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。
《统计学基础》8.4.2 利用Excel进行综合指数分析
8.4.2利用Excel进行综合指数分析产品名称计量单位产品销售量单位价格（元）基期q0报告期q1基期p0报告期p1A 套1000 1400 10 8B 件3000 2800 16 16C 个4000 4500 15 20要求：利用Excel计算综合指数。
具体操作步骤如下：（1）打开Excel表格，将3种产品的销售情况录入到新建的sheet1中。
如图8.1所示：图8.1 A、B、C3种产品销售情况表（2）计算每种产品销售额基期“p0q0”。
a.在单元格H3内先输入“=”，然后用鼠标选中单元格C3，紧接着输入“*”，再用鼠标选中单元格E3,之后单击“enter”键即得到A产品基期销售额结果。
如图8.2、图8.3所示：图8.2 A产品基期销售额计算过程表图8.3 A产品基期销售额计算结果表b.选中H3使用自动填充功能按住鼠标左键向下拖至单元格H5，松开鼠标，即可得到单元格H4和H5的数据。
如图8.4所示：图8.4 B产品和C产品基期销售额计算结果表c.单击单元格H6，菜单栏上选择“公式”选项，找到自动求和里的第一个选项“求和”并单击，再单击“enter”键即可得出所有产品基期的销售额合计数。
如图8.5、图8.6所示：图8.5 3种产品基期销售额求和计算过程表图8.6 3种产品基期销售额求和计算结果表（3）计算每种产品销售额报告期“p1q1”。
a.在单元格I3内先输入“=”，然后用鼠标选中单元格D3，紧接着输入“*”，再用鼠标选中单元格F3,之后单击“enter”键即得到A产品报告期销售额结果。
如图8.7、图8.8所示：图8.7 A产品报告期销售额计算过程表图8.8 A产品报告期销售额计算结果表b.选中I3使用自动填充功能按住鼠标左键向下拖至单元格I5，松开鼠标，即可得到单元格I4和I5的数据。
如图8.9所示：图8.9 B产品和C产品报告期销售额计算结果表c.单击单元格I6，菜单栏上选择“公式”选项，找到自动求和里的第一个选项“求和”并单击，再单击“enter”键即可得出所有产品报告期的销售额合计数。
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。
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”。
Excel数据分析常用统计函数和方法
Excel数据分析常用统计函数和方法Excel是一款功能强大的电子表格软件，广泛应用于数据分析和统计。
本文将介绍Excel中常用的统计函数和方法，主要包括平均值、中位数、标准差、相关系数、回归分析等。
第一章平均值1.1 简介平均值是统计学中最常用的指标之一，用来衡量一组数据的集中程度。
在Excel中，可以通过平均函数(AVERAGE)来计算一组数据的平均值。
1.2 用法示例假设有一个包含学生考试成绩的数据集，如下所示：姓名科目成绩张三语文90李四语文85王五语文92使用平均函数可以计算这组数据的平均成绩。
具体操作如下：在一个空白单元格中输入“=AVERAGE(C2:C4)”，按下回车键即可得到平均值。
第二章中位数2.1 简介中位数是统计学中另一个重要的指标，它能反映一组数据的中间位置。
在Excel中，可以通过中位数函数(MEDIAN)来计算一组数据的中位数。
2.2 用法示例继续以上面的数据集为例，可以使用中位数函数计算这组数据的中位数。
具体操作如下：在一个空白单元格中输入“=MEDIAN(C2:C4)”，按下回车键即可得到中位数。
第三章标准差3.1 简介标准差是用来衡量一组数据的离散程度，标准差越大，数据的波动性越大。
在Excel中，可以通过标准差函数(STDEV)来计算数据的标准差。
3.2 用法示例仍然以学生考试成绩的数据集为例，可以使用标准差函数计算这组数据的标准差。
具体操作如下：在一个空白单元格中输入“=STDEV(C2:C4)”，按下回车键即可得到标准差。
第四章相关系数4.1 简介相关系数是用来衡量两个变量之间相关程度的统计指标。
在Excel中，可以使用相关系数函数(CORREL)来计算变量之间的相关系数。
4.2 用法示例假设有两个变量A和B的数据集，可以使用相关系数函数计算它们之间的相关系数。
具体操作如下：在一个空白单元格中输入“=CORREL(A2:A10, B2:B10)”，按下回车键即可得到相关系数。
统计学原理与excel的应用
统计学原理与Excel的应用1. 前言统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科。
它在各个领域都有广泛的应用，包括商业、医学、社会科学等等。
而Excel作为一种常用的数据处理工具，也被广泛用于统计学的应用中。
本文将介绍统计学的基本原理，并探讨如何使用Excel进行常见的统计分析。
2. 统计学基础2.1 总体与样本 - 总体：研究对象的全体。
- 样本：从总体中选取的一部分个体。
2.2 参数与统计量 - 参数：用于描述总体特征的具体数值。
- 统计量：用于描述样本特征的具体数值。
2.3 假设检验 - 假设：对总体或总体参数的某种陈述。
- 假设检验：通过收集样本数据，基于统计方法判断假设是否成立。
3. 常见统计分析方法及Excel应用3.1 描述统计学 - 描述性统计：对数据进行整理、总结和描述的方法。
- 常用描述统计方法： - 平均数：数据的算术平均值。
- 中位数：数据按大小排列后位于中间位置的值。
- 众数：数据中出现次数最多的值。
- 方差：数据与均值之间差异的平方平均值。
3.2 探索性数据分析 - 探索性数据分析：对数据进行可视化和初步分析，以发现数据的特征和规律。
- 常用探索性数据分析方法： - 直方图：展示数据的分布情况。
- 散点图：展示数据之间的关系和趋势。
- 箱线图：展示数据的中位数、四分位数和异常值。
3.3 参数估计与假设检验 - 参数估计：根据样本数据对总体参数进行估计。
- 假设检验：判断假设是否成立。
- Excel函数应用： - 参数估计：使用AVERAGE函数计算样本均值，使用STDEV函数计算样本标准差。
- 假设检验：使用T.TEST函数进行单样本或双样本t检验。
4. Excel实例演示为了更好地理解统计学原理与Excel的应用，我们将通过一个示例来演示如何使用Excel进行统计分析。
4.1 数据准备我们有一份学生的数学成绩数据，包括了学生的姓名和成绩。
我们将这些数据输入Excel表格中。
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。
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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。
• 2.t值计算：距的t检验
• 1. 零假设H0: =0 H1: 0
记号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。
kn
SS总
(xij x) 2
i1 i1
m
SS间 ni ( X i X )2 i 1
m ni
SS内
( X ij X i )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
• 应用条件：①各样本须是相互独立的随机样本；②各
样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
n
(xi x)2
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 distribution）。通常用
• 偏差：随机变量的取值与均值的差
• 方差（variance） ：反映一组数据的平均离散水平
n
(xi x)2
S 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，最为常用
• 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。
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
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
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
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.
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
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。
• 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。
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
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
方差分析表
方差来源 离（差S平S方）和 （自由df度） 方差（MS） F值
组间
SS间
k-1
SS间 / k-1 MS间 / MS内
组内
SS内
n-k
SS内 / n-k
总计
SS总
n-1
F检验—方差齐性分析
方差齐性分析
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。
•
2. T值计算：
t
a
sa
v n2
• 3.结论：看截距是否有意义