Excel在非参数检验中的应用
Excel在非参数检验中的应用
试用符号检验法检验这两位裁判裁定的成绩 是否有显著性差 异 (显著
水平 0. 05 )。
解: 提出假设:
H0: 两位裁判的判定成绩无显 著性差异 有显著性差异
H1: 两位裁判 的判定 成绩
利用 Excel求解步骤如下:
1. 构造检验工作表, 见图 2。图中方框内为计算所得数据。
中输入公式 ∀ = CR ITBINOM ( F3, 0. 5, 1 - F2 /2 ) + 1# 即可。其 中第一 个参
数存放的是 n; 第二个参数是一次试验中成功的概率, 根据二项分 布临界值
表的要求, 固定为 0. 5; 第三个参数是概率保证度的临界值, 对于 单侧检验,
它等于 1- , 对 于双侧检验, 它等 于 1 - /2。因为 CR ITBINOM 返 回的是
图1 4. 计算检验统计量 Z。在 E 3中输入公式
= ( E1 - 0. 5* E 2) /SQRT ( 0. 25* E2 ) 5. 计算临界值 Z /2。在 E 4中输入公式 ∀ = ABS ( NORM SINV( B2 /2) ) #。 根据以上计算结果, 由于 2. 75 > 1. 96, 检验统计量的样本值落在拒绝 域, 故拒绝原假设, 即不能认为总体中位数是 90。此外, 也可通过 求二项分 布的临界值进行断断。 二、配对样本的符号检验 配对样本符号检验适用于检验配对样本情形下, 两 总体分布在 位置特 征上是否有差异。假定 X、Y分别为从 总体 F1 ( X ) 、F2 ( Y ) 中抽取 的样本, 它们的样本容量均为 n, 且两个样本的观测值 是一一对应的。假 设为 H 0 F1 ( X) = F2 ( Y) , H 1 F1 ( X ) ! F2 ( Y) 。设 配对样本 X i、Y i 序 列中, Xi > Yi 的个数为 r+ , Xi < Yi 的个数 为 r- , 不考虑 Xi = Y i 的个数, 取 r= m ax ( r+ , r- ) , 在原假设成立的条件下, r服从参数为 ( r+ + r- , 0. 5) 的二项分布。 例 2. 假定在某项比赛中, 某两 位裁判 ( A, B )分别 对该项 赛事中 的 10 位选手的在场上的综合表现做出评分, 分数为 0~ 10分, 数据如下:
Excel在非参数检验中的应用
这 时就 可 以采 用 非 参 数 检 验 法 （ ｎ ｏ ｎ — ｐ ａ ｒ ａ ｍ ｅ ｔ ｒ ｉ ｃ
ｔ ｅ ｓ ｔ ） 。 非参 数 检验 在检 验 时不 需利 用 总体参 数 （ 如平 均数 、 标 准 差 等） 信息， 主 要 利 用样 本 数 据 之 间 的 差 值 比较及 大 小顺序 来 检验 数据 资料 是 否来 自同一个 总 体假 设 的检 验 方 法 ，主 要 包括 中位 数 检 验 、 Ｗｉ ｌ ｃ ｏ ｘ ｏ ｎ符 号 秩 和 检 验 、 Ｍａ ｎ ｎ — Ｗｈ ｉ ｔ ｎ ｅ ｙ秩 和 检 验 、 Ｋ ｒ ｕ ｓ ｋ ａ ｌ — Ｗａ ｌ ｌ ｉ ｓ 检验等 ｔ － 。相 对参 数检 验 等 方法 ， 非
减 少 了应 用 中对假 设 条件 的依 赖 ， 直观性强， 易 于接
受［ 。
方法 方法
４ ＿ ３ ３ ３ ， ９ ８ ３ ． ８ ４ ３ ． ９ ３ ３ ． ９ ６ ３ ． ７ ５ ４ － ３ ２ ３ ． ７ ６ ４ ． ３ ８ ３ ． ８ ４
４ ． ２ ８
功能，逐一实现理论算法的每一步骤，具有操作简 单， 直 观 易懂 等特 点 。 因此 ， 以畜牧 生产 中两个 具体
实例 ， 介绍 Ｅ ｘ ｃ ｅ ｌ 的统 计 函数 功 能 ， 实现 样 本 资料 的
秩次， 若遇绝对值相同的情况则先求平均秩次， 最后 将秩次标上原差值符号， 完成秩次的编辑 （ 图１ ） 。 点中 Ｇ ２ 单 元的空 白框后 ， 在“ 公式 ” 菜单栏 中
的Ｆ ２单 元 ， 并拖 动 鼠标 至 Ｆ １ １ 单元， 此 时 秩 次数 据
自动进 入 变 量 区域 ， 在“ Ｃ ｒ ｉ ｔ ｅ ｒ ｉ ａ ” 选 项 中输 入“ ＞ Ｏ ” 的
Excel数据验证实操指南
Excel数据验证实操指南Excel是一款广泛使用的电子表格软件，通过它可以对数据进行管理、分析和展示。
在处理大量数据时，数据的准确性和完整性至关重要。
为了确保数据输入的准确性，Excel提供了数据验证的功能，可以对输入的数据进行限制和验证。
本文将介绍Excel数据验证的实际操作指南，帮助您更好地利用这一功能。
一、数据验证的基本概念数据验证是指在输入数据时，限制用户输入的数据范围或者内容格式，确保输入的数据符合规定的要求。
通过数据验证，可以有效地防止输入错误和不规范的数据，提高数据的准确性和一致性。
二、实际操作指南1. 打开Excel并选择需要进行数据验证的单元格。
2. 在菜单栏中选择“数据”选项，在下拉菜单中找到“数据工具”选项，在弹出的子菜单中选择“数据验证”。
3. 在弹出的数据验证对话框中，选择“设置”选项卡，根据需要选择数据验证的条件，比如“整数”、“小数”、“日期”等。
4. 根据所选择的条件，设置相应的数值范围、日期范围或者其他必要的条件。
5. 在“输入信息”选项卡中，可以设置输入不符合验证条件时的提示信息，比如“请输入一个整数”、“请输入一个大于0的数”等。
6. 在“错误警示”选项卡中，还可以设置输入数据不符合验证条件时的警示信息，比如“输入数据无效”、“请重新输入”等。
7. 点击“确定”按钮，完成数据验证的设置。
8. 输入数据时，当输入的数据不符合验证条件时，会弹出相应的提示信息或者警示信息，提醒用户重新输入。
通过上述步骤，就可以对Excel表格中的数据进行验证。
数据验证可以帮助用户规范输入的数据，减少数据输入错误的发生，提高数据的准确性和完整性。
在日常工作中，我们可以根据实际需求，灵活运用数据验证的功能，为数据的管理和分析提供更可靠的基础。
三、注意事项1. 在设置数据验证时，应根据具体的数据类型和需求进行设置，确保设置的条件和范围符合实际要求。
2. 在设置数据验证时，应尽量使用简洁明了的提示信息和警示信息，便于用户理解和操作。
非参数统计在excel中的运用
看儿童卡通片等。经过一段时间后，确定一些指标进行测试，指标分值高反映粗暴、敢为的倾向大
敢为的倾向大。测试结果如BC两列所示。试检验观看暴力录像是否对孩子有对孩子，每一对孩子的家庭环境、性格、智力等因素尽可能一致
($D$3:$D$17,"+") ($D$3:$D$17,"-")
ST(G4,G5,0.5,1)
OM(G5,0.5,1-G6/2) OM(G5,0.5,G6/2) H1：Mx不等于My
因素尽可能一致。其中一组孩子经常观看凶杀暴力类节目，另一组孩子则经常观看儿童卡通片等
例：某心理学家为弄清凶杀、暴力等节目是否对孩子有影响这一问题进行了实验 对数观看录像未看录像符号 符号检验计算表 公式 1 35.0 26.0 + 符号+个数 12 =COUNTIF($D$3:$D$17,"+") 2 30.0 28.0 + 符号-个数 3 =COUNTIF($D$3:$D$17,"-") 3 15.0 15.0 K 3 =MIN(I2:I3) =G2+G3 4 20.0 16.0 + 样本量n 15 5 25.0 16.0 + 显著水平 0.05 6 14.0 16.0 7 37.0 32.0 + 概率值表 8 26.0 24.0 + 单侧概率 0.02 =BINOMDIST(G4,G5,0.5,1) =G9*2 9 36.0 30.0 + 双侧概率 0.04 10 40.0 33.0 + 11 35.0 20.0 + 临界值表 =CRITBINOM(G5,0.5,1-G6/2) 12 20.0 19.0 + 临界值上限 11 13 16.0 19.0 临界值下限 4 =CRITBINOM(G5,0.5,G6/2) 14 21.0 10.0 + 15 17.0 7.0 + 假设检验：H0：Mx＝My（无显著影响）H 16 15.0 17.0 -
excel k-s检验法
excel k-s检验法Excel K-S检验法K-S检验法（Kolmogorov-Smirnov test），是一种用于检验两个样本是否来自同一分布的非参数检验方法。
在Excel中，我们可以使用K-S检验法来比较两个样本的分布是否相同，从而判断它们是否来自同一总体。
本文将介绍如何在Excel中进行K-S检验，并解释其原理和应用。
一、K-S检验的原理K-S检验的原理基于累积分布函数（CDF）的比较。
对于两个样本，我们首先计算它们的经验分布函数（ECDF），然后比较两个经验分布函数的差异。
K-S检验统计量被定义为两个经验分布函数的最大差异值，即最大绝对差值。
如果两个样本来自同一分布，那么它们的经验分布函数应该非常接近，K-S统计量的值应该较小。
如果K-S 统计量的值较大，则说明两个样本的分布差异较大，即它们来自不同的总体。
二、Excel中的K-S检验在Excel中，我们可以使用K-S检验函数KSTEST来进行K-S检验。
KSTEST函数的语法为KSTEST(data1, data2)，其中data1和data2分别是两个样本的数据范围。
KSTEST函数返回一个p-value，用于判断两个样本是否来自同一分布。
如果p-value小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，即两个样本来自不同的总体。
三、使用Excel进行K-S检验的步骤下面以一个具体的例子来介绍如何在Excel中进行K-S检验。
假设我们有两组数据A和B，分别为：A: 1, 3, 5, 7, 9B: 2, 4, 6, 8, 101. 将数据A和数据B分别输入Excel的两列中。
2. 在空白单元格中输入"K-S检验结果"作为标题。
3. 使用KSTEST函数进行K-S检验，将其应用到一个单元格中。
假设我们将KSTEST函数应用到C1单元格，那么可以输入表达式"=KSTEST(A1:A5, B1:B5)"。
如何在Excel中进行数据校验和错误检查
如何在Excel中进行数据校验和错误检查在当今数字化的工作环境中，Excel 已成为处理和分析数据的重要工具。
然而，数据的准确性至关重要，如果其中存在错误，可能会导致错误的分析和决策。
因此，掌握在 Excel 中进行数据校验和错误检查的方法是一项必不可少的技能。
一、数据校验的重要性在处理大量数据时，很容易出现输入错误、格式不一致、数据缺失等问题。
这些错误可能会在数据分析阶段产生误导，影响决策的准确性。
例如，在销售数据中，如果价格输入错误，可能会导致计算出的销售额和利润出现偏差；在员工信息表中，如果出生日期格式不一致，可能会在后续的数据分析和报表生成中出现问题。
因此，在数据输入阶段进行数据校验，可以及时发现和纠正错误，提高数据的质量和可靠性，为后续的数据分析和决策提供准确的基础。
二、Excel 中的数据校验功能1、数据有效性数据有效性是 Excel 中用于限制数据输入的一种功能。
通过设置数据有效性规则，可以控制用户输入的数据类型、范围、长度等。
例如，可以设置某一列只能输入数值，且数值在特定的范围内；或者设置某一列只能输入特定的文本内容，如“是”或“否”。
要设置数据有效性，首先选中需要限制输入的单元格或单元格区域，然后在“数据”选项卡中点击“数据有效性”。
在弹出的对话框中，可以选择不同的有效性条件，并设置相应的参数。
2、条件格式条件格式可以根据设定的规则，对符合条件的数据进行突出显示。
这有助于快速发现异常数据或错误。
例如，可以设置当某一列的数据大于某个值时，单元格背景颜色变为红色；或者当某一列的数据重复时，单元格字体变为加粗。
设置条件格式的方法是选中需要应用条件格式的单元格或单元格区域，然后在“开始”选项卡中点击“条件格式”，选择相应的规则进行设置。
3、公式和函数通过使用 Excel 的公式和函数，可以对数据进行自动计算和校验。
例如，可以使用 SUM 函数计算某一列数据的总和，并与预期的结果进行比较；或者使用 COUNTIF 函数统计某一条件下的数据个数，检查是否符合预期。
统计学教学中如何利用Excel软件及其利弊分析
统计学教学中如何利用Excel软件及其利弊分析现在应用统计学融入到各行各业，为了适应各专业需求，统计学教学面临着学生没有学习积极性，理解程度低，没有实际数据分析能力等诸多问题，顺应统计学发展趋势，教学中将软件Excel与理论教学相结合，结合实际章节的具体改进，发现这种教学方式可以在简化教学过程的同时提高学生的积极性，但是弊端就是在学生使用了软件后，就会认为既然有简单的实用方式，那么就可以不学习繁琐的理论部分。
统计学主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化分析、总结，做出推断和预测，为相关决策提供依据和参考。
统计学专业不是仅仅像其表面的文字表示，只是统计数字，应用统计学主要是调查、收集观察对象的数据信息，并通过描述统计等技术，分析观察对象的特征，发现事物的规律，并进行预测、监督，以实现社会经济良性运行。
1 目前统计学教学面临的情况目前该校开设应用数理统计课程的专业只有数学、经济和医学。
该校经济类开设统计学最初是由数学系老师担任教学工作，但是从结果来看，效果比较差，数学系教师习惯上是从理论知识开始，但是就二类及更低的院校来说，这两个专业学生数学的基础知识部分是比较薄弱的，学生理解不了统计的基础知识。
在对专业不了解的情况下，很难对统计学内容进行合理取舍，从这个角度来说，启用该专业老师教授统计学这门课程可能更合适，但专业老师一般只讲解模型的使用，很少解释模型的原理。
学习统计学的初衷是希望能够正确利用这些模型进行数据分析，如果不理解模型，一旦脱离课堂学习，很难进行合理的模型拟合;学生不能正确地使用模型，就这门课程而言没有达到预期的效果。
只是单纯地讲解模型应用或者是软件应用，或是理论讲解都不适合于一般院校统计学学习。
实际上大部分学生对理论知识都没有耐心。
这是信息的时代，学生自己也知道统计学的作用，但是当进到这门学科时，发现要学的还是公式计算，甚至于对于数学系学生，学的还是定理证明，和数学分析几乎没有差别，同时基础课程数学分析、概率论掌握不熟练，就更加难以理解统计学原理。
excel威尔科克森符号秩检验
Excel威尔科克森符号秩检验1. 威尔科克森符号秩检验简介威尔科克森符号秩检验是一种非参数假设检验方法，用于比较两组相关样本的中位数是否存在显著差异。
它适用于样本不服从正态分布或者存在异常值的情况，因此在实际应用中非常有用。
2. 检验步骤威尔科克森符号秩检验的步骤如下：1）对两组样本数据进行配对，即将相同位置上的数据配对。
2）计算配对差值，并将绝对值化。
3）对所有绝对值进行排序，得到秩次。
4）计算正、负秩和，并选取较小的值作为检验统计量。
5）根据检验统计量和显著性水平查找临界值，从而得出检验结论。
3. Excel中的威尔科克森符号秩检验在Excel中进行威尔科克森符号秩检验非常方便，可以通过内置的函数实现。
下面是具体步骤：1）将两组相关样本数据录入Excel表格中。
2）在合适的位置使用RANK.AVG函数计算绝对值的秩次。
3）计算正、负秩和，得到检验统计量。
4）查找临界值，进行假设检验。
4. 注意事项在进行威尔科克森符号秩检验时，需要注意以下几点：1）样本数据应为相关样本，即配对数据。
2）样本容量较小时，可以使用修正的临界值。
3）检验统计量的计算需要按照步骤精确进行。
4）在使用Excel进行计算时，应当熟悉相关函数的使用方法，以免出现错误。
5. 实例分析以下是一个威尔科克森符号秩检验的实例分析，通过该实例可以更好地理解该方法的应用：两种不同的药物对同一组患者进行治疗，分别记录了两种药物的疗效数据。
现在需要进行威尔科克森符号秩检验，以确定两种药物的疗效是否有显著差异。
6. 结论威尔科克森符号秩检验是一种非参数假设检验方法，适用于比较两组相关样本的中位数是否存在显著差异。
在实际应用中，它能够有效应对样本不服从正态分布或者存在异常值的情况，因此具有广泛的应用价值。
利用Excel进行威尔科克森符号秩检验非常方便，能够快速得出检验结论，但在进行检验时需要注意一些细节问题，以确保结果的准确性和可靠性。
威尔科克森符号秩检验是一种非参数假设检验方法，用于比较两组相关样本的中位数是否存在显著差异。
Excel数据验证技巧
Excel数据验证技巧Excel是一款功能强大的电子表格软件，广泛应用于各个行业和领域。
在使用Excel进行数据管理和分析时，我们经常会遇到数据输入错误或不符合要求的情况。
为了提高数据的准确性和一致性，Excel提供了数据验证功能。
本文将介绍一些Excel数据验证的技巧，帮助您更好地处理和验证数据。
1. 基本数据验证基本数据验证是Excel中最常见的验证方式，它可以限制输入的数据类型、数值范围、文本长度等。
要进行基本数据验证，首先选中需要验证的单元格，然后点击“数据”标签，再点击“数据验证”按钮。
在弹出的对话框中，我们可以设置验证条件，例如限制数据类型为数字、设置数值范围、设定最大长度等。
设置完成后，点击“确定”即可完成数据验证。
2. 列表数据验证列表数据验证是一种非常实用的验证方式，它可以通过提供一个预先定义的列表，限制输入的值必须从列表中选择。
要进行列表数据验证，同样选中需要验证的单元格，点击“数据”标签，再点击“数据验证”按钮。
在对话框中选择“列表”，然后在“来源”框中输入或选择希望的列表数据，点击“确定”即可。
这样，只有从列表中选择的值才能被输入和接受。
3. 自定义数据验证自定义数据验证是一种非常灵活的验证方式，它可以根据具体需求自定义验证规则。
例如，我们可以通过自定义公式来验证输入的数据是否满足特定条件，如是否大于某个数值、是否为空或重复等。
要使用自定义数据验证，同样选中需要验证的单元格，点击“数据”标签，再点击“数据验证”按钮。
在对话框中选择“自定义”，然后输入您想要的验证公式，点击“确定”完成验证的设置。
4. 错误警告和输入信息在进行数据验证时，Excel还提供了错误警告和输入信息的功能，可以在用户输入不符合验证规则时给予相应的提示。
要设置错误警告和输入信息，同样选中需要验证的单元格，点击“数据”标签，再点击“数据验证”按钮。
在对话框中选择“错误警告”和“输入信息”，然后按照提示填写错误警告消息和输入信息。
Excel在非参数检验中的应用
Ｅｘｃｅｌ在非参数检验中的应用作者：袁加军来源：《中国校外教育·理论》2009年第15期[摘要]非参数检验是经管类专业统计学原理课程的一项重要教学内容,目前的教学中侧重于理论讲解,而忽视实践操作。
本文介绍这类检验在Excel中的具体实现过程,以加深对理论的理解,实现理论与实践的结合。
[关键词]假设检验非参数检验 Excel近年来,非参数统计技术得到迅速发展,已成为现代推断统计的重要分支。
因此,在高校经济与管理类统计学的教学中,非参数检验成为一项重要的教学内容。
在讲授非参数检验时,老师们会详细讲解其理论基础与算法,但并没有介绍如何使用相关统计软件进行计算与分析。
这样的教学方式存在一些明显的缺陷:首先,理论教学与实践相脱节,学生们虽然熟知算法,但动手能力不强;其次,由于没有实际动手,一些同学对理论的理解不透彻。
这些都是实际教学中确实存在的问题。
为此,我们完全可以在教学中增加一定的实践课时,给同学们讲解使用相关软件进行非参数检验的方法,以弥补现有教学方式的缺陷。
那么,应选用何种软件呢?虽然一些专业的统计软件(如SPSS)能够很容易地实现非参数检验,但根据笔者的经验,在实践教学中,最好选用Excel进行讲解。
主要的考虑是,利用Excel中进行非参数检验的计算时,基本上是利用其公式与数学函数、统计函数等功能,逐一实现理论算法的每一步骤,能够加深学生对非参数检验的理解;而SPSS是直接给出结果,并没有中间的步骤,学生往往是知其然,不知其所以然,不能通过实践来巩固对理论的理解。
此外,目前Office软件已经普及,大部分同学能够比较熟练地操作Excel,讲解时学生也比较容易接受。
针对经管类统计学教材中常见的非参数检验,本文拟以实例来介绍这些检验在Excel中的具体实现过程,而各种检验的理论背景请参见相关的统计学教材。
一、单样本符号检验例1.设有20个工人,他们一天生产的产品件数,抽样结果如下:168,163,160,172,162,168,152,153,167,165,164,142,173,166,160,165,171,186,167,170,164,150,15 2,156,174,178,180,168。
如何利用Excel的数据验证功能确保数据的准确性和完整性
如何利用Excel的数据验证功能确保数据的准确性和完整性Excel是一款功能强大的电子表格软件，被广泛用于处理和分析数据。
为确保数据的准确性和完整性，Excel提供了数据验证功能，可以帮助用户在数据输入过程中进行验证和限制，以防止错误或无效的数据输入。
本文将详细介绍如何利用Excel的数据验证功能来确保数据的准确性和完整性。
一、什么是数据验证功能数据验证功能是Excel提供的一种功能，用于验证和限制数据输入。
通过数据验证，可以在数据输入过程中对数据进行条件约束和规范，确保数据的准确性和完整性。
Excel的数据验证功能主要包括数据类型、数据范围、数据长度、数据列表等验证方式。
二、如何实现数据类型验证数据类型验证用于限制数据输入的类型，可以确保数据符合预期的格式。
以下是在Excel中实现数据类型验证的步骤：1. 选择需要进行数据类型验证的单元格或单元格区域；2. 在“数据”选项卡的“数据工具”分组中，点击“数据验证”；3. 在“设置”选项卡中，选择“限制输入”下的“整数”、“小数”、“日期”等数据类型；4. 根据数据类型的不同，设置相应的约束条件和格式，如最大值、最小值、小数位数等；5. 点击“确定”应用数据验证。
通过数据类型验证，可以确保数据输入的类型准确无误。
例如，在输入年龄数据时，可以设置数据类型为整数，确保输入的数据为整数类型，避免输入错误或无效的数据。
三、如何实现数据范围验证数据范围验证用于限制数据输入的范围，可以确保数据在合理范围内。
以下是在Excel中实现数据范围验证的步骤：1. 选择需要进行数据范围验证的单元格或单元格区域；2. 在“数据”选项卡的“数据工具”分组中，点击“数据验证”；3. 在“设置”选项卡中，选择“限制输入”下的“整数”、“小数”等数据类型；4. 在“允许的值”中选择“介于”或“不超过”，并设置相应的最小值和最大值；5. 可选地，在“输入信息”和“错误警告”选项卡中设置提示信息和警告信息；6. 点击“确定”应用数据验证。
Excel在非参数检验中的应用
福建畜牧兽医第36卷第1期2014年在畜牧生产过程中，许多资料总体分布类型未知，且样本容量又较小，无法用参数统计法来解决，这时就可以采用非参数检验法（non-parametric test）。
非参数检验在检验时不需利用总体参数（如平均数、标准差等）信息，主要利用样本数据之间的差值比较及大小顺序来检验数据资料是否来自同一个总体假设的检验方法，主要包括中位数检验、Wilcoxon符号秩和检验、Mann-Whitney秩和检验、Kruskal-Wallis检验等［1］。
相对参数检验等方法，非参数检验对检验的限制较少，更能避免先见偏差；减少了应用中对假设条件的依赖，直观性强，易于接受［2］。
与大型专业统计软件如SAS和SPSS等相比较，Excel是一个统计功能丰富、操作方便、高效的统计软件。
Excel在畜牧生产中已广泛运用于饲料配方优化计算，试验数据记录处理，绘制统计图等。
利用Excel实现非参数检验，主要是利用其公式与函数等功能，逐一实现理论算法的每一步骤，具有操作简单，直观易懂等特点。
因此，以畜牧生产中两个具体实例，介绍Excel的统计函数功能，实现样本资料的秩和检验，为解决生产实际问题提供参考。
1利用Excel实现配对样本Wilcoxon符号秩和检验1.1配对样本Wilcoxon符号秩和检验原理Wilcoxon符号秩和检验在符号检验法的基础上进一步考虑了差值绝对值的大小。
绝对值的秩和能较明确地看出在数据的散布程度。
设x1，x2，…xn，和y1，y2，…yn分别为来自总体X、Y的样本，X、Y的分布函数分别为连续函数F1（x）和F2（x），建立假设：H0：F1（x）=F2（x）；H1：F1（x）≠F2（x）差值Zi=xi-y i（i=1，2，…n），取差值绝对值Zi，并计算Zi的秩，记为Ti。
若Zi>0，记其秩为若Zi<0，记其秩为Ti-，称为负秩。
秩和绝对值较小者即为检验统计量T，再根据样本容量数查符号秩和检验表得5%水平的显著性临界T0.05，当检验统计量T小于该临界值时，就表明在这一显著水平下可以否定原假设［3］。
excel kruskal-wallis检验方法
excel kruskal-wallis检验方法Kruskal-Wallis检验是一种非参数检验方法，用于比较三个或更多组的总体分布是否有显著差异。
在Excel中，我们可以利用该检验方法来对数据进行统计分析。
一、Kruskal-Wallis检验的基本原理Kruskal-Wallis检验基于方差分析的思想，通过比较各组数据的分布差异来评估它们之间的差异是否显著。
该检验不要求各组数据具有相同的样本量，并且适用于无法使用参数检验的情况。
1. 打开Excel，并导入需要进行检验的数据。
2. 在数据旁边的一列添加一列标识组别（例如A组、B组和C 组）。
3. 选中包含所有数据的单元格，并选择“数据分析”工具。
4. 在分析工具中选择“Kruskal-Wallis检验”，并按照提示进行操作。
5. 检验完成后，可以查看检验结果和p值，以确定各组数据是否有显著差异。
假设我们有三组数据：A组数据为重量数据，B组数据为数量数据，C组数据为价格数据，需要进行统计分析。
我们可以按照以下步骤进行Kruskal-Wallis检验：1. 在旁边的一列输入对应的组别标识（例如A、B、C）。
2. 选中所有数据，并选择“数据分析”工具。
3. 在分析工具中选择Kruskal-Wallis检验。
4. 在输入区域中选择包含所有数据的区域，并在分组变量中选中对应的组别标识。
5. 点击确定，查看检验结果和p值。
如果p值小于预设的显著性水平（通常为0.05），则可以认为各组数据之间存在显著差异。
否则，可以认为各组数据之间没有显著差异。
四、Kruskal-Wallis检验的应用场景Kruskal-Wallis检验适用于无法使用参数检验的情况，例如数据分布不满足正态分布或方差齐性条件。
此外，该检验也适用于对多个分类变量进行相关性分析的情况。
总的来说，Kruskal-Wallis检验是一种非常实用的非参数检验方法，可以帮助我们快速评估多个组之间的差异是否显著。
Excel中的数据验证和限制技巧
Excel中的数据验证和限制技巧数据在Excel中扮演着重要的角色，准确的数据输入和有效的数据分析对于决策和计划的制定至关重要。
然而，由于人为或系统错误，数据的准确性和一致性可能会受到威胁。
为了确保数据的可靠性，Excel提供了多种数据验证和限制技巧，本文将介绍这些技巧以及如何应用它们来提高数据质量。
1. 数据验证数据验证是Excel中确保数据准确和一致的重要工具。
它可以通过限制用户输入的方式，强制要求用户输入特定类型的数据或满足特定条件。
以下是一些常用的数据验证技巧：1.1. 数据类型验证Excel中的数据类型验证可用于确保用户输入正确的数据类型。
例如，可以将某个单元格限制为只能输入日期或时间，以及数字或纯文本等。
通过以下步骤，可以轻松设置数据类型验证：1. 选中要进行数据类型验证的单元格或单元格范围；2. 在Excel菜单栏中选择“数据”；3. 点击“数据验证”选项；4. 在弹出的数据验证对话框中，选择“设置”选项卡；5. 在验证设置中选择所需的数据类型，并进行相应的设置。
1.2. 数据长度验证除了数据类型验证，数据长度验证也是确保数据准确性的重要手段。
通过设定最大或最小的字符数或数字范围，可以避免数据长度超出或不满足要求。
以下是进行数据长度验证的步骤：1. 选中要进行数据长度验证的单元格或单元格范围；2. 在Excel菜单栏中选择“数据”；3. 点击“数据验证”选项；4. 在弹出的数据验证对话框中，选择“设置”选项卡；5. 在验证设置中选择“文本长度”或“数字”选项，并设置最大或最小范围。
1.3. 数据列表验证数据列表验证是一种有助于提高数据输入和一致性的有效方法。
通过将特定单元格限制为只能从预定义的列表中选择数据，可以避免用户输入错误的数据。
以下是设置数据列表验证的步骤：1. 创建一个包含允许数据的列表，将其放置在Excel的某个区域中；2. 选中要进行数据列表验证的单元格或单元格范围；3. 在Excel菜单栏中选择“数据”；4. 点击“数据验证”选项；5. 在弹出的数据验证对话框中，选择“设置”选项卡；6. 在验证设置中选择“列表”选项，并设置数据来源为预定义的列表区域。
使用非参数统计检验进行分析的指南
使用非参数统计检验进行分析的指南1980年代末，汉斯拉伊大学(Hansraj College)经济学荣誉毕业生的平均薪酬约为每年100万印度卢比。
这一数字大大高于80年代初或90年代初毕业的人们。
他们平均水平如此之高的原因是什么呢？沙鲁克·汗是印度收入最高的名人之一，1988年毕业于汉萨拉吉学院，当时他在那里攻读经济学荣誉学位。
这一点，以及还有很多的例子都会告诉我们，平均值并不是很好的可以指示出数据的中心在哪里。
它可能会受到异常值的影响。
在这种情况下，查看中位数是更好的选择。
它是一个很好的数据中心的指示器，因为一半数据位于中间值以下，另一半位于中间值上方。
到目前为止，一切都很好——我相信你已经看到人们早些时候提出了这一点。
问题是没有人告诉你如何进行像假设检验这样的分析。
统计检验用于制定决策。
为了使用中位数进行分析，我们需要使用非参数检验。
非参数测试是分布独立的检验，而参数检验假设数据是正态分布的。
说参数检验比非参数检验更加的臭名昭著是没有错的，但是前者没有考虑中位数，而后者则使用中位数来进行分析。
接下来我们就进入非参数检验的内容。
**注意：**本文假定你具有假设检验，参数检验，单尾检验和双尾检验的先决知识。
1.非参数测试与参数测试有何不同？当总体参数的信息完全已知时使用参数检验，而当总体参数的信息没有或很少使用非参数检验，简单的说，参数检验假设数据是正态分布的。
然而，非参数检验对数据没有任何分布。
但是参数是什么？参数不过是无法更改的总体特征。
让我们看一个例子来更好地理解这一点。
一位老师使用以下公式计算了班级学生的平均成绩：看上面给出的公式，老师在计算总分时已经考虑了所有学生的分数。
假设学生的分数是准确的，并且没有遗漏的分数，你是否可以更改学生的总分数？并不可以。
因此，平均分被称为总体的一个参数，因为它不能被改变。
2.什么时候可以应用非参数检验？让我们看一些例子。
1.比赛的获胜者由名词决定，而名次是根据越过终点线来进行排名的。
Excel中自动完成方差齐性与非齐性t检验
１、缺失值处理缺失值是数据分析中一个非常常见的现象，出现的主要原因有：设备故障、拒绝回答、测验时走神等，对此应对缺失值的进行检测，ＳＰＳＳ默认缺失值以黑点表示，可以通过快速浏览数据列表发现，记录下缺失值所在的变量即数据的列。
缺失值的处理方式有以下三种：（1）剔除有缺失值的观测单位，即删除ＳＰＳＳ数据列表中缺失值所在的数据行。
在ＳＰＳＳ的统计分析程序中，打开ｏｐｔｉｏｎｓ按钮，便会出现缺失值的处理栏，可分别选择下列选项：“剔除正在分析的变量中带缺失值的观察单位”、“剔除所有分析变量中带缺失值的观察单位”。
虽然这种做法可以为执行许多统计分析命令扫清障碍，但要求每一步统计分析都联系于特定的有效样本容量，而样本容量不能稳定会给整个分析带来不便。
（2）对缺失值进行估计后补上。
主要有两种方法：一是根据文献报道等知识经验进行估计；二是用ＳＰＳＳ提供的工具进行估计。
在“ｔｒａｎｓｆｏｒｍ”菜单下的“ｒｅｐｌａｃｅｍｉｓｓｉｎｇｖａｌｕｅｓ”列出了５种替代的方法：１）ｓｅｒｉｅｓｍｅａｎ：以列的算术平均值进行替代；２）ｍｅａｎｏｆｎｅａｒｌｙｐｏｉｎｔ：以缺失值邻近点的算术平均值进行替代；３）Ｍｅｄｉａｎｏｆｎｅａｒｌｙｐｏｉｎｔ：以缺失值临近点的中位数替代；４）ｌｉｎｅａｒｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ：根据缺失值前后的２个观察值进行线性内查法估计和替代；５）ｌｉｎｅａｒｔｒｅｎｄａｔｐｏｉｎｔ：用线形回归法进行估计和替代。
（3）将缺失值作为常数值，如：作为“０”。
２、奇异值和极端值的处理奇异值和极端值是指各变量中与整体数据相距太远的极值，由于它的夸大作用，常常会歪曲统计结果，导致犯一类和二类错误。
导致奇异值和极端值的原因：（１）数据输入时出错；（２）在不同数据格式之间进行转换时，缺失值处的数码代号被当成了实际观测值；（３）出现奇异值的样本并非属于所要考察的总体；（４）考察的样本相对于正态分布有比较多的极值。
奇异值和极端值的检测：在描述统计分析菜单下，点击Ｅｘｐｌｏｒｅ（探索性分析）对话框后把变量选入Ｖａｒｉａｂｌｅｓ框中，单击统计量选择描述统计量，单击图可以选择箱形图、茎叶图、直方图与正态检验的Ｑ－Ｑ图等检测有无极端值和奇异值。
Excel的数据表和数据验证的高级应用技巧
Excel的数据表和数据验证的高级应用技巧Excel是一款强大的电子表格软件，由于其功能的丰富性和用户友好性，广泛应用于各个领域。
在Excel中，数据表和数据验证是常用的功能，能够帮助用户更好地组织和处理数据。
本文将介绍Excel的数据表和数据验证的高级应用技巧，帮助读者更加高效地利用Excel进行数据处理和分析。
一、数据表的创建和使用数据表是Excel中常用的功能之一，它可以将数据以表格的形式进行展示，便于数据的管理和分析。
以下是创建和使用数据表的高级技巧：1. 创建数据表要创建一个数据表，首先需要确保数据表所在的工作表中含有合适的数据。
然后，在Excel菜单中选择“插入”-“表格”命令，Excel会自动识别出数据表的区域，并在弹出的对话框中确认数据表的区域和表头选项。
在对话框中可以勾选“我的表中有标题”选项，以指定数据表中的第一行为表头。
确认完成后，点击“确定”按钮，即可创建一个数据表。
2. 数据表中的筛选一旦数据表被创建，便可以使用筛选功能对数据进行过滤和排序。
选择数据表中的任意一个单元格，并点击Excel菜单中的“数据”-“筛选”命令，即可在数据表的表头中显示筛选箭头。
通过点击筛选箭头，可以选择需要显示或隐藏的数据记录。
3. 数据表的排序数据表的排序功能可以帮助用户按照指定的字段对数据进行升序或降序排序。
在数据表的表头中点击需要排序的字段，然后点击Excel菜单中的“数据”-“排序”命令，选择排序的方式和顺序，点击“确定”按钮即可完成排序操作。
4. 数据表的总结Excel的数据表还提供了汇总数据的功能，可以对数据表中的数据进行汇总统计。
选择数据表中的一个空白单元格，然后点击Excel菜单中的“数据”-“汇总”命令，在弹出的对话框中选择需要汇总的字段和汇总方式，点击“确定”按钮即可生成汇总报表。
二、数据验证的高级应用技巧数据验证是Excel中另一个常用的功能，它可以帮助用户对输入的数据进行限制和验证，确保数据的准确性和完整性。
Excel有哪些常用的数据验证技巧
Excel有哪些常用的数据验证技巧在日常工作和数据处理中，Excel 是我们常用的工具之一。
而其中的数据验证功能，可以帮助我们有效地控制和规范数据的输入，提高数据的准确性和完整性。
下面就来给大家介绍一些 Excel 中常用的数据验证技巧。
一、限制数据的输入范围比如说，我们有一列数据需要输入年龄，那么为了保证数据的合理性，我们可以将输入范围限制在 1 到 120 之间。
具体操作是：选中需要限制输入范围的单元格或单元格区域，然后在“数据”选项卡中点击“数据验证”。
在弹出的对话框中，选择“设置”选项卡，在“允许”下拉菜单中选择“整数”，“数据”选择“介于”，然后在“最小值”和“最大值”中分别输入 1 和 120 。
这样，当用户输入不在这个范围内的数据时，Excel就会弹出错误提示。
二、限定数据的格式假设我们有一列数据是电话号码，为了保证输入的电话号码格式统一，我们可以进行数据格式的限定。
同样在“数据验证”对话框中，“允许”选择“自定义”，然后在“公式”框中输入相应的格式限定公式。
比如，对于中国大陆的手机号码，我们可以输入“＝AND(LEN(A1)＝11,ISNUMBER(VALUE(LEFT(A1,1)）））”，其中 A1 是当前选中的单元格。
这样，只有符合这个格式的手机号码才能被成功输入。
三、设置下拉列表当数据的取值是固定的几个选项时，我们可以设置下拉列表来方便选择，同时也能避免输入错误。
比如，在性别这一列，只有“男”和“女”两个选项。
操作步骤为：在“数据验证”对话框中，“允许”选择“序列”，然后在“来源”中输入“男,女”（注意，选项之间用英文逗号隔开）。
这样，在单元格右侧就会出现一个下拉箭头，点击后可以选择“男”或“女”。
四、防止重复输入在一些情况下，我们需要确保输入的数据是唯一的，不允许重复。
例如，员工编号这一列，每个员工的编号都应该是唯一的。
在“数据验证”中，“允许”选择“自定义”，“公式”输入“＝COUNTIF(＄A$1:＄A$100,A1)＝1”（假设数据在 A1 到 A100 单元格区域）。
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Ｅｘｃｅｌ在非参数检验中的应用
[摘要]非参数检验是经管类专业统计学原理课程的一项重要教学内容,目前的教学中侧重于理论讲解,而忽视实践操作。
本文介绍这类检验在Excel中的具体实现过程,以加深对理论的理解,实现理论与实践的结合。
[关键词]假设检验非参数检验Excel
近年来,非参数统计技术得到迅速发展,已成为现代推断统计的重要分支。
因此,在高校经济与管理类统计学的教学中,非参数检验成为一项重要的教学内容。
在讲授非参数检验时,老师们会详细讲解其理论基础与算法,但并没有介绍如何使用相关统计软件进行计算与分析。
这样的教学方式存在一些明显的缺陷:首先,理论教学与实践相脱节,学生们虽然熟知算法,但动手能力不强;其次,由于没有实际动手,一些同学对理论的理解不透彻。
这些都是实际教学中确实存在的问题。
为此,我们完全可以在教学中增加一定的实践课时,给同学们讲解使用相关软件进行非参数检验的方法,以弥补现有教学方式的缺陷。
那么,应选用何种软件呢?虽然一些专业的统计软件(如SPSS)能够很容易地实现非参数检验,但根据笔者的经验,在实践教学中,最好选用Excel进行讲解。
主要的考虑是,利用Excel中进行非参数检验的计算时,基本上是利用其公式与数学函数、统计函数等功能,逐一实现理论算法的每一步骤,能够加深学生对非参数检验的理解;而SPSS是直接给出结果,并没有中间的步骤,学生往往是知其然,不知其所以然,不能通过实践来巩固对理论的理解。
此外,目前Office软件已经普及,大部分同学能够比较熟练地操作Excel,讲解时学生也比较容易接受。
针对经管类统计学教材中常见的非参数检验,本文拟以实例来介绍这些检验在Excel中的具体实现过程,而各种检验的理论背景请参见相关的统计学教材。
一、单样本符号检验
例 1.设有20个工人,他们一天生产的产品件数,抽样结果如下:168,163,160,172,162,168,152,153,167,165,164,142,173,166,160,165,171,186,167, 170,164,150,152,156,174,178,180,168。
试以0.05的显著性水平,判定总体中位数是否是160。
解:首先提出假设:
H0∶η=160H1∶η≠160
利用Excel求解步骤如下:
1.输入数据,见图1。
A、B列为原始输入数据,样本数据存放在A2:A29单元格区域,图中未完全显示出来,D、E列为计算得出的结果。
2.计算样本观察值大于中位数的个数(即正号的个数)。
在E1中输入如下的公式
=COUNTIF(A2:A29,“>90”)
COUNTIF函数计算区域中满足给定条件的单元格的个数。
3.计算样本容量n(不含0差数)。
在E2中输入公式
=COUNT(A2:A29)-COUNTIF(A2:A29,“=90”)
4.计算检验统计量Z。
在E3中输入公式
=(E1-0.5*E2)/SQRT(0.25*E2)
5.计算临界值Zα/2。
在E4中输入公式“=ABS(NORMSINV(B2/2))”。
根据以上计算结果,由于2.75 > 1.96,检验统计量的样本值落在拒绝域,故拒绝原假设,即不能认为总体中位数是90。
此外,也可通过求二项分布的临界值进行断断。
二、配对样本的符号检验
试用符号检验法检验这两位裁判裁定的成绩是否有显著性差异(显著水平0.05)。
解:提出假设:
5.计算临界值。
二项分布临界值可用Excel的分布函数求得。
在E7中输入公式“=CRITBINOM(F3,0.5,1-F2/2)+1”即可。
其中第一个参数存放的是n;第二个参数是一次试验中成功的概率,根据二项分布临界值表的要求,固定为0.5;第三个参数是概率保证度的临界值,对于单侧检验,它等于1-α,对于双侧检验,它等于1-α/2。
因为CRITBINOM返回的是使累积二项式分布概率大于等于1-α(或1-α/2)的最小值,所以根据符号检验的要求,应在上述公式中加1。
由于r=6<r10,0.05
=9,所以不能拒绝原假设,即不能认为两位裁判的裁定成绩有显著性差异。
三、威尔科克森配对符号秩检验
该检验也是用于检验配对样本情形下,两总体分布在位置特征上是否有差异。
与上一检验不同的是它考虑了配对观测之间差别的大小。
首先,将配对观测
值之差d i
的绝对值按大小递增排列,并从1至n给以秩次。
其次,对每个秩次按照d i
的正负号赋以正负号。
再次,分别对正号秩与负号秩计算秩和,所得之秩和不带正负号,记作∑秩(+)与∑秩(-)。
为检验两总体平均水平是否有差异,可建立下列
原假设H0∶∑秩(+)=∑秩(-)。
两个秩中较小的一个,作为威尔科克森T统计量,将其作为检验统计量(例3略)。
四、卡方独立性检验
该检验主要是考察多个变量之间是否有关联,如果变量之间没有关联性,那么就说变量之间是相互独立的。
这里的变量主要是指定类、定序资料。
为了分析变量之间的关联性,需要将资料整理成列联表的形式。
例4.抽样调查某地区500名待业人员,这些人员中文化程度为高中及以上的有104人(男44人),初中的有96人(男36人),小学及以下的有300人(男140人)。
问此调查结果能否说明待业人员中的文化程度与性别是相互独立的。
解:提出假设:
这些待业人员文化程度与性别是相互独立的这些待业人员文化程度与性别不是相互独立的Excel的计算过程如下。
1.构造工作表,见图3。
图中的文字以及方框之内的数字为原始输入数据,其他为公式计算所得。
2.建立期望值表。
(1)计算实际数表中的行合计与列合计
在E4中输入公式“=SUM(B4:D4)”,并将该公式复制到E5:E6单元格区域。
在B6中输入公式“=SUM(B4:B5)”,并将公式复制到C6:D6区域。
(2)计算期望值
在B9中输入公式“=$E4*B$6/$E$6”,然后选定B9:D10区域,按Ctrl+R组合键,再按Ctrl+D组合键,即可将公式复制到B9:D10区域中的其他单元格。
(3)期望值表中的行列合计可以参照(1)中的方法,也可以将实际数表中的行列合计公式直接复制到期望值表中。
选定E4:E6区域,按Ctrl+C,再单击E9单元格,按Ctrl+V,即可计算出行合计;再选定B6:D6区域,按Ctrl+C,再单击B11单元格,按Ctrl+V,即可计算出列合计。
3.建立卡方统计表,并计算卡方统计量。
在B14中输入公式“=(B4-B9) /B9”,并将公式复制到B14:D15区域的其他单元格。
最后计算行列合计。
此时,卡方统计表右下角的E16单元格中的数值即是所要求的卡方统计量。
当然在卡方统计表中,卡方统计量可以直接用公式“=SUM(B14:D15)”求得,这样就不一定要计算行列合计了。
4.计算临界值。
显著性水平为0.05,自由度为2,在B18中输入公式“=CHIINV(0.05,2)”即可得到临界值。
根据以上结果,卡方统计量为2.633小于,小于自由度为2的卡方临界值5.991,所以我们不能拒绝原假设,也就是待业人员中的文化程度与性别之间没有显著的
关联性。
参考文献:
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