用Excel进行参数的假设检验
利用Excel进行数据统计和假设检验
利用Excel进行数据统计和假设检验在数据分析和统计学中，Excel是一个功能强大且广泛使用的工具。
它提供了许多功能和公式，可以方便地对数据进行统计和分析。
本文将探讨如何使用Excel进行数据统计和假设检验。
一、数据统计数据统计是指对数据进行整理、分析和解释的过程。
Excel提供了许多功能和工具，可以帮助我们进行数据统计。
下面是一些常用的数据统计方法和技巧：1. 数据输入和整理：在Excel中，我们可以使用电子表格的形式来输入和整理数据。
可以创建多个工作表，每个工作表代表一个数据集。
可以使用Excel的数据验证功能确保数据的准确性。
2. 描述性统计：Excel提供了诸如平均值、中位数、标准差等常用的描述性统计函数。
只需在单元格中输入相应的函数公式，即可对数据集进行统计分析。
3. 图表制作：Excel提供了丰富的图表选项，如柱状图、折线图、饼图等。
可以通过选择相应的数据和图表类型，以直观的方式展示数据的分布和趋势。
4. 数据筛选和排序：Excel的筛选功能可以帮助我们在数据集中筛选出符合特定条件的数据。
可以按照某一列的数值进行升序或降序排序。
5. 数据透视表：利用Excel的数据透视表功能，可以对大量数据进行快速汇总和分析。
只需简单设置字段和汇总方式，就可以得到直观的数据透视表报告。
二、假设检验假设检验是统计学中用于判断总体参数的推断方法。
Excel提供了多种假设检验的函数，可以帮助我们对不同类型的问题进行推断。
下面是一些常见的假设检验方法：1. 单样本 t 检验：用于判断一个样本的均值是否与给定的总体均值有显著差异。
可以使用Excel的T.TEST函数进行计算。
2. 双样本 t 检验：用于比较两个样本均值是否有显著差异，例如对比两组学生的成绩平均值。
Excel的T.TEST函数也可以应用于双样本 t 检验。
3. 方差分析（ANOVA）：用于比较多个样本均值是否有显著差异。
Excel的ANOVA函数可以对多个样本进行方差分析。
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一、用EXCEL进行区间估计数据：某百货公司6月份各天的销售额数据如下：（单位：万元）求在概率90％的保证下，顾客平均消费额的估计区间。
参数估计数据及结果：从上面的结果我们可以知道，该月平均销售额的置信下限为270。
23，置信上限为277.97。
二、用EXCEL进行假设检验例题1:假设有A、B两个品牌的电池,现分别从这两个品牌电池中随机抽取10只进行检测,获得下表数据。
它们的使用寿命方差相等为30,试问在0。
1的显著性水平下，可否认为两个品牌的平均使用寿命存在显著差异?据上，提出原假设:A、B两个品牌的电池使用寿命不存在显著差异，备择假设：A、B两个品牌的电池使用寿命存在显著差异。
进行Z检验—双样本平均差检验：得如下所示结果：此次检验属于双尾检验，P=01101282872 > 显著性水平0.1,所以在0。
1的显著性水平下不能拒绝原假设，即可以认为两个品牌的平均使用寿命不存在显著性差异。
例题2：用某种药物治疗9例再生障碍性贫血患者,治疗前后患者血红蛋白变化的数据如下表所示。
问在0。
05的显著性水平下，能否认为这种药物至少可以使血红蛋白数量增加15个单位?提出原假设：这种药物不能使患者血红蛋白至少增加15个单位；备择假设：这种药物可以使患者的血红蛋白至少增加15个单位。
由于总体平均差已知，选用t-检验：平均值的成对二样本分析：得结果如下：由于显著性水平为0.05大于P值0.00037558，因此要拒绝原假设，即可以认为这种药物至少能使血红蛋白数量增加15个单位。
例题3：某研究所试验出一批新品种，想知道新品种产量是否比老品种产量有显著提高,随机抽取新老品种产量各9个，数据如下（单位:千克）.试问，在0.05的显著性水平下,可否认为新品种比老品种的产量有显著提高？据条件，提出原假设：新品种比老品种产量没有显著提高;备择假设：新品种比老品种产量显著提高。
得出t检验：双样本异方差分析结果如下:在显著性水平为0.05的单侧检验下，P值为0。
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。
如何在Excel中使用TTEST函数进行两样本均值差异的假设检验
如何在Excel中使用TTEST函数进行两样本均值差异的假设检验在Excel中进行两样本均值差异的假设检验，可以使用TTEST函数。
TTEST函数是一个统计函数，用于判断两个样本的均值是否存在显著差异。
本文将介绍如何在Excel中使用TTEST函数进行假设检验。
首先，打开Excel并准备好两个样本的数据。
假设我们要比较两个产品在销售量上的差异。
将两个产品的销售数据分别输入到两个列中，确保数据对齐。
接下来，选中一个空的单元格，这个单元格将用于计算假设检验的结果。
在这个单元格中，输入以下公式：=T.TEST(range1, range2,tails,type)其中，range1表示第一个样本的数据范围，range2表示第二个样本的数据范围。
tails表示检验的尾部类型，如果你希望进行双侧检验，可以输入2；如果你希望进行右侧检验，可以输入1；如果你希望进行左侧检验，可以输入1。
type表示样本类型，如果两个样本的方差相等，可以输入1；如果两个样本的方差不等，可以输入2。
在我们的例子中，假设第一个样本的数据范围为A2:A10，第二个样本的数据范围为B2:B10，我们希望进行双侧检验，样本类型为方差相等。
则公式应为：=T.TEST(A2:A10, B2:B10, 2, 1)按下回车键计算结果，即可得到两个样本均值差异的假设检验结果。
需要注意的是，TTEST函数计算的是两个样本的均值差异的显著性水平。
如果返回的p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则说明两个样本的均值存在显著差异；如果p值大于显著性水平，则说明两个样本的均值不存在显著差异。
另外，TTEST函数还可以用于计算单样本均值与给定值之间的差异的假设检验。
具体操作与前面介绍的方法类似，只是需要将range2参数替换为给定值。
比如，如果要检验某个产品的销售量与公司设定的平均销售量是否存在差异，可以使用以下公式：=T.TEST(range1, value,tails,type)其中，range1表示样本的数据范围，value表示给定值，其他参数的意义与之前相同。
假设检验在Excel中的实现
【统计学实验项目十四】假设检验在Excel 中的实现【实验目的】熟悉Excel 的基本操作，使用Excel 进行假设检验。
【实验环境】应用软件Excel2003，加载宏“数据分析”。
【实验准备】掌握假设检验的方法。
在EXCEL 中，假设检验工具主要有四个，如图14-1所示：图14-1 数据分析对话框平均值的成对二样本分析实际上指的是在总体方差已知的条件下两个样本均值之差的检验，准确的说应该是Z 检验，双样本等方差检验是总体方差未知，但假定其相等的条件下进行的t 检验，双样本异方差检验指的是总体方差未知，但假定其不等的条件下进行的t 检验，双样本平均差检验指的是配对样本的t 检验。
我们介绍一下Z 检验。
例：学校教务处在对统计学教学方法进行调研时，发现一种较传统教学方法更好的教学方法——分组教学法，现分别从统计一班（采用传统教学方法）和统计二班（采用分组教学方法）两个班中分别抽取六位同学进行测试，考核结果如下：二班成绩（X ） 82 79 84 80 81 82一班成绩（Y ） 79 80 83 78 83 80根据以往经验知硬度()211,~σμN X ，()222,~σμN Y ，且221==σσ，试在05.0=α水平上比较采用分组教学方法效果有无显著优势。
计算步骤如下：1．输入数据到工作表。
2．单击工具菜单，选择数据分析选项，弹出对话框后，在其中选择双样本平均差分析，弹出对话框如图14-2所示：图14-2 双样本平均差分析对话框3．按上图所示输入后，按确定按钮，得输出结果如图14-3所示：图14-3 双样本平均差分析结果在上面的结果中，我们可以根据P值进行判断，也可以根据统计量和临界值比较进行判断。
如本例采用的是单尾检验，其单尾P值为0.24，大于给定的显著性水平0.05，所以应该接受原假设，即分组教学方法没有明显优势；若用临界值判断，得出的结论是一样的，如本例Z值为0.721688，小于临界值1.644854，由于是右尾检验，所以也是接受原假设。
抽样分布于区间估计用EXCEL假设检验分析
实验五抽样分布于区间估计之用EXCEL进行假设检验一、实验目的及要求熟练使用Excel进行参数的假设检验二、实验内容本章介绍的假设检验包括一个正态总体的参数检验和两个正态总体的参数检验。
对于一个正态总体参数的检验,可利用函数工具和自己输入公式的方法计算统计量,并进行检验。
1)一个正态总体的参数检验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。
解根据题意，提出检验的原假设和备择假设是：；：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；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；6.在B7中输入检验统计量的计算公式：“”，回车后得统计量的值：。
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 %。
一个正态总体均值的假设检验：方差未知【例2】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台引擎装入汽车内进行速度测试，得到行驶速度（单位：公里/小时）如下：250 236 245 261 256258 242 262 249 251254 250 247 245 256256 258 254 262 263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。
解根据题意，提出检验的原假设和备择假设是：；：这是一个右侧检验问题，具体步骤如下：步骤一：输入数据。
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。
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上机实习五用Excel进行参数的假设检验假设检验，就是先对总体的参数或分布形式提出假设，再利用样本数据信息来判断原假设是否合理，从而决定应接受还是拒绝原假设。
进行假设检验的一般步骤：(1)建立原假设H0和备择假设H1；(2)确定适当的检验统计量及其分布，并由给定样本值计算检验统计量的值；(3)根据显著性水平α，确定检验临界值和拒绝域；(4) 作出统计判断：由样本值确定概率P值,若P值≤α或者统计量的值落在拒绝域内，则拒绝原假设H0，接受备择假设H1，即差异有统计显著意义；若P值>α或者统计量的值不落在拒绝域内，，就接受原假设H0，即差异无统计显著意义。
我们将正态总体的参数检验的主要步骤和结果汇总于下表。
表5-1 正态总体参数的假设检验简表§5.1 单个正态总体的参数检验一、单个正态总体均值Z检验对于总体方差σ2已知时，进行单个正态总体均值的Z检验H0：μ=μ0，可利用Z检验统计量n X Z /0σμ-=来进行。
在Excel 中，可利用函数ZTEST 进行，其格式为ZTEST (array, a , sigma) 返回Z 检验的双侧概率P 值P{|Z|>z},n aX Z /σ-=其中 Array 为用来检验的数组或数据区域；a 为被检验的已知均值,即μ0；Sigma 为已知的总体标准差σ，如果省略，则使用样本标准差S 。
例如，要检验样本数据3, 6, 7, 8, 6, 5, 4, 2, 1, 9的总体均值是否等于4，如果已知其总体标准差为2，则只需计算ZTEST({3, 6, 7, 8, 6, 5, 4, 2, 1, 9}, 4，2)，其概率值P=0.0409951<0.05，认为在显著性水平α=0.05下，总体均值与4有显著差异。
如果总体标准差未知，而用样本标准差S 替代时，计算ZTEST({3, 6, 7, 8, 6, 5, 4, 2, 1, 9}, 4)，得到其概率值P =0.090574>0.05,认为在显著性水平α=0.05下，总体均值与4无显著差异。
二、单个正态总体均值t 检验当总体方差σ2未知时，单个正态总体均值的t 检验对于大样本（n>30）问题可归结为上述Z 检验进行。
对于小样本，则可利用函数和输入公式的方法计算t 统计量n SX t 0μ-=和P 值来进行t 检验。
例5.1 正常人的脉搏平均为72(次/min)，现测得50例慢性四乙基铅中毒患者的脉搏（次/min ）的均值是65.45，标准差是5.67，若四乙基铅中毒患者的脉搏服从正态分布，问四乙基铅中毒患者和正常人的脉搏有无显著性差异（α=0.05）？Excel 求解：应检验H 0：μ =72。
其实现t 检验的步骤为：1．按图5.1输入已知数据：单元格C4中输入总体均值72，单元格B7中输入样本容量25，单元格C7中输入样本均值65.45，单元格D7中输入样本标准差7.67；2．计算t 统计量的值和P 值（1） 在单元格G4中输入“=ABS(C7-C4)/D7*B7^0.5”求t 值； （2） 在单元格G5中输入“=B7-1”求自由度；（3） 在单元格G6中输入“=TDIST(G4,G5,1)”求单侧P 值； （4） 在单元格G7中输入“=TDIST(G4,G5,2)”求双侧P 值；所得结果如图5-1所示。
图5-1结果分析：因|t|=4.27，P=0.000266（双侧）<0.05，则拒绝原假设H0，即认为四乙基铅中毒患者和正常人的脉搏有显著性差异。
注意：利用上述函数和公式，每次只要更改相应单元格的总体均值(C4)、样本容量(B7)、样本均值(C7)和标准差(D7)，即可得到对应的结果。
如果已知的不是样本均值、标准差，而是原始数据，则只要先用Excel函数AVERAGE、STDEV计算出均值、标准差即可与上题类似进行。
例5.2已知某炼铁厂正常情况下的铁水含碳量X～N(4.55,σ2)。
现观测5炉铁水的含碳量分别为：4.40，4.25，4.21，4.33，4.46，问此时铁水的平均含碳量μ=E(X)是否有显著变化？（α=0.05）Excel求解：应检验H0：μ =4.55。
本题已知样本原始数据，其实现t检验的步骤与上例类似：（1）将上例的图5-1所在的工作表复制（见图5-2），并在第I列依次输入：样本数据，4.40，…，4.46原始数据；（2）将单元格C4的总体均值改为4.55；将单元格B7的样本容量改为5；在单元格B7的样本容量中输入公式“=COUNT(I2:I6)”；在单元格C7的样本均值中输入公式“=AVERAGE(I2:I6)”；在单元格D7的样本标准差中输入公式“=STDEV (I2:I6)”即可得到计算结果见图5-2。
图5-2结果分析：因|t|=4.767，P=0.00886（双侧）<0.05，则拒绝原假设H0，即认为此时铁水的平均含碳量μ=E(X)有显著变化。
注意：利用上述函数和公式，每次只要更改相应单元格的总体均值(C4)与原始数据(第I列)，即可得到对应的结果。
对于单个正态总体方差的检验，利用相应的Excel 函数和输入公式的方法与上题类似地建立工作表，即可进行相应检验。
§5.2 两个正态总体的参数检验一、两个正态总体方差的齐性检验方差相等（或无显著差异）的总体称为具有方差齐性的总体，因此检验两个（或多个）总体方差是否相等的显著性检验又称为方差齐性检验。
对两个总体方差的齐性检验，即检验H 0:σ12=σ22 ，可用F 检验统计量2221S S F = 来进行。
在两个总体方差的齐性检验。
在Excel 中，采用“工具→数据分析→F 检验：双样本方差”即可进行两个正态总体方差的齐性检验，下面我们结合例题来介绍用EXCEL 进行方差的齐性检验的步骤。
例5.3 用24只豚鼠均分成二组作支管灌流试验，记录流速如下（滴数/分）：著差异？（α=0.10）Excel 求解：现列出用Excel 来进行两组数据方差齐性检验的具体步骤。
首先将两组数据输入表中的A2：A13和B2：B13。
（参见图5-4），则检验步骤为： 1. 在菜单中选取“工具→数据分析→F 检验：双样本方差”，点击“确定”； 2. 当出现“F 检验：双样本方差”对话框后，选定参数，见图5-3： 在“变量1的区域”方框内键入A1：A13 在“变量2的区域”方框内键入B1：B13 选定“标志”（数据区域第一行为标志名） 在“α”方框内键入0.05(注意：由于在Excel 中该检验的结果中只有F 分布的“单尾临界值”，故这里“α”方框内应键入α/2=0.1/2=0.05的值)在“输出选项”中选择“输出区域”为D13. 选择“确定”，如图5-3所示图5-3图5-4结果分析：如图5-4所示，因F=1.993103<F α/2=2.817927， （或P=0.134034>0.10/2=0.05）所以不拒绝H 0，即两组数据的总体方差无显著差异，即方差齐性成立。
二、两个正态总体均值比较检验对两个正态总体均值的比较检验，即检验H 0:μ1= μ2，也即检验H 0: μ1–μ2=0 是否成立。
当两组数据的方差齐性成立即等方差时，可用检验统计量2111n n S Y X T p+-=来进行检验，其中2)1()1(21222211-+-+-=n n S n S n S p在Excel 的数据分析工具中，采用“t-检验: 双样本等方差假设”即可进行两个正态总体方差的齐性检验，下面我们还是通过上列例5.3的数据来说明两个正态总体均值比较检验的步骤。
例5.4 对例5.3中的两组数据，检验用药是否显著影响灌流试验的流速（α=0.10） Excel 求解：因为已经知道该例中两组数据的方差齐性成立，故可以用 “t-检验: 双样本等方差假设”来进行两组数据的流速是否有显著差异的检验。
其具体步骤为：1. 在菜单中选取“工具→数据分析→t-检验: 双样本等方差假设”，点击“确定”；2. 当出现“t-检验: 双样本等方差假设”对话框后，选定参数，见图5-5；图5-53. 选择“确定”，即可得到等方差假设检验结果如图5-6。
结果分析：如图5-6示，因|t| = |-2.30407| > t /2 = 1.717144，或 P值= 0.03104 < 0.05所以拒绝H0，认为两组数据的总体均值显著差异，即用药显著影响灌流试验的流速。
图5-6对于方差未知且方差齐性不成立的两个正态总体均值比较检验可以用“t-检验: 双样本异方差假设”来进行。
对于总体方差已知的两个正态总体均值比较检验可以用“z检验: 双样本平均差检验”来进行。
对于配对数据资料比较的t检验可以用“t-检验: 平均值的二样本分析”来进行（在“假设平均差”中选0或不选）。
上述检验步骤与前面介绍的“t-检验: 双样本等方差假设”基本相同，限于篇幅这里不再详细介绍。
上机训练题1. 某公司生产某种灯管，该公司的经理称，他们产品的平均使用寿命为3年。
为检验他的说法，随机抽取10个灯管，测得灯管寿命数据如下：（单位：年）1.3， 4.1，4.8， 3.4 ，2.9，3.8，4.2，2.5，4.3，2.8已知灯管的使用寿命服从正态分布，试检验他的说法是否正确？（α=0.05）2. 某种药液中的某成分含量（％）服从正态分布，现由其10个样本观测值算出x =0.452，S=0.037，试检验假设H 0：μ=0.5是否成立（α=0.10）3．设有两种玉米的甲、乙两块农业试验区，各分为10个小区，各小区的面积相同，除甲区施磷肥外，其他试验条件均相同，试验结果玉米产量（kg ）如下：（α=0.05）4．某医院用新药与常规药物治疗婴幼儿贫血，将20贫血患儿随机等分成两组，分别接受两种药物治疗，测得血红蛋白增加量（g/L ）如下表所示。
问新药与常规药的疗效有无显著差别？（α=0.05）上机实习六 用Excel 进行方差分析方差分析法（Analysis of Variance ）是通过对样本的离差平方和进行分解，判断差异的可能来源的统计分析方法。
它是对试验结果进行分析，考察各因素对试验结果是否有显著影响的有效方法。
§6.1 单因素方差分析一、用Excel 进行单因素方差分析在Excel 中，采用“工具→数据分析→方差分析：单因素方差分析”即可进行单因素方差分析。
下面我们结合例题来介绍用EXCEL 进行的步骤。
例6.1 考察催化剂对某药得率的影响，现用4种不同的催化剂独立地在相同条件下进行试验，每种催化剂各做5次试验，得到的该药得率如下表6-2所示，试问不同的催化剂是否对该药的得率有显著影响？表6-2 4种催化剂作用下的得率87 90 818895968284平均得率（%）88.2839480 Excel求解：用Excel进行单因素方差分析的操作步骤：1.输入数据。