如何利用excel进行数据差异显著性分析

excel进行显著性检验的方法与步骤：1先找ADD-IN,添加数据分析工具dataanalysistool。Add-in的选项在File->Option->AddIns,选择analysistoolpack。2会跳出来一个窗口，再选中analysistookpack,确定就好了。3把得到的两组数据输入EXCEL里。4在DATA里面，选择dataanalysis,跳出来新窗口，选中correlation（相关性）。然后按照提示，选中要分析的数据。5EXCEL会自动运行回归分析，给出分析报告。分析报告里mutipleR接近1，就说明两个的相关性比较大。拟合关系要看R2，显著性看signifnanceF。

容简介本书针对测量中的误差分析、数据处理及测量不确定度评定等问题编写。全书共分10章，内容包括：误差分析与数据处理基础、测量误差分布及其检验、随机误差及其特征量估计、系统误差处理、测量列中异常数据的剔除、误差的合成与分配、最小二乘法及其应用、回归分析、测量不确定度评定、基于Excel的误差分析与数据处理等。为加强误差分析、数据处理及测量不确定度知识的实践应用教学，本书在各章节中穿插了统计分析软件DPS在实际问题中的解决方案及应用实例，并在第10章集中介绍了Excel电子表格在误差分析与数据处理中的应用。本书可作为高等院校测控技术与仪器专业及其他相关专业的本科生教材，同时可供各类科技人员和工程技术人员参考。
出版社
清华大学出版社
作者
吴石林 张玘
开本
16
页数
255页
ISBN
7302229295、9787302229292
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图书信息
误差分析与数据处理
定　价：￥3200
作　者：吴石林，张玘　编著
出 版 社：清华大学出版社
出版时间：2010-8-1
开　本：16开
I S B N：9787302229292
内容简介
本书针对测量中的误差分析、数据处理及测量不确定度评定等问题编写。全书共分10章，内容包括：误差分析与数据处理基础、测量误差分布及其检验、随机误差及其特征量估计、系统误差处理、测量列中异常数据的剔除、误差的合成与分配、最小二乘法及其应用、回归分析、测量不确定度评定、基于Excel的误差分析与数据处理等。为加强误差分析、数据处理及测量不确定度知识的实践应用教学，本书在各章节中穿插了统计分析软件DPS在实际问题中的解决方案及应用实例，并在第10章集中介绍了Excel电子表格在误差分析与数据处理中的应用。
本书可作为高等院校测控技术与仪器专业及其他相关专业的本科生教材，同时可供各类科技人员和工程技术人员参考。
前言
测量是人类认识世界和改造世界的一种必不可少的重要手段，是人类探索自然界、打开未来知识宝库的钥匙。可以说，人类对自然界的认识是从测量开始的。对自然界中的所有量进行实验和测量时，由于参与测量的五个要素(测量装置、测量人员、测量方法、测量环境和被测对象)自身都不能够做到完美无缺，使得某量的测量结果与该量的真实值之间存在差异，这个差异反映在数学上就是测量误差。测量误差大小的评估或测量不确定度的评定正是本书要介绍的内容。
有关误差分析与数据处理方面的著作很多，其中不乏精辟之作。这些著作理论体系完整，在各大中专院校作为教材使用，为我国仪器仪表类专业、机械类专业、电气电子类专业、信息类专业及其他有关专业的人才培养做出了突出的贡献。本书借鉴这些经典教材的理论体系，在兼顾理论体系介绍的同时，着重考虑实践应用，特别加强了计算机及数据处理软件在误差分析与数据处理中的应用。
全书共分10章，具体内容安排如下
第1章 误差分析与数据处理基础 内容包括测量及其分类、测量误差概述、测量精度、有效数字、修约规则、数据运算规则、DPS简介等。
第2章 测量误差分布及其检验 内容包括测量误差分布、误差分布的分析与判断、误差分布的统计检验等。其中，在测量误差分布一节中，介绍了基于DPS进行误差分布的概率计算及临界值计算；在误差分布的分析与判断一节中，介绍了基于DPS作测量点列图和统计直方图；在误差分布的统计检验一节中，介绍了基于DPS实现χ2检验、柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验、达戈斯提诺检验、夏皮罗-威尔克检验及偏-峰态系数检验等。
第3章 随机误差及其特征量估计 内容包括随机误差概述、等精度测量特征量估计、不等精度测量特征量估计、测量的极限误差等。其中，在等精度测量特征量估计一节中，介绍了基于DPS的特征量估计方法。
第4章 系统误差处理 内容包括系统误差概述、系统误差的发现、系统误差的减小和消除等。其中，在系统误差的发现一节中，介绍了基于DPS的残余误差观察法及t检验法。
第5章 测量列中异常数据的剔除 内容包括粗大误差概述、异常数据判别准则、基于DPS的异常数据剔除等。
第6章 误差的合成与分配 内容包括误差合成、微小误差取舍准则、误差合成的应用、误差分配等。误差分析与数据处理前言 第7章 最小二乘法及其应用 内容包括概述、最小二乘法原理、最小二乘问题求解、最小二乘问题精度估计、组合测量数据处理、DPS在最小二乘处理中的应用等。
第8章 回归分析 内容包括一元线性回归、两个变量都具有误差时线性回归方程的求解、多元线性回归、一元非线性回归等。其中，在一元线性回归、多元线性回归及一元非线性回归中，均介绍了基于DPS的解决方案及应用实例。
第9章 测量不确定度评定 内容包括测量不确定度概述、标准不确定度的评定、合成标准不确定度、扩展不确定度、测量不确定度报告、测量不确定度评定举例等。
第10章 基于Excel的误差分析与数据处理 内容包括Excel应用基础、基于Excel的误差分布分析与判断、基于Excel的系统误差检验、基于Excel的测量数据统计特征量估计、基于Excel的最小二乘处理、基于Excel的回归分析、Excel在测量不确定度评定中的应用等。其中，在基于Excel的误差分布分析与判断一节中，介绍了基于Excel作测量点列图和统计直方图；在基于Excel的系统误差检验一节中，介绍了基于Excel的残余误差观察法及t检验法；在基于Excel的测量数据统计特征量估计中，介绍了基于Excel函数的估计及基于数据分析工具--描述统计的估计；在基于Excel的回归分析中，介绍了基于Excel函数的回归分析、基于趋势线的回归分析及基于数据分析工具--回归分析的回归问题处理。
附录部分介绍了一些矩阵基础知识和有关附表。
本书巧妙地引入统计分析软件DSP及Microsoft Office办公软件的Excel电子表格进行误差分析与数据处理，使教材内容更丰富，理论联系实际，从而使教学过程更形象，便于学生对理论知识的消化理解，并易于在工作中学以致用。
中国工程院院士、中国计量科学研究院首席科学家张钟华研究员在百忙之中为本书撰写了序言，在此深表感谢！
在本书的编写过程中，参考和引用了国内外有关研究者的部分研究成果，参考文献中均已一一列举。本书的育成，得益于从他们的著作及研究成果中吸取了丰富的养分，在此向他们表示衷心的感谢！
由于作者水平有限，书中错误与不妥之处在所难免，恳请广大读者批评指正。
编 者2010年3月
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spss差异性分析的做法如下：

1、首先，分别把这两组数据分别设为x和y，打开SPSS，点击左下角的Variable  View选项卡，在Name列那里的第一行输y，第二行输x，返回Data View选项卡，输入对应的数据。

2、然后，进行数据分析，分别把y和x选进各自的对话框，然后按ok，在输出窗口中看到Coefficients这个表，然后看最右边的那个Sig列，看x对应的Sig值，若这个sig值比你之前所设定的a值大，则认为这两组数不存在显著性差异，若这个sig值比你之前所设定的a值小，则认为这两组数存在显著性差异。

3、举个例子，如果你预先设定的a=005，求得的sig=0000，则0000<005，故应拒绝原假设（原假设一般为设它们之间无差异），认为这两组数有显著性差异。

扩展资料：

当数据之间具有了显著性差异，就说明参与比对的数据不是来自于同一总体（Population），而是来自于具有差异的两个不同总体，这种差异可能因参与比对的数据是来自不同实验对象的，比如一些一般能力测验中，大学学历被试组的成绩与小学学历被试组会有显著性差异。

也可能来自于实验处理对实验对象造成了根本性状改变，因而前测后测的数据会有显著性差异。

假设我们有多组数据，需要两两比较它们之间的差异性，并使用图形将它们显示出来。这个问题可以分为几种情况。
第一，每组数据数据量都很小，比如只有三个或者四个。
第二，每组数据都有一定的数据量，比如十几二十甚至更多，并且成对出现。
第三，每组数据都有一定数据量，但没有一一对应的关系，等等。
对于一和三两种情况，我们可以考虑柱状图并连线的方式显示相关性，对于第二种情况，考虑采用pair plot的形式。

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