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1、F - 检验:双样本方差分析”分析工具此分析工具可以进行双样本 F - 检验,用来比较两个样本总体的方差。例如,可以对参加游泳比赛的两个队的时间记分进行 F- 检验,查看二者的样本方差是否不同。“t - 检验:成对双样本均值分析”分析工具此分析工具及其公式可以进行成对双样本学生氏 t - 检验,用来确定样本均值是否不等。此 t -检验并不假设两个总体的方差是相等的。当样本中出现自然配对的观察值时,可以使用此成对检验,例如对一个样本组进行了两次检验,抽取实验前的一次和实验后的一次。“t - 检验:双样本等方差假设”分析工具此分析工具可以进行双样本学生氏 t - 检验。此 t- 检验先假设两个数据
2、集的平均值相等,故也称作齐次方差 t - 检验。可以使用 t - 检验来确定两个样本均值实际上是否相等。“t - 检验:双样本异方差假设”分析工具此分析工具及其公式可以进行双样本学生氏 t 检验。此 t - 检验先假设两个数据集的方差不等,故也称作异方差 t - 检验。可以使用 t - 检验来确定两个样本均值实际上是否相等。当进行分析的样本组不同时,可使用此检验。如果某一样本组在某次处理前后都进行了检验,则应使用“成对检验”。“z - 检验:双样本均值分析”分析工具此分析工具可以进行方差已知的双样本均值 z -检验。此工具用于检验两个总体均值之间存在差异的假设。例如,可以使用此检验来确定两种汽
3、车模型性能之间的差异情况。“抽样分析”分析工具此分析工具以输入区域为总体构造总体的一个样本。当总体太大而不能进行处理或绘制时,可以选用具有代表性的样本。如果确认输入区域中的数据是周期性的,还可以对一个周期中特定时间段中的数值进行采样。例如,如果输入区域包含季度销售量数据,以四为周期进行取样,将在输出区域中生成某个季度的样本。“回归分析”分析工具此工具通过对一组观察值使用“最小二乘法”直线拟合,进行线形回归分析。本工具可用来分析单个因变量是如何受一个或几个自变量影响的。例如,观察某个运动员的运动成绩与一系列统计因素的关系,如年龄、身高和体重等。在操作时,可以基于一组已知的体能统计数据,并辅以适当加权,对尚未进行过测试的运动员的表现作出预测。“直方图”分析工具在给定工作表中数据单元格区域和接收区间的情况下,计算数据的个别和累积频率,用于统计有限集中某个数值元素的出现次数。例如,在一个有 20 名学生的班级里,可以确定以字母打分(如 A、B-等)所得分数的分布情况。直方图表会给出字母得分的边界,以及在最低边界与当前边界之间某一得分出现的次数。出现频率最多的某个得分即为数据组中的众数。“Anova:单因素方差分析”分析工具此分析工具通过简单的方差分析(anova),对两个以上样本均值进行相等性假设检验(抽样取自具有相同均值的样本空间)。此方法是对双均值检验(如 t-检验)的扩充。