如何在 Microsoft Excel 中执行数据分析：数据分析工具

Microsoft Excel 中的数据分析工具是什么意思？

众所周知，我们有一些内置工具可以在 Microsoft Excel 中高效地执行数据分析。但只有当我们首先从其中选择相应的功能时，这些工具才会激活。

此外，要启用 Microsoft Excel 中的数据分析工具，我们需要转到“文件”菜单的“选项”选项卡，然后从“加载项”中进入“Excel 选项”窗口，之后，我们需要选择一个分析包，例如“分析工具库”。

现在，我们将单击“**转到**”选项，这将重定向到我们可以选择一个或多个数据分析工具包的窗口，这些工具包就在“**数据**”菜单选项卡下方。

如果我们在笔记本电脑或计算机上观察 Microsoft Excel，默认情况下可能看不到数据分析选项。在这种情况下，我们需要对其进行适当的启用，并且数据分析工具包主要在“**数据**”选项卡下方可用。

之后，我们还可以看到“数据分析”选项下的许多分析选项。

如何在 Microsoft Excel 中轻松启用数据分析工具包？

如果 Microsoft Excel 未显示此工具包，则在这种情况下，我们需要按照以下步骤来启用此选项。

步骤 1：首先，我们需要转到“**文件**”选项，然后我们继续进行下一步。

步骤 2：之后，我们将在“文件”下方选择“**选项**”。

步骤 3：现在，在此步骤中，我们将选择“选项”，然后分别选择“**加载项**”选项。

步骤 4：之后，一旦我们单击底部的“加载项”，我们将看到“管理”下拉列表。选择“**Excel 加载项**”并单击“**转到**”选项。

步骤 5：单击“**转到**”选项后，我们将在屏幕上看到一个新的对话框。我们将看到所有可用的分析工具包，其中我们主要选择了 3 个，然后分别单击“**确定**”。

步骤 6：之后，我们可以在“数据”功能区下高效地看到这些选项。

可以使用哪些基本类型的测试来分析 Excel 数据？

可以在 Microsoft Excel 中高效执行数据分析的基本测试类型如下：

1）Microsoft Excel 中的描述性统计

众所周知，无论我们运行什么统计检验，我们首先都需要获取 Microsoft Excel 的描述性统计。这将为我们提供均值、中位数、方差、标准差、误差、峰度、偏度和其他数据信息。

此外，在 Microsoft Excel 中运行描述性统计非常容易。我们必须在“数据”选项卡中单击“**数据分析**”，然后选择“**描述性统计**”；之后，我们必须根据要求选择我们的输入范围。

之后，我们需要单击输入范围字段旁边的箭头，然后我们将单击并拖动以选择我们的数据，然后按“**Enter**”选项。

之后，我们将告知 Microsoft Excel 我们的数据是否包含标签，是否希望输出在新工作表或同一工作表中，以及是否需要摘要统计信息和其他选项。

之后，我们将单击“**确定**”选项，然后我们将获得描述性统计信息。

2）Microsoft Excel 中的 T 检验

众所周知，**t 检验**被认为是最基本的统计检验之一，并且使用 Toolpak 在 Microsoft Excel 中计算非常容易。为此，我们需要单击“**数据分析**”按钮并向下滚动，直到找到 **t 检验**选项。

为此，我们主要有三种基本选择，如下所示：

1. T-Test: Paired Two Sample（配对双样本 t 检验）：当我们的测量值或观测值是配对的时，应有效使用此选项。当我们对相同的主体进行两次测量时，例如在干预前后测量血压，可以使用此方法。
2. T-Test: Two-Sample Assuming Equal Variances（假定方差相等的双样本 t 检验）：这应该在我们的测量值是独立的（通常意味着它们是在两个不同的主题组上进行的）时使用。我们将在稍后讨论“方差相等”部分。
3. T-Test: Two-Sample Assuming Unequal Variances（假定方差不相等的双样本 t 检验）：这也用于独立测量，但当我们的方差不相等时，可以有效地使用它。

要测试两个样本的给定方差是否相等，我们需要运行 F 检验。因此，要在分析工具列表中找到“**F-Test Two-Sample for Variances（方差双样本 F 检验）**”，我们将选择它，然后单击“**确定**”选项。

此外，我们还需要在输入范围框中输入两个数据集。并将 Alpha 值保留为 0.05，除非我们有理由更改它——如果我们不知道这意味着什么，则保留它，最后，我们将单击“**确定**”选项。

Microsoft Excel 通常会在新工作表中为我们提供结果（除非我们选择了“**输出范围**”并在我们当前工作表中的特定单元格中显示结果）。

现在我们查看 **P 值**；如果它小于 0.05，则我们有 **方差不相等**。要运行 **t 检验**，我们也应该使用不相等方差选项。

要运行 **t 检验**，我们需要从分析工具窗口中选择适当的测试，然后以与我们对 **F 检验**的相同方式选择两个数据集，将 Alpha 值保留为 0.05，然后分别按“**确定**”选项。

结果将包括我们需要报告 t 检验的所有信息：自由度 (df)、t 统计量以及单尾和双尾检验的 P 值。如果 P 值小于 0.05，则两个样本显着不同。

3）Microsoft Excel 中的方差分析 (ANOVA)

我们都知道 Microsoft Excel 数据分析工具库主要提供三种方差分析类型（ANOVA）。而且它不能让我们运行必要的后续检验，如下所示：

1. Bonferroni。
2. Tukey。

现在这里是 Microsoft Excel 中主要使用的三种基本 ANOVA 测试：

1. ANOVA: Single Factor（单因素方差分析）：此测试负责分析具有一个因变量和一个自变量的方差。当我们有两个以上的组时，最好使用多个 **t 检验**。
2. ANOVA: Two-Factor with Replication（双因素重复测量方差分析）：这类似于配对 **t 检验**，主要涉及对单个主体进行多次测量。“双因素”是此测试的一部分，它还将指示两个自变量。
3. ANOVA: Two-Factor without Replication（双因素无重复测量方差分析）：它主要涉及两个自变量，但没有测量重复。

之后，我们将继续进行单因素分析。

在我们的示例中，我们将查看三组数字，它们主要标记为“干预 1”、“干预 2”以及“干预 3”。要运行方差分析，我们将分别单击“**数据分析**”，然后选择“**ANOVA: Single Factor**”。

我们需要选择输入范围，并告知 Microsoft Excel 我们的组是在列还是行中。我们还选择了“第一行包含标签”，以便在结果中显示相应的组名。

按“**确定**”选项后，我们将获得以下结果：

此外，应注意 P 值必须小于 0.05，这样我们才有一个显著的结果。这意味着测试中至少有两个组之间存在显著差异。但是，由于 Microsoft Excel 不提供确定哪个组不同的测试，我们最多只能查看摘要中的平均值。在我们的示例中，干预 3 **可能**是不同的那个。

这在统计学上并不严谨。但如果我们想知道是否存在差异并查看哪个组导致了这种差异，它就会起作用。

而双因素方差分析更为复杂。如果我们想了解更多关于何时使用双因素方法的信息。

4）在 Microsoft Excel 中使用回归分析

众所周知，回归是行业中最常用的统计检验之一，Excel 在此计算方面也具有令人惊讶的强大功能。我们将在 Excel 中快速进行多元回归。

假设我们的因变量是血压，我们的两个自变量是体重和盐摄入量，我们想看看哪个是血压的更好预测因子。

首先，我们将单击“**数据分析**”并选择“**回归**”。这次我们需要小心填写输入范围框。**输入 Y 范围**框必须包含我们的单个因变量，而**输入 X 范围**框可以包含多个自变量。

对于简单回归，我们无需担心其余部分，这是我们计算的确切样子：

按“**确定**”选项后，我们将获得一个很大的结果列表。我们在这里突出显示了体重和盐摄入量的 P 值：

如我们所见，体重的 P 值大于 0.05，因此关系不太显著。然而，盐的 P 值低于 0.05，这表明它是血压的一个良好预测因子。

5）在 Microsoft Excel 中使用相关性分析

在 Microsoft Excel 中计算相关性比 t 检验或方差分析简单得多。我们需要使用“**数据分析**”按钮打开分析工具窗口并选择“**相关性**”。

我们需要选择我们的输入范围，并需要将我们的组识别为列或行，并告知 Microsoft Excel 我们是否有标签。之后，我们将按“**确定**”选项。

我们不会得到任何显著性度量，但我们可以看到每个组与其他组的相关性。值为一表示绝对相关，表示值相同。

如何在 Microsoft Excel 中使用数据分析工具？

现在，我们将通过一些示例来理解数据分析工具的工作原理：

# 示例 1：T 检验分析

众所周知，t 检验会返回特定测试的概率。查看下面两个球队在给定比赛中的得分模式数据：

步骤 1：首先，我们必须选择“**数据**”选项卡下的“**数据分析**”选项。

步骤 2：单击数据分析后，我们将看到一个新的对话框。向下滚动并找到 T 检验。在 T 检验下，我们将有三种 T 检验类型，我们在上面的 T 检验部分已经讨论过；之后，我们将选择第一个，即**配对双样本均值 t 检验**：

步骤 3：之后，我们将选择我们在下面选项中看到的第一个 t 检验。

步骤 4：现在，在此步骤中，在“变量 1 范围”下，我们将选择“队伍 1 分数”，在“变量 2 范围”下，我们将有效地选择“队伍 2 分数”。

步骤 5：之后，在“输出范围”下，我们将选择我们通常希望显示结果的单元格。

步骤 6：之后，我们将单击“**标签**”，这是因为我们选择的范围包括标题。然后我们将单击“**确定**”选项以有效地完成测试。

步骤 7：并且从 D1 单元格开始，它将显示测试输出。

结果将显示两队的平均值、方差值、进行的观察次数或考虑的值的数量、Pearson 相关系数等。

如果我们得到 P (T<=t) 双尾值为 0.314，高于预期的标准 P 值为 0.05，这意味着数据不再显著。

# 示例 2：求解器选项

求解器就是解决问题。SOLVER 主要在 Microsoft Excel 中像“单变量求解”一样工作。

查看下图。我们有产品单位、单价、总成本和总利润数据。

以及售出单位总数为 7550 个，每单位售价为 10。总成本为 52500，总利润为 23000。

此外，作为店主，我们希望赚取 30000 的利润，只需提高单价即可。到目前为止，我们仍在确定需要提高多少单价。

步骤 1：首先，我们需要分别打开“**数据**”选项下的“**SOLVER**”。

步骤 2：之后，我们需要将目标单元格设置为 **B7**，将值设置为 **30000**，并将更改的单元格设置为 **B2**。由于我们没有其他特殊标准需要测试，我们将单击“求解”按钮。

步骤 3：并且结果如下：

好的，Excel 求解器将为我解决问题。要获得 30000 的利润，我们需要以每单位 11 的价格销售产品，而不是每单位 10。

这样，我们就可以分别分析数据了。