常见的6种(繁：種)统计图

如何在Excel中对数据进行描述性统计分析？01.首先我们打开Excel，准备要操作的数据，如下图所示02.接下来进入文件界面，点击左侧的选项菜单，如下图所示03.然后在弹出的Excel选项界面中我们

如何在Excel中对数据进行描述性统计分析？

02.接下来【lái】进入文件界面，点击左侧的选项菜单，如下图所示

03.然后在弹出《繁：齣》的Excel选项界面中我们点(繁：點)击加jiā 载项选项，选择Excel加载项，点击转到按钮，如下图所示

04.接着在弹出的加载(繁体：載)宏界面中勾选分析工具库，如下图所示

05.接下来回到Excel界面，点娱乐城击数据菜单，然后点击下面的数据分析按钮，如下图所[pinyin：suǒ]示

06.在弹出的数据分析界(读：jiè)面中选择描述统计选项，如下图所示

07.然后会弹出描述统计的[练：d世界杯e]设置界面，我们设置要统计的数据区域和结果输出区域，如下图所示

08.最后我们就可以看到Excel会自动生成描述性统计分析结果了，如《读：rú》下图所示

如何利用SPSS软件对实验数据进行分析？

SPSS用户界面友好，功能强大，简[繁体：簡]单易学，易于使用，包含了几乎所有的[pinyin：de]复杂的统计方法，具有完善的数据定义，运营管理和开放的数据接口，灵活的和美丽的图表制作。在各大学和研究机构的欢迎。

SPSS的（de）特点体现在简单，易于编程，功能强大，数据接口模块相结合，有针对性。具备了这些显著优点数据管理《练：lǐ》、结果报告、统计建模、模块、兼容性。在论文中主要应用的是其主成分分析和作（zuò）图。

1.SPSS的产生和应用《读：yòng》领域

SPSS是世界(拼音：jiè)上第一个统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和 Dale H. Bent研究1968年成功发展的同时，成立于1975年建立SPSS公司和企业集团织造，SPSS总部位于芝加哥，设【练：shè】立。SPSS总部设在1984年的统计分析软件SPSS/ PC 推出是世界上第一统计分析软件的PC版本，打开SPSS电脑产品的发展方向，应该大大扩展了其与范围，并且可以快速应用到自然科学，技术科学和社会科学所有区域。

2.用SPSS的能力要（读：yào）求

2.1 数据文件jiàn 管理

学生理解和掌握一包SPSS数据【pinyin：jù】文件的建立和巩固了如何收集数据的基本操作到计算机的学习，建立一个适当的《de》SPSS数据文件，以（读：yǐ）及如何组织原来的主数据文件，包括编辑，删除，排序数据等等。

2.2 描述统计《繁：計》

研究人群。引导学生运用恰当的数据正确的统计方法整《拼音：zhěng》合和展示，描述和探讨了一些内部数据规律性，掌握统计的思维，培养学生的学习兴趣统计，统计推断方法，继续学习和应用各种统计方法解决实际问题，并(繁体：並)奠定了必要的基础。

2.3 统计推《tuī》断

（1）熟悉点估计概念与(繁体：與)操作方法；

（2）熟悉区间估亚博体育计的(练：de)概念与操作方；

（3）熟练掌握T检（繁体：檢）验的SPSS操作；

（4）学会利用T检验方法解决身边的实澳门新葡京际问题(拼音：tí)。

2.4 方差分析(读：xī)

（1）为了帮助学生理解偏差和方差分析，主方的基《读：jī》本概念(拼音：niàn)基本思路和分析原{拼音：yuán}理的区别；

（2）掌握（wò）方差分析的过程；

（3）提高学生的实践能力，鼓励学生利用SPSS统计软件，方单因素不佳，双向方差分析等动作，以激发学生熟悉研究分析突出潜力的【读：de】兴趣，具有较强的自主学习和研(yán)究能力。

2.5 相关分析与回归分fēn 析

这一试点项目的目的是学习和使用SPSS软ruǎn 件进行相关分《练：fēn》析和回归分析，包括：

计算和简单的Pearson相关系数皮尔逊{练：xùn}分析。

(1) 学会回归guī 模型的散点图与样本方程图形。

(2) 学会对所计算结果进行《xíng》统计分析说明。

(3) 要求试验前，了解回归分析的【pinyin：de】如下内容。

3.国内外研究现状《繁：狀》

SPSS由斯坦福大学从1968年开发了使用至今，已拥有全球成千上万的用户，分布在许多行业中通信，医疗，银行，证券，保险，制造，商业，市场调研，科学和教育，成为一个世界上使用最广泛的专业统计软件。该软件的基本功能包括数据管理，统计分析，图表分析，输出管理。丰富的统计分【fēn】析方法，提供了从统计分析，以多变量分析统计分析的简要说明例如，基本的统计分析，频数分布表，相关分析，回归分析，聚类分析和因子分析。由于该软件具有强大{dà}的图形处理能力，它使用的数据分析软件的结果不仅可以，你仍然可以得到直观，清晰，美观的图表，你可以创建条形图，折线图，散点图，直方图各种统计和图形正常曲线图中，原始图像数据，以使各种描述符。

多元统计分析（如回归分析，聚类分析，主成分分析）方法已应用于大量的环境监测，环【huán】境管理，环境规划和评估【练：gū】，环境污染治理工程，环境{jìng}生态学，环境经济学等环境艺术。

4 SPSS主成分(fēn)分析法应用现状

4.1 SPSS在选矿中的《练：de》应用

选矿企业的生产和操作，大量的统计数据和试验数据。随着网络的普及和广泛使用电脑，以及一些最好的统计软件涌(yǒng)现，使选矿工作人员利用计算机对企业的统计，监测和数据分析，挖掘和优化，以更有效（练：xiào）地管理业务或澄清从数学有争议的问题，已经成为现实。

使用（读：yòng）结合建模主成分分析法BP神经网络。BP是从高度非线性映射模[拼音：mó]型，不相关的输入数据，可大大提高建模的质量的输出节点的模型。用SPSS统计软件包进行矿产口味测试的统计数据。实践表明，SPSS统计软件，以提高理论和应用统计分析和解决实际问题。该软件包是值得推广的研究工作在选矿

4.2 主成分分（练：fēn）析法简介

SPSS统计[繁：計]分析软件包括各种统计分析。例如：总量基本统计和单因素分析，多维频数分布分析，相关分析，均数比《读：bǐ》较检验，方差，回归分析，聚类和判别，因子分析，非参数检验等的分析。

这是主成分分析因子分析法最简单的形式。因子分析是一种多元统计分析将被转换为一个小数目的多个测量变量数无关的综合指标的。线性综合指标往往不能直接观察到，但它可以反映事物的本质，所《练：suǒ》以（yǐ）在医学，心理学，经济学，社会生产能力的学科，因子分析，得到了广泛应用。

往往需要更多的变量来反映很多东西在科研各个领域观察，并采集了大量数据进行分析的，找规律。大和多样的样本无疑提供了丰富的信息，为科研，也能在一定程度上更重要的是提高了数据采集，工作量，提高分析问题提出的混合动力驱动的。因为在变量之间的一些相关性，有《pinyin：yǒu》可能使(shǐ)用较少的彼此全面综合指标均存在于每个变量类型的信息，而不是彼此相关的综合指标之间，也就是，每个索引的信息表示不重叠。分析称为因子分析的该方法中，表示各种类型的信息的综合指标称为因子或主要成分。根据因素分析的目的显示，综合指标应小于原来的变量，但信息应包含相对小的损失

4.3 数【pinyin：shù】学分析

原始变(繁：變)量：Χ1、Χ2、Χ3、Χ4...Χm

主成《拼音：chéng》分：Ζ1、Ζ2、Ζ3、Ζ4...Ζn

则各因子与原 始变量之间的关系可以表(繁：錶)示为：

Χ1=b11Ζ1 b12Ζ2 b13Ζ3...... b1nΖn e1

Χ2=b21Ζ1 b22Ζ2 b23Ζ3...... b2nΖn e2

Χ3=b31Ζ1 b32Ζ2 b33Ζ3...... b3nΖn e3

......

Χm=bm1Ζ1 bm2Ζ2 bm3Ζ3...... bmnΖn en

写成矩阵形式为：X=BZ E。其值X为原始变量向量，B为公【pinyin：gōng】因子负荷系数矩阵，Z为公因子向量，E为残差向量。公因子Z1，Z2，Z3，...，Zn之间彼此不相关，称为正交模型。因子分析就(拼音：jiù)是求出公因子负荷系数残差。

如果残差E的影响很小可以忽略不计，数学模型变为X=BZ.如rú 果Z中各部《pinyin：bù》分彼此不相关，形成特殊形式的因子分析，称为主成分分析。主《练：zhǔ》成分分析的数学模型可以写成：

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Ζ2=a21Χ1 a22Χ2 a23Χ3...... a2mΧm

Ζ3=a31Χ1 a32Χ2 a33Χ3...... a3mΧm

......

Ζn=an1Χ1 an2Χ2 an3Χ3...... anmΧm

写成矩阵形式为：Z=AX。Z为主成分向量【liàng】，A为主成分变换矩阵，X为原始变量向量。主成分分析的目的是把系数矩阵A求出。只成分Ζ1、Ζ2、Ζ3....在总方差中所占（繁：佔）比重依次降【练：jiàng】低。

从理论上讲m=n，即有多少原始变量就有多少主成分，但实际上前面几个成分集中了大部分方[pinyin：fāng]差chà ，因此，所取主成分的数目远远小于原始变《繁：變》量数目，但信息损失很小。

5.结语(繁：語)

对于很多相关(繁体：關)变量(读：liàng)在一起的数据分析，我们可(kě)以对其进行主成分分析，找到主要因素，以便简化更有效地分析，利用SPSS主成分分析所得数据在作图分析，不仅直观也很美观。

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