如何用Excel做统计学分析
统计学中基于Excel的时间序列指标分析方法
办公自动化杂志0概述所谓时间序列（Time Series）是指把反映某一现象的同一指标在不同时间上的取值按照时间的先后顺序排列，以此形成的一个动态数列。
时间序列分析也是一种应用非常广泛的数量分析方法，对数据进行时间序列分析是为了发现随时间变化的数据中具有的某种规律性，并能使用此规律性规则来预测未来可能发生的情况，也就是对处于不断发展变化的社会经济现象从动态的角度进行分析。
Excel 作为一个入门级的工具，同时又足以满足统计学教学的需要，对于还未接触过数据分析软件的学生来说是非常理想的工具。
本文将以我国2010年至2019年的国内生产总值的数据作为分析数据。
通过查询国家统计局官网所公布的次级资料，得到我国2010年至2019年的国内生产总值的数据，分别为：412119.3亿元、487940.2亿元、538580.0亿元、592963.2亿元、643563.1亿元、688858.2亿元、746395.1亿元、832035.9亿元、919281.1亿元，在进行分析之前先把数据输入Excel 工作表A1：B11单元格中。
1时间序列指标分析指标分析法是指通过计算一系列的时间序列分析指标，再进行对比分析，以此来描述现象的发展变化状况和发展变化程度的一种适用于时间序列分析的方法，其中根据反映现象的是绝对水平还是相对水平可以再分为水平分析指标和速度分析指标，这两种方法各有不同的特点和作用，各揭示不同的经济问题和状况，可根据研究目的分别采用或综合运用。
以下将利用我国2010年至2019年国内生产总值数据，采用指标分析法计算分析我国2010年至2019年国内生产总值的发展变化状况和程度。
1.1水平分析指标发展水平是指时间数列中各具体数值，一般用表示。
2010年至2019年的发展水平可直接得出，即是这十年的国内生产总值。
平均发展水平是不同时间上发展水平的平均数，平均发展水平指标可以消除不同时间上数量的差异，说明现象在一段时期的一般水平。
利用EXCEL进行T检验分析
利用EXCEL进行T检验分析T检验是统计学中常用的一种假设检验方法，用于比较两个样本均值是否具有显著差异。
在Excel中可以使用内置的函数进行T检验分析。
下面是一个详细的步骤，来演示如何利用Excel进行T检验分析。
步骤一：准备数据首先需要准备两个样本的数据。
假设有两组学生，每组分别考了一次试，我们想要比较两次考试的平均成绩是否有显著差异。
以下是一个假设数据集示例：组1（第一次考试）：85,90,92,88,95组2（第二次考试）：82,88,91,80,90步骤二：打开Excel并插入数据打开Excel并创建一个新的工作表。
将上述数据依次输入到两列中。
在本例中，我们将第一组的数据输入到A列，第二组的数据输入到B列。
步骤三：计算样本均值和标准差在Excel中可以使用AVERAGE函数计算均值，使用STDEV.S函数计算标准差。
在C列中输入以下公式并拖动下拉，即可计算出各组的均值和标准差。
组1均值：=AVERAGE(A1:A5)组2均值：=AVERAGE(B1:B5)组1标准差：=STDEV.S(A1:A5)组2标准差：=STDEV.S(B1:B5)步骤四：计算T值在Excel中可以使用T.TEST函数计算T值。
在D1单元格中输入以下公式：=T.TEST(A1:A5,B1:B5,2,1)其中，A1:A5为第一组数据范围，B1:B5为第二组数据范围，2表示两个样本不具有相等的方差，1表示双尾检验。
执行公式后，D1单元格将显示出计算得到的T值。
步骤五：解读结果根据计算结果，可以得出判断性结论。
T.TEST函数的结果是根据显著性水平（alpha）来判断的，通常我们使用alpha=0.05或0.01的显著性水平。
如果计算得到的P值小于alpha，就拒绝原假设，说明两组样本均值存在显著性差异；如果P值大于等于alpha，就接受原假设，说明两组样本均值无显著性差异。
以上就是在Excel中利用T.TEST函数进行T检验分析的步骤。
使用EXCEL进行区间估计及确定样本容量
使用EXCEL进行区间估计及确定样本容量区间估计和确定样本容量是统计学中非常重要的概念。
在进行统计分析时，我们通常有一个总体参数需要估计，但是通常我们无法获得整个总体的数据，而只能获得样本数据。
因此，我们需要使用区间估计来估计参数的范围，并且需要确定样本容量来保证估计的准确性和可靠性。
区间估计是通过样本数据来对总体参数进行估计，并给出一个范围区间来表达不确定性。
常用的区间估计方法有置信区间和预测区间。
在Excel中，我们可以使用函数来进行区间估计。
首先，我们需要计算样本的均值和标准差。
假设有一个包含样本数据的列A，我们可以使用AVERAGE函数来计算样本均值，使用STDEV函数来计算样本标准差。
例如，我们有一个含有100个观测值的样本，可以使用以下公式计算样本均值和样本标准差：样本均值：=AVERAGE(A1:A100)样本标准差：=STDEV(A1:A100)接下来，我们可以使用Excel的统计函数来计算置信区间的上限和下限。
假设我们要计算一个95%的置信区间，我们可以使用以下公式：置信区间下限：=CONFIDENCE.NORM(0.05,STDEV(A1:A100),COUNT(A1:A100))置信区间上限：=CONFIDENCE.NORM(0.05,STDEV(A1:A100),COUNT(A1:A100))其中，0.05为置信水平，STDEV(A1:A100)为样本标准差，COUNT(A1:A100)为样本容量。
另外，我们也可以使用Excel的数据分析工具来进行区间估计。
首先，我们需要安装数据分析工具包（如果未安装），然后找到"数据"选项卡，点击"数据分析"，选择"t检验:配对两样本"或者"z检验:两样本或一个样本平均值"。
在打开的对话框中，填入相应的参数，例如选择样本数据的范围，设置置信水平等。
点击"确定"后，Excel会自动计算出区间估计的结果。
如何使用Excel进行多元统计分析和回归模型
如何使用Excel进行多元统计分析和回归模型随着数据分析和统计学在各个领域的应用越发广泛，Excel作为一种常用的办公软件，也能提供一些强大的数据分析功能。
在本文中，我们将介绍如何使用Excel进行多元统计分析和回归模型。
一、多元统计分析多元统计分析是研究多个自变量对因变量的影响以及它们之间的关系的一种方法。
Excel提供了一些内置函数和工具，可以帮助我们进行多元统计分析。
1. 描述性统计分析描述性统计分析是将数据呈现为有意义的统计数字，包括平均值、中位数、方差等。
在Excel中，可以使用SUM、AVERAGE、MEDIAN等函数来计算这些统计数字。
2. 相关性分析相关性分析用于衡量两个或多个变量之间的关系强度。
Excel提供了CORREL函数，可以计算两个变量之间的相关系数。
相关系数的取值范围为-1到1，接近1表示正相关，接近-1表示负相关，接近0表示无相关。
3. 回归分析回归分析用于建立自变量与因变量之间的数学关系模型。
在Excel 中，可以使用内置的回归工具进行回归分析。
首先，选择需要分析的自变量和因变量的数据，然后打开“数据”选项卡，选择“数据分析”并选择“回归”。
填写相应的参数，并点击“确定”即可生成回归结果报告。
二、回归模型回归模型用于预测因变量在给定自变量的情况下的数值。
Excel提供了多种回归模型，包括线性回归、多项式回归、指数回归等。
1. 线性回归模型线性回归是最常用的回归模型，适用于自变量与因变量呈线性关系的情况。
在Excel中，可以使用内置的线性回归工具进行线性回归分析。
选择自变量和因变量的数据，打开“数据”选项卡，选择“数据分析”并选择“回归”。
在参数设置中选择线性回归，并点击“确定”生成回归结果报告。
2. 多项式回归模型多项式回归适用于自变量与因变量呈多项式关系的情况。
在Excel 中，可以使用数据分析工具中的“回归”选项进行多项式回归分析。
选择自变量和因变量的数据，打开“数据”选项卡，选择“数据分析”并选择“回归”。
如何利用Excel进行数据分析轻松解读大量数据
如何利用Excel进行数据分析轻松解读大量数据现代科技的快速发展使得我们能够轻松获得大量的数据，然而，如何对这些数据进行分析和解读仍然是一个挑战。
Excel作为一款功能强大的电子表格软件，被广泛应用于数据分析领域。
本文将介绍如何利用Excel进行数据分析，以轻松解读大量数据。
1. 数据导入与整理在Excel中进行数据分析的第一步是导入数据。
可以通过多种方式将数据导入Excel，如复制粘贴、导入外部文件等。
导入数据后，需要对数据进行整理，包括去掉冗余数据、删除空白行列、对数据进行排序等。
整理后的数据更加清晰，有利于后续的分析工作。
2. 数据筛选与过滤Excel提供了强大的筛选和过滤功能，可以根据特定条件对数据进行筛选，帮助我们快速找到需要的信息。
使用筛选功能时，可以设置多个筛选条件，从而更准确地找到目标数据。
通过过滤功能，我们可以按照特定的条件对数据进行过滤，只显示满足条件的数据，提高数据分析的效率。
3. 数据可视化Excel具备丰富的图表功能，可以将数据以图表的形式直观地展示出来。
选择合适的图表类型可以更好地传达数据的含义。
例如，柱状图适合比较多个数据的大小，折线图适合显示数据的趋势变化。
通过图表，我们可以更容易地看出数据的规律和趋势，从而对数据进行深入分析。
4. 数据透视表数据透视表是Excel中一个非常强大的功能，它可以对大量的数据进行汇总和分析。
通过拖拽字段到透视表的行、列和值区域，我们可以轻松地对数据进行汇总和计算。
在数据透视表中，还可以对数据进行排序、筛选和分组。
数据透视表能够帮助我们更深入地了解数据，找到隐藏在数据背后的规律。
5. 公式与函数Excel包含了丰富的公式和函数，用于对数据进行计算和分析。
通过使用合适的公式和函数，我们可以快速完成一系列复杂的数据操作。
例如，SUM函数可以对数据进行求和，AVERAGE函数可以计算平均值，COUNT函数可以统计数据的数量等。
熟练掌握常用的公式和函数，能够极大地提高数据分析的效率。
利用Excel进行统计分析和假设检验
利用Excel进行统计分析和假设检验统计分析和假设检验是研究和应用统计学的重要方法，它们可以帮助我们从数据中获取有关现象和问题的有用信息。
而Excel作为一款强大的电子表格工具，提供了丰富的数据分析功能和统计函数，可以方便快捷地进行统计分析和假设检验。
本文将介绍如何利用Excel进行统计分析和假设检验的一些基本方法和步骤。
1. 数据准备在进行统计分析和假设检验之前，首先需要准备好待分析的数据。
可以将数据录入到Excel的工作表中，确保数据的准确性和完整性。
2. 描述统计分析描述统计分析是对数据进行整体概括和总结的方法，可以通过Excel的常用统计函数实现。
例如，可以使用平均值函数（AVERAGE）计算数据的平均值，中值函数（MEDIAN）计算数据的中位数，标准差函数（STDEV）计算数据的标准差等。
这些统计函数可以帮助我们了解数据的集中趋势、离散程度以及分布情况。
3. 绘制图表图表是一种直观展示数据的方式，可以帮助我们更好地理解数据的特征和规律。
Excel提供了多种图表类型，如柱状图、折线图、饼图等，可以根据需要选择适合的图表类型。
通过在Excel中选择数据范围并使用图表功能，可以轻松创建各种类型的图表，并对图表进行进一步的修改和优化。
4. 假设检验假设检验是用来判断样本数据是否支持某个假设的统计方法。
在Excel中，可以使用T检验、Z检验、方差分析等函数进行假设检验。
以T检验为例，假设我们有两组数据，要比较它们的平均值是否存在显著性差异。
在Excel中，可以使用T检验函数（T.TEST）来进行假设检验，返回的p值可以用于判断差异是否显著。
5. 数据筛选和排序Excel提供了灵活的数据筛选和排序功能，可以帮助我们从大量数据中提取出符合特定条件的子集。
通过使用数据筛选功能，可以筛选出满足条件的数据，便于进行进一步的分析和比较。
同时，Excel还支持多条件的数据筛选和排序，可以灵活满足不同分析需求。
Excel在统计学分析中的应用和技巧
Excel在统计学分析中的应用和技巧Excel是一款经典的电子表格软件，在日常工作中几乎无处不在，它不仅可以处理普通的数据，同时也可以进行高级的统计数学和数据分析。
本文将介绍一些Excel在统计学分析中的应用和技巧，帮助读者更好地应用Excel进行统计学分析。
一、Excel在统计学中的应用1.统计描述Excel可以用来计算诸如平均数、中位数、标准差、方差和四分位数等统计描述性统计数据。
在数据分析中，数据的描述性统计数据有助于探索数据集的范围、分布和重要特征。
例如：在Excel中，选择数据集，使用快捷键Alt+ A+ P可打开描述性统计数据对话框，弹出描述性统计数据对话框。
在对话框上选择所需的位置，然后单击确定即可。
2.散点图和回归分析Excel中有许多类型的图表，包括散点图和回归分析表，可用于探索变量之间的关系。
散点图通常用于可见数据的统计关系，可使您通过观察数据的带状或散布情况来观察变量之间的关系。
例如，在Excel中，单击菜单栏“插入”→“散点图”，可自动创建一个简单的散点图。
3.假设检验和T检验假设检验和T检验可用于比较两个总体的均值。
检验的结果告诉我们是否有足够的证据来拒绝零假设或接受备择假设。
通常我们把P值小于等于0.05的结果认为是显著的。
在Excel中，T检验和假设检验可通过以下公式快速计算。
例如，在Excel中输入一个T检验公式= T.TEST（数组1，数组2，尾数（1，2双重尾差异/单向尾差异）（1），类型（3权，2左，1右）（1））。
二、Excel在统计学中的技巧1.条件格式化Excel中的条件格式化可使数据集中的规律和模式变得明显，提高数据集中不同信息和结果的可视化效果。
例如，在Excel中，选择所需的数据区域，并在开始菜单选项卡的样式组中单击条件格式，选择所需的条件格式规则，然后单击+按钮以添加规则。
2.筛选和排序Excel中的高级筛选和排序功能可帮助快速整理和分析大型数据集。
如何在Excel中使用SLOPE函数进行线性回归分析
如何在Excel中使用SLOPE函数进行线性回归分析线性回归分析是统计学中常用的一种方法，可以通过寻找最佳拟合直线来预测变量之间的线性关系。
在Excel中，我们可以利用SLOPE 函数轻松进行线性回归分析。
本文将向读者介绍如何在Excel中使用SLOPE函数进行线性回归分析的具体步骤。
第一步：准备数据在进行线性回归分析之前，我们首先需要准备好相应的数据。
假设我们想要分析两个变量X和Y之间的线性关系，我们可以将各个观测值对应的X和Y值放置在Excel的两个列中，确保每个变量对应的观测值在同一行上。
第二步：计算斜率在Excel中，使用SLOPE函数可以计算最佳拟合直线的斜率。
在一个空白的单元格中，输入以下函数：=SLOPE(range_y, range_x)其中，range_y代表Y变量的数据范围，range_x代表X变量的数据范围。
要注意的是，数据范围需要以逗号隔开，并且需要用绝对引用（例如$A$1:$A$10）。
第三步：计算截距除了斜率外，线性回归分析还需要计算截距。
在另一个空白的单元格中，输入以下函数：=INTERCEPT(range_y, range_x)其中，range_y和range_x的定义同上。
同样要注意使用绝对引用。
第四步：绘制回归线在Excel中，我们可以使用散点图来可视化变量之间的线性关系并绘制回归线。
首先，选中X和Y两列的数据范围（包括列标签），然后点击Excel工具栏中的“插入”选项卡，在“图表”部分选择“散点图”。
Excel将自动生成一个散点图，并在图表中显示X和Y的数据点。
接下来，我们需要添加回归线。
在散点图上右键单击，选择“添加趋势线”。
在弹出的趋势线选项卡中，可以选择线性趋势线，并勾选“显示方程式和R²值”。
点击“确定”，Excel将在散点图上展示回归线，并显示回归方程和决定系数R²的值。
通过以上步骤，我们就可以在Excel中使用SLOPE函数进行线性回归分析，并可视化得到最佳拟合直线。
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本来自正态分布总体；③各总体方差相等，即方差齐。
❖ 用途：①两个或多个样本均数间的比较；②分析两个或多
个因素间的交互作用；③回归方程的线性假设检验；④多元 线性回归分析中偏回归系数的假设检验；⑤两样本的方差齐 性检验等。
Excel中的方差分析
单因素方差分析（one-way ANOVA） 可重复双因素方差分析 无重复双因素方差分析
方差分析的步骤
❖ 1.建立零假设H0：
样本均数都相同即μ1=μ2=μ3=…=μm=μ，m个样本有共 同的方差 。则m个样本来自具有共同的方差 和相同的均数u 的总体。
❖ 2.选择方差分析方式及计算公式 ❖ 3.根据P值得出结论：
（MS间>>MS内），F>F0.05(df间,df内), p<0.05，拒绝零假 设， 说明样本来自不同的正态总体，说明处理造成均值的差 异有统计意义
号N(μ, σ )表示均数为μ ，标准差为σ的正态分布。
置信区间
❖ 可信区间
：按预先给定的概率确定的包含未知总体参数的可能 范围。该范围称为总体参数的可信区间（confidence interval，CI）。 它的确切含义是：可信区间包含总体 参数的可能性是1- α，而不是总体参数落在该范围的可能性 为1- α。当a = 0.05时，称为95%可信区间，记作95%CI。 当a = 0.01时，称为99%可信区间，记作99%CI。
若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等， 可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。
❖ T检验
T检验
对两样本均数(mean)差别的显著性进行检验
用于小样本（样本容量小于30）
T检验分类
❖ 单样本t检验：是用样本均数代表的未知总体均数和已
知总体均数进行比较。
❖ 配对t检验：是采用配对设计方法观察以下情形，1，两
三.一元线性回归
回归关系的显著性检验---F检验
1.零假设： 2.F值计算：
3.P值及结论： 判断线性回归方程是否显著，是否有
意义。
决定系数（r2）： 表示回归方差估测可靠程度的高低
相关系数(r)： 表示y与x直线相关的密切程度
回归系数的t检验
❖ 1. 零假设H0：β=0 即Y的变化与X无关； H1：β≠0。
T检验步骤
❖ 1. 建立零假设H0:μ1 = μ2； ❖ 2.计算统计量T值，对于不同类型的问题选用
不同的统计量计算方法； ❖ 3. 根据自由度df=n-1，查T值表，找出规定的
T理论值并进行比较； 结合P值，做出结论。
❖ Z检验
Z检验
❖ 一般用于大样本(即样本容量大于30)平均值 差异性检验的方法.
二.假设性检验
❖ 假设检验（Test of hypothesis）
假设检验亦称“显著性检验（Test of statistical significance）”，是用来判断样本与样本，样本与总体的差 异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。其 基本原理是先对总体的特征作出某种假设，然后通过抽样研 究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受作出推断。 ❖ 主要包括T检验，F检验，Z检验，方差分析
个同质受试对象分别接受两种不同的处理；2,同一受试对象 接受两种不同的处理；3，同一受试对象处理前后。
❖ 两样本t检验：从两研究总体中随机抽取样本，要对这
两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同， 即方差齐性。若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等， 可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。 其中要判断两总体方差是否相等，就可以用F检验。
❖ 偏差：随机变量的取值与均值的n 差
❖ 方差（variance）
(xi x)2
：反映一组数据的平均离散水S 平2 i1
n 1
一.反映数据变异程度大小的指标
❖ 标准差（standard deviation）
：方差的正平方根，使用的量纲与原量纲相同，适用于 近似正态分布的资料，最n 为常用
(xi x)2
❖ 2.t值计算：
❖ 3.结论：回归系数是否有意义；对应的自变量是否 有意义。
单因素方差分析
❖ 是用来研究一个控制变量的不同水平是否对 观测变量产生了显著影响。
❖ 步骤：
❖ 1. 明确控制变量和观测变量 ❖ 2. 剖析控制变量的方差分析，总的离差平方和分解为组间和
组内两部分 ❖ 3. 通过比较观测变量总离差平方和各部分所占的比例，推断
离差平方和计算公式
SS总＝SS间＋SS内
假设性检验的步骤
❖ 1.建立假设，确定检验水准α
零假设（H0）和备择假设（H1）
❖ 2.根据研究目的和设计类型选择适合的检验 方法
主要包括T检验，F检验，Z检验，方差分析
❖ 3.确定P值并作出统计结论
方差分析
❖ 方差分析(analysis of variance,ANOVA)
英国统计学家R.A.Fisher首先提出的，所以又叫F检验
用Excel做统计学分析
一 . 反应数据变异程度大小的概念 二. 假设性检验 三. 一元线性回归
一.反映数据变异程度大小的概念
❖ 极差（range）
：亦称全距，即最大值与最小值之差
❖ 四分位间距（inter-quartile range）：第3 四分位数
（Q3= P75）和第1 四分位数（Q1= P25）相减计算而得， 常与中位数一起使用，描述偏态分布资料的分布特征，比极 差稳定。
s i1 n 1
一.反映数据变异程度大小的指标
❖ 变异系数（coefficient of variation）
：用于观察指标单位不同或均数相差较大时两组资料变
异程度的比较
CV
s
100%
x
正态分布
❖ 正态分布：若指标X 的频率曲线对应于数学上的正态曲线， 则称该指标服从正态分布（normal distributij x)2
i1 i1
m
SS间 ni(Xi X)2 i1
m ni
SS内
(Xij Xi)2
i1 j1
如果组间离差平方和所占比例较大，则说明观测变量的变动主要是由控制变量引起 的，可以主要由控制变量来解释，控制变量给观测变量带来了显著影响
方差分析表
F检验—方差齐性分析
方差齐性分析