制作统计表

三年级数学下统计表制作《有趣的三年级数学下统计表制作》我呀，是个三年级的小学生。

在我们的数学世界里，有好多超级有趣的东西，今天我就想跟你们讲讲统计表制作。

你们知道吗？统计表就像是一个超级整齐的小管家。

比如说，我们班要统计每个同学最喜欢的颜色。

那这时候，统计表就闪亮登场啦。

我们先得想一想要有哪些部分呢。

就像盖房子，得先有个框架呀。

我们要画几条线，把这个统计表分成不同的小格子。

有一行是写同学们的名字的，这就像是给每个小伙伴安排一个专属小座位。

还有一列呢，是写颜色的，红的、蓝的、绿的……好多好多颜色都能写在那里。

我记得有一次，老师让我们小组来做一个关于同学们一周内吃水果数量的统计表。

我和我的小伙伴们可积极啦。

小明说：“哎呀，咱们得先问问大家都吃了啥水果。

”小丽接着说：“对呀，可不能瞎写呢。

”然后我们就像一群小侦探一样，在教室里跑来跑去，问这个同学吃了几个苹果，问那个同学吃了几个香蕉。

在做这个统计表的时候，我们还得特别小心数字呢。

数字就像是一个个调皮的小精灵，要是写错了地方，那整个统计表可就乱套啦。

比如说，小张说他周一吃了2个苹果，结果我不小心写成了3个，这可不行。

这就好比你在搭积木的时候，放错了一块，整个城堡可能就歪歪扭扭的啦。

制作统计表的时候，表头也很重要哦。

表头就像是这个小管家的大脑袋，它得告诉大家这个统计表是关于啥的。

如果表头没写清楚，别人看这个统计表就会像走进了一个迷宫，晕头转向的。

比如说，我们要是只写个数字，别人哪知道这个数字是表示吃的水果数量，还是玩游戏的次数呀。

我们在填写表格的时候，就像是在给小格子里住进去一个个小居民。

每个小格子都有它自己的任务呢。

而且我们还得让这些小居民排得整整齐齐的。

可不能有的小格子里挤了好几个小居民，有的小格子里又空荡荡的。

这就像我们排队一样，得一个挨着一个，整整齐齐的。

那为什么我们要做统计表呢？这可太有用啦。

就像我们要知道我们班同学最喜欢的颜色，要是不做统计表，光靠脑子记，肯定会乱成一团麻的。

学会使用Excel制作各种统计图表的方法Excel是一款强大的数据处理和可视化工具，广泛应用于商业、科研和教育等领域。

学会使用Excel制作各种统计图表，不仅可以帮助我们更好地理解数据，还可以提升我们的数据分析能力。

本文将介绍一些常用的统计图表，以及在Excel中如何制作这些图表。

一、柱状图柱状图是最常用的一种统计图表，主要用于比较不同类别或不同时间点的数据。

制作柱状图，首先需要在Excel中输入数据，然后选中数据范围，点击“插入”选项卡中的“柱形图”按钮，选择合适的柱状图类型，即可生成柱状图。

二、折线图折线图适用于呈现数据随时间变化的情况，常用于展示趋势和变化。

制作折线图的步骤与制作柱状图类似，区别在于选择“折线图”类型。

在生成折线图后，我们还可以通过调整线条样式和颜色，以及添加数据标签和图例等方式，使图表更加美观和易于理解。

三、饼图饼图主要用于显示不同类别的占比关系，例如市场份额分布、人口构成等。

制作饼图，需要先将数据输入Excel，并将数据转换为百分比形式。

然后选中数据范围，点击“插入”选项卡中的“饼图”按钮，选择合适的饼图类型，即可生成饼图。

为了使饼图更加直观和易于理解，我们还可以调整每个扇区的颜色和标签，以及添加图例。

四、散点图散点图主要用于显示两个变量之间的关系，例如回归分析、相关性分析等。

制作散点图，我们需要将两组相关的数据输入Excel，并选中数据范围。

然后点击“插入”选项卡中的“散点图”按钮，选择合适的散点图类型即可生成散点图。

通过调整散点图中点的样式、颜色和标签等，我们可以更清晰地展示变量之间的关系。

五、雷达图雷达图主要用于多个指标之间的比较和评估，例如产品特征分析、团队能力评估等。

制作雷达图的步骤与制作柱状图类似，区别在于选择“雷达图”类型。

在生成雷达图后，我们可以调整轴线和填充样式，使图表更加直观和美观。

六、瀑布图瀑布图适用于展示数据的增长和减少情况，例如收入、成本等。

制作瀑布图的步骤较为复杂，需要进行数据的计算和调整。

怎么在excel中制作学生成绩统计表制作一张成绩表并命名为“成绩表”，并制作一张成绩统计表空表命名为“统计表”。

如下图所示。

在“统计表”姓名下面的单元格中输入函数，=成绩表!A3，可以吧成绩表中的C3单元格套入到本单元格中。

在“统计表”名次下面的单元格中输入函数，=RANK(成绩表!C3,成绩表!C3:C16)，RANK函数可以计算在成绩表!C3:C16区域内，C3的大小顺序。

在“统计表”参考人数下面的单元格中输入函数，=COUNT(成绩表!C3:C16)，COUNT函数可以统计在成绩表!C3:C16区域内的单元格数。

在“统计表”总分下面的单元格中输入函数，=SUM(成绩表!C3:C16)，SUM函数可以统计在成绩表!C3:C16区域内数的总和。

在“统计表”平均分下面的单元格中输入函数，=AVERAGE(成绩表!C3:C16)，AVERAGE函数可以求出在成绩表!C3:C16区域内数的平均值。

在“统计表”及格人数下面的单元格中输入函数，=COUNTIF(成绩表!C3:C16,">=72")，COUNTIF函数可以统计出在成绩表!C3:C16区域内>=72的数的个数。

在“统计表”及格率下面的单元格中输入函数，=I5/F5*100，可以计算出在成绩表!C3:C16区域内>=72的数的百分比。

在“统计表”优良人数下面的单元格中输入函数，=COUNTIF(成绩表!C3:C16,">=96")，COUNTIF函数可以统计出在成绩表!C3:C16区域内>=96的数的个数。

在“统计表”优良率下面的单元格中输入函数，=K5/F5*100，可以计算出在成绩表!C3:C16区域内>=96的数的百分比。

在“统计表”分数段分布下面的单元格中依次输入函数：120“=COUNTIF(成绩表!C3:C16,"=120")”119/100"=COUNTIF(成绩表!C3:C16,">=100")-M5"99/60"=COUNTIF(成绩表!C3:C16,">=60")-M5-N5"59/0=COUNTIF(成绩表!C3:C16,"<=59")。

统计表的制表原则
统计表是一种高效的信息传输工具，它可以将大量的数据快速的传输给客户，因而成为了数据可视化展示的重要方式。

但是，制作出有效的统计表并不容易，只有遵循一定原则才能够有效地传输信息。

首先，统计表中所有信息都必须准确无误。

一旦有失误，传输的信息就变得不可靠，这会影响客户对信息的认知，从而影响表格的分析和评估。

其次，统计表中的内容应尽可能简洁，但又不应把重要的信息抹煞了。

统计表的目的是传输信息，而不是装饰，因此，多余的装饰只会增加混乱和困惑度。

第三，统计图表的格式必须合理，选择合适的表格类型是制作高效统计表的关键。

不同的表格类型有不同的优缺点，具体要根据要展示的信息和所需描述的细节来考虑。

再次，统计表的制作必须符合图表软件的标准，此外，制作者也应该考虑客户的审美要求。

不仅要保证表格的准确性与有效性，还要考虑表格的美观度，这样才能给客户最佳的视觉享受。

最后，在确保数据清晰、易读的基础上，统计表中还应当标明数据来源，以及数据计算方式，便于客户对表中信息的分析。

以上就是关于统计表制作原则的介绍。

从上面可以看出，制作有效的统计表不仅要求传输的数据准确无误，还要考虑表格的简洁性、合理性、标准性和可读性，以及客户的审美要求。

所有这些都要求统计表的制作者要有较高的技术水平，才能保证统计表的准确性和有效
性。

只有遵循上述原则，统计表才能达到这一旨在快速传输信息的目的。

计算机操作与应用实训（第2版）
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图3-20 “学费收据”工作表效果图
【操作步骤】
（1）输入表格中的文本。

（2）按照效果图所示效果，合并单元格。

（3）设置表格标题文本为黑体、20号字、加粗、加下画线。

（4）设置表格中其余文字为黑体、12号字。

（5）选择A 列，单击鼠标右键，在弹出的快捷菜单中选择“列宽”命令，在“列宽”对话框中输入数据为15，如图3-21所示。

用同样的方法，设置B ～D 列的列
宽为8，E 列的列宽为5，F ～M 列的列宽为3。

（6）保存文件为“学费收据”。

实训2 数据计算与函数使用
实训2.1 制作“学生成绩统计表”工作表
制作“学生成绩统计表”工作表，效果如图3-22所示。

计算出总成绩、平均成绩和名次。

图3-22 “学生成绩统计表”效果图
【操作步骤】
（1）输入表格中的数据，并编辑单元格的格式，各列列宽为“自动调整列宽”，标题行为16号字、加粗，将A2:H2单元格区域加粗，如图3-23所示。

图3-21 “列宽”对话框。

Bonferroni 法是一种常用的多重比较统计方法，它可以控制实验中同时进行多个假设检验产生的错误率。

在实际数据分析过程中，我们经常需要进行多组数据之间的比较，比如不同药物对疾病的疗效、不同广告对销售额的影响等等。

而这些多组比较往往会导致统计上的假阳性（Type I error）增加，因此需要采用多重比较校正的方法来控制错误率。

我们可以使用以下步骤来制作 bonferroni 法的多重比较统计表：1. 确定要比较的组数目在进行 bonferroni 法多重比较统计之前，首先需要确定要比较的组数目。

我们有三组数据 A、B、C 需要进行配对比较，那么我们就需要进行 3*3=9 次配对比较。

确定了组数目之后，就可以开始进行bonferroni 法的多重比较统计。

2. 确定显著性水平在进行 bonferroni 法的多重比较统计时，我们需要确定显著性水平，通常情况下选择 0.05 或 0.01 作为显著性水平。

这一步是为了确保在进行多次假设检验时，产生的错误率能够得到控制。

3. 计算调整后的显著性水平bonferroni 法的核心思想是将原来的显著性水平除以要比较的组数目，然后将得到的结果作为每一组比较的显著性水平。

如果我们选择了显著性水平为 0.05，并且要进行 9 次配对比较，那么每一组比较的显著性水平就是 0.05/9=0.0056。

4. 进行假设检验接下来，我们就可以进行 bonferroni 法的多重比较统计了。

对于每一组比较，我们需要计算得到 t 值或 z 值，然后根据样本量和自由度查找 t 分布表或 z 分布表，最终得到检验统计量的 P 值。

如果 P 值小于调整后的显著性水平，我们就拒绝原假设，否则接受原假设。

5. 制作多重比较统计表最后一步就是根据进行 bonferroni 法多重比较的结果，制作多重比较统计表。

表格中应当包含每一组比较的名称、检验统计量的值、自由度和 P 值。

通过多重比较统计表，我们可以清晰地了解各组数据之间的显著性差异，从而提供科学依据支持我们的研究结论。