Trong quá trình sắp xếp và thống kê dữ liệu, việc xác định thứ hạng cho các đối tượng là quan trọng. Bài viết này hướng dẫn chi tiết cách sử dụng Hàm PERCENTRANK để tìm thứ hạng của giá trị.
Mô tả: Hàm trả về thứ hạng của một giá trị trong tập dữ liệu dựa trên một tiêu chí cụ thể. Ví dụ như sử dụng Hàm PERCENTRANK để đánh giá kết quả thi của thí sinh trong các kỳ thi.
Cú pháp: PERCENTRANK(array, x, [significance]).
Quy tắc này như sau:
- array: Đây là mảng hoặc phạm vi dữ liệu chứa thông tin cần đánh giá, là tham số bắt buộc.
- x: Giá trị cần xác định thứ hạng, là tham số bắt buộc.
- significance: Tham số tùy chọn dùng để xác định số chữ số sau dấu phẩy của giá trị phần trăm, nếu bỏ qua giá trị mặc định là 3 chữ số (0,xxx).
Lưu ý:
- Nếu mảng giá trị rỗng, hàm sẽ trả về giá trị lỗi #NUM!
- Trong trường hợp significance < 1, hàm sẽ trả về giá trị lỗi #NUM!
- Nếu giá trị x không phù hợp với các giá trị so sánh trong mảng, hàm PERCENTRANK thực hiện quá trình nội suy để trả về giá trị phù hợp.
Ví dụ 1:
Xác định thứ hạng của giá trị 25 bằng cách sử dụng hàm PERCENTRANK với bảng số liệu sau:

Tại ô cần tính, nhập công thức: =PERCENTRANK(D13:L13,D14).

Nhấn Enter để xem kết quả:

Đối với giá trị 25 trong dãy số, có 1 giá trị nhỏ hơn 25 và 7 giá trị lớn hơn 25 => Thứ hạng phần trăm của 25 là 1/ (1+7)= 0.125.
Ví dụ 2:
Giá trị cần tính thứ hạng phần trăm không xuất hiện trong mảng dữ liệu.
Ví dụ, tìm thứ hạng phần trăm của giá trị 15 trong mảng dữ liệu:

Nhập công thức =PERCENTRANK(D13:L13,D14) vào ô cần tính, sau đó nhấn Enter. Kết quả sẽ là:

Trong ví dụ này, chúng ta tính PERCENTRANK của 2 giá trị lân cận của 15 là 14 và 18.
Vì giá trị 15 không nằm trong mảng dữ liệu, nó sẽ được tính dựa trên 2 giá trị lân cận gần nhất là 14 và 18, sử dụng giá trị PERCENTRANK của chúng:
- PERCENTRANK (14) = 0.5
- PERCENTRANK (18) = 0.625
=> PERCENTRANK (15) = 0.5 + (0.25 *(0.625-0.0.5)) = 0.531
Nếu giá trị cần tìm thứ hạng phần trăm không có trong mảng dữ liệu, hàm sẽ lấy giá trị lân cận gần nhất và số phần bằng khoảng cách giữa 2 lân cận.
Bài viết trên đây giới thiệu chi tiết cách sử dụng cũng như trường hợp đặc biệt của hàm PERCENTRANK.
Chúc các bạn đạt được thành công tuyệt vời nhất!
