试验三用Excel进行假设检验
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。
利用Excel的数据分析工具进行假设检验
利用Excel的数据分析工具进行假设检验Excel是一种强大的数据分析工具，可以帮助我们进行各种统计和分析操作。
在数据分析过程中，假设检验是一种常用的方法，用于验证某种假设的有效性。
本文将介绍如何利用Excel的数据分析工具进行假设检验。
一、背景介绍假设检验是统计学中一种重要的推断方法，用于通过样本数据来判断总体数据是否满足某种假设。
常见的假设检验包括单样本均值检验、双样本均值检验、单样本比例检验等。
二、Excel的数据分析工具Excel提供了丰富的数据分析工具，可以方便地进行假设检验。
在使用之前，需要确保已安装数据分析工具插件。
1. 安装数据分析工具插件打开Excel，点击"文件"->"选项"->"插件"，进入插件管理页面。
在可用插件中选择"数据分析工具"，点击"加载"。
2. 使用数据分析工具选择需要进行假设检验的数据区域，点击"数据"->"数据分析"，选择对应的检验方法，例如"t检验"。
根据具体情况填写参数并点击"确定"。
三、假设检验实例以单样本均值检验为例，假设我们想要检验某个产品的平均评分是否为5分。
首先收集一批样本数据，然后按照上述步骤进行分析。
1. 准备样本数据在Excel中，将样本数据录入一个列或一行，假设数据区域为A1:A10。
2. 进行假设检验点击"数据"->"数据分析"，选择"t检验"。
在弹出的对话框中，选择"单样本"和"t检验"，点击"确定"。
3. 填写参数在参数框中，选择"输入范围"并选中样本数据区域A1:A10，选择"假设平均值"并输入期望的平均值，如5。
实验三 用EXCEL成组和成对数据的t测验
16.4(g)，试问：
(1) 滴灌是否对该品种大豆的百粒重有显著的影响？
(2) 滴灌是否能显著提高该品种大豆的百粒重？
用EXCEL对小样本资料进行t测验
(1) 假定滴灌对该品种大豆的百粒重没有显著的影 响，即 H0 : 0 ，而对立的备择假设为滴灌对该品种 大豆的百粒重有显著的影响，即 H A : 0 ，因此属 于两尾测验,即α=0.05。
2 1 2 2
2 1 2 2
如果相等则采用t测验，如果不相等则采用近似 t测验。
用EXCEL对小样本资料进行t测验
F
2 s1 2 s2
在EXCEL中，计算F值不必考虑以 大值均方作分子，而以下面的方法来 判断两样本的总体方差是否相等。
F0.025(df1,df2)=1/F0.975(df2,df1)
H A : 0 (左尾)。
在EXCEL软件中，没有直接对单个样本平 均数进行假设测验的功能，因此需借助EXCEL 函数编制分析模板进行。
用EXCEL对小样本资料进行t测验
例3.1 已知某大豆品种的百粒重为16g，现对该
品种进行滴灌试验，17个小区的百粒重分别为19.0、
17.3、18.2、19.5、20.0、18.8、17.7、16.9、18.2、
表3.2 A、B两种处理的病毒 在番茄上产生的病痕数 组别 x1 (A法) x2 (B法)
1 2 3 4 5 6 7
10 13 8 3 5 20 6
25 12 14 15 12 27 18
用EXCEL对小样本资料进行t测验
第一步：打开一张工作表，在相应的单元格中 输入数据，如A2：C9。
试验三用Excel进行假设检验
8.在单元格B11中输入“ 分布的双侧分位数”，在单
元格C11中输入公式： ，回车后得到 的 t分布的双侧分位数
9
。
9.计算允许误差。在单元格B12中输入“允许误差”， 在单元格C12中输入公式：
，回车后得到的结果为717.6822943。
10.计算置信区间下限。在单元格B13中输入“置信下 限”，在单元格C13中输入置信区间下限公 式： ，回车后得到的结果为40399.19271。 11.计算置信区间上限。在单元格B14中输入“置信上
2
2 假设检验的基本步骤 （1）提出假设H0和HA （2）确定显著水平 （3）进行计算 （4）统计推断 （5）结论
3
假设检验和区间估计
• 1、一个正态总体均值的假设检验：方差 已知 • 例1 假设某批矿砂10个样品中的镍含量，经 测定为3.28，3.27，3.25，3.25，3.27，3.24， 3.26，3.24，3.24，3.25（单位：％）。设总 体服从正态分布，且方差为 ，问：在 下能否认 为这批矿砂的平均镍含量为 3.25 。 1 x x n
41250
38970 40187 43175 41010 39265 41872 42654 41287
40200
42550
41095
40680
43500
39775
40400
假设汽车轮胎的行驶里程服从正态分布，均值、方差未 知。试求总体均值 的置信度为0.95的置信区间。
7
1.在单元格A1中输入“样本数据”，在单元格B4中输
1宏的加载从桌面或开始程序里找到microsoftoffice打开excel2003软件从工具里找到加载宏选择分析工具库点击确定从工具栏里看到数据分析2单个样本平均数的假设测验单个样本平均数的假设测验将数据输入以行的格式将数据输入以行的格式将检测值输入另外将检测值输入另外一行与被检测值个数一致一行与被检测值个数一致从工具栏里选择从工具栏里选择数据分析选择数据分析选择tt检验检验双样本异方差检双样本异方差检得到结果
几种设检验的Excel实现
二、差异显著性检验
（二）在Excel软件中的实现
二、差异显著性检验
（二）在Excel软件中的实现
二、差异显著性检验
（二）在Excel软件中的实现
二、差异显著性检验
（二）在Excel软件中的实现
二、差异显著性检验
（二）在Excel软件中的实现
二、差异显著性检验
（三）实际应用实例与Excel解答
Ｚ≥ 2.33=Z0.01
P≤0.01
三、差异显著性检验之一：单侧检验
三、差异显著性检验之一：单侧检验
5. 双样本单侧Z 检验（无例子） 6. 单样本单侧t 检验（无例子） 7. 双样本单侧t 检验
双样本均N1、N2 有一个小于30，要用t 检验 一个例子：例12 (双样本右侧t 检验)
三、差异显著性检验之一：单侧检验
一、常见的概率分布
（二）在Excel软件中的实现
语法：BINOMDIST (Number，Trials， Probability，Cumulative) 参数：Number为实验成功的次数，Trials为独 立实验的次数，Probability为一次实验中成功 的概率，Cumulative是一个逻辑值，用于确定 函数的形式。如果Cumulative为TRUE，则 BINOMDIST函数返回累积分布函数，即至多 Number次成功的概率；如果为FALSE，返回 概率密度函数，即Number次成功的概率。
3试验三、用Excel进行假设检验
表5.2 两种密度的稻田亩产(kg)
y1(30万苗) 400 420 435 460 425 y2(35万苗) 450 440 445 445 420
SS2=550
故
1930 550 s 310 44
2 e
s y1 y2
2 310 11.136(kg) 5
y1(喷矮壮素)y2(对照)
160
160 200 160 200 170 150 210
170
270 180 250 270 290 270 230
t-检验: 双样本等方差假设
变量 1 平均 方差 观测值 合并方差 假设平均差 176.25 541.0714 8 1479.167 0
变量 2 233.3333 2300 9
d
为：
sd
因而
(d d )2 n(n 1)
d d t sd
它具有 v =n－1。若假设 H 0:μd 0，则上式改为：
t d sd
即可测验 H 0:μd 0
[例3] 选生长期、发育进度、植株大小和其他方面皆比
较一致的两株番茄构成一组，共得7组，每组中一株接种A处
理病毒，另一株接种B处理病毒，以研究不同处理方法的饨 化病毒效果，表5.4结果为病毒在番茄上产生的病痕数目，试 测验两种处理方法的差异显著性。 这是配对设计，因A、 B两法对饨化病毒的效 应并未明确，故用两尾 测验。
170
df
t Stat P(T<=t) 单尾 t 单尾临界 P(T<=t) 双尾 t 双尾临界
15
-3.05452 0.004015 1.75305 0.008029 2.13145
实验三用EXCEL进行参数估计和假设检验
实验三用EXCEL进行参数估计和假设检验摘要：本实验使用EXCEL软件进行参数估计和假设检验。
参数估计是指通过样本数据推断总体参数的值，常用的参数估计方法有点估计和区间估计。
假设检验是用来检验一些统计假设是否为真，常用的假设检验方法有单样本t检验、双样本t检验等。
实验通过实际数据的计算和分析，演示了如何使用EXCEL进行参数估计和假设检验。
关键词：参数估计、假设检验、EXCEL一、引言参数估计和假设检验是统计学中常用的数据分析方法。
参数估计是指通过样本数据推断总体参数的值，主要用于描述统计量的位置和离散程度，常用的参数估计方法有点估计和区间估计。
假设检验则是用来检验一些统计假设是否为真，常用的假设检验方法有单样本t检验、双样本t检验等。
EXCEL是常用的电子表格软件，其强大的数据分析功能可以方便地进行参数估计和假设检验。
本实验将使用EXCEL软件进行参数估计和假设检验，通过实际数据的计算和分析，演示如何使用EXCEL进行参数估计和假设检验。
二、方法本实验所用到的数据地区100例成人男性的身高数据，我们将使用该数据进行参数估计和假设检验。
1.参数估计（1）点估计根据样本数据，可以通过计算样本平均数、样本方差等统计量来估计总体参数的值。
在EXCEL中，可以使用以下函数来进行点估计的计算：-平均数函数：AVERAGE-方差函数：VAR.S（2）区间估计区间估计是对总体参数进行估计的一种方法，可以通过计算置信区间来估计总体参数的值。
在EXCEL中，可以使用以下函数来进行区间估计的计算：-置信区间函数：CONFIDENCE.T2.假设检验假设检验是用来检验一些统计假设是否为真的方法，可以通过计算检验统计量的值和p值来进行假设检验的判断。
在EXCEL中，可以使用以下函数来进行假设检验的计算：-单样本t检验：T.TEST-双样本t检验：T.TEST三、结果与分析根据实际数据的计算和分析，我们得到如下结果：1.参数估计（1）点估计通过样本数据的计算，我们得到了身高的平均数为175.8cm，方差为42.24cm。
利用Excel假设检验解决实际问题的案例分析
利用Excel假设检验解决实际问题的案例分析在当今的数据驱动时代，数据分析和决策制定变得日益重要。
Excel 作为一款广泛使用的电子表格软件，不仅在数据整理和计算方面表现出色，还提供了强大的统计分析功能，其中假设检验就是解决实际问题的有力工具之一。
假设检验是一种基于样本数据来判断关于总体的某个假设是否成立的统计方法。
它在商业、金融、医疗、科研等众多领域都有着广泛的应用。
接下来，我们将通过几个具体的案例来展示如何利用 Excel 中的假设检验功能解决实际问题。
案例一：产品质量改进假设某工厂生产一种电子元件，其平均使用寿命的目标值为 5000 小时。
为了提高产品质量，工厂采取了一项新的生产工艺。
从改进后的生产线上随机抽取了 50 个电子元件进行测试，得到样本的平均使用寿命为 5100 小时，样本标准差为 200 小时。
那么，能否认为新的生产工艺显著提高了产品的平均使用寿命呢？在 Excel 中，我们可以使用 t 检验来解决这个问题。
首先，我们提出假设：原假设（H0）：新生产工艺下产品的平均使用寿命没有提高，即μ ≤ 5000 小时。
备择假设（H1）：新生产工艺下产品的平均使用寿命有所提高，即μ ＞ 5000 小时。
然后，在 Excel 中选择“数据分析”工具，找到“t 检验：平均值的成对二样本分析”。
输入相关数据，得到 t 统计量和 p 值。
假设显著水平（α）为 005，如果 p 值小于 005，我们就拒绝原假设，认为新的生产工艺显著提高了产品的平均使用寿命；如果 p 值大于 005，则不能拒绝原假设。
案例二：营销活动效果评估一家电商企业开展了一次促销活动，想知道这次活动是否显著提高了产品的平均销售额。
活动前，产品的平均日销售额为 10000 元。
活动期间，随机抽取了 30 天的销售额数据，样本平均日销售额为 12000 元，样本标准差为 3000 元。
同样，我们先提出假设：原假设（H0）：促销活动没有显著提高产品的平均销售额，即μ ≤ 10000 元。
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2.在单元格B5中输入“样本容量”，在单元格C5中
输入“16”。
3.计算样本平均行驶里程。在单元格B6中输入“样本
均值”，在单元格C6中输入公式： ，回车后得到的结果为41116.875。
4.计算样本标准差。在单元格B7中输入“样本标准
输入“15”。
8.在单元格B11中输入“ 分布的双侧分位数”，在单
元格C11中输入公式： ，回车后得到 的 t分布的双侧分位数
9
。
9.计算允许误差。在单元格B12中输入“允许误差”， 在单元格C12中输入公式：
，回车后得到的结果为717.6822943。
10.计算置信区间下限。在单元格B13中输入“置信下 限”，在单元格C13中输入置信区间下限公 式： ，回车后得到的结果为40399.19271。 11.计算置信区间上限。在单元格B14中输入“置信上
41250
38970 40187 43175 41010 39265 41872 42654 41287
40200
42550
39775
40400
假设汽车轮胎的行驶里程服从正态分布，均值、方差未 知。试求总体均值 的置信度为0.95的置信区间。
7
1.在单元格A1中输入“样本数据”，在单元格B4中输
HO ： ；HA ：
这是一个右侧检验问题，具体步骤如下： 步骤一：输入数据。 打开Excel工作簿，将样本观测值输入到B3：F6单 元格中，如下图所示：
17
步骤二：假设检验。 1. 计算样本平均速度，在单元格D8中输入公 式： ，回车后得到样本平均速度为
11.计算置信区间上限。在单元格B14中输入“置信上 限”，在单元格C14中输入置信区间上限公 式： ，回车后得到的结果为41606.875。
结果如下图所示
14
15
4、一个正态总体均值的假设检验：方差 未知 例： 某一引擎生产商声称其生产的引擎的平均速
度每小时高于 公里。现将生产的20台引擎装入汽车
5.计算抽样平均误差。在单元格B8中输入“抽样平均误
差”，在单元格C8中输入公式： 后得到的结果为250。
12
，回车
6.在单元格B9中输入“置信度”，在单元格C9中输入
“0.95”。
7. 在单元格B10中输入“自由度”，在单元格C10中输
入“15”。 8. 在单元格B11中输入“标准正态分布的双侧分位数”，
限”，在单元格C14中输入置信区间上限公
式： ，回车后得到的结果为41834.55729。
10
结果如下图所示：
11
3、总体均值的区间估计 总体方差已知
例2 仍以例1为例，假设汽车轮胎的行驶里程服从
正态总体，方差为 ，试求总体均值 的置信度为0.95的置
信区间。 解 1 、2、3同例1。 4.在单元格B7中输入“标准差”，在单元格C7中输入 “1000”。
5
5. 在B6中输入“ “
”，即输入 ”，回车后得标准正态分布的 ，
的双侧分位数 2.58；
6.在B7中输入检验统计量的计算公式：
回车后得Z 统计量的值：
步骤三：结果分析。 由于
。
，未落入否定域内，所以接受
原假设 ，即这批矿砂的平均镍含量为3.25 %。
6
2、总体均值的区间估计 总体方差未知
例1 为研究某种汽车轮胎的磨损情况，随机选取16只轮胎 ，每只轮胎行驶到磨坏为止。记录所行驶的里程（以公里 计）如下：
实验三 运用EXCEL进行假设检验 实验目的：熟练掌握运用excel进
行假设检验和数据分析。
实验材料：计算机，excel软件 实验地点：机房
实验内容：
1
假设检验的基本思想和步骤
1 假设检验的基本思想
假设检验是根据样本的信息来判断总体分布是否 具有指定的特征。
在数理统计中，把需要用样本判断正确与否的命 题称为一个假设。根据研究目的提出的假设称为无效 假设，记为 H0 ；其对立面假设称为备择假设（或对 立假设），记为HA。
在单元格C11中输入公式：
，回车后得到 数 。 ，回车后得到的
13
的标准正态分布的双侧分位
9.计算允许误差。在单元格B12中输入“允许误差”， 在单元格C12中输入公式：
结果为490。
10.计算置信区间下限。在单元格B13中输入“置信下
限”，在单元格C13中输入置信区间下限公
式：
，回车后得到的结果为40626.875。
n i i 1
4
解 根据题意，提出检验的原假设和备择假设是 H0 ： ；HA ： 这是一个双侧检验问题，具体步骤如下： 步骤一：输入数据。 打开Excel工作簿，将样本观测值输入到A1：A10 单元格中。 步骤二：假设检验。 1. 在B2中输入“=AVERAGE(A1：A10)”，回车后 得到样本平均值3.255； 2. 在B3中输入总体标准差0.01； 3. 在B4中输入样本容量10； 4. 在B5中输入显著性水平0.01；
内进行速度测试，得到行驶速度（单位：公里/小时） 如下：试问：样本数据在显著性水平为0.025时是否 支持引擎生产商的说法。
250 258 254 256 236 242 250 258 245 262 247 254 261 249 245 262 256 251 256 263
16
根据题意，提出检验的原假设和备择假设是
2
2 假设检验的基本步骤 （1）提出假设H0和HA （2）确定显著水平 （3）进行计算 （4）统计推断 （5）结论
3
假设检验和区间估计
• 1、一个正态总体均值的假设检验：方差 已知 • 例1 假设某批矿砂10个样品中的镍含量，经 测定为3.28，3.27，3.25，3.25，3.27，3.24， 3.26，3.24，3.24，3.25（单位：％）。设总 体服从正态分布，且方差为 ，问：在 下能否认 为这批矿砂的平均镍含量为 3.25 。 1 x x n
差”，在单元格C7中输入公式：
，回车后得到的结果为1346.842771。
8
5.计算抽样平均误差。在单元格B8中输入“抽样平
均误差”，在单元格C8中输入公式： ，回车后得到的结果为336.7106928。 6.在单元格B9中输入“置信度”，在单元格C9中输 入“0.95”。
7.在单元格B10中输入“自由度”，在单元格C10中