вы хотите отсортировать.

В моем случае я выберу Client в раскрывающемся меню и оставлю значение Сортировка равным Значения, а Порядок — От А до Я. На простом языке это отсортирует электронную таблицу Excel на основе алфавитного порядка.

Теперь давайте нажмем Добавить уровень. Это создаст новую строку в параметрах сортировки и позволит нам добавить второй уровень организации.

Теперь я могу выбрать Amount billed во втором раскрывающемся списке. Комбинация этих двух правил начнется путем сортировки на основе имени клиента, а затем суммы, выставленного счёта за каждый проект.

Вы можете продолжить добавлять столько уровней, сколько хотите в это окно расширенной сортировки. Последовательность строк имеет значение, т.е. вы можете переместить строку вверх для сортировки сначала по выставленному счету, например, а затем по клиенту.

Как только мы нажмем OK, Excel отсортирует таблицу на основе правил, которые мы создали в этом окне.

Совет: Для более продвинутой сортировки попробуйте в раскрывающимся меню Сортировка изменить тип сортировки на расширенные функции, такие как сортировка на основе цвета ячейки.

Расширенная сортировка позволяет создавать два уровня организации данных в вашей таблице. Если сортировки по одному фактору недостаточно, используйте расширенную сортировку, чтобы добавить больше возможностей.

Источник