完整word版,16种常用数据分析方法

使用Word进行数据分析和统计的常用方法在当今信息爆炸的时代，数据分析和统计已经成为了各行各业不可或缺的一部分。

而对于一些初学者来说，使用专业的数据分析软件可能会感到有些困难和复杂。

然而，不用担心，Word作为一款常见的办公软件，也提供了一些简单易用的数据分析和统计功能，下面将介绍一些常用的方法。

一、创建数据表格首先，我们需要将数据整理成表格的形式，以便更好地进行分析和统计。

在Word中，可以通过插入表格的功能来创建数据表格。

选择“插入”选项卡，然后点击“表格”按钮，选择需要的行列数，即可创建一个空的数据表格。

二、计算数据总和在进行数据分析和统计时，计算数据的总和是一个常见的需求。

在Word中，可以使用公式来计算数据的总和。

首先，选中需要计算总和的数据所在的单元格，然后在“布局”选项卡中的“公式”组中，选择“求和”按钮，即可自动计算出数据的总和。

三、计算数据平均值除了计算数据的总和，计算数据的平均值也是一项常用的统计方法。

在Word 中，同样可以使用公式来计算数据的平均值。

选中需要计算平均值的数据所在的单元格，然后在“布局”选项卡中的“公式”组中，选择“平均值”按钮，即可自动计算出数据的平均值。

四、绘制数据图表数据图表是一种直观地展示数据分析和统计结果的方式。

在Word中，可以使用插入图表的功能来绘制数据图表。

选中需要绘制图表的数据范围，然后在“插入”选项卡中的“图表”组中，选择需要的图表类型，即可自动生成相应的数据图表。

五、使用排序功能在进行数据分析和统计时，对数据进行排序是一个常见的操作。

在Word中，可以使用排序功能来对数据进行排序。

选中需要排序的数据范围，然后在“布局”选项卡中的“数据”组中，选择“排序”按钮，按照需要的排序方式进行设置，即可对数据进行排序。

六、使用筛选功能除了排序，筛选数据也是一个常用的操作。

在Word中，可以使用筛选功能来筛选数据。

选中需要筛选的数据范围，然后在“布局”选项卡中的“数据”组中，选择“筛选”按钮，按照需要的筛选条件进行设置，即可筛选出符合条件的数据。

如何使用Word文档进行数据分析和表制作在当今信息化时代，数据分析和表制作是许多人工作中必不可少的一部分。

Word文档作为常见的办公软件，不仅具备文字编辑的功能，还可以用来进行简单的数据分析和表制作。

本文将介绍如何使用Word文档进行数据分析和表制作的方法和技巧。

一、数据分析数据分析是指通过对收集得到的数据进行有效的整理、加工和分析，以便从中提取有用的信息和结论的过程。

以下是如何在Word文档中进行简单数据分析的步骤：1. 打开Word文档并创建一个新的表格。

2. 在表格中输入需要进行分析的数据。

可以根据需要在不同的列中输入不同的数据类型，例如日期、数字、文本等。

3. 选中需要进行分析的数据区域，然后点击Word菜单中的“插入”选项卡，在“图表”组中选择适合的图表类型。

常用的图表类型包括柱状图、折线图、饼图等。

4. Word会自动生成一个默认的图表，并将其插入到文档中。

可以根据需要对图表进行进一步的编辑和调整，如修改标题、坐标轴、数据系列等。

5. 完成图表编辑后，可以通过对鼠标右键点击图表，并选择“复制”来将图表复制到其他位置或其他文档中。

同时，还可以将图表保存为图片格式，以便在其他软件中使用。

二、表制作表格是一种常用的数据展示和整理的方式，Word文档提供了丰富的功能来创建和编辑表格。

以下是创建和编辑表格的方法：1. 打开Word文档并创建一个新的表格。

2. 在表格中输入需要展示和整理的数据。

可以通过鼠标点击表格的每一个单元格，然后输入或粘贴数据。

3. 选中需要进行格式设置的表格区域，可以在Word菜单中的“表格工具”选项卡中进行样式、边框、背景颜色等设置。

4. 可以在表格中插入、删除、拆分和合并单元格，以便更好地展示和整理数据。

5. 当表格中的数据发生变化时，可以点击表格的“更新表格数据”按钮，使得表格自动更新数据内容。

6. 可以对表格进行排序和筛选，以便更好地查找和分析数据。

在“表格工具”选项卡的“数据”组中提供了排序和筛选的功能。

二、 数据包络分析(DEA ）方法数据包络分析（data envelopment analysis, DEA ）是由著名运筹学家Charnes, Cooper 和Rhodes 于1978年提出的，它以相对效率概念为基础，以凸分析和线性规划为工具，计算比较具有相同类型的决策单元(Decision making unit ，DMU)之间的相对效率，依此对评价对象做出评价[.DEA 方法一出现，就以其独特的优势而受到众多学者的青睐，现已被应用于各个领域的绩效评价中[2]，[3].在介绍DEA 方法的原理之前，先介绍几个基本概念：1。

决策单元一个经济系统或一个生产过程都可以看成是一个单位（或一个部门）在一定可能范围内，通过投入一定数量的生产要素并产出一定数量的“产品”的活动。

虽然这种活动的具体内容各不相同，但其目的都是尽可能地使这一活动取得最大的“效益"。

由于从“投入”到“产出”需要经过一系列决策才能实现,或者说,由于“产出”是决策的结果，所以这样的单位(或部门）被称为决策单元(DMU).因此,可以认为，每个DMU （第i 个DMU 常记作DMU i )都表现出一定的经济意义，它的基本特点是具有一定的投入和产出，并且将投入转化成产出的过程中,努力实现自身的决策目标。

在许多情况下，我们对多个同类型的DMU 更感兴趣。

所谓同类型的DMU ，是指具有以下三个特征的DMU 集合：具有相同的目标和任务;具有相同的外部环境；具有相同的投入和产出指标。

2. 生产可能集设某个DMU 在一项经济（生产）活动中有m 项投入,写成向量形式为1(,,)T m x x x =；产出有s 项，写成向量形式为1(,,)T s y y y =。

于是我们可以用(,)x y 来表示这个DMU 的整个生产活动。

定义1. 称集合{(,)|T x y y x =产出能用投入生产出来}为所有可能的生产活动构成的生产可能集. 在使用DEA 方法时，一般假设生产可能集T 满足下面四条公理: 公理1(平凡公理）： (,),1,2,,j j x y T j n ∈=。

文档内容1. 利用Excel进行一元线性回归分析2. 利用Excel进行多元线性回归分析1. 利用Excel进行一元线性回归分析第一步，录入数据以连续10年最大积雪深度和灌溉面积关系数据为例予以说明。

录入结果见下图（图1）。

图1第二步，作散点图如图2所示，选中数据（包括自变量和因变量），点击“图表向导”图标；或者在“插入”菜单中打开“图表（H）”。

图表向导的图标为。

选中数据后，数据变为蓝色（图2）。

图2点击“图表向导”以后，弹出如下对话框（图3）：图3在左边一栏中选中“XY散点图”，点击“完成”按钮，立即出现散点图的原始形式（图4）：灌溉面积y(千亩)01020304050600102030灌溉面积y(千亩)图4第三步，回归观察散点图，判断点列分布是否具有线性趋势。

只有当数据具有线性分布特征时，才能采用线性回归分析方法。

从图中可以看出，本例数据具有线性分布趋势，可以进行线性回归。

回归的步骤如下：1. 首先，打开“工具”下拉菜单，可见数据分析选项（见图5）：图5用鼠标双击“数据分析”选项，弹出“数据分析”对话框（图6）：图62.然后，选择“回归”，确定，弹出如下选项表（图7）：图7进行如下选择：X、Y值的输入区域（B1:B11，C1:C11），标志，置信度（95%），新工作表组，残差，线性拟合图（图8-1）。

或者：X、Y值的输入区域（B2:B11，C2:C11），置信度（95%），新工作表组，残差，线性拟合图（图8-2）。

注意：选中数据“标志”和不选“标志”，X、Y值的输入区域是不一样的：前者包括数据标志：最大积雪深度x(米) 灌溉面积y(千亩)后者不包括。

这一点务请注意（图8）。

图8-1包括数据“标志”图8-2不包括数据“标志”3.再后，确定，取得回归结果（图9）。

图9线性回归结果4. 最后，读取回归结果如下：截距：356.2=a ；斜率：813.1=b ；相关系数：989.0=R ；测定系数：979.02=R ；F 值：945.371=F ；t 值：286.19=t ；标准离差（标准误差）：419.1=s ；回归平方和：854.748SSr =；剩余平方和：107.16SSe =；y 的误差平方和即总平方和：961.764SSt =。

结构化方法及其数据流图绘制方法一、概念理解❖基本释义数据流图（Data Flow Diagram)：简称DFD，它从数据传递和加工角度，以图形方式来表达系统的逻辑功能、数据在系统内部的逻辑流向和逻辑变换过程，是结构化系统分析方法的主要表达工具及用于表示软件模型的一种图示方法。

❖进一步理解数据流程图是结构化系统分析的主要工具。

结构化系统分析采用自顶向下、逐层分解的方式来理解一个复杂的系统，用介于形式语言和自然语言之间的描述方式，通过一套分层次的图表工具描述系统。

数据流程图描述数据流动、存储、处理的逻辑关系，它不但可以表达数据在系统内部的逻辑流向,而且还可以表达系统的逻辑功能和数据的逻辑转换。

数据流程图的绘制是针对每一项业务的业务流程图进行的。

绘制数据流图的方法有多种.但无论采用哪种方法，都应该从现行的系统出发，由总体到部分，由粗到细逐步展开，将一个复杂的系统逐步地加以分解，画出每一个细节部分，直到符合要求为止。

二、正确绘制流程图应遵循的原则❖自顶向下分层展开绘制对一个庞大而又复杂的系统，如果系统分析员一开始就注意每一个具体的逻辑功能，很可能要画出几百个甚至上千个处理逻辑。

它们之间的数据流像一团乱麻似的分布在数据流程图上。

这张图可能很大，要用几百张纸拼起来，不但使别人难以辨认和理解，甚至连系统分析员自己也会搞糊涂。

为了避免产生这种问题，最好的解决办法就是“自顶向下”分层展开绘制。

先用少数几个处理逻辑高度概括地、抽象地描述整个系统的逻辑功能,然后逐步地扩展,使它具体化。

即将比较繁杂的处理过程当成一个整体处理块来看待，先绘制出周围实体与这个整体块的数据联系过程，再进一步将这个块展开.如果内部还涉及到若干个比较复杂的数据处理部分,同样先不管其内部,而只分析它们之间的数据联系，这样反复下去，依此类推，直至最终搞清了所有的问题为止。

❖由左至右地绘制绘制数据流程图，一般先从左侧开始,标出外部项。

左侧的外部项，通常是系统主要的数据输入来源，然后画出由该外部项产生的数据流和相应的处理逻辑，如果需要将数据保存,则在数据流程图上加上数据存储。

面板数据分析简要步骤与注意事项（面板单位根检验—面板协整—回归分析）面板数据分析方法：面板单位根检验—若为同阶—面板协整—回归分析—若为不同阶—序列变化—同阶建模随机效应模型与固定效应模型的区别不体现为R2的大小，固定效应模型为误差项和解释变量是相关，而随机效应模型表现为误差项和解释变量不相关。

先用hausman检验是fixed 还是random，面板数据R-squared值对于一般标准而言，超过0.3为非常优秀的模型。

不是时间序列那种接近0.8为优秀。

另外，建议回归前先做stationary。

很想知道随机效应应该看哪个R方？很多资料说固定看within，随机看overall，我得出的overall非常小0.03，然后within是53%。

fe和re输出差不多，不过hausman检验不能拒绝，所以只能是re。

该如何选择呢？步骤一：分析数据的平稳性（单位根检验）按照正规程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。

李子奈曾指出，一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时，对这些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实际意义的。

这种情况称为称为虚假回归或伪回归（spurious regression）。

他认为平稳的真正含义是：一个时间序列剔除了不变的均值（可视为截距）和时间趋势以后，剩余的序列为零均值，同方差，即白噪声。

因此单位根检验时有三种检验模式：既有趋势又有截距、只有截距、以上都无。

因此为了避免伪回归，确保估计结果的有效性，我们必须对各面板序列的平稳性进行检验。

而检验数据平稳性最常用的办法就是单位根检验。

首先，我们可以先对面板序列绘制时序图，以粗略观测时序图中由各个观测值描出代表变量的折线是否含有趋势项和（或）截距项，从而为进一步的单位根检验的检验模式做准备。

单位根检验方法的文献综述：在非平稳的面板数据渐进过程中,Levin andLin(1993) 很早就发现这些估计量的极限分布是高斯分布,这些结果也被应用在有异方差的面板数据中,并建立了对面板单位根进行检验的早期版本。

SPSS分析调查问卷数据的方法SPSS分析调查问卷数据的方法当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后,我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理，在此，我们以spss为处理软件，来简要说明一下问卷的处理过程，它的过程大致可分为四个过程：定义变量﹑数据录入﹑统计分析和结果保存.下面将从这四个方面来对问卷的处理做详细的介绍。

Spss处理：第一步：定义变量大多数情况下我们需要从头定义变量，在打开SPSS后，我们可以看到和excel相似的界面，在界面的左下方可以看到Data View， Variable View 两个标签，只需单击左下方的Variable View标签就可以切换到变量定义界面开始定义新变量.在表格上方可以看到一个变量要设置如下几项：name(变量名)、type（变量类型）、width（变量值的宽度)、decimals（小数位) 、label(变量标签）、Values（定义具体变量值的标签）、Missing(定义变量缺失值)、Colomns（定义显示列宽）、Align（定义显示对齐方式）、Measure(定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类)。

我们知道在spss中，我们可以把一份问卷上面的每一个问题设为一个变量,这样一份问卷有多少个问题就要有多少个变量与之对应,每一个问题的答案即为变量的取值。

现在我们以问卷第一个问题为例来说明变量的设置。

为了便于说明,可假设此题为：1.请问你的年龄属于下面哪一个年龄段( )？A:20—29 B：30—39 C:40—49 D:50—-59那么我们的变量设置可如下: name即变量名为1,type即类型可根据答案的类型设置,答案我们可以用1、2、3、4来代替A、B、C、D，所以我们选择数字型的，即选择Numeric， width宽度为4,decimals即小数位数位为0(因为答案没有小数点），label即变量标签为“年龄段查询”。

Values用于定义具体变量值的标签，单击Value框右半部的省略号，会弹出变量值标签对话框,在第一个文本框里输入1，第二个输入20-29，然后单击添加即可.同样道理我们可做如下设置，即1=20—29、2=30—39、3=40-49、4=50--59；Missing，用于定义变量缺失值，单击missing框右侧的省略号,会弹出缺失值对话框, 界面上有一列三个单选钮，默认值为最上方的“无缺失值”；第二项为“不连续缺失值”，最多可以定义3个值；最后一项为“缺失值范围加可选的一个缺失值”，在此我们不设置缺省值,所以选中第一项如图；Colomns，定义显示列宽，可自己根据实际情况设置；Align,定义显示对齐方式,有居左、居右、居中三种方式;Measure，定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类。

数据分析方法有哪些
1. 描述性统计分析：用于描述和概括数据的基本特征，包括均值、中位数、众数、方差、标准差等。

2. 相关性分析：通过计算两个或多个变量之间的相关系数来判断它们之间的相关程度。

3. 回归分析：用于建立变量之间的数学模型，通过对自变量和因变量之间的关系进行建模和预测。

4. 时间序列分析：用于分析时间序列数据，查找其中的趋势、周期性和季节性等特征，并进行预测。

5. 聚类分析：用于将数据分为不同的群组或簇，使得同一簇内的数据相似度较高，不同簇之间的数据相似度较低。

6. 因子分析：用于找出多个变量中的共同因素，并将其转化为更少的几个综合指标。

7. 主成分分析：用于对多个相关变量进行降维，提取出能够解释方差较大部分的综合变量。

8. 假设检验：用于对样本数据进行统计推断，判断样本数据是否代表总体数据。

9. 数据挖掘：综合运用多种分析方法，从大量数据中提取出有价值的模式和规律。

10. 文本分析：对文字、语言等非结构化数据进行分析，从中提取出有用的信息和知识。

注意：以上仅为常见的数据分析方法，每个方法涉及的具体内容较多，故不能详细展开。

第一章SPSS概览－－数据分析实例详解1.1 数据的输入和保存1.1.1 SPSS的界面1.1.2 定义变量1.1.3 输入数据1.1.4 保存数据1.2 数据的预分析1.2.1 数据的简单描述1.2.2 绘制直方图1.3 按题目要求进行统计分析1.4 保存和导出分析结果1.4.1 保存文件1.4.2 导出分析结果希望了解SPSS 10.0版具体情况的朋友请参见本网站的SPSS 10.0版抢鲜报道。

例1.1 某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人的血磷值(mmol/L)如下, 问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同（卫统第三版例4.8）？患者: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11健康人: 0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87解题流程如下：1.将数据输入SPSS，并存盘以防断电。

2.进行必要的预分析（分布图、均数标准差的描述等），以确定应采用的检验方法。

3.按题目要求进行统计分析。

4.保存和导出分析结果。

下面就按这几步依次讲解。

§1.1 数据的输入和保存1.1.1 SPSS的界面当打开SPSS后，展现在我们面前的界面如下：请将鼠标在上图中的各处停留，很快就会弹出相应部位的名称。

请注意窗口顶部显示为“SPSS for Windows Data Editor”，表明现在所看到的是SPSS的数据管理窗口。

这是一个典型的Windows软件界面，有菜单栏、工具栏。

特别的，工具栏下方的是数据栏，数据栏下方则是数据管理窗口的主界面。

该界面和EXCEL极为相似，由若干行和列组成，每行对应了一条记录，每列则对应了一个变量。

由于现在我们没有输入任何数据，所以行、列的标号都是灰色的。

请注意第一行第一列的单元格边框为深色，表明该数据单元格为当前单元格。

使用Word的表格功能进行数据分析数据分析是当今社会中非常重要的一项技能。

无论是在工作中还是日常生活中，我们都需要对大量的数据进行整理、分析和解读。

Word作为一款常用的办公软件，除了用于编辑文档和排版之外，其强大的表格功能也可以帮助我们进行数据分析。

本文将介绍如何使用Word的表格功能进行数据分析。

一、数据导入与整理首先，我们需要将要分析的数据导入到Word中的表格中。

可以通过复制粘贴的方式将数据从其他软件或者网页中导入到Word中的表格中。

在粘贴数据时，Word会自动识别并将数据按照表格的形式进行排列。

在导入数据之后，我们可以对表格进行进一步的整理。

可以调整表格的列宽和行高，以便更好地展示数据。

同时，还可以添加表头和表尾，用于标识数据的含义和总结分析结果。

二、数据排序与筛选在数据分析中，常常需要对数据进行排序和筛选，以便找出特定的数据或者按照某种规则进行排列。

Word的表格功能可以帮助我们轻松实现这些操作。

在表格中，我们可以选择某一列的数据，然后点击表格工具栏中的“排序”按钮，即可对该列的数据进行升序或降序排列。

此外，还可以使用“筛选”功能，通过设置筛选条件来筛选出符合条件的数据。

这样，我们就可以快速找到需要的数据，进行进一步的分析。

三、数据统计与计算在数据分析中，经常需要对数据进行统计和计算，以便得出结论或者进行预测。

Word的表格功能提供了一些常用的统计和计算功能，可以帮助我们快速完成这些操作。

例如，我们可以使用表格功能中的“求和”功能，对某一列的数据进行求和计算。

同时，还可以使用“平均值”、“最大值”、“最小值”等功能，对数据进行统计分析。

此外，Word还提供了一些常用的数学函数，如“SUM”、“AVERAGE”等，可以帮助我们进行更复杂的计算。

四、数据图表的绘制数据图表是数据分析中常用的可视化工具，可以帮助我们更直观地理解和展示数据。

Word的表格功能也可以帮助我们绘制各种类型的数据图表。

数据分析的方法
1. 描述性统计分析：对数据进行基本的统计描述，包括计数、总和、平均值、中位数、方差、标准差等。

2. 相关性分析：通过计算两个或多个变量之间的相关系数，来确定它们之间的关联程度。

3. 回归分析：建立一个数学模型来解释一个或多个自变量对一个因变量的影响程度，以及它们之间的关系。

4. 整体统计分析：通过对样本数据进行抽样，利用统计推断方法来推断总体的一些特征或参数。

5. 聚类分析：将数据集划分成不同的群组，使得同一群组内的数据相似度较高，而不同群组间的相似度较低。

6. 因子分析：通过统计方法将大量的变量降维，提取出相互关联较强的主成分。

7. 时间序列分析：分析数据随时间变化的趋势、周期性和季节性，以及预测未来的值。

8. 假设检验：基于样本数据对总体参数的假设进行推断，判断样本数据与假设之间的差异是否显著。

9. 数据可视化：通过图表、图形等形式将数据转化为可视化的形式，更直观地展示数据的特征和变化趋势。

10. 文本分析：对文本数据进行挖掘和分析，包括情感分析、主题提取、关键词提取等。

实验课程：数据分析专业：信息与计算科学班级：学号：姓名：中北大学理学院实验一 SAS系统的使用【实验目的】了解SAS系统，熟练掌握SAS数据集的建立及一些必要的SAS语句。

【实验内容】1. 将SCORE数据集的内容复制到一个临时数据集test。

SCORE数据集Name Sex Math Chinese EnglishAlice f 90 85 91Tom m 95 87 84Jenny f 93 90 83Mike m 80 85 80Fred m 84 85 89Kate f 97 83 82Alex m 92 90 91Cook m 75 78 76Bennie f 82 79 84Hellen f 85 74 84Wincelet f 90 82 87Butt m 77 81 79Geoge m 86 85 82Tod m 89 84 84Chris f 89 84 87Janet f 86 65 872．将SCORE数据集中的记录按照math的高低拆分到3个不同的数据集：math 大于等于90的到good数据集，math在80到89之间的到normal数据集，math 在80以下的到bad数据集。

3．将3题中得到的good，normal，bad数据集合并。

【实验所使用的仪器设备与软件平台】SAS【实验方法与步骤】1：DATA SCORE;INPUT NAME $ Sex $ Math Chinese English;CARDS;Alice f 90 85 91Tom m 95 87 84Jenny f 93 90 83Mike m 80 85 80Fred m 84 85 89Kate f 97 83 82Alex m 92 90 91Cook m 75 78 76Bennie f 82 79 84Hellen f 85 74 84Wincelet f 90 82 87Butt m 77 81 79Geoge m 86 85 82Tod m 89 84 84Chris f 89 84 87Janet f 86 65 87;Run;PROC PRINT DATA=SCORE;DATA test;SET SCORE;2：DATA good normal bad;SET SCORE;SELECT;when(math>=90) output good;when(math>=80&math<90) output normal; when(math<80) output bad;end;Run;PROC PRINT DATA=good;PROC PRINT DATA=normal;PROC PRINT DATA=bad;3：DATA All;SET good normal bad;PROC PRINT DATA=All;Run;【实验结果】结果一：结果二：结果三：实验二上市公司的数据分析【实验目的】通过使用SAS软件对实验数据进行描述性分析和回归分析，熟悉数据分析方法，培养学生分析处理实际数据的综合能力。

一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。

1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。

2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。

常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。

二、假设检验1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。

1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别；B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。

2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。

适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。

A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态；B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。

三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。

分类：1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。

四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。

对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。

利用Word进行数据整理和数据分析的处理Word作为一款常见且常用的办公软件，主要用于文档编辑和排版。

然而，除了它的基本功能，人们也发现了Word在数据整理和数据分析方面的潜力。

本文将介绍如何利用Word进行数据整理和数据分析的处理，以便更好地满足工作和学习的需求。

一、数据整理1. 表格功能Word的表格功能可以轻松创建和整理数据。

打开Word文档后，选择“插入”选项卡，在“表格”组中选择“插入表格”。

可以根据需要选择表格的行数和列数，完成表格的创建。

2. 数据录入和整理在创建好的表格中，可以直接进行数据录入和整理。

可以使用鼠标进行复制、粘贴和拖拽等操作，将已有的数据导入到Word表格中。

此外，Word还提供了插入公式、排序、筛选等功能，方便对数据进行计算和筛选。

3. 格式设置Word提供了丰富的格式设置选项，可以使数据整理后的表格更加美观。

可以选择合适的字体、字号和颜色，调整单元格的边距、行高和列宽，使得数据的展示更加清晰、易读。

二、数据分析Word的“插入”选项卡中还提供了一些统计功能。

在需要进行数据分析的位置，选择“插入”选项卡，找到“图表”或“图标”选项，可以选择适合的统计图表进行插入。

可以选择的统计图表包括柱状图、折线图、饼图等，可以直观地展示数据间的关系和趋势。

2. 公式编辑除了基本的统计图表表达，Word还可以进行简单的数据分析，通过编辑公式实现。

在需要的位置，点击“插入”选项卡，找到“公式”选项，可以选择常用的数学公式和符号插入到文档中。

可以根据需要，使用相应的公式计算数据的平均值、总和或其他统计指标。

3. 段落设置数据分析通常需要将结果插入到段落中进行解释和说明。

在插入的段落中，可以使用Word的段落设置功能来调整格式。

可以设置不同的标题层级、字体样式和行间距，使得数据分析和相关文字有良好的对比和排版。

三、对比和修改1. 修订功能Word提供了修订功能，可以方便地保存和管理对文档的修改。