精通Excel數據統計與分析

李宗璋，暨南大学统计学硕士和华南理工大学管理学博士，现任教于华南农业大学经济

管理学院。精通Excel、SPSS、R、EViews等数据分析工具，具有深厚的学术功底和丰富的教学经验，尤其擅长开展数据分析类课程的教学。主讲课程有统计学、多元统计、计量经济学、SPSS与统计实验、R语言与统计应用。她在长期的教学中形成了循循善诱、深人浅出的教学风格，深受学生好评，当选华南农业大学2018年度本科教学“十佳教师”。主持建设广东省2021年度省级一流本科课程“计量经济学”(线上线下混合式)。哔哩哔哩网站个人账号名称“Lizongzhang”，已发布Excel、SPSS、R、EViews、统计学、多元统计等方面的教学视频共计400余个，视频具有简洁明快、细致深人的风格，受到网友广泛赞誉。

第 1篇 開篇

第 1章 統計分析與EXCEL概述 3

1.1統計分析的步驟 3

1.1.1收集數據 3

1.1.2整理數據 4

1.1.3分析數據 4

1.1.4提煉結論 4

1.2 Excel的統計分析工具 5

1.2.1圖表工具 5

1.2.2函數工具 5

1.2.3數據分析工具 6

1.3 Excel常用技巧 7

1.3.1Excel的快捷鍵 7

1.3.2單元格填充柄 8

1.4 Excel的數據清洗方法 10

1.4.1剔除重復值 11

1.4.2剔除缺失值 12

1.4.3英文字母的大小寫轉換 13

1.4.4刪除多餘的空格 14

1.4.5觀測值的批量替換 14

1.4.6文本分列 15

1.4.7以文本形式存儲的數據的轉化 17

1.4.8快速填充 19

1.4.9異常值和缺失值的識別 20

1.4.10數值代碼轉換為文本 21

1.5 本書涉及的統計方法 22

1.6 本章總結 23

1.7 本章習題 23

第 2篇 描述統計分析

第 2章 定性數據的圖表展示 27

2.1 數據透視表 27

2.1.1創建數據透視表 28

2.1.2計算各組百分比 30

2.1.3順序數據的排序 30

2.1.4計算累計百分比 31

2.2 餅圖 32

2.3 柱形圖 33

2.3.1普通柱形圖 33

2.3.2帕累托圖 34

2. 4樹狀圖 34

2.5 瀑布圖 36

2.6 本章總結 37

2.7 本章習題 37

第3章 定量數據的圖表展示 39

3.1 直方圖 39

3.1.1基於原始數據繪制直方圖 39

3.1.2基於頻數分佈表繪制直方圖 41

3.2 分佈折線圖 43

3.2.1頻數折線圖 43

3.2.2累積頻數折線圖 44

3.2.3累積百分比折線圖 45

3.3 箱形圖 46

3.3.1箱形圖的形式 46

3.3.2繪制箱形圖 47

3.4 莖葉圖 49

3.5 本章總結 51

3.6 本章習題 51

第4 章二維數據的圖表展示 53

4.1 列聯表 53

4.1.1兩個定性變量的列聯表 54

4.1.2含有定量變量的列聯表 55

4.2 堆積條形圖 56

4.2.1普通堆積條形圖 56

4.2.2百分比堆積條形圖 56

4.3 分組直方圖 58

4.4 分組折線圖 59

4.4.1分組頻數折線圖 59

4.4.2分組百分比折線圖 60

4.4.3分組累積百分比折線圖 61

4.5 分組箱形圖 61

4.6 散點圖 62

4.7 本章總結 63

4.8 本章習題 64

第5章 描述性統計量的計算 66

5.1 集中趨勢 66

5.1.1眾數 66

5.1.2中位數 68

5.1.3均值 69

5.1.4眾數、中位數和均值的適用場景 71

5.2 離散程度 73

5.2.1全距 73

5.2.2四分位距 73

5.2.3方差 74

5.2.4標準差 75

5.2.5均值絕對離差 75

5.2.6中位數絕對離差 75

5.2.7離散系數 76

5.3 分佈形狀 77

5.3.1偏度 77

5.3.2峰度 79

5.4 批量展示描述性統計量 81

5.4.1數據分析/描述統計 82

5.4.2生成數據透視表 83

5.5 本章總結 84

5.6 本章習題 84

第3篇 推斷統計分析基礎

第6章 離散型隨機變量的分佈 89

6.1 關鍵概念 89

6.1.1離散型隨機變量 89

6.1.2概率質量函數 89

6.1.3累積分佈函數 90

6.1.4離散型隨機變量的期望和方差 90

6.2 二項分佈 92

6.2.1二項分佈的性質 92

6.2.2利用Excel計算二項分佈的概率 93

6.2.3利用Excel繪制二項分佈的圖像 93

6.3 泊松分佈 95

6.3.1泊松分佈的性質 95

6.3.2泊松分佈與二項分佈的關系 96

6.3.3利用Excel計算泊松分佈的取值概率 96

6.3.4利用Excel繪制泊松分佈的圖像 98

6.4 本章總結 99

6.5 本章習題 99

第7章 連續型隨機變量的分佈 101

7.1 關鍵概念 101

7.1.1連續型隨機變量 101

7.1.2概率密度函數 101

7.1.3累積分佈函數 102

7.1.4連續型隨機變量的期望和方差 103

7.2 均勻分佈 103

7.3 正態分佈 105

7.3.1正態分佈的性質 105

7.3.2利用Excel繪制呈正態分佈的概率密度函數曲線和累積分佈函數曲線 110

7.3.3正態分佈的應用 111

7.4 卡方分佈 114

7.4.1卡方分佈的性質 114

7.4.2利用Excel繪制卡方分佈的概率密度函數曲線 116

7.4.3卡方分佈的應用 117

7.5 t分佈 117

7.5.1t分佈的性質 118

7.5.2利用Excel繪制t分佈的概率密度函數曲線 119

7.5.3t分佈的應用 120

7.6 F分佈 120

7.6.1F分佈的性質 121

7.6.2利用Excel繪制F分佈的概率密度函數曲線 122

7.6.3F分佈的應用 123

7.7 本章總結 123

7.8 本章習題 124

第8章 抽樣分佈 126

8.1 抽樣分佈 126

8.1.1參數和統計量 126

8.1.2抽樣分佈的定義 127

8.2 樣本均值的抽樣分佈 127

8.2.1樣本均值的期望和方差 127

8.2.2樣本均值的分佈形狀 128

8.2.3實踐應用 132

8.3 樣本比例的抽樣分佈 133

8.3.1樣本比例的期望和方差 133

8.3.2樣本比例的分佈形狀 133

8.3.3實踐應用 135

8.4 本章總結 136

8.5 本章習題 136

第4篇 推斷統計分析方法

第9章 參數估計 141

9.1 點估計和區間估計 141

9.2 總體均值的區間估計 141

9.2.1基本思想 142

9.2.2置信水平的解釋 143

9.2.3總體均值的置信區間的計算 146

9.3 總體方差的區間估計 150

9.3.1總體方差的置信區間的構造 150

9.3.2實踐應用 153

9.4 總體比例的區間估計 153

9.4.1總體比例的置信區間的構造 154

9.4.2實踐應用 156

9.5 本章總結 156

9.6 本章習題 157

第 10章 假設檢驗 159

10.1 開展假設檢驗的步驟 159

10.1.1提出原假設和備擇假設 159

10.1.2約定顯著性水平 160

10.1.3構造檢驗統計量 161

10.1.4建立決策規則 161

10.1.5基於樣本做出判斷 161

10.2 總體均值的假設檢驗 162

10.2.1總體均值的z檢驗在Excel中的實現 162

10.2.2總體均值的t檢驗在Excel中的實現 167

10.3 總體方差的假設檢驗 170

10.3.1卡方檢驗統計量的構造 171

10.3.2總體方差的卡方檢驗在Excel中的實現 171

10.4 總體比例的假設檢驗 172

10.4.1z檢驗統計量的構造 172

10.4.2總體比例的z檢驗在Excel中的實現 173

10.5 本章總結 173

10.6 本章習題 174

第 11章 兩個總體參數的檢驗 176

11.1 兩個總體均值的比較：獨立樣本 176

11.1.1兩個總體方差已知：z檢驗 176

11.1.2兩個總體方差相等：t檢驗 181

11.1.3兩個總體方差不等：t檢驗 182

11.2 兩個總體均值的比較：配對樣本 184

11.3 兩個總體方差的比較 187

11.4 兩個總體比例的比較 188

11.5 本章總結 190

11.6 本章習題 191

第 12章 多個總體參數的檢驗 193

12.1 多個總體均值是否相等的檢驗：方差分析 193

12.2 單因素方差分析在Excel中的實現 196

12.3 無重復雙因素方差分析在Excel中的實現 198

12.4 可重復雙因素方差分析在Excel中的實現 200

12.5 多個總體的方差齊性檢驗 203

12.5.1Levene檢驗的思想 203

12.5.2Levene檢驗在Excel中的實現 204

12.6 本章總結 206

12.7 本章習題 206

第 13章 非參數檢驗 208

13.1 單個總體的非參數檢驗 208

13.1.1中位數檢驗 208

13.1.2定性數據分佈的檢驗：擬合優度檢驗 210

13.1.3定量數據分佈的檢驗：Kolmogorov-Smirnov檢驗 212

13.1.4正態分佈檢驗 214

13.2 多個總體分佈的比較 219

13.2.1兩個獨立樣本：Mann-WhitneyU檢驗 219

13.2.2兩個配對樣本：Wilcoxon符號秩檢驗 222

13.2.3多個獨立樣本：Kruskal-Wallis檢驗 224

13.3 本章總結 227

13.4 本章習題 227

第 14 章相關分析 229

14.1 兩個定性變量的關系 229

14.1.1獨立性檢驗 229

14.1.2Cramer’sV系數 232

14.1.3Kendall’sW系數 233

14.2 兩個定量變量的關系 234

14.2.1協方差 234

14.2.2皮爾遜相關系數 238

14.2.3斯皮爾曼秩相關系數 241

14.3 本章總結 242

14.4 本章習題 243

第 15章 回歸分析 246

15.1 開展回歸分析的工作流程 246

15.1.1建立回歸模型 246

15.1.2估計模型參數 247

15.1.3檢驗模型參數 250

15.1.4評估模型效果 250

15.1.5提煉研究結論 251

15.2 一元回歸分析 251

15.2.1散點圖中添加趨勢線 252

15.2.2函數工具 253

15.2.3數據分析/回歸工具 256

15.3 多元回歸分析 260

15.3.1多元回歸方程的估計和檢驗 260

15.3.2多元回歸分析在Excel中的實現 262

15.4 本章總結 264

15.5 本章習題 265

第5篇 時間序列分析

第 16章 時間序列分析方法詳解 269

16.1 描述性分析 269

16.1.1長期趨勢 269

16.1.2季節變動 270

16.1.3循環變動 271

16.1.4不規則變動 272

16.2 平穩序列 272

16.2.1平穩序列的識別 272

16.2.2移動平均法 273

16.2.3指數平滑法 276

16.3 非平穩序列 279

16.3.1線性趨勢分析 279

16.3.2非線性趨勢分析 280

16.3.3階段性分析 283

16.4 復合型時間序列 286

16.4.1因素分解法 287

16.4.2乘法模型 287

16.5 三段式指數平滑法 293

16.5.1模型設定 293

16.5.2FORECAST.ETS函數 294

16.5.3預測工作表工具 297

16.6 本章總結 299

16.7 本章習題 299

參考文獻 302

後記 303