完整word版管理统计实验报告Word文档格式.docx
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2输入所需信息；
③按Enter键，接受输入。
将鼠标置于该区域的右下角，当鼠标变成十字形时，称为填充柄，拖动填充柄，一至覆盖到A14。
（此步骤为自动填充）
（3）编辑信息
1修改单元格内容
a．双击需修改的单元格，箭头指在需修改部分；
b．如将“城镇居民人数”改为“城镇居民”，按Enter键进行确认。
②清除单元格内容
a．选定想要清除的单元格；
b．在该单元格上单击鼠标右键；
c．从快捷菜单中选择“清除内容”命令，如将“2003”删去。
（或者选中要清除的内容，
按delete键即可）
③插入单元格
a.首先选择A3：
A4区域，然后打开“插入”菜单；
b．选择择单元格命令；
c．选根据需要单击相应的选项按钮；
d．单击“确定”按钮，。
④删除单元格
a.首先选定想要删除的单元格或区域,然后打开”编辑”菜单;
b.选择”删除”命令”;
c.根据需要单击相应的选项按钮。
⑤插入列和行
a.单击相应的行选择区，选中;
b.打开”插入”菜单;
c.选择”行”命令；
d.要插入多列,首先选中插入列数相等的列,然后打开”插入”菜单;
e.选择”列”命令。
如下图所示
⑥删除列或行
a．首先选中想要删除的多列，然后打开“编辑”菜单；
b．选择“删除”命令；
c．单击行选择区，选中它；
d.打开“编辑”菜单；
e.选择“删除”命令;
（或者，直接选中要删除的行或列，单击右键，点击“删除”即可。
）
2.公式和函数处理数据：
（1）创建简单公式
①单击E3单元格，输入“=”；
②单击C3单元格，输入“+”；
③重复上面步骤，完成公式中的所有参数输入；
④按Enter键。
（2）使用函数进行计算
①选定E3单元格，单击工具栏上的“插入函数”按钮；
②在常用函数中选择求和函数“SUM”，单击“确定”按钮；
③单击“Mumber1”编辑框，在工作表中选择E3：
G3的区域后
⑤单击“确定”按钮。
3．对数据进行排列、分类、汇总、筛选：
（1）对数据进行排列
①首先选中列表区域B2：
C14；
②打开“数据”菜单，选择“排序”命令；
③单击“主要关键字”框右边的下拉箭头，选择“城镇居民”字段，单击“递减”选项；
④单击“次要关键字”框右边的下拉箭头，选择“农村居民”字段，单击“递减”选项；
⑤单击确定按钮，如下图。
（2）对数据进行分类汇总
①单击列表区域内的任意位置；
②打开“数据”菜单，选择“分类汇总”命令；
③选择“分类字段”中的“性别”，在“汇总方式”中选择“求和”，在“选择汇总项”中选择“数三”、“专业课”和“英语一”，选择“汇总结果显示在数据下放”；
④单击“确定”按钮，如图
（3）对数据进行筛选
①单击列表区域内的任意位置，打开“数据”菜单；
②指向“筛选”，选择“自动筛选”命令；
③单击“城镇居民”字段在边的下拉箭头，选定“自定义”选项；
④单击第一行左侧的下拉箭头，选择其中的“小于”，然后在其右边输入5000；
⑤按相同方法在第二行中选择“大于”，并在右边输入2250；
⑥选中两行中间的“或”后，单击“确定”按钮，如下图。
4.绘制频数分布表
5、绘制累积频数分布表
在EXCEL中输入某100位学生对安工程一食堂服务及食品的满意度调查数据，在向上累积计算户数
单击D3单元格，输入20；
在D4单元格，插入SUM函数，选择B2:
B4区域，
在D5单元格，插入SUM函数，选择B2:
B5区域，
以此类推，逐渐向下增加一个单元格求和，百分比与之步骤相同。
同理，向下累积，在F3单元格输入100，依次累减，百分比与之步骤相同。
6、绘制累积频数分布图
（1）同时选中“态度”与向上累积的“户数”两列，单击插入“折线图”可得向上累积频数分布图，将数据调为显示
（2）同时选中“态度”与向下累积的“户数”两列，单击插入“折线图”可得向下累积频数分布图，将数据调为显示
操作结果如下图所示
7．绘制条形图：
我们用一个例子来说明，：
（1）选定想要绘图的数据区域，按住ctrl，利用鼠标拖拉需要选的部分。
如选定A4：
A12和C4；
F12
（2）单击“插入”工具栏上的“图表”按钮；
（3）在左边的“图表类型”框中，选择一种图表类型，如选“堆积柱形图”；
（4）表输入标题，如输入“学生成绩”；
（5）单击“完成”按钮，如图。
8.绘制数据透视表：
（1）单击A4单元格，打开“数据”菜单；
（2）选择“数据透视表和数据透视图”命令；
（3）按照默认，单击“下一步”选项；
（4）选择区域A3：
F11，单击“下一步”选项；
；
（5）单击“布局”按钮；
（6）将需要的字段分别拖到“行”、“列”以及“数据”区域，如行字段为姓名，列字段为性别，数据字段为专业课成绩，然后单击“确定”按钮；
选择在“新建工作表”显示，单击“完成”按钮。
9.修改数据透视表：
在建立好数据透视表以后，出现“数据透视表”的对话框，单击“数据透视表”工具栏上的“设置报告格式”按钮；
1选中满意的格式，如第一个；
2单击“确定”按钮，如图。
10、绘制直方图
（1）选中B2：
C11区域
（2）点击“插入”选择“条形图”
（3））如图所示
五．总结与心得
这个实验基本上做来很顺手，操作比较熟练。
所以不费力，之前也运用过，这次又加深印象，也学到了新的知识，如制作累积频数分布表，分布图，数据透视表，看数据透视表，学到了新功能，另外，对于同一个表，可以用EXCEL做，也可以用SPSS做，就看哪个运用起来更方便快捷。
这些都是EXCEL中最基本的操作，必须掌握，还要熟练才行。
以后都会多次运用到。
实验二统计数据的描述性分析
一.实验目的：
学会用EXCEL计算描述统计量。
1．了解并掌握EXCEL计算描述统计量的几个主要函数。
2．了解并掌握EXCEL中描述统计工具。
三.实验内容
1.用EXCEL函数计算反映数据集中趋势和离散趋势的统计量。
2.用EXCEL描述统计计算反映数据集中趋势和离散趋势的统计量。
EXCEL中用于计算描述统计量的方法有两种，函数方法和描述统计工具的方法。
一、用函数计算描述统计量
常用的描述统计量有众数、中位数、算术平均数、几何平均数、极差、四分位差、标准差、方差、标准差系数等。
一般来说，在Excel中求这些统计量，未分组资料可用函数计算，已分组资料可用公式计算。
这里我们仅介绍如何用函数计算。
（1）众数
例：
为了解某居民楼居民的年龄情况，随机抽取25人，年龄如下：
年龄：
19233023411521202720293819223125221934172418162423
用函数方法求众数，应先将25个人的年龄数据输入A2：
A26单元格，然后单击任一空单元格，输入“=MODE（A2：
A26）”，回车后即可得众数为19
（2）中位数
在该表中单击任一空单元格，输入“=MEDIAN（A2：
A26）”，回车后即可得中位数为23
（3）算术平均数
在该表中单击任一空单元格，输入“=AVERAGE（A2：
A26）”，回车后即可得算术平均数为24
（4）标准差
在该表中单击任一单元格，输入“=STDEV（A2：
A26）”，回车后得标准差为6.652067。
（5）四分位数
在该表中单击任一单元格，在ARRAY1输入“=QUART（A2：
A26）”，在quart输入1，回车后可得。
其他以此类推，只要输入相应函数求解即可。
一、描述统计工具量的使用
仍使用上面的例子，我们已经把数据输入到A2：
A26单元格，然后按以下步骤操作：
第一步：
在工具菜单中选择数据分析选项，从其对话框中选择描述统计，按确定后打开描述统计对话框，如下图所示：
第二步：
在输入区域中输入$A$2:
$A$26，在输出区域中选择$C$4，其他复选框可根据需要选定，选择汇总统计，可给出一系列描述统计量；
选择平均数置信度，会给出用样本平均数估计总体平均数的置信区间；
第K大值和第K小值会给出样本中第K个大值和第K个小值。
第三步：
单击确定，可得输出结果，如下图所示：
上面的结果中，平均指样本均值；
标准误差指样本平均数的标准差；
中值即中位数；
模式指众数；
标准偏差指样本标准差，自由度为n-1；
峰值即峰度系数；
偏斜度即偏度系数；
区域实际上是极差，或全距。
完成实验二后，最大的感觉就是运用最便捷最有效的工具就能取得越高的效率，虽然函数和数据分析工具都能将一些统计量算出来，但函数要一个个输入，很费事，也费时，而数据分析工具则一步可将所有参数算出来，方便快捷。
但如果只要求计算其中的某一个统计参数，则函数方法与数据分析工具则相当，或数据分析工具此时也产生了一些不必要的数据。
总之，在合适的场合运用合适的工具，将会带来更高的效率。
同时，在此次试验也学到了多种函数方法。
实验三假设检验
1.掌握Excel中与假设检验有关的常用函数的使用；
2.学会运用Excel进行假设检验。
二.实验要求：
1.掌握假设检验的原理与方法。
2.能够构造进行总体均值假设检验的Excel工作表。
3.能够利用Excel数据分析工具进行假设检验
三.实验内容：
1．运用Excel的常用函数构建一个总体均值假设检验的工作表。
2．运用Excel进行两个总体均值之差的假设检验。
1、假设检验公式
⑴构造工作表。
如图所示，首先在各个单元格输入以下内容，其中左边是变量名，右边是相应的计算公式。
样本数据：
0.3-0.3-1.3-0.6-0.5-0.4-1.50.70.71.0-0.70.61.0-1.5-0.21.4-0.9-0.5-0.2-0.6-0.61.30.0-1.91.1
2、用EXCEL进行假设检验
在EXCEL中，假设检验工具主要有四个，如图所示：
平均值的成对二样本分析实际上指的是在总体方差已知的条件下两个样本均值之差的检验，准确的说应该是Z检验，双样本等方差检验是总体方差未知，但假定其相等的条件下进行的t检验，双样本异方差检验指的是总体方差未知，但假定其不等的条件下进行的t检验，双样本平均差检验指的是配对样本的t检验。
如果人们在早餐中食用高纤维的谷类食物，那么平均而言，与早餐没有食用谷物的人群相比，食用谷物者在午餐中摄取的热量将会减少。
为了验证这个观点，随机抽取35人进行调查，将他们分为谷类食用者（总体1），另一类为非经常谷类食用者（总体2）
在此题中，a=0.05,建立假设：
H0:
u1-u2>
=0
H1:
u1-u2<
由于n1,n2均较小，且方差未知，也无法判断两个方差是否相等，则这里采用t分布，其自由度为f
计算步骤如下：
（1）输入数据到工作表。
（2）单击“数据”菜单，选择数据分析选项，弹出对话框后，在其中选择双样本平均差分析，弹出对话框如图所示：
得出以下结果
在上面的结果中，我们可以根据t值进行判断，算出t=-2.128
t的绝对值>
ta，故拒绝原假设；
本题中，由于P<
a,所以得到拒绝原假设的相同结论。
在本次实验中学会了构造进行总体均值假设检验的Excel工作表，也会用Excel数据分析工具进行假设检验了，开始一些步骤和操作方法不熟练，也不太理解，在看了书揣摩之后，理解变得深刻。
比如各参数代表的含义，以及对假设的结果的解释，能做出判断与分析，试想以后再做调查，进行研究时就可以利用学的假设检验进行分析
实验四单因素方差分析
学会用Excel进行方差分析。
1.掌握方差分析的原理与方法。
2.能够利用Excel方差分析工具进行方差分析。
1．运用Excel方差分析工具进行单因素方差分析。
（2）单击工具菜单，选择数据分析选项，弹出对话框后，如图所示
（3）在其中选择方差分析：
单因素方差分析，弹出对话框如图二所示：
如图所示：
（4）按上图所示输入后，按确定按钮，得输出结果如下图：
方差分析是研究一个或多个分类型变量对一个数值型变量因变量之间的关系，感觉很实用，比如我想研究睡眠时间与上课质量的相关性，那么我就可以做个调查，然后，进行单因素方差分析，研究两者之间的关系如何，从而做出建设性的意见与建议。
还有双因素变量分析，对以后的调查研究很有帮助，感觉学到就是一种收获，可以在以后运用到。
而且操作简单。
实验五相关与回归分析
1.学会用Excel计算相关系数。
2.学会用Excel进行回归分析。
1.掌握相关与回归分析的原理与方法。
2.能够利用Excel中的统计函数计算相关系数。
3.能够利用Excel中的数据分析工具计算相关系数。
4.能够利用Excel中的数据分析工具进行回归分析。
1．利用Excel中的统计函数计算相关系数。
2.利用Excel中的数据分析工具计算相关系数。
3.利用Excel中的数据分析工具进行回归分析
1、用Excel中的统计函数计算相关系数。
步骤：
用函数方法求相关系数，应先将数据输入单元格，然后单击任一空单元格，输入“=CORREl（）”，（或者，选择PEARSON函数也可得出一样数据）点击“确定”，如图所示
（得出结果为0.920232,说明这两者线性关系强。
）
2、用Excel中的数据分析工具计算相关系数。
得出结果如下图
3、、用EXCEL进行回归分析
单击工具菜单，选择数据分析选项，出现数据分析对话框，在分析工具中选择回归，如图所示
在上面的输出结果中，第一部分为汇总统计，MultipleR指复相关系数为0.998，说明两变量间的线性关系较强，RSquare指判定系数，Adjusted指调整的判定系数，标准误差指估计的标准误，观测值指样本容量；
第二部分为方差分析，df指自由度，SS指平方和，MS指均方，F指F统计量，SignificanceofF指p值；
这里SignificanceofF<
a，所以，拒绝H0，有表明两个变量之间的线性关系显著。
第三部分包括：
Intercept指截距，Coefficient指系数，tstat指t统计量。
可知，该方程可写为y=734.69+0.308x
在做完单因素分析的实验后，感觉它和回归分析有类似之处。
但有些区别，只不过回归分析是研究数值型自变量与数值型因变量之间的关系，研究变量之间是否有线性关系。
总体来看，自我感觉统计学是门很实用的学科，而且老师交我们做例题，做实验，理论与实践相结合，学到了知识，未来是大数据时代，统计分析已成必备工具，对做研究，做策划很有用处。
但是，要想真正学透，还需要花费大量时间与功夫，所以，在课余时间，我会找相关资料书籍来深入学习，比如运用数据分析工作却不知如何解读，这是令人悲哀的。
会用还会分析并真正运用于实践，才是最大的收获与用意之处。
也感谢老师把我们带入了统计学的世界，激发了我们的兴趣，打开了我们的视野！
（注说明：
老师，由于我的EXCEL是office2016版的，有的功能选项和操作步骤与旧版的操作步骤不同，但相差不太，都能计算出来。
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