Excel在统计学中的应用
浅谈Excel在统计学中的应用
浅谈Excel在统计学中的应用摘要：文章以Excel 2003为例，介绍了其在统计学方面的典型应用，即数据库统计函数与数据透视表、统计指数。
其中，在对统计指数的应用分析中还引入了典型实例，更加直观的介绍了Excel强大的统计功能。
关键词：Excel 数据库统计函数数据透视表统计指数前言：统计学是一门关于用科学的方法收集、整理、汇总、描述和分析数据资料，并在此基础上进行推断和决策的科学。
狭义的统计用来统指数据或者从数据中得到的一些数字。
从统计的定义可以看出，统计的关键在于对数据的分析与加工，而Excel强大的数据分析功能则恰恰与统计所要处理的问题相适应，因此从Excel产生之初便被广泛地应用于统计中，而专为统计分析所开发的各种宏更是使得Excel成为统计分析中一种实用而高效的工具。
虽然SPSS、SAS等专业统计软件在某些方面具有更为强大的统计分析功能，但其或者需要专业的编程，或者需要高昂的价格，因此普及性远远不如Excel。
下面以Excel 2003为例，介绍一下其在统计学方面的典型应用。
1.数据库统计函数与数据透视表Excel作为电子表格软件，其数据结构的核心是单元格和单元格区域，因此Excel同数据库软件相同都是管理处理一批有规律的数据。
基于Excel的行列结构，在工作表中按照标准的数据库规范对数据进行处理，这也被称为Excel的内部数据库技术，通过创建Excel的内部数据库，可以通过数据库函数实现对数据的统计分析。
1.1 数据库统计函数在建立内部数据库的基础上，Excel中专门包含了一组对存储在数据清单或数据库中的数据进行统计运算的工作表函数，这些函数统称为数据库函数即Dfunctions。
其中每个函数一般对应三个参数database、field和criteria，这些参数对应函数所使用的工作表区域，利用这些函数可以在日常统计工作中进行一些基本的统计运算。
Dfunctions具有相同的语法格式：Dfunctions（database，field，criteria）。
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。
EXCEL在医学统计学中的应用(四)
EXCEL 在医学统计学中的应用(四)——计量资料的统计程序设计倪关森，金正均在EXCEL 电子表上编写医学统计应用程序，尽管与真正意义上程序设计有很大差别，但是在程序设计某些基本方面还是很相似，如根据需要解决的具体问题画出流程图，按流程图应用计算机语句(在此应用数学公式、数据管理命令和统计函数)一步一步地解决流程中每一个方面小问题，并把数据、公式和函数写在电子表格的一定区域和单元格，最终得到我们需要解决问题的最后结果。
这一过程与EXCEL 的宏的制作过程相似，只不过没有记录成一个宏的名字，其解决问题全过程都罗列在电子表上，比较直观，容易发现问题。
最大的好处在于，在解决课题具体统计问题时，EXCEL 等没有现成程序和软件，自己动手编程，能恰到好处解决问题，为科研带来很大方便。
特别在反复计算或数据量大时更是如此。
为了能清楚地说明编程方法，以《几何均数t 检验》和《单因素方差分析及二二比较》为例说明，便于读者理解。
1.几何均数t 检验程序流程框图：程序设计过程：根据程序流程框图的要求，在电子表格上输入EXCEL 函数，为了更简洁表达意思，把"在C3单元格中输入"=IF(B3<=0,"",LOG10(B3))"，简化成"C3=IF(B3<=0,"",LOG10(B3))"。
详细情况可打开成组设计的两样本几何均数的t 检验程序观看，过程说明如下：1)设立数据区并且转换数据先B3:B22作为样本甲的数据输入区，C3:C22作为对样本甲的数据转换成对数形式的区域，"C3=IF(B3<=0,"",LOG10(B3))"，意思是当B3单元格数据大于0时，转换成以10为底的对数，否则为空白，C3~C22依此类推；同理D3:D22为样本乙的数据输入区，E3:E22。
作为对样本甲的数据转换成对数形式的区域。
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。
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。
Excel在《生物统计学》教学中的使用
Excel在《生物统计学》教学中的使用Excel在《生物统计学》教学中的使用随着计算机技术的发展和广泛应用，电子表格软件Excel 在教学中的作用日益突出。
在《生物统计学》这门课程中，Excel作为一个强大的数据处理工具，为学生学习和实践生物统计学提供了很多便利。
本文将探讨Excel在《生物统计学》教学中的使用。
一、数据收集和整理生物统计学的研究基础是数据，而Excel作为一个电子表格工具，具备强大的数据收集和整理能力。
在课程中，学生可以通过Excel的数据输入功能快速录入实验数据，并利用各种内置函数和工具对数据进行整理和清洗。
例如，可以使用Excel的排序和筛选功能将数据按照特定的条件进行排序和筛选，以便于数据的观察和分析。
此外，Excel还提供了丰富的数据分析工具，如数据透视表和数据透视图，可以帮助学生对收集到的数据进行统计和分析，为后续实验和研究提供了基础支持。
二、统计分析在生物统计学中，统计分析是一个关键的环节。
Excel提供了丰富的统计函数和工具，可以方便地进行各种统计分析。
例如，可以使用Excel的均值、方差和标准差等函数计算样本的描述统计量；可以使用Excel的t检验和方差分析等函数进行假设检验；可以使用Excel的回归分析和相关分析等函数进行相关性分析。
通过利用Excel进行统计分析，学生可以更加方便地理解和掌握统计学的基本原理和方法，提高数据分析的能力。
三、图表制作与分析图表是生物统计学中常用的数据展示方式，可以更加直观地表达数据的规律和趋势。
Excel提供了丰富的图表制作工具，学生可以通过简单的操作制作出直方图、折线图、散点图等各种图表。
通过调整图表的样式和格式，可以使图表更加美观和易于理解。
同时，通过Excel提供的图表分析工具，如趋势线和误差线等，可以更加深入地分析和解读数据。
学生可以通过制作和分析图表，更加直观地理解数据的特点和规律，进一步提高数据分析的能力。
四、实际案例应用除了理论教学和实验操作外，Excel还可以在实际案例应用中发挥重要作用。
《应用统计学》第十章：Excel在统计分析中的应用
05
的常见问题及解决方
案
数据源问题及解决方案
解决方案
总结词：数据源问题通常涉 及数据输入错误、数据格式
不正确或数据缺失。
01
02
03
仔细检查数据输入，确保没 有遗漏或错误的数值、文本。
统一数据格式，如将日期、 数字等格式化。
04
05
使用Excel的筛选和查找功能， 查找并处理缺失值。
图表展示问题及解决方案
聚类算法
聚类算法是一种无监督学习方法，通过将相似的对象聚集在一起形 成不同的群组或簇，来发现数据的内在结构。
分类和聚类算法的应用场景
分类和聚类算法在许多领域都有广泛的应用，如市场细分、客户分 群、异常检测等。
关联规则和序列模式挖掘
关联规则挖掘
01
关联规则挖掘是发现数据集中项之间的有趣关系的过程，通常
《应用统计学》第十章 excel在统计分析中的 应用
contents
目录
• Excel在统计分析中的应用概述 • Excel在描述性统计分析中的应用 • Excel在推论性统计分析中的应用 • Excel在数据挖掘和机器学习中的应用 • Excel在统计分析中的常见问题及解决方
案
Excel在统计分析中
用于市场篮子分析、交叉销售和推荐系统等。
序列模式挖掘
02
序列模式挖掘是发现数据集中项之间时间顺序关系的过程，通
常用于时间序列分析、股票价格预测等。
关联规则和序列模式挖掘的应用场景
03
关联规则和序列模式挖掘在许多领域都有广泛的应用，如金融
欺诈检测、股票价格预测、消费者行为分析等。
Excel在统计分析中
01
02
03
Excel 在统计方面的应用技巧
1512021年33期 （11月下旬）统计研究摘要：Excel 作为一款优秀的数据分析软件，其在统计方面具有明显的应用优势。
本文主要就Excel 在统计方面的应用技巧进行论述，结合具体的案例去分析其应用的显著优势，为Excel 技巧运用提供一定的指导。
关键词：Excel ；统计；应用；技巧在实际的数据处理中，往往涉及到数据的统计，数据统计时常常对应线性回归与相关性分析，当前人们也更倾向于使用相应的工具软件或编程系统进行数据的大规模高效率统计，既追求数据统计的速度，也追求统计的质量。
但无论是使用工具软件还是编程进行数据统计，不仅操作繁琐，且对操作人员技能要求较高，应用效果也不甚理想。
而Excel 作为一款优秀的数据分析软件，支持数据的统计分析与处理，因此，总结其在数据统计分析方面的应用技巧非常必要。
一、Excel 的常用统计函数介绍A VERAGE 工作表函数是返回参数的算术平均值，对应的语法格式为A V-ERAGE(n1，n2，…，n30)；CORREL 工作表函数，其对应的是返回两个数值单元格区域之间的相关关系，对应的语法格式为CORREL(array1，array2)，其中Array1和Array2参数分别表示第一和第二单元格区域；COUNTIF 工作表函数，对应的是给定区域内符合条件的单元格的数目，对应的语法格式为COUNTIF(range ，criteria)，Range 参数代表单元格区域[1]，而Criteria 是给定条件，工作表函数主要是使用最小二乘法进行最佳直线拟合，返回直线数组的描述，也有一定的语法格式为LINEST(y's ，x's ，const ，stats)，对应的参数是y's 和x's 。
MAX 、MIN 工作表函数，分别对应数据集中的最大值、最小值，对应的语法格式为MAX(n1，n2，…，n30)和MIN(n1，n2，…，n30)，RANK 工作表函数反映了数值在一组数值中的排名，对应的语法格式为RANK(number ，ref ，order)。
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1.Excel绘制直方图
2. Excel在统计推断中的应用
3. Excel在方差分析中的应用
4. Excel在回归分析中的应用
1.Excel绘制直方图
1 利用数据分析工具编制频数表 例1 抽样调查某品种小麦的株高数据，试编制 频数表［1］。 1.1 首先将原始数据录入sheet1A2∶J11
4. Excel在回归分析中的应用
例：对大白鼠，如从其出生第6天，每3天称一次体重，
直到第27天，数据见下表。作回归分析。
日龄（d）x
体重（g）y
6
11
9
16.5
12
22
15
26
18
29
21
31
24
33.5
27
35
首先将数据输入$A$1:$B$9 。
点“工具”，下拉菜单里出现 “数据分析”， 68.3 67.5
首先将数据输入$A$1:$F$6 。
两因素方差分析
例：土壤内NaCl含量对植物生长有很大的影响，
NaCl含量过高，将增加组织内无机盐的累积，抑 制植物的生长。下表的数据是每1000g土壤中所含 NaCl的不同克数，对植物单位叶面积干物重的影 响。试进行回归分析。
单因素方差分析
例：调查了5个不同小麦品系的株高，结果如下表 所示，对数据进行方差分析，判断各品系间株高 是否存在显著差异。
表：5个小麦品系株高（cm）调查结果 品系 株号 （n） A B C D 1 64.6 64.5 67.8 71.8 2 65.3 65.3 66.3 72.1 3 64.8 64.6 67.1 70.0 4 66.0 63.7 66.8 69.1 5 65.8 63.9 68.5 71.0
1.2 利用函数max（），和min（）找出最大值和最
小值
（任选一单元格输入“=max（sheet1 A2∶J11）”， 回车即得最大值170，同理可得最小值141）。
1.3 利用最大值和最小值求出极差R=29。
1.4 确定组数和组距（同参考资料）。
1.5 利用数据分析工具编制频数表和绘制直方图
首先，若Excel菜单栏的“工具”下拉菜单无“数据
分析”命令，则需拿安装盘加载。
具体过程为：
（1）用鼠标点击菜单栏的“工具”，选择执行下拉 菜单的“加载宏”命令； （2）在出现的“加载宏”的对话框里，点击“分析 工具库”选项前的小方框，则在小方框内出现“√”。
单击“确定”按钮，加载“数据分析库”。这样在
“工具”的子命令中就可以看到“数据分析”的命令 了。
1.5.1 在原始数据已输好，定好各组段的分界点后， 如图2 C17:C25,即可利用“数据分析”命令编制频
数表。
1.5.2 执行“工具”菜单的“数据分析”命令，随
后在其对话框中选择“直方图”，点确定。在直方
图对话框的输入区域输入“$A$2:$L$11”,在接受区 域输入“$C$17:$E$25”，在输出选项点击“输出区 域”前的小白圆圈，并在方框中任选一单元格，同 时在图表输出选项前点击方框，单击确定即得频数
表和直方图。
点击图中条形图，并点击鼠标右键，出现文本框，
点击数据系列格式，出现下面文本框
点击选项一栏，在分类间距里，将150调整为0；点击依数 据点分色前的方框，按确定键就得到一个好看的直方图
2. Excel在统计推断中的应用
——成组数据t检验
——配对数据t检验
3. Excel在方差分析中的应用