分层随机抽样及其excel分析

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用EXCEL数据分析工具进行抽样

用EXCEL数据分析工具进行抽样

用EXCEL数据分析工具进行抽样用EXCEL数据分析工具进行抽样有二种方法:第一种:举例:EXCEL表格中一列有3000多个数据,我想在这3000多个数据中随机抽取200个出来,3000多个都是文字的数据在一列里面,要随机抽取出200个出来要怎么做呢?而且要多次可以取随机的,就是200个随机数可以快捷的取多次……。

解答:数据设在a列公式c1 =rand() ,下拉至c3000,【c列可隐藏起来】(有多少数据就下拉几个)公式b1 =index(a:a,rank(c1,c:c)),下拉至b200 (抽几个就下拉几个) F9 即可多次抽取。

第二种:离如何在EXCEL进行抽样,主要利用EXCEL里的加载项“数据分析”进行介绍。

如果你的EXCEL尚未安装数据分析,请依次选择“工具”-“加载宏”,在安装光盘的支持下加载“数据分析库”。

加载成功后,可以在工具的下拉菜单中看到“数据分析”选项。

2007则需要在“EXCEL选项”--“加载项”--“分析工具库”进行加载。

操作步骤:1. 打存放需要抽样数据的EXCEL表格,本例采用手机号码进行介绍。

2. 选择“工具”—“数据分析”—“抽样”后,出现对话框,依次选择:输入区域:把原始总体数据放在此区域中,数据类型不限,数值型或者文本型均可;抽样方法:有间隔和随机两种•间隔抽样需要输入周期间隔,输入区域中位于间隔点处的数值以及此后每一个间隔点处的数值将被复制到输出列中。

当到达输入区域的末尾时,抽样将停止;•随机抽样是指直接输入样本数,电脑自行进行抽样,不用受间隔的规律限制。

样本数:在此输入需要在输出列中显示需要随机抽取总体中数据的个数。

每个数值是从输入区域中的随机位置上抽取出来的,请注意:任何数值都可以被多次抽取!所以在样本中的数据一般都会有重复现象,解决此问题有待于EXCEL软件的完善。

目前我们可以使用“高级筛选”功能进行无重复数据筛选才可得出最终数据,所以抽样所得数据实际上会有可能小于所需数量。

1000720101抽样实验四

1000720101抽样实验四
(3)
1.设定学号顺序,单击B8单元格,在编辑栏输入“1”,选中B8单元格,单击【编辑】/【填充】/【序列】,出现【序项组中的【等差数列】单选按钮,在【步长值】文本框中输入“1”,在【终止值】文本框中输入“844”,完成后单击【完成】按钮。
2.运用抽样宏工具对女生组进行简单随机抽样,单击【工具】/【数据分析】,在【数据分析】对话框中选择【抽样】,单击【确定】按钮。
在【抽样】对话框中,单击【输入区域】后的折叠按钮,选择单元格区域,选择【抽样方法】中的【随机】,将【样本数】设为“10”,在【输出选项】中单击选中【输出区域】单选按钮,单击【输出区域】后的折叠按钮,选择E10单元格,完成后单击【确定】按钮。
附录I 实验报告的一般格式
桂林电子科技大学
数学与计算科学学院实验报告
实验室: 实验日期:2012年 12月9日
院(系)
数学与计算科学
学号
1000720101
姓名
陈斯斯
成绩
课程
名称
抽样调查实验
实验项目
名称
分层抽样
一 ,实验目的
学习利用EXCEL进行分层抽样。
二,实验原理
掌握利用EXCEL进行分层抽样的方法。
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(1)请估计该小区居民户购买彩票的平均支出,给出估计的标准差,并与简单随机抽样进行精度比较。

抽样调查-分层抽样实验报告

抽样调查-分层抽样实验报告

实验报告实验思考题:1、某调查员欲从某大学所有学生中抽样调查学生平均生活费支出情况,假设该调查员已经完成了抽样,并获得样本情况(见样本文件),请根据此样本分别按性别、家庭所在地分层,并计算各层的样本量、平均生活费支出、生活费支出的方差及标准差。

(1)先对数据按照家庭所在地进行排序:【数据】→【排序】,选择“家庭所在地”(2)再对数据进行分类汇总:【数据】→【分类汇总】,“分类字段”选择“家庭所在地”,“汇总方式”选择“平均值”,“选定汇总项”选择“平均月生活费”,在对话框下方选择“汇总结果显示在数据下方”;再做两次分类汇总,“汇总方式”分别选择“计数”和“标准偏差”。

最后得到表1-1所示结果:表1-1家庭所在地平均月生活费大型城市平均值614.5348837大型城市计数86大型城市标准偏差300.0849173乡镇地区平均值529.4117647乡镇地区计数68乡镇地区标准偏差219.0950339中小城市平均值618.6440678中小城市计数118中小城市标准偏差202.5264159总计平均值595.0367647总计数272总计标准偏差243.4439223(3)在SPSS软件中得出的计算结果:选择————,然后在出现的对话框中分别在“Dependent list”框中选入“家庭所在地”,在“IndependentList”框中选入“平均月生活费”,得到如表1-2所示结果:表1-2Report平均月生活费家庭所在地Mean NStd. Deviation大型城市614.5386300.085乡镇地区529.4168219.095中小城市618.64118202.526Total595.04272243.444选择——,在出现的对话框中选择“function”选择估计量,得到如图1-2所示结果:图1-1图1-2选择————,出现如下图所示对话框,并按照下图1-3中所选项进行操作:得到如下图表的结果:Case Processing Summary家庭所在地CasesValid Missing TotalNPercent NPercent NPercent平均月生活费大型城市86100.0%0.0%86100.0%乡镇地区68100.0%0.0%68100.0%中小城市118100.0%0.0%118100.0%Descriptives家庭所在地Statis Std.for Mean5% Trimmed Mean518.46Median500.00Variance48002.634Std. Deviation219.095Minimum200Maximum1000Range800Interquartile Range200.00Skewness.996.291Kurtosis.172.574中小城市Mean618.6418.64495% Confidence Interval for Mean Lower Bound581.72 Upper Bound655.575% Trimmed Mean612.34 Median600.00 Variance41016.949Std. Deviation202.526 Minimum200 Maximum1200Range1000 Interquartile Range300.00 Skewness.686.223 Kurtosis.168.4421186886N =家庭所在地中小城市乡镇地区大型城市平均月生活费300020001000-10001991249789867740352462、 教材129页第3.3题层 样本1 10 102 0 20 10 0 10 30 20 220351050405010202030200303050400300(1)数据结构、运用Excel的计算步骤及结果如下:样本11010202010010302203510500405010203020030305040030m844156.70.379752.545.965 2.87769.472117241249.9404415.35520.06789.472123.077681.0483∑N S Wh h/20.29614总样本量 比例分配 185.907 奈曼分配175.381比例分配 奈曼分配奈曼分配层权 n1 56.3888 33.659 w1 0.192 n2 92.5129 98.853 w20.564 n3 37.0051 42.869 w30.244sum185.907175.381第h 层的层权:NN W hh =第h 层的样本均值:∑==hn i hihh yn y 11第h 层的样本方差: )1/()(122--=∑=h n i h hi hn y y s h总体均值方差:h 2Lh hh 2h n 1W )(ˆ)(s f y V Y V st ∑-===9.472 0483.1)96.10678.20*%10()()(222/==⋅=αu Y r y V st 下面计算两种分配方法的样本量及每层要抽的样本量:1.比例分配:比例分配的层权为:h h W w =故:n w n ⨯=21=56.3888 取整得1n =57n w n ⨯=22=92.5129 取整得2n =93 n w n ⨯=33=37.0051 取整得3n =382.奈曼分配:奈曼分配的层权为:∑==Lh hh h h h S W S W w 1/故:n w n ⨯=21=33.659 取整得1n =34n w n ⨯=22=98.853 取整得2n =99 n w n ⨯=33=42.869 取整得3n =43(2)在SPSS 中的计算均值与方差的结果如下:DescriptivesIntervalfor MeanBound5% Trimmed Mean25.00Median20.00Variance294.444Std. Deviation17.159Minimum0Maximum50Range50InterquartileRange32.50Skewness.330.687Kurtosis-1.001 1.334 3样本Mean20.00 5.96395% Confiden ce Interval for Mean LowerBound6.51 UpperBound33.495% Trimmed Mean19.44 Median25.003、教材130页第3.4题Wh ah0.18270.21280.14270.09260.16280.2229sum1165 5.50.4522220.17820.50.0003970.25838总体比例估计0.924比例分配层权总体比例估计方差0.000396981w10.18总体比例估计标准差0.019924378w20.21V 2.60308E-05w30.14w40.09w50.16总样本量w60.22比例分配 2662.655644 奈曼分配 2564.651673比例分配奈曼分配 奈曼分配层权 n1 479.278016 535.9991 w1 0.208995 n2 559.1576853 519.9509 w2 0.202737 n3 372.7717902 416.8882 w3 0.162552 n4 239.639008 303.6744 w4 0.118408 n5 426.0249031 396.1531 w5 0.154467 n6 585.7842418 391.9861 w60.152842SUM 2662.655644 2564.6521公式:(1)总体比例P 的简单估计量:P Y =,h h P Y =,h p y st =.按照总体均值估计量的公式,可推出总体比例(成数)P的估计量为:h hhh h h ˆˆp W P W P LLst ∑∑===0.924(2)总体比例P 的方差为∑---=Lst n p p f W P V hh h h h 2h 1)1()1()ˆ(ˆ=∑---Lhh h h h h h 21)1()(1n p p n N NN(3)第h 层的样本方差为:h h h h hhh q p def q p n n S 12-=(4)样本总量:若h N 较大,则2h S ≈)1(h h P P -,此时可进一步求出估计P 时对给定的分配形式(h h nw n =)有:∑∑-+-=Lhh h h hh h h P P W N V w P P W n )1(1)1(2计算抽样的样本量:在此题中,总体数量N 非常大,故,0)1(11≈-∑=Lh hhhpP W N,因此:由公式(4)得:(比例分配的层权为:h h W w =)各层的样本量为:n w n ⨯=21=479.278016 取整得1n =480n w n ⨯=22=559.1576853 取整得2n =560 n w n ⨯=33=372.7717902 取整得3n =373=⨯=n w n 44239.639008 取整得4n =240 =⨯=n w n 55426.0249031 取整得5n =427 =⨯=n w n 66585.7842418 取整得6n =586(奈曼分配的层权为:∑==Lh h h h h h S W S W w 1/)各层的样本量为:n w n ⨯=21=535.9991 取整得1n =536n w n ⨯=22=519.9509 取整得2n =520 n w n ⨯=33=416.8882 取整得3n =417=⨯=n w n 44303.6744 取整得4n =304 =⨯=n w n 55396.1531 取整得5n =397 =⨯=n w n 66391.9861 取整得6n =392。

利用EXCEL表格进行随机抽样

利用EXCEL表格进行随机抽样

第二题2.使用RAND函数进行抽样:某公司需要从100名员工中随机抽取10名参加义务植树活动。

现在需要通过EXCEL选择员工的编号,并对员工的编号进行排序,写出结果:(小题解题主要步骤)工具—加载宏—分析数据库,如下图然后点击确定,数据分析选项就会出现在菜单栏的工具下,点击插入—函数—Rand函数,如下图:点击确定,在函数栏输入=RAND()*(100-1)+1,确定即可得一个数值,如选中单元格,右键单击,选择设置单元格格式,如下既得一个随机数值002,拖动填充柄,得到10个数值,再选中者10个数,选择复制,再右键单击,选择选择性粘贴—数值,如下确定,然后排序一下就可以了.3.使用RANDBETWEEN函数进行抽样:某体育彩票进行抽奖,需要从标号00001~99999的消费者中随机抽取10位中奖者,试采用RANDBETWEEN函数随机选中观众的号码,写出结果:(小题解题步骤)插入—函数—RANDBETWEEN,如下点击确定,在出现的参考函数编辑器中输入如下数据,如图:点击确定,右键单击单元格格式步骤如上一题所示,确定.4.利用“随机发生器”进行抽样:某体育彩票进行抽奖,需要从标号00001~99999的消费者中随机抽取10位中奖者,试采用随机发生器随机选中观众的号码,并对号码进行排序,写出结果:(4小题解题步骤:)工具—数据分析—随机数发生器,确定,在弹出的编辑器中输入如下数据:点击输出区域右边的指定10个单元格,确定即可,再将单元格格式设置一下,将得出的10个数值固定,和以上题相同: 确定,排序即可.5.利用抽样宏进行抽样:某图书进行推销活动,从购物清单标号001-100的消费中随机抽取10为幸运者免费赠送作何编号作为签名的图书,使用抽样宏随机抽取出幸运消费则的编号:(5小题解题步骤)先做一个表,利用填充柄会很快.如下图工具—数据分析—抽样:确定.如下图;输入区域为有100个数字的单元格(用鼠标选中即可),输出区域为任意的10个单元格,如图:确定,产生10个随机数,再固定为数值设置数字格式:确定,在排序就可以了.6.利用等距抽样进行抽样:某城市有私营企业300个,拟定样本量为7个,利用等距抽样进行企业营销状况调查,写出抽样结果:(6小题解题步骤)如图,输入一下信息:B3单元格即可得值将B3中的数值调整为整数,利用Round函数: 确定,在弹出的编辑器中进行编辑,结果如下:既得整数43.接下来用ROUNDBETWEEN函数从1-43中选出一个数,作为第一个随机数, 插入—函数—ROUNDBETWEEN如图:确定,在弹出的编辑器中输入一下信息:确定,既得第一个随机数,固定得出的第一个数为数值(方法同上) 在B6单元格输入=B5+B4,如图:将光标放在B4处,按F4键,则出现按回车键,则计算出第一个数,用填充柄进行填充得出七个数设置单元格格式,如图:确定,就可以了.如图:完成.。

用excel进行随机抽样

用excel进行随机抽样

用excel进行随机抽样
使用excel进行抽样,首先要对各总体单位进行编号,编号可以按照随机原则,也可以按照有关标志或无关标志进行排队,完成编号后,将编号输入工作表中。

例如:假定有100个总体单位,每个总体单位给一个编号,共有从1到100个编号,输入工作表后,如下图所示。

图1 总体编号图
步骤:
第一步:单击“工具”菜单,再选择“数据分析”选项,打开“数据分析”对话框,从中选择“抽样”,如下图2所示。

图2 “数据分析”工具对话框
第二步:单击“抽样”选项,弹出“抽样”对话框,如图3所示。

图3 抽样选项对话框
第三步:在输入区域框中输入总体单位编号所在的单元格区域,如果输入区域的第一行或第一列为标志项(横行标题或纵列标题),可以选中“标志”复选框。

第四步:在抽样方法项下,有周期和随机两种抽样模式:
“周期”模式即所谓的等距抽样。

“随机”模式适用于纯随机抽样、分层抽样、整群抽样和多阶段抽样。

第五步:指定输出区域,单击“确定”后,即可得到抽样结果。

分层抽样

分层抽样

分层抽样————————————————————————————————作者: ————————————————————————————————日期:ﻩ分层抽样抽样技术作为现代统计学科体系的重要组成部分,被广泛运用到社会实践当中。

自从1895年挪威首任中央统计局局长凯尔在伯尔尼第五届国际统计学会会议上提出所谓“代表性调查”的抽样方法以来,经过100多年的理论探讨和时间积累,抽样理论更加科学,抽样技术日臻完善。

抽样又称取样。

其原理是从研究的全部样品中抽取一部分样品单位。

从被抽取样品单位的分析、研究结果来估计和推断全部样品特性,是科学实验、质量检验、社会调查普遍采用的一种经济有效的工作和研究方法。

基本的抽样技术包括简单随机抽样,系统抽样,分层抽样,多阶段抽样等。

在实际的抽样调查中我们常常会根据调查成本,调查规模等结合运用各种抽样方法进行实践。

分层抽样是通过对总体单位进行分类,即分成若干子总体,子总体之间比较相似,使每一个字总体的方差变小,这样只需要在子总体中抽取少量样本单位,就能很好地代表子总体的特征,从而提高对整个总体估计的精度。

分层抽样需要事先知道各层权重,但在现实情况下有些资料无法提前预知。

这时我们可以先从总体中抽取一个大的初始样本,从而获得有关的辅助信息,然后再从初始样本中抽取一个字样本,这种方法就是双重抽样。

其定义为,当简单性状与复杂性状存在关系时可用抽取简单性状来间接估计复杂性状的抽样方法。

结合分层抽样的双重抽样方法即为分层的双重抽样。

分层抽样,的主要特点就是可以提高估计精度,它不但能对总体进行估计。

同时可以对各层子总体进行估计。

如此便于实际中抽样的组织和实施。

下面我们就分层抽样方法展开讨论,运用实例分析进行比较。

一、分层抽样的原理简介在抽样之前,先将总体N 个单位划分成L个互不重复的子总体,每个子总体成为层,他们的大小分别为L N N N N ...,,,321,这L 层构成整个总体(1lh N Nh ==∑)。

如何利用Excel工具进行抽样

如何利用Excel工具进行抽样



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三、 分层抽样 , 指先将总体 的单位按某种 特征 分为若
干次级总体( )然 后再从每一层 内进 行单纯随机抽样 , 层 ,
随机化 。然后按照事前确 定的样本数量 , 按照连续的顺序 从中截 取。这里需要 注意 的是 , 由于 rn ( 函数每次计算 ad )
样, 因此使用起来不够灵活 。
工作表时都 将返回一个新 的随机实数 ,因此应 当在 编辑
其 实 , 抽样过程 中 , 完全可 以采 用 Ecl 在 我们 xe 函数 栏 中输入 “R N (” , = A D )后 保持编辑状 态 , 然后按 F 或者 9


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与其他 内置功能的结合来 实现多种抽样方法 。

分层随机化excel

分层随机化excel

分层随机化excel分层随机化是一种常用的实验设计方法,它能够有效地减小实验误差,提高实验结果的可靠性和可信度。

本文将介绍分层随机化的概念、原理和应用,并探讨其在Excel中的实现方式。

一、概念和原理分层随机化是一种将被试对象按照一定的特征或条件划分为不同的层次,然后在每个层次内进行随机分组的方法。

通过这种方式,可以保证实验组和对照组在不同层次的特征上保持一致,从而减小实验结果的偏差。

分层随机化的原理是基于统计学中的随机分组原则,即通过随机的方式将被试对象分配到不同的实验组和对照组中,以消除被试对象之间的差异性。

而分层随机化则是在随机分组的基础上,根据被试对象的不同特征或条件进行层次划分,以确保实验组和对照组在这些特征上具有相似性。

二、应用场景分层随机化广泛应用于各个领域的实验设计中。

例如,在医学研究中,可以将病人按照年龄、性别、病情严重程度等特征进行分层,然后在每个层次内进行随机分组,以比较不同治疗方法的疗效差异;在教育研究中,可以将学生按照学习成绩、学习动机、学习方法等特征进行分层,然后在每个层次内进行随机分组,以评估不同教学方法的效果。

三、在Excel中实现分层随机化在Excel中实现分层随机化并不复杂。

以下是一种常用的实现方式:1. 首先,将被试对象按照特征或条件进行层次划分,例如将学生按照年级进行划分,每个年级为一个层次。

2. 在Excel中,创建一个包含被试对象和其对应特征的数据表格。

每一列代表一个特征,每一行代表一个被试对象。

3. 在Excel中,使用随机数函数(如RAND())为每个被试对象生成一个随机数,并将其排序。

4. 将排序后的被试对象按照特征或条件重新分组,确保每个实验组和对照组在不同层次上的特征分布相似。

5. 最后,根据分组结果,将实验组和对照组的标识添加到Excel表格中,以便后续数据分析和结果统计。

四、总结分层随机化是一种有效的实验设计方法,可以提高实验结果的可靠性和可信度。

Excel的数据分析——抽样分析

Excel的数据分析——抽样分析
要设置。 • 注意:任何数值都可以被多次抽取!所以抽样所得数据实际上会有可能小于所
需数量。 • 输出区域:该项需要输入对输出表左上角单元格的引用。所有数据均将写在该
单元格下方的单列里。
Excel的数据分析工具——抽样
抽取样本
-7-
• 然后单击“确定”按钮,就可以显示抽样的结果了。 • 在样本中的数据一般都会有重复现象,需要使用“筛选”功能对所得数据进行筛选。
Excel的数据分析工具 ——抽样
Excel的数据分析工具——抽样
-2-
抽取样本 筛选样本去重
Excel的数据分析工具——抽样
抽取样本
-3-
• 打开原始数据表格。然后,选择“数据”菜单,在数据菜单的“分析”选项组中 单击“数据分析”。
Excel的数据分析工具——抽样
抽取样本
-4-
• 在打开是“数据分析”对话框中,选择“抽样”工具,单击“确定”按钮。
Excel的数据分析工具——抽样
筛选样本去重
-8-
• 选中样本数据列, 单击“数据”菜单, 在“排序和筛选” 选项组中单击“高 级”
Excel的数据分析工具——抽样
筛选样本去重
-9-
• 在打开的高级筛选对话框中,设置方式、列表区域,勾选“选择不重复的记录”后,如图6 所示,单击“确定”按钮。
Excel的数据分析工具——抽样
筛选样本去重
• 得到去重后的样本,仅有21个。 • 一般情况下,样本都会有重复,
最终所得到的样本数量会少于 所需数量; • 根据经验适当调整在数据样本 选取时的数量设置,以使最终 所得—抽样
-10-
Excel的数据分析工具——抽样
抽取样本
-5-
• 打开的“抽样”对话框中,可以看到输入区域、抽样方法、输出选项。

用excel进行随机抽样

用excel进行随机抽样

用excel进行随机抽样在Excel中进行随机抽样可以通过使用函数和工具栏进行操作。

下面我将详细介绍两种方法:使用“抽样”工具栏和使用“INDEX”函数。

方法一:使用“抽样”工具栏1.打开Excel,并打开你的数据表格。

确保你的数据是按照行排列的,即将数据从上到下排列。

2.单击“数据”菜单,然后选择“数据分析”。

如果你没有看到这个选项,可能需要先安装“数据分析”插件。

3.在弹出的“数据分析”对话框中,选择“抽样”工具,然后单击“确定”。

4.在弹出的“抽样”对话框中,选择你想要进行抽样的数据范围。

可以选择整个表格,也可以选择特定的行或列。

5.在“抽样方法”下拉菜单中,选择“随机抽样”。

6.如果需要,可以在“替换”选项中选择是否替换已抽取的样本。

7.单击“确定”,Excel将会随机抽取一定数量的样本,并将结果显示在新的单元格中。

方法二:使用“INDEX”函数1.打开Excel,并打开你的数据表格。

确保你的数据是按照行排列的,即将数据从上到下排列。

2.在你想要显示样本的位置输入以下公式:“=INDEX(A1:A100,RANDBETWEEN(1,100))”,其中A1:A100是你的数据范围,RANDBETWEEN(1,100)将随机生成1到100之间的数字,作为抽取样本的索引。

3.这个公式将会显示在你的表格中,它会在A列中的每一行随机抽取一个单元格的值。

你可以根据需要修改公式的参数来调整数据范围和抽取样本的数量。

需要注意的是,在使用以上两种方法进行随机抽样时,如果数据范围过大或者需要抽取的样本数量过多,可能会耗费较长的时间和计算资源。

如果遇到这种情况,可以考虑分批进行抽样或者使用更高效的数据分析工具。

Excel在抽样推断中的应用

Excel在抽样推断中的应用

(二)随机抽样工具
任务
11
Excel在抽样推断中的应用
二、推断统计
1.BINOMDIST函数 BINOMDIST函数用于计算二项分布的概率值或累积概率。 语法格式:BINOMDIST(number_s ,trials ,probability_s ,cumlative) 。
这四个参数分别表示实验成功的次数、实验的总次数、每次实 验中成功的概率、是否计算累积概率。参数 是逻辑值,0或FALSE 表示计算概率密度函数概率值,1或TRUE表示计算累积分布函数 概率值。
(一)样本单位的选取
6
任务
Excel在抽样推断中的应用
一、抽样
Excel中的RAND( )函数产生的是0~1之间均匀分布的随机数,
RAND( )不带任何参数运行,每次运算时都将产生一个新的随机数。
如果将RAND( )函数从一个单元格 复制或移动到另外一个单元格,也会重 新产生一个随机数。RAND( )函数可以 被用来作为不重复抽样调查的工具。
例如,从10个象征性的样本数据中随机抽取5个数据,其步骤如上。
步骤 03
(二)随机抽样工具
10
任务
Excel在抽样推断中的应用
一、抽样
上述例子进行的是不重复随机抽样,若要进行重复随 机抽样,可利用Excel的 函数实现。 函数可随机产生介于 bottom(最低)与top(最高)之间的随机整数,抽取 此整数对应编号的样本可作为总体重复随机抽样的结果。
步骤 01
(二)随机抽样工具
8
任务
Excel在抽样推断中的应用
一、抽样
步骤 02
例如,从10个象征性的样本数据中随机抽取5个数据,其步骤如下。
对于B2:B11单元格的随机数,要先变成稳定的随机数,才能正确进行排序。 ① 选取单元格B2:B11,右击选中的区域选择“复制”选项。 ② 再次右击选中的区域,选择“选择性粘贴”选项,单击“数值”选项。 ③ 点击“确定”按钮,此时B2:B11中的数据就是稳定的随机数了。 (二)随机抽样工具

Excel数据表数据技巧多层次分析

Excel数据表数据技巧多层次分析

Excel数据表数据技巧多层次分析在进行Excel数据表数据分析时,我们经常需要使用各种技巧来逐层深入地分析数据。

本文将介绍一些常用的Excel数据表数据技巧,以帮助读者更好地进行多层次的数据分析。

一、数据表的创建与整理在进行数据分析前,我们首先需要创建一个数据表,并对数据进行整理,以便后续的分析。

在Excel中,我们可以通过以下步骤来创建和整理数据表:1. 打开Excel并创建一个新的工作表。

2. 在第一行中输入各列的名称,每个名称代表一个数据字段。

3. 在下面的行中逐行输入数据。

4. 如果有需要,可以通过筛选、排序等功能对数据进行整理。

二、数据透视表的使用数据透视表是Excel中一个非常强大的分析工具,它可以帮助我们对大规模数据进行多层次的分析。

以下是使用数据透视表进行数据分析的步骤:1. 选择需要进行分析的数据范围。

2. 在Excel菜单选项中选择“数据”-“数据透视表”。

3. 在数据透视表对话框中,将需要分析的字段拖放到行、列和值区域中。

4. 根据需要,可以对数据透视表进行进一步设置,如添加条件筛选、对值进行求和、计数等。

三、使用条件格式进行数据可视化数据可视化是数据分析的重要环节之一,在Excel中,我们可以通过条件格式来对数据进行可视化,以更好地发现数据的规律和趋势。

以下是使用条件格式进行数据可视化的步骤:1. 选择需要进行可视化的数据范围。

2. 在Excel菜单选项中选择“开始”-“条件格式”-“颜色规则”。

3. 在条件格式对话框中选择适当的规则和颜色,如根据值的大小设置颜色渐变等。

4. 确定条件格式后,应用到选定的数据范围中,从而实现数据可视化效果。

四、使用函数进行数据分析Excel提供了丰富的函数库,我们可以通过使用函数来进行数据分析。

以下是一些常用的数据分析函数及其使用方法:1. SUM函数:用于求取一组数值的总和,可以通过在单元格中输入“=SUM(数据范围)”来计算总和。

2. AVERAGE函数:用于求取一组数值的平均值,可以通过在单元格中输入“=AVERAGE(数据范围)”来计算平均值。

【精选】简单随机抽样的三种方法(Excel)图文讲解

【精选】简单随机抽样的三种方法(Excel)图文讲解

【精选】简单随机抽样的三种方法(Excel)图文讲解
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一、随机函数产生随机数
1RAND函数
RAND函数的功能是产生大于等于0及小于1的均匀分布随机数,每次计算工作表时都
将返回一个新的数值,其表达式是=RAND( ),
函数无参数。

例:从编码好的100个数据中随机抽出20个样本。

2RANDBETWEEN函数
RANDBETWEEN函数的功能是产生介于两个指定数之间的一个随机数。

表达式=RANDBETWEEN(bottom,top);Bottom是最小数,Top是最大的数。

例:从编号1-200的200个客户中,抽出10个客户并排序。

二、随机数发生器产生随机数
发生器运行条件:
1、在Excel2007左上角单击
“MicrosoftOffice”按钮,选择Excel选项。

2、单击“加载项”,在“管理”框中,
选择“Excel加载宏”,单击“转到”。

3、在“可用加载宏”框中,选中“分析
工具库”复选框,然后单击“确定”。

若要包
括用于分析工具库的Visual Basic for
Application (VBA) 函数,选中“分析工具库-
VBA”复选框。

4、打开Excel,在主界面菜单上单击“数
据”菜单。

选择“数据分析'。

三、分析工具中的抽样宏产生随机数
编辑:虫虫。

分层随机抽样及其excel分析

分层随机抽样及其excel分析

分层随机抽样及其excel分析课程设计任务书案例:某公司要估计某地家⽤电器的潜在⽤户。

这种商品的消费同居民收⼊⽔平相关,因⽽以家庭年收⼊为分层基础。

假定某地居民为1,000,000户,已确定样本数为1,000户,家庭年收⼊分10,000元以下,10,000——30,000元;30,000——60,000元,60,000元以上四层,其中收⼊在10,000元以下家庭户为180,000户,收⼊在10,000——30,000元家庭户为350,000户,收⼊在30,000——60,000元家庭户为3000,000户,收⼊在60,000元以下家庭户为170,000户,若采取分层⽐例抽样法,如何抽样?下⾯针对案例对分层随机抽样进⾏⼤致说明。

⼀.分层随机抽样定义:分层抽样也称类型抽样或分类抽样,就是将总体单位按⼀定标准(调研对象的属性、特征等)分组,然后在各个类型组中⽤纯随机抽样⽅式或其他抽样⽅式抽取样本单位,⽽不是在总体中直接抽取样本单位。

⼆.注意事项:分层抽样必须注意以下问题:第⼀,必须有清楚的分层界限,在划分时不致发⽣混淆;第⼆,必须知道各层中的单位数⽬和⽐例;第三,分层的数⽬不宜太多,否则将失去分层的特征,不便在每层中抽样。

三.分层抽样步骤:分层抽样的步骤包括:(1)确认⽬标总体。

(2)决定样本数。

(3)决定分层标志。

(4)将总体按照分层标志分成若⼲类,其中每⼀类称为⼀层。

(5)在每⼀层中随机抽取出⾜够的样本。

四.具体做法及例⼦说明:分层抽样的具体做法有以下两种:1.等⽐例分层抽样。

这种抽样法就是按照各层中样本单位的数⽬占总体单位数⽬的⽐例分配各层的样本数量。

[例]某教授对甲⼤学的学⽣消费倾向产⽣了兴趣,想对全校学⽣做抽样调查,总体有5 000⼈,欲抽样500⼈,则:总体样本⼀年级 2 000⼈⼀年级200⼈⼆年级 1 500⼈⼆年级150⼈三年级 1 000⼈三年级100⼈四年级500⼈四年级50⼈2.不等⽐例分层抽样,⼜称分层最佳抽样。

学习excel的抽样与抽样分布工具的使用心得

学习excel的抽样与抽样分布工具的使用心得

学习excel的抽样与抽样分布工具的使用心得学习 excel 的抽样与抽样分布工具的使用心得,当然也就离不开抽样这个功能。

很多人都在追求高效率,却忽视了自己本身已经有一定水平上的问题,盲目的“崇拜”速度。

反而忘记了慢工出细活的道理。

从数据处理角度来看,一般地抽样方法所适合的总体是无限可分的、非零总体。

它可以在比较短时间内迅速找到对象,但是缺点明显:样本太小、信息不完整或不确切;统计误差很大(由于所研究对象数值范围相同引起),即推断过程中随机性和系统性都受影响。

所以最好采取适当方式选择样本。

这里介绍了简单的抽样原则——重复原则。

今天,如果你能站在一个高度审视抽样这件事情,那么我想你应该会清楚地知道,什么才是真正符合时代需要的智慧行为。

从大量的实践操作中我们不难发现,抽样的基础是样本容量。

如何设置样本容量呢?很简单,就是将数据按照一定规律进行排列,形成一组样本。

例如,将一组成绩按照从低到高的顺序排列,便可以形成一个标准化样本。

假若,再加入考试成绩的年级等因素,还可以进一步提升其精确度。

我们必须意识到,无论采用哪种样本容量设置方案,关键之处只有两点:第一,每次调查结束后,根据结果及时更新样本;第二,做好样本的维护管理工作。

这两者缺一不可!
- 1 -。

EXCEL的数据抽样和随机数功能

EXCEL的数据抽样和随机数功能

EXCEL的数据抽样和随机数功能在日常的数据分析工作中,Excel常常被用作强大的工具,特别是在数据抽样和生成随机数方面。

这些功能不仅提高了我们的工作效率,还帮助我们在处理庞大数据集时做出更为准确的判断。

接下来,就让我们深入探讨Excel的数据抽样和随机数功能。

数据抽样的重要性当面对大量数据时,逐一分析每一个数据点往往不是一个高效的选择。

数据抽样可以帮助我们从整体数据中提取出具有代表性的样本,以便快速进行分析。

这种方法能够有效降低时间成本,同时在一定程度上保证结果的可靠性。

例如,在市场调查中,企业通常无法对每一位消费者进行调查,因此通过随机抽样的方法来获取部分消费者的反馈,可以更有效地洞悉市场趋势。

这不仅节省了时间,也使得数据分析的结果更具代表性。

Excel中的随机数生成Excel提供了几种生成随机数的函数,最常用的包括RAND()和RANDBETWEEN()。

这两个函数各有其独特之处,适用于不同的场景。

RAND()函数:这个函数生成一个介于0和1之间的随机小数,每次刷新或变更时都会变化。

这个特性对于需要随机分配或模拟概率问题的场景非常有用。

示例用法:=RAND()RANDBETWEEN()函数:当需要生成特定范围内的整数时,这个函数显得尤为方便。

用户只需提供上下限,Excel就会在这个范围内生成随机整数。

示例用法:=RANDBETWEEN(1,100)用户在使用这些函数时,需注意生成的随机数具有动态特性,此时即便是任何单元格内容的更改都有可能导致随机数的改变。

抽样的实现方法在Excel中,进行数据抽样的基本步骤可以简单化为以下几个过程:准备数据:确保数据在Excel表格中的排列整齐,方便进行函数操作。

使用随机数进行排序:可以利用RAND()函数为每个数据点生成一个随机数,并将数据根据这个随机数进行排序。

选择样本:根据样本大小要求,挑选排序后表格中的前N个数据点。

通过这种方法,就能有效且迅速地从大数据集中获得随机样本。

分层随机抽样

分层随机抽样

n 1 0 3 0 .0 1 3 3 N 7 5 0 3
y3 165
y4 24
2 s 8 2 0 5 .5 5 6 3
N 1 5 0 0 n 1 0 4 W 0 . 5 2 6 3 2 f4 4 0 .0 0 6 7 4 N 1 5 0 0 N 2 8 5 0 4
L h h 1
2019/3/31
2
作用



分层抽样的抽样效率较高,也就是说分 层抽样的估计精度较高。这是因为分层 抽样估计量的方差只和层内方差有关, 和层间方差无关。 分层抽样不仅能对总体指标进行推算, 而且能对各层指标进行推算。 层内抽样方法可以不同,而且便于抽样 工作的组织。
2019/3/31 3
2019/3/31 11

1 f h 2 v y W v y W s s t h h n h 1 h 1 h
L 2 h L 2 h
性质3:对于分层随机抽样, V yst 的一个 无偏估计为:
2019/3/31
12
证明性质3:
对于分层随机抽样,各层独立进行简单随 y 机抽样,由第二章性质3,得 V 的无偏估 1 fh 2 计为:
L L L L



9
ˆ W ˆ 2 V Y V Y h h st
h 1


2019/3/31
性质2:对于分层随机抽样, y s t 是 Y y s t 的方差为: 的无偏估计,

1 f h 2 V y W V y W S s t h h n h 1 h 1 h
h
vyh
2 h
1 f h 2 v y W v y W s st h h n h 1 h 1 h

用excel进行随机抽样

用excel进行随机抽样

方法: 在进行统计的时候,我们可能需要随机抽取一定数量的样本,比如从100个数中抽取40个,保证无重复性。

工具:Microsoft Excel 2013步骤:1.选择“视图”-“宏”-“录制宏”,宏名任取,然后“确定”。

2.选择“宏”-“停止录制”;再选择“宏”-“查看宏”。

3.选择“编辑”按钮,将下面的代码粘贴覆盖原有代码。

以下复制粘贴1.Sub Randx()2.Dim xx(1 To 100) As Integer3.For t = 1 To 404.rerand:5.x = Int(Rnd() * 100 + 1)6.If xx(x) > 0 Then GoTo rerand7.r = r + 18.Cells(r, 1) = x9.xx(x) = r10.Next11.End Sub4.点击工具栏的按钮或者"F5"按钮,在excel的A列就可以发现随机生成的40个数了。

实践:从2000个数中抽取51个,保证无重复性。

步骤1,2 同前步骤3: 复制粘贴1.Sub Randx()2.Dim xx(1 To 2000) As Integer3.For t = 1 To 504.rerand:5.x = Int(Rnd() * 100 + 1)6.If xx(x) > 0 Then GoTo rerand7.r = r + 18.Cells(r, 1) = x9.xx(x) = r10.NextEnd Sub步骤4同上结果:步骤5: 排序选中抽取的数字--- 点选excel 表的数据项----选择排序----确定【本文档内容可以自由复制内容或自由编辑修改内容期待你的好评和关注,我们将会做得更好】。

35第五章 Excel数据分析

35第五章 Excel数据分析
第五章 Excel数据分析
01
Excel分 析工具库
02
直方图
目录
Contents
03
05
抽样分析
04
描述性统计分析 相关分析
06
回归分析
07
移动平均
08
指数平滑
09
课堂实操训练
10
本章小结
01
Excel分析工具库
数据分析工具库简介
分析工具库 的优点
01 与Excel无缝结合,操作简单、容易上手。
收集、整理数 据、综合样本 的速度快,保 证调查的时效 性。
抽样方法
抽样方法
简单随机抽样法 01
02 系统抽样法
03 分层抽样法 04 整群抽样法
05 多阶段抽样法
抽样分析的操作
例如,根据工作表中2004-2007年全国各省份大豆亩产数据, 随机抽样出15个样本的大豆亩产数据。具体操作步骤如下。 (1)单击“数据”→“分析”→“数据分析”,弹出“数据分 析”对话框,选择“抽样”选项,单击“确定”按钮,弹出“ 抽样”对话框; (2)参数设置。输入区域填写抽样数据的区域,本题是大豆单 位亩产数据,区域为“E1:E125”;“标志”是指选中的区域 是否包含字段名称,本题包含,直接选中;抽样方法,根据题 意选“随机”,输出选项中输出区域填写N1开始的区域。抽样 结果如图所示的N1:N15区域。 (3)该案例从123个单位亩产数据中随机抽取了15个数据作为 样本,可以通过分析15个样本数据的特征,推测总体的数据特 征。
因为抽样调查是针对总体中的一部分单位进行的抽样调查可以大大减少调查费用提高调查效收集整理数据综合样本的速度快保证调查的时效抽样方法0102030405抽样方法简单随机抽样法系统抽样法分层抽样法整群抽样法多阶殌抽样法抽样分析的操作例如根据工作表中20042007年全国各省仹大豆亩产数据随机抽样出15个样本的大豆亩产数据
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课程设计任务书
案例:某公司要估计某地家用电器的潜在用户。

这种商品的消费同居民收入水平相关,因而以家庭年收入为分层基础。

假定某地居民为1,000,000户,已确定样本数为1,000户,家庭年收入分10,000元以下,10,000——30,000元;30,000——60,000元,60,000元以上四层,其中收入在10,000元以下家庭户为180,000户,收入在10,000——30,000元家庭户为350,000户,收入在30,000——60,000元家庭户为3000,000户,收入在60,000元以下家庭户为170,000户,若采取分层比例抽样法,如何抽样?
下面针对案例对分层随机抽样进行大致说明。

一.分层随机抽样定义:
分层抽样也称类型抽样或分类抽样,就是将总体单位按一定标准(调研对象的属性、特征等)分组,然后在各个类型组中用纯随机抽样方式或其他抽样方式抽取样本单位,而不是在总体中直接抽取样本单位。

二.注意事项:
分层抽样必须注意以下问题:第一,必须有清楚的分层界限,在划分时不致发生混淆;第二,必须知道各层中的单位数目和比例;第三,分层的数目不宜太多,否则将失去分层的特征,不便在每层中抽样。

三.分层抽样步骤:
分层抽样的步骤包括:
(1)确认目标总体。

(2)决定样本数。

(3)决定分层标志。

(4)将总体按照分层标志分成若干类,其中每一类称为一层。

(5)在每一层中随机抽取出足够的样本。

四.具体做法及例子说明:
分层抽样的具体做法有以下两种:
1.等比例分层抽样。

这种抽样法就是按照各层中样本单位的数目占总体单位数目的比例分配各层的样本数量。

[例]某教授对甲大学的学生消费倾向产生了兴趣,想对全校学生做抽样调查,总体有5 000人,欲抽样500人,则:
总体样本
一年级 2 000人一年级200人
二年级 1 500人二年级150人
三年级 1 000人三年级100人
四年级500人四年级50人
2.不等比例分层抽样,又称分层最佳抽样。

这种抽样法不按各层中样本单位数占总体单位数的比例分配各层样本数,而是根据各层的标准差的大小来调整各层样本数目。

该方法既考虑了各层在总体中所占比重的大小,又考虑了各层标准差的差异程度,有利于降低各层的差异,以提高样本的可信程度,故也可将不等比例分层抽样称为分层信任程度抽样。

[例]某公司要调研某地家用电器产品的潜在用户,这种产品的消费同居民收入水平有关,因
此以家庭收入为分层基础。

假定该地居民户即总体单位数为20 000户,已确定调研样本数为200户。

家庭收入分高、中、低三层,其中高档收入家庭为2 000户,占总体单位数的比重为10%;中等收入家庭为6 000户,占总体单位数的30%;低等收入家庭为12 000户,占总体单位数的60%。

现又假定各层样本标准差为:高档收入家庭是300元,中等收入家庭是200元,低等收入家庭是50元。

现要求根据分层最佳抽样法,确定各收入层家庭应抽取的户数各为多少? 公式n Si Ni Si Ni ⨯⨯⨯∑
Ni 为i 层调查单位总数;ni 为i 层应抽的样本数目;si 为i 层调查单位标准差
为了便于观察,列表1如下。

表1 调研单位数与样本标准差乘积计算表
家庭收入分层 各层调研单位数
(潜在用户数) 各层的样本标准差 乘积 样本单位数
高 2 000 300 600 000 200×600 000÷2 400 000=50
中 6 000 200 1 200 000 200×1200000÷2400 000=100
低 12 000 50 600 000 200×600 000÷2 400 000=50
合计20 000 — 2 400 000 —
如果根据等比例分层抽样的话,那么,高档收入家庭的分层样本数为20户(200×10%);中等收入家庭的分层样本数为60户(200×30%);低等收入家庭的分层样本数为120户(200 ×60%)。

将前后两种方法抽取的各层样本数做个对比,不难看出,相比于等比例分层抽样法,根据分层最佳抽样法抽取样本,则高档收入家庭的分层样本数增加了30户,中等收入家庭的分层样本数增加了40户;低等收入家庭的分层样本数则减少了70户。

由于购买家用电器同家庭收入水平是成正比例变动的,所以,增加高、中档层的样本数,相应减少低档层的样本数,将有利于提高抽样的准确性。

对案例开始进行分析:
由上述可知该案例中应采取不等比例抽样。

由公式可以求出:
收入在10000以下的家庭户的样本量应为(180000/1000000)*1000=180.
收入在10000—30000的家庭户的样本量应为(350000/1000000)*1000=350.
收入在30000—60000的家庭户的样本量应为(3000000/1000000)*1000=300.
收入在60000以上的家庭户的样本量应为(170000/1000000)*1000=170.
其分层比例抽样示意图如下所示:
分层比例抽样示意图总体

子样本样本
N 1000000
N1180000 N2 350000 N3300000 N4170000 n1180 n2350 n3300 n4170
n 1000
案例的excel实现过程:
因为在excel中,抽样功能是作为一种扩展功能存在的,所以在应用时就应该先加载分析工具库。

点击工具,选择加载宏,再选择分析工具库。

单击“工具”菜单,再选择“数据分析”选项,打开“数据分析”对话框,从中选择“抽样”。

单击“抽样”选项,弹出“抽样”对话框。

在输入区域框中输入总体单位编号所在的单元格区域,如果输入区域的第二行或第一列为标志项(横行标题或纵列标题),可以选中“标志”复选框。

在抽样方法项下,有周期和随机两种抽样模式:“周期”模式即所谓的等距抽样。

“随机”模式适用于纯随机抽样、分层抽样、整群抽样和多阶段抽样。

在这里我们选择随机选项。

指定输出区域,单击“确定”后,即可得到抽样结果。

点击确定,可得抽样结果,得到与计算相同数量的分层抽样。

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