实验四 用EXCEL进行方差分析
实验四用EXCEL实现方差分析
实验四用EXCEL实现方差分析方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）是一种用于比较两个或更多个样本均值是否显著不同的统计方法。
它通过比较各样本的方差是否相等来推断样本均值是否有显著差异。
本实验将使用EXCEL软件来实现方差分析。
1.实验目的掌握用EXCEL实现方差分析的方法，能够对不同样本的均值进行比较，并判断是否有显著差异。
2.实验原理方差分析是通过计算组间与组内的均方差（mean square）与自由度（degree of freedom）来推断是否存在差异显著的方法。
在EXCEL中使用方差分析的步骤主要包括数据录入、数据分析工具的使用、方差分析表的解读和结果的判断。
3.实验步骤Step 1: 数据录入首先将要分析的数据录入到EXCEL的工作表中，每组数据占用一列或一行，例如：组1：67,75,62,71,73组2：82,79,85,80,87组3：91,85,89,95,93Step 2: 数据分析工具的使用选择数据分析工具，依次点击"数据"-"数据分析"，弹出数据分析对话框，选择"方差分析"，点击"确定"。
Step 3: 填写方差分析对话框参数Step 4: 方差分析结果解读与判断EXCEL会生成方差分析表，其中包括组间均方（MSb），组内均方（MSw），总均方（MSt），标准误差（Sb），F值，自由度（df），P值等数据。
根据F值和P值来判断是否有显著差异。
通常，如果P值小于显著性水平（0.05），则拒绝原假设，即表示组间均值有显著差异。
4.实验注意事项（1）确保数据录入准确无误，符合方差分析的前提条件。
（2）需事先安装加载数据分析工具，具体操作方法可参考EXCEL软件帮助手册。
（3）在解读结果时，除了判断P值是否小于显著性水平之外，还要注意观察各组的均值和方差大小关系。
5.结论通过上述步骤，在EXCEL中可以快速实现方差分析，并得到方差分析表。
试验四 利用EXCEL软件进行方差分析
试验四利用EXCEL软件进行方差分析一、试验目的：学会在计算机上利用EXCEL进行单因素（单向分组资料）、无重复双因素、组合内有重复观察值的两向分组资料以及组内又分亚组的单向分组资料的方差分析。
二、试验器具：计算机三、试验要求：每位同学一台计算机独立完成操作，并结合习题按照操作情况写出试验报告。
四、操作的方法步骤：（一）单因素方差分析1.打开计算机，点击开始，程序，附件，进入EXCEL 界面2.输入试验数据，例如教材101页表6.2。
3.点击工具，数据分析，单因素方差分析，确定4.将光标置于输入区域，用鼠标将数据所在的区域选定5.分组方式点中“行”，点输出区域，光标移入后面框内，用鼠标点任意区域，然后点确定，即可得到结果。
（二）无重复双因素试验结果的方差分析1.打开计算机，点击开始，程序，附件，进入EXCEL 界面2.输入试验数据，例如教材228页表12.3。
3.点击工具，数据分析，无重复双因素方差分析，确定4.将光标置于输入区域，用鼠标将数据所在的区域选定5.点输出区域，光标移入后面框内，用鼠标点任意区域，然后点确定，即可得到结果。
（三）有重复观察值的两向分组资料的方差分析1.打开计算机，点击开始，程序，附件，进入EXCEL 界面2.输入试验数据，例如教材122页表6.31。
应该将A1、A2、A3、B1、B2、B3输入3.点击工具，数据分析，可重复双因素方差分析，确定4.将光标置于输入区域，用鼠标将数据及A1、A2、A3、B1、B2、B3所在的区域选定，每一样本的行数是35.点输出区域，光标移入后面框内，用鼠标点任意区域，然后点确定，即可得到结果。
（四）组内又分亚组的单向分组资料的方差分析1.打开计算机，点击开始，程序，附件，进入EXCEL 界面2.输入试验数据，例如教材116页表6.19。
将组间即培养液间代号输入第一列，将组内亚组间即盆号输入第一行3.点击工具，数据分析，无重复双因素方差分析，确定4.将光标置于输入区域，用鼠标将数据及代码所在区域选定，每一样本的行数是45.点输出区域，光标移入后面框内，用鼠标点任意区域，然后点确定，即可得到结果。
实验四用EXCEL实现方差分析
实验四用EXCEL实现方差分析方差分析（Analysis of Variance，简称ANOVA）是一种用于比较两个或多个组之间均值差异是否显著的统计方法。
在统计学中，方差分析被广泛应用于各个领域，如医学、社会科学、经济学等。
方差分析的基本原理是通过比较组间方差与组内方差的大小来推断均值之间的差异是否显著。
在进行方差分析之前，我们首先要明确研究对象和目的。
假设我们要分析一个实验的结果，该实验包含三个组，每个组有若干个样本。
我们的目标是确定这三个组的均值是否有显著差异。
在EXCEL中进行方差分析，首先需要收集所需的数据，并将其整理成适合进行分析的形式。
我们将每个组的数据放在一个列中，列的顶部标有组的名称。
接下来，我们将这些数据输入到EXCEL的数据分析工具中。
1.打开EXCEL，并选中数据分析工具。
在EXCEL的菜单栏中，选择“数据”选项卡，然后选择“数据分析”。
如果未能找到“数据分析”选项，则需要先启用此选项。
点击“文件”选项卡，在“选项”中选择“增益”选项，然后勾选“数据分析”选项。
2.选择方差分析工具。
在数据分析工具中，选择“方差分析”选项，然后点击“确定”。
3.输入数据范围。
在方差分析工具的对话框中，输入数据范围，即每个组的数据所在的列。
确认输入范围后，点击“确定”。
4.设置其它参数。
方差分析工具还提供了一些可选参数，如方差齐性检验、置信水平等。
如果不需要使用这些参数，可以直接点击“确定”。
5.分析结果。
EXCEL将自动生成方差分析报告，报告包含了各个组的均值、方差、自由度、F值、P值等统计指标。
通过分析这些指标，我们可以判断各个组之间的均值差异是否显著。
方差分析的结论要根据P值的显著性确定。
如果P值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则说明各个组之间的均值差异是显著的；反之，如果P值大于显著性水平，则说明各组之间的均值差异不显著。
需要注意的是，方差分析只能用于比较两个或多个组之间的均值差异，不能确定具体是哪个组之间存在差异。
用excel进行方差分析
专业班次 组别
题 目 姓 名 日期
⒈ 用四种不同的发酵方法（A 、B 、C 、D ）所做成的面包的体积与重量之比如下表所示（数值己简化）。
试比较这四种发酵方法的体积重量比之间的差异。
如果处理效应为固定模型，并且处理间F 测验显著，用三种方法进行多重比较，并且讨论它们的结果。
第一种方法：标记字母法
由上面的结果可以看出：D 与C 、D 与A 、B 与C 、B 与A 的两两发酵方法都差异显著。
第二种方法：q 测验法
利用EXCEL 进行方差分析 09农信200930010621 张玲娟 2011.11.24
专业班次组别
题目姓名日期
由上面的表格可以看出：D与A、B与A差异极显著，D与C、B与C差异显著。
第三种方法：Duncan’s法
由上面的表格可以看出：D与A、B与A、D与C差异极显著，B与C差异显著。
⒉随机抽取四个品种的荔枝树在三种光照条件下测定它们的叶面积与干重之比值，结果如下表所示（数值己简化）。
如果品种为随机效应，光照条件为固定效应，试对资料进行适当的分析。
专业班次组别
题目姓名日期
因为P-value行=0.506023>0.05,P-value列=0.199336>0.05，所以接受原假设，即无显著差异。
⒊随机抽取五种年龄的游客两人，安排他们同时乘坐四种速度的过山车，然后测定他们
脉搏跳动的次数。
资料如下表（数值己简化）。
试对资料进行适当分析。
专业班次组别
题目姓名日期
由上面的结果可以看出：120转与100转、120转与80转、120转与60转、100转与60转、80转与60转差异显著。
Excel进行单因素方差分析的步骤
Excel进行单因素方差分析的步骤Excel是一种功能强大的电子表格软件，可以用于进行各种数据分析，包括单因素方差分析。
单因素方差分析是一种常用的统计方法，用于比较不同组之间的均值是否存在显著差异。
下面是在Excel中进行单因素方差分析的步骤：步骤1：准备数据首先，需要准备好用于分析的数据。
假设我们有一个实验，分为三个组，每个组有若干个观测值。
我们需要将这些观测值依次输入到Excel的一些工作表中。
步骤2：计算各组的均值和总均值在Excel中，可以使用平均值函数（AVERAGE）计算每个组的均值。
将这些均值记录在另一列或另一个工作表中。
然后，使用平均值函数计算所有组的总均值。
步骤3：计算组内平方和和组间平方和使用Excel的平方和函数（SUMSQ）来计算每个组的组内平方和。
组内平方和可以通过将每个观测值与其对应组的均值之差的平方相加来计算。
然后，使用平方和函数计算组间平方和。
组间平方和可以通过将每个组的均值与总均值之差的平方乘以该组的观测数量相加来计算。
步骤4：计算均方计算组内平方和和组间平方和的均方，即将组内平方和除以自由度（观测数量减去组数）得到组内均方，将组间平方和除以组数减1得到组间均方。
步骤5：计算F值使用Excel的F分布函数（FDIST）来计算F值。
F值可以通过将组间均方除以组内均方来计算。
步骤6：确定显著性水平和临界值根据实验设计和显著性水平的设置，确定F分布的临界值。
在Excel 中，可以使用F分布的临界值函数（FINV）来计算临界值。
步骤7：进行假设检验根据F值和临界值的比较结果，进行假设检验。
如果F值大于临界值，则可以拒绝原假设，即组均值存在显著差异。
如果F值小于等于临界值，则不能拒绝原假设，即组均值没有显著差异。
步骤8：进行事后比较（可选）如果在步骤7中发现组均值存在显著差异，可以使用Excel的多重比较方法，如Bonferroni校正、Tukey HSD等，进行事后比较。
Excel中的单因素方差分析
Excel中的单因素方差分析一、目的要求为了解决多个样本平均数差异显著性的测验问题，需要应用方差分析。
方差分析是把试验看成一个整体，分解各种变异的原因。
从总的方差中，将可能的变异原因逐个分出，并用误差的方法作为判断其他方差是否显著的标准，如果已知变异原因的方差比误差方差大得多，那么，该方差就不是随机产生的，试验的处理间的差异不会是由于误差原因造成的，这时处理的效应是应该肯定的。
通过学习Excel中方差分析，掌握基本的分析操作，能够处理实验的数据。
二、实验工具Microsoft Excel三、试验方法2、例：在五个硼肥试验处理中测得苹果叶内硼含量（ppm），试比较各处理苹果叶内平均含硼量的差异显著性。
3、操作步骤：在Excel统计中，完全随机试验设计的方差分析，只须经过单因素方差分析即可得出结果，具体步骤如下：①打开Excel,向单元格中输入文字与数字，建立表格；②单击“工具”，在出现的对话框中，选择“数据分析”，选取“方差分析: 单因素方差分析”；③单击“确定”，单击“输入区域：”框右边的按钮，用鼠标选中数据，再次单击按钮；其他设置选择a为0.05。
分组方式：行。
点选标志位于第一列④单击“确定”，即可输出单因素方差分析结果。
4、方差分析输出结果: SUMMARY组观测数求和平均方差A 6 52 8.666667 4.666667B 6 245 40.83333 13.76667C 6 96 16 11.6D 6 169 28.16667 34.96667E 6 249 41.5 3.55、多重比较：由方差分析的结果，采用新复极差测验法，再稍加计算比较处理, 即可得出：新复极差测验的LSR值6结论：由方差分析结果F=94.17>F o.o5=Fcrit=2.76，可知5种喷硼处理间差异显著，并可知除E与B二处理间无极显著差异外，其他均有极显著差异。
SPSS中的单因素方差分析一、基本原理单因素方差分析也即一维方差分析，是检验由单一因素影响的多组样本某因变量的均值是否有显著差异的问题，如各组之间有显著差异，说明这个因素（分类变量）对因变量是有显著影响的，因素的不同水平会影响到因变量的取值。
Excel在假设检验和方差分析中的应用实验指导
Excel 在假设检验和方差分析中的应用
一、Excel 在假设检验中的应用
例1：某机械厂生产某型号螺栓，正常生产螺栓口径如从与平均数x ，方差2σ=36mm 的正态分布。
现在从新批量的螺栓中抽取10只实测计算样本方差为42mm ，试以显著性水平α=0.05检验总体方差是否显著提高了。
分析：此题是对总体方差进行假设检验，已知总体服从正态分布，且总体方差和样本方差均已知，因此我们选择2χ统计量。
Excel 进行分析：
1、录入相关指标及数据。
2、计算检验统计量2χ。
在B5单元格输入公式“=B2*B4/B3”。
3、计算临界值()12-n αχ。
在B6单元格输入公式“=CHIINV(0.05,9)”。
4、计算P-值。
在B7单元格输入公式“=CHIDIST(10.5,9)”。
5、根据以上结果由检验统计量2χ<临界值()12-n αχ,或者P-值>显著性水平α，得出检验统计量的观测值落在接受域，因而接受原假设，认为总体方差没有显著提高。
二、Excel 在方差分析中的应用
具体操作见课本。
excel 方差 标准差
excel 方差标准差在Excel中，方差和标准差是统计学中常用的两个概念，它们都是用来衡量数据的离散程度的。
在本文中，我们将详细介绍Excel中如何计算方差和标准差，以及它们在实际应用中的意义和作用。
首先，让我们来了解一下方差和标准差的概念。
方差是指一组数据与其平均值之差的平方和的平均值，它可以衡量数据的离散程度。
标准差则是方差的平方根，它也是衡量数据离散程度的一种方法，通常用来描述数据的波动程度。
在Excel中，我们可以使用内置的函数来计算方差和标准差。
要计算一组数据的方差，可以使用VAR.S或VAR.P函数，其中VAR.S用于样本数据，VAR.P用于总体数据。
例如，如果我们有一组数据存储在A1:A10单元格中，可以使用=VAR.S(A1:A10)来计算这组数据的样本方差。
同样地，要计算标准差，可以使用STDEV.S或STDEV.P函数，其中STDEV.S用于样本数据，STDEV.P用于总体数据。
除了使用函数外，Excel还提供了数据分析工具包，可以帮助我们进行更复杂的统计分析。
在数据分析工具包中，我们可以找到方差分析和协方差分析等功能，这些功能可以帮助我们更全面地了解数据的离散程度和相关性。
方差和标准差在实际应用中具有重要的意义。
在财务领域，标准差常被用来衡量资产的风险，波动率越大，风险越高。
在生产领域，方差和标准差可以帮助我们评估生产过程的稳定性和一致性。
在市场营销领域，方差和标准差可以帮助我们分析市场需求的波动和变化，从而制定更合理的营销策略。
总之，方差和标准差是统计学中重要的概念，它们可以帮助我们更好地理解和分析数据。
在Excel中，我们可以通过简单的函数或者数据分析工具包来计算和分析方差和标准差，从而更好地应用它们到实际工作中。
希望本文对你有所帮助，谢谢阅读！。
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实验四用EXCEL进行方差分析
一、单因素方差分析
例题1:某鞋厂为了比较几种不同材质的鞋跟耐磨程度，随机选取了十个人试穿一双鞋跟厚度相同的新鞋，分别用A、B、C三种不同的材质做成，试穿一个月后测量每个人所穿的两只鞋的鞋跟厚度，测得如下数据：
试分析，在0.05的显著性水平下，三种材质的鞋跟质量有无显著性差别。
提出原假设：不同材料的鞋跟没有显著性差异
表1.1单因素方差分析的汇总表
组观测数求和平均方差
材料A 10 38.5 3.85 0.196111
材料B 10 36.4 3.64 0.202667
材料C 10 38.3 3.83 0.189
从各组的均值看，最低为3.64cm，最高为3.85cm。
从各组的方差看最小的为0.189，最大的等于0.202667。
表1.2单因素方差分析的方差分析表
差异源SS df MS F P-value F crit
组间0.268667 2 0.134333 0.685633 0.512328 3.354131
组内 5.29 27 0.195926
总计 5.558667 29
由结果可知P值为0.512328，大于显著性水平0.05，因此接受原假设，即材料的不同并没有导致鞋跟质量有显著性差异。
二、用Excel进行无重复双因素方差分析
例题2：假设四名工人操作机器A、B、C各一天，其日产量，分析在0.05的显著性水平下，机器或不同工人对日产量是否有显著影响。
原假设1：机器对日产量没有显著影响；
原假设2：不同工人对日产量没有显著影响。
在数据分析中选择：无重复双因素分析
得到如下所示结
由分析结果可知：行因素的P值为0.014445，小于显著性水平0.05,即应拒绝原假设，可以认为机器对日产量有显著影响；列因素的P值为0.230838，大于显著性水平0.05，即应接受原假设，认为不同工人对日产量没有显著影响。
三、用Excel进行有重复双因素方差分析
例题3：为考察通电方法和液温对某零件质量的影响，通电方法有3种A、B、C,液温选取两种水平（现行温度或增加10度）。
每个水平组合进行两次实验，所得结果如下所示。
试分析：在0.01显著性水平下，通电方法、液温和它们的交互作用对该质量指标有无显著影响。
提出假设：原假设1，通电方法对该质量指标没有显著影响；
原假设2，温度水平对该质量指标没有显著影响；
原假设3，它们的交互作用对该指标没有限制影响。
经过方差分析：可重复性双因素分析，得到如下结果。