Excel的统计分析(操作实例)

方差分析
又称"变异数分析"或"F检验"，用于两个
及两个以上样本均数差别的显著性检验。
7
2018/11/15
Байду номын сангаас
二、t - 检验
t 检验（t-test）又称亦称student t-检验（Student’s t test） • 主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未 知的正态分布资料。在SPSS统计软件中用于：
在“输出选项”中单击“输出区域”，并在后面的
step 6
文本框中选择想要输出的某单元格或默认新工作表 组后，单击“确定”按钮 即可完成。
案例2
现 有 12 名 志 愿 受 试
者服用某减肥药，服药
前和服药后一个疗程各
测量 1 次体重（ Kg ），
数据如图所示。试分析 服用该减肥药前后的体 重有无变化。
单因素方差分析仅研究了单个研究因素，该因素可有多个水 平（如果只有2个水平就用t-检验），如果在实验中按随机化原 则将受试对象随机分配到一个研究因素的多个水平中去，然后观 察实验效应，通过分析处理组均数之间的差别，推断试验中所代 表的多个总体均数间是否存在差别。
数 据 结 构
观测值
因素 A B C
......
三、方差分析
方差分析的基本思想： 把全部观察值间不同（变异），按设计和需要分解成 两个或多个部分，然后将各部分的变异与随机误差进行比 较，判断各部分的变异是否具有统计学意义。 方差分析的目的：
通过数据分析找出对某复杂事物有显著影响的因素，
各因素之间的相互作用，以及显著影响因素的最佳水平等。
件”菜单。单击菜单底部 的 者按钮 按钮或 可以设置
Excel 选项。
设置数据分析模块
弹出“加载宏”对话框，勾 选全部选项，如图所示， 点击确定，然后查看功能 区的“数据”右上角出现了
新的一列
二、Excel 的统计分析功能
1. 抽样与随机数发生器
2. 数据分组与频数统计 3. 描述性统计分析 4. 参数估计 5. 双样本假设检验 （t-检验、z检验、F-检验）
Excel的统计分析
— t-检验与方差分析
预防医学教研室 卢芸
一、Excel 2007/2010的工作界面概况
Excel 的主要工作界面由如图所示：
Office 按钮 标题栏
功能区 工具表区
状态栏
Excel 功能区界面
设置数据分析模块
单击 Excel 工作界面左
上角的Office按钮
者
或
，可以打开“文
分别施用新旧两种肥料，得到的 产量数据如图所示，比较新肥料 获得的平均产量是否与旧肥料获 得的平均产量相等？
step 1
在“数据”选项卡中单击“数据分析”按钮
直接在“描述统计”对话框中的“输入区域”文本框中
step 2
输入“A2:A21”，表示对旧肥料的产量的统计描述； 然后重复上述两步操作再在“输入区域”文本框中输
伤口所花的时间的原始数据如图所
示，通过样本数据比较A、B、C 3 种不同的缝合方式对伤口缝合完成 时间的多少是否有显著影响。
step 1
单因素方差分析
step 2
输入区域：A3:C11
step 3
F临界值
（二）双因素方差分析
双因素方差分析对应的是两因素试验。在双因素试验
中，试验的结果同时受两个因素的影响，这两个因素分别 称为行因素和列因素。
根据实验设计分类
单 因 素 方 差 分 析
随 机 区 组 设 计 方 差 分 析
析 因 设 计 方 差 分 析
交 叉 设 计 方 差 分
协 方 差 分 析
析
重 复 测 量 数 据 方 差 分 析
Excel 统计分析
单因素方差分析
无重复的双因素 方差分析
双因素方差分析
可重复的双因素 方差分析
（一）单因素方差分析


小样本均数与总体均数的比较；
配对资料的比较;

两样本均数的比较。
• t 检验对象的要求：独立、正态、方差齐。
Excel 中的 t-检验应用于
1 2
双样本等方差检验
双样本异方差检验
3
平均值的成对二样本分析
案例1
为比较新旧两种肥料对产量 的影响，某研究者选择了面积相
等、土壤等条件相同的40块田地，
k
1
2
A1
A2
B1
B2
C1
C2
......
...... ...... ......
k1
k2
......
n
......
An
......
Bn
......
Cn
......
kn
案例 3
以某科室将20名外科医生经A、
B、C 3种不同伤口缝合方式培训后
缝合相同创面伤口所花的时间数据 为例，20名外科医生缝合相同创面
数 据 结 构
列因素 1 1 2 A11 A21 2 A12 A22 3 A12 A23
...... ...... ......
k A1k A2k
行因素
3
A31
A32
A33
......
...... ......
A3k
......
n
......
An1
......
An2
......
An3
......
Ank
后测得的体重；在“假设平均差”中输入0。
在“输出选项” 中单击“输出区域”， 并在后面的文本框中 选择想要输出的某单 元格或默认新工作表 组后，单击“确定”按 钮 即可完成。
step 4
在“输出选项”中单击“输出区域”，并在后面 的文本框中选择想要输出的某单元格或默认新工 作表组后，单击“确定”按钮 即可完成。
A、B两种药物联合应用对红细胞增加数的影
响，数据见下图，判断哪一种用药方法疗效更好。
step 1
可重复双因素分析
step 2
B3:C8
A2:C8
step 3
误差
Thanks For You Attention !
入“B2:B21”，表示对新肥料的产量的统计描述。
step 3
在“数据”选项卡中单击“数据分析”按钮
选择“t检验—双样本异方差检验”分析工具，单
step 4
击“确定”按钮 ，弹出“t检验——双样本异方差 检验”对话框。
step 5
也可直接在“t检验：双样本异方差检验”对话框中的 “变量1的区域”文本框中输入“A2:A21”，表示旧肥料 的产量；在变量2的区域”文本框中输入“B2:B21”， 表示新肥料的产量；在“假设平均差”中输入0。
分组间差异无 统计学意义 处理方法上的 比较差异有统 计学意义
2. 可重复的双因素方差分析
如果两个因素对因变量的影响是独立的，但如果两个 因素搭配在一起会对因变量产生一种新的效应，就需要考 虑交互作用对因变量的影响，此时可用可重复的双因素方 差分析。
析因设计方差分析 可重复 交叉设计方差分析
案例5
6. 方差分析
7. 相关分析 8.回归分析 9. 时间序列分析 10. 聚类/判别分析 11.非参数检验
计量资料统计推断的基本方法
t 检验
主要用于样本含量较小（例如n<30），总体 标准差σ未知的正态分布资料。
z 检验
检验是在大样本（n>30）的情况下，检验随
机变量的数学期望是否等于某一已知值的一 种假设检验方法。
1. 无重复的双因素方差分析
无重复：不考虑两个影响因素之间的相互影响。
案例4
某实验室做实验，按照体重的轻重将30只同性别老鼠
分为6组，5只老鼠设为一组，分别用5种方法染尘，测得的各鼠全 肺湿重数据见下图，分析不同的处理方法度全肺湿重有无影响。
step 1
无重复双因素分析
step 2
B2:F7
step 3
step 1
在“数据”选项卡中单击“数据分析”按钮
step 2
选择“t检验：平均值的成对二样本”分析工具， 单击“确定”按钮 ，弹出“t检验：平均值的成 对二样本”对话框。
step 3
直接在“t检验：平均值的成对二样本”对话框中的“变量1 的区域”文本框中输入“A2:A13”，表示服药前测得的体 重；在变量2的区域”文本框中输入“B2:B13”，表示服药