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  • 如何用excel做统计分析
    2020-12-29 16:30:51

    利用Excel进行统计分析——入门篇。就像大鱼小鱼不能离开水一样,我们这些做科研的医学专业人才,也几乎离不开SPSS了。但SPSS时不时耍个小脾气,突突然就罢工不干了,这可让醉心于科研的我们情何以堪。没电了,还可以用蜡烛或者直流电顶上,但若SPSS罢工了,我们可怎么办?别急, Excel可以帮我们的忙哦。

    大家可能会说,平常经常用Excel,也没发现统计分析的模块啊。这个嘛,在一些简单设置之后,Excel的统计分析功能就浮出水面了。

    一:在菜单栏,点击右键,弹出如下窗口

    二:点击“自定义快速访问工具栏”(点击其他选项也是可以的),选中加载项,我们就看到了如下的对话框,大家这时候需要在底栏找一个“转到”的选项,如图所示。

    三:紧接着转到“加载宏”的界面,选择“分析工具库”即可。

    四:简单设置之后,菜单栏“数据”下方就会新增“数据分析”这一模块。

    Excel提供的也是比较常见的统计分析过程,比如t检验、方差分析、相关分析、回归分析等,此时,我们就可以进行简单的统计分析了。

    栗子来了:今天,我们以最常见的独立样本t检验为例,看看Excel如何

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    数据分析插件 1、进入 Excel 点击选项 2、在加载项中点击转到 3、打开分析工具库扩展 4、选择数据标签页,点击数据分析 5、选择适合数据的分析方法,这里以方差分析为例 6、配置分析需要的选项 在输入区域...

    数据分析插件

    1、进入 Excel 点击选项
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    2、在加载项中点击转到
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    3、打开分析工具库扩展
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    4、选择数据标签页,点击数据分析
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    5、选择适合数据的分析方法,这里以方差分析为例
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    6、配置分析需要的选项

    • 在输入区域输入对应的数据,
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    • 利用鼠标指针框选带有样本分组标志的数据集,比如下图这样
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    • 选中标志位于第一行,用于标记分组名称

      α(A)是显著性水平,0.05代表95%的可信度

      mark

    • 选中输出区域,将输出结果打印在Excel中,或者可以选新建工具表组

    7、最后,生成对应的分析结果
    mark

    表里的统计值

    • 组:分组名称
    • 观测数:每组样本数量
    • 求和:总值
    • 平均:平均值
    • 方差:方差值
    • SS:平方和
    • df:自由度,用于其他统计量计算
    • MS:均方,由于各误差平方和的大小与观测值的多少有关,为了消除观测值多少对误差平方和大小的影响,需要将其平均。
    • F:检验统计量,用于假设检验计算的统计量
    • P value:显著性水平,估计总体参数落在某一区间内,可能犯错误的概率
    • F crit:临界值,在相应显著水平下的F临界值

    查看组间有无差异

    代表两组数据有差异:F > Fcrit

    代表两组数据无差异:F < Fcrit

    查看差异显著性(可信度)

    差异显著:0.01 < P value < 0.05

    差异极显著:P value < 0.01

    后续更新其他分析方法。

    展开全文
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    Excel数据分析工具库是个很强大的工具,可以满足基本的统计分析,这里介绍用Excel数据分析工具库中的回归做回归分析。

    本节知识点:Excel数据分析工具库—回归

    线性回归和非线性回归

    简单线性回归和多重线性回归

    逻辑斯蒂回归

    一、什么是回归分析(Regression)

    1、定义

    确定两种或两种以上变量间相关关系的一种统计分析方法。通过数据间相关性分析的研究,进一步建立自变量(i=1,2,3,…)与因变量Y之间的回归函数关系,即回归分析模型,从而预测数据的发展趋势。

    2、分类按照涉及的变量的多少,分为一元回归和多元回归分析;

    按照因变量的多少,可分为简单回归分析和多重回归分析;

    按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。

    二、线性回归

    1、简单线性回归

    简单线性回归又叫一元线性回归,即回归模型中只有一个自变量和一个因变量,其回归方程可以表示为:

    Y=a+bx+e

    其中,Y表示因变量,x表示自变量,a是 常数,b是斜率,e是随机误差。

    2、最小二乘法:

    如何确定参数a和b,则要用最小二乘法来实现。通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配,即使得观测点和估计点的距离的平方和最小。

    3、线性回归分析的步骤:确定自变量和因变量

    绘制散点图,确定回归模型类型

    估计模型参数,建立回归模型:最小二乘法进行模型参数估计

    对回归模型进行检验

    利用回归模型进行预测

    4、多重线性回归

    定义:一个因变量与多个自变量的线性回归问题,是一元线性回归的推广。其回归方程可以写为:

    多重线性回归方程中回归系数的估计也是用到最小二乘法

    三、用Excel做回归分析

    我们研究销售额Y和推广费用X1之间的关系,数据如下:

    首先我们用数据分析—相关系数分析计算一下自变量和因变量之间的相关系数为0.95157,为强相关。

    绘制散点图如下:

    然后,我们用数据分析库里的回归来做分析

    注意Y值和X值输入区域,X值是自变量,Y是因变量。

    四、线性回归方程的检验

    评价回归拟合程度好坏(重要):

    1、 先看回归统计表,Multiple R即相关系数R的值,和我们之前做相关分析得到的值一样,大于0.8表示强正相关。

    2、 回归统计表中的R Square是R平方值,R平方即R的平方,又可以叫判定系数、拟合优度,取值范围是[0,1],R平方值越大,表示模型拟合的越好。一般大于70%就算拟合的不错,60%以下的就需要修正模型了。这个案例里R平方0.9054,相当不错。

    3、 Adjusted R是调整后的R方,这个值是用来修正因自变量个数增加而导致模型拟合效果过高的情况,多用于衡量多重线性回归。

    4、 第二张表,方差分析表,df是自由度,SS是平方和,MS是均方,F是F统计量,Significance F是回归方程总体的显著性检验,其中我们主要关注F检验的结果,即Significance F值,F检验主要是检验因变量与自变量之间的线性关系是否显著,用线性模型来描述他们之间的关系是否恰当,越小越显著。这个案例里F值很小,说明因变量与自变量之间显著。

    5、 残差是实际值与预测值之间的差,残差图用于回归诊断,回归模型在理想条件下的残差图是服从正态分布的。

    6、 第三张表我们重点关注P-value,也就是P值,用来检验回归方程系数的显著性,又叫T检验,T检验看P值,是在显著性水平α(常用取值0.01或0.05)下F的临界值,一般以此来衡量检验结果是否具有显著性,如果P值>0.05,则结果不具有显著的统计学意义,如果0.01

    7、 从第三张表的第一列我们可以得到这个回归模型的方程:y=4361.486+1.198017x,此后对于每一个输入的自变量x,都可以根据这个回归方程来预测出因变量Y。

    这里简单总结了一下什么是回归分析,如何用excel做线性回归分析,以及如何评价回归方程拟合程度的好坏。入门很简单,精通还很遥远,我们都在学习中。

    下一节内容:用Excel做直方图(2):频率分布直方图

    注:本文首发于CSDN

    @文章属原创,转载请联系作者,作者微信:data_cola

    @作者:虾壳,在数据分析的道路上努力奔跑

    @微信公众号:可乐的数据分析之路

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    欢迎关注微信公众号:excelwork

        Excel容易上手、直观展示,工作中遇到的大部分数据,初期可采用用Excel进行描述统计分析,以便进行后续动作。今天介绍Excel中如何完成描述性统计。

    一、使用Excel自带数据分析工具

        先介绍自带的分析工具,可一次性输出一些统计项的数值,样例数据85行6列。

    找不到数据分析工具?

    需要将分析库加载项添加到选项卡展示:

    1. 依次点击“文件”-“选项”-“加载项”;

    2. “管理”中点击“Excel加载项”,点击“转到”,勾选“分析工具库”即可。

    添加好加载项后,使用步骤如下:

    1. 点击“数据”-右侧找到“数据分析”,弹出的窗口中,分析工具选择“描述统计”;

    2. “输入区域”选择要分析的数据区域,根据需求选择分组方式及是否勾选“标志位于第一行”;

    3. 选择输出区域,以及勾选下面需要使用的统计选项,确定即可。

    结果如下:

        详细内容会在介绍函数时进行说明。

    二、使用函数进行描述性统计

    2.1 数据分布趋势

    最大值max函数

    最小值:min函数

    极差:最大值-最小值

    组距:极差/组数

    频数分布:frequency函数

    算数平均值:average函数

    中位数:median函数

    众数:mode函数

        算数平均值、中位数和众数是常用的中心趋势的度量。

    相对位置度量-分位数:

    1. quartile函数,分位数常见的有25%分位数,75%分位数;而0%分位数即我们常用的最小值,100%分位数即最大值,50%分位数即中值。

    2. 小数据集,一般约等于取整最近的数,对于下四分位数向上取整,下四分位数向上取整。

    直方图:

    1. 选择数据区域-插入-直方图

    2. 设置横轴坐标轴格式,箱宽度输入前面计算好的组距(或者根据指定组数输入到箱数进行设置)

    2.2 离散程度

    极差:即最大值和最小值之差,一定程度上可以反应数据的差异程度,不过不能反应中间其他数据情况。Excel中可用:=MAX(数据区域)-MIN(数据区域)来计算。

    平均差:也是表示数值间差异的指标之一,即数值与算数平均值差异值的绝对值之和除以数值个数,数值越大,数值间差异程度越大,Excel中使用公式:=AVEDEV(数据区域)计算

    方差:反应数据集中数据对于算数平均值的偏离情况,

    计算样本方差=(数值-均值)的平方和/(数值个数-1),Excel中使用=VAR(数据区域)或VAR.S(数据区域)

    计算总体方差=(数值-均值的平方和)/(数值个数),Excel中使用=VAR.P(数据区域)

    标准差:样本标准差=样本方差开根号;总体标准差=总体方差开根号,Excel中使用STDEV或STDEV.S计算样本标准差,STDEV.P计算总体标准差

    变异系数:标准差和平均值的比值,均值不为零时有意义,无量纲,可以消除尺度和量纲的影响。

    峰度:KURT函数,反映分布曲线的峰部的尖峭或扁平程度。峰度系数>0,表示两侧分布极端值越少,呈尖峰分布;峰度系数<0,分布较平坦。

    偏度:skew函数,反映分布的非正态程度。偏度系数>0时,呈现右偏,即长尾在右;偏度系数<0时,呈现左偏,长尾在左。

    展开全文
  • Excel做统计分析

    2010-04-06 23:32:23
    excel虽然不是专业统计软件,但还是具备很多统计方法,对于非专业统计人士,是一个很好应用软件。
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