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利用Excel处理统计数据

时间:2005-05-23 21:40来源:辽宁中医学院 作者:bioguider 点击: 2062次

    Excel是美国微软公司开发的办公集成化软件包office97家族中的一员,它拥有良好的操作界面,特别是财务表格的处理,更能显示它的特长。同时,Excel还能输出漂亮的统计图形和各式统计表格。在操作向导的指引下,它可作出条图、面积图、折线图等,超过14种之多。如果输出的图形不满意,也很容易修改。特别值得一提的是,它带有上百个函数,而统计函数就有70多个,可完成多种统计任务。并且随时给出错误提示,帮你完成正确操作。Excel还附带有分析工具库,使用它能更好地完成数据处理(如果在“工具”菜单中没有“数据分析”选项,必须在 Microsoft Excel 中安装“分析工具库”)。下面仅就医学研究中所用的几种均值检验方法,作一简单的介绍。

一.T检验(TTEST函数的应用)

    TTEST函数调用的结果是返回与student’s- t 检验相关的概率。可以判断两个样本是否来自两个具有相同均值的总体。包括配对样本T检验和独立样本T检验。

1.函数调用:按插入→函数,打开粘贴函数对话框。在函数分类框中(左框)选取统计,再在函数名框中(右框)选取TTEST函数。这样在Excel的左上角出现TTEST对话框,你就可以输入信息了。(在函数调用之前要将数据输入表格中)

2.选项:

①Array1为第一个数据集。Array2为第二个数据集。数值输入方法是:1)选取第一个数据集(第一个样本):用鼠标在表格中选取数据后,所选取的区域周围出现闪动的虚线,在Array1中出现如A1:A8样式的数值选取范围(引用);2)选取第二个数据集(第二个样本)的方法同上。

②Tails指明分布曲线的尾数。如果 tails = 1,函数 TTEST 使用单尾分布。如果 tails = 2,函数 TTEST 使用双尾分布。

③Type为 t 检验的类型。1是配对T检验,2是方差齐的独立样本T检验,3是方差不齐的独立样本T检验。

3.说明:①如果 array1 和 array2 的数据点数目不同,且 type = 1(成对),函数 TTEST 返回错误值 #N/A。②如果 tails 或 type 为非数值型,函数 TTEST 返回错误值 #VALUE!。③如果 tails 不为 1 或 2,函数 TTEST 返回错误值 #NUM!。

4.应用举例:

    如果将3,4,5,8,9,1,2,4,5输入A1:A9表格中,把6,19,3,2,14,4,5,17,1输入B1:B9表格中后,再选取A10表格,调出TTEST函数对话框,在Array1中输入A1:A9或用鼠标在表格中选取,在Array 2中输入B1:B9或用鼠标在表格中选取。在Tails中输入2。在Type中输入1后即可见对话框的底部出现计算结果=0.196016 按确定按纽后在A10表格中出现0.196016的数值。

二.方差分析

    通过简单的方差分析(anova),对两个以上样本均值进行相等性假设检验(抽样取自具有相同均值的样本空间)。此方法是对双均值检验(如 t-检验)的扩充。

1.函数调用:按工具→分析工具,调出分析工具菜单,点亮方差分析:单因素方差分析,按确定即可调出单因素方差分析对话框。

2.选项:

①输入区域 在此输入待分析数据区域的单元格引用。该引用必须由两个或两个以上按列或行组织的相邻数据区域组成。

②分组方式 如果需要指出输入区域中的数据是按行还是按列排列。

③标志位于第一行/列 如果输入区域的第一行中包含标志项,选 “标志位于第一行”复选框;如果输入区域的第一列中包含标志项,选 “标志位于第一列”复选框;如果输入区域没有标志项,则该复选框不会被选中,Microsoft Excel 将在输出表中生成适宜的数据标志(各列中第一个数)。

④Alpha 在此输入计算 F 统计临界值的检验水准。Alpha为 I 型错误发生概率的显著性水平(弃真的概率)。

⑤输出区域 在此输入对输出表左上角单元格的引用。当输出表将覆盖已有的数据,或是输出表越过了工作表的边界时,Microsoft Excel 会自动确定输出区域的大小并显示信息。

⑥新工作表 单击此选项,可在当前工作簿中插入新工作表,并由新工作表的 A1 单元格开始粘贴计算结果。如果需要给新工作表命名,请在右侧的编辑框中键入名称。

⑦新工作簿 单击此选项,可创建一新工作簿,并在新工作簿的新工作表中粘贴计算结果。

3.应用举例

    以表一所示格式输入数据后,按上面所介绍的方法选取Anova对话框,在输入区域内或输入或选取A1:D11,分组方式为列,标志位于第一行,Alpha为0.05,输出选项为新工作表组。结果在新的sheet中显示出如表二、三。

表一 数据输入

CD3

CD4

CD8

CD4CD8

34

20

13

1.538

32

22

15

1.467

37

23

14

1.643

30

26

12

2.167

36

17

13

1.308

32

18

13

1.385

37

15

11

1.364

33

17

10

1.700

36

25

12

2.083

38

19

15

1.267

表二 统计描述结果

计数

求和

平均

方差

CD3

10

345

34.5

7.166667

CD4

10

202

20.2

13.51111

CD8

10

128

12.8

2.622222

CD4CD8

10

15.922

1.5922

0.098403

 

    随机区组的双因素方差分析(配对资料)与单因素方差分析大体相似,只不过要将配对编号作为一个列来进行分析。

(责任编辑:泉水)
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