excel显著性p(excel显著性差异函数)

1. excel显著性差异函数

这两项就是检验p值啊 P(T<=t)单尾0.13974058 P(T<=t)双尾0.27948116 虽然我并不知道你的原假设是单纯检验还是双侧检验，但是，你只要记住一点， 用p值做检验，就一个规则，P<α，则拒绝原假设。

一般显著性水平α都是取，0.01，0.05或0.

1 你这p值这么大，明显P<α是不成立的，因此，决策就是，你这次抽样所作出的检验，不能检验出有显著差异。 嘿嘿。

2. Excel显著性差异分析

公式“=ttest（第一组所有数据，第二组所有数据，2,2）”

3. excel显著性差异函数VLOOKUP

这样将两个excel表格的数据做差异对比

1.打开Excel，以其素材为例，点击B2单元格，点击插入函数，弹出插入函数窗口。

2.点击“或选择类别”右边的三角形，点击“查找与引用”，选中“VLOOKUP”，确定。

3.弹出函数参数窗口，在第一行参数中选择需要查找的值，这里是A2，在第二行参数中选择查找的区域，这里是表2的A2至A10区域。

4.第三行参数中选择插入的数据在表2中是第几列，这里是1，点击确定。

5.将鼠标移动到B2单元格右下角，在光标变成黑色十字后下拉公式，有的单元格显示为“#/A”则表示这个数据在表一中是没有的。

6.通过上述方法即可在Excel中将两个表格的数据做差异对比。

4. excel求显著性差异

1打开excel文件，选择“数据”选项卡最右侧的“数据分析”。

2选择“方差分析：无重复双因素分析”，点击“输入区域”后的按钮，选择数据。

3勾选“输出区域”，点击右侧的按钮，选择输出范围，点击“确定”，可以判断p-value值的大小，小于0.5最为显著

5. excel显著性差异怎么看

1.输入公式“＝IF(B2=C2,"","不相同＂)”，左右两列数据不相同的将得到结果“不相同”，相同的将保持空白。

2.或者选中要比较的数据，按“Ctrl + G”打开定位窗口，设置定位条件为“行内容差异单元格”，然后点击“定位”。

3.这样有差异的单元格就会自动被选中，接着点击油漆桶工具填充颜色。

4.这样和左右数据不同的都会被标记出来。这样就解决了如何比对EXCEL表格中两列文字是否完全相同的问题了。

6. Excel 显著性差异

excel差异显著性的abc分析方法：

1.

打开excelg表格,点击文件,在弹出的下拉菜单中选择选项

2.

选择加载项,在右边找到分析工具库,选中后点击转到

3.

在弹出的加载宏对话框中,勾选分析工具库,并点击确定,成功把模块添加到数据分析中。

4.

点击菜单上的数据,选择数据分析,在方差分析里面选择无重复双。

7. excel显著性差异分析

1、用excel做出柱形图；2、图表选项—数据标志，在数据系列标签下面的“值”前面的方框中打上对号，点击完成；3、柱形图显示出了值，双击值（就是一个个数字），出现数据标志格式一个编辑框，点击“数字”，分类里面选“自定义”，类型下面的框中输入“！a ”，则柱形图上边显示出了字母a；若要显示ab，则输入“！a！b ”如此，便完成了柱形图上添加表示差异的字母！符号类似。

8. excel怎样做显著性差异分析

1.

打开excelg表格,点击文件,在弹出的下拉菜单中选择选项

2.

选择加载项,在右边找到分析工具库,选中后点击转到

3.

在弹出的加载宏对话框中,勾选分析工具库,并点击确定,成功把模块添加到数据分析中。

4.

点击菜单上的数据,选择数据分析,在方差分析里面选择无重复双。

9. excel显著性差异函数公式

用excel中TTEST做t检验的方法：不同excel版本操作略有不同，但大同小异，以excel2010为例。

1.点击fx，类别选“统计”，找到TTEST。

2.Array1,2分别选择要进行检验的两组数值，Tails一般填2（双尾检验）；Type填1就是“配对t检验”，填2就是“等方差双样本检验”，填3就是“异方差双样本检验”。

3.不懂的话，可以看填参数对话框下面的“有关该函数的帮助”

10. excel计算显著性差异

谢邀。以下的方法，您可以根据实际情况挑选使用。可能一种方法就足够，也可能需要多种方法并用。

1）如果要监控样本关系的稳定性，可以把10组数据用统计软件做散点矩阵图。看两两间的相关性。如果有强相关，分别计算相关系数或进行回归(从矩阵的角度实际是计算相关阵)。斜率明显不为1时，说明随着温度升高，差异会变化(即存在交互作用)。

可以分段或移动(例如每20个数据)监控相关系数或回归系数，或者回归模型残差。在EXCEL上设好函数很容易完成。可以用单值-移动极差控制图来监控。

2）注意所有样本一起回归很可能会因为同质性(相关度接近1）而产生严重的共线性，这样误差极大。如果样本间存在部分异质性，可以所有样本一起进行主成分回归或者岭回归(一个样本作为因变量)。然后将方程左右相减，得到残差。对残差用控制图监控稳定性。这是一种好的综合控制方法。两两比较的控制方法见后面。

如果未学过主成分回归和岭回归，直接使用1）的方法也是可以的。

注意: 如果残差误差是异方差的，需要数据变换为等方差。

3）如果各样本同分布(重点是均值应该相等)，且样本间需要保持一致，可以用统计软件进行分段的Friedman检验(配对Wilcoxon检验的多样本扩展)或者随机完全区组设计(配对t检验的多样本扩展)，检验出样本的显著差异。

如果想监控样本差异的偏移量，且已知样本系统性差异值(正常偏移量)，可以用上述方法检验出对这个差异值的显著偏离(在上述检验中样本间波动扣除正常偏移分量)。

原理上，以上均是把同一时间的10个样本温度看做一个区组(这里重要的是样本间存在协方差，降低了误差方差)。如果样本间与温度没有明显的交互作用(即温度不同，样本间差异较为稳定）。是可以直接应用以上方法的。

但如果样本间与温度存在较大交互作用(温度不同样本间差异明显不同），则需要温度是近似随机的。如果短期温度不近似随机就要长间隔测量，如果长期温度不近似随机(有趋势），就要短间隔测量。或者在有趋势时，剥离趋势分量也行。

4）可以用统计软件进行聚类。例如对10个样本进行聚类，发现哪些样本关系相近。对时间聚类，发现哪些时间段之间类似。

5）想监控差异值异常波动的话，可以用控制图。假设温度是随机波动而不是趋势性的，如果想看同期差异的变化，就按高低顺序把同期值相减，分别做时间序列图或控制图。注意要用到移动极差做误差。也可以用多元控制图整体控制风险，发现异常。

6）如果差异值有趋势的话，还可以用差异值(或原数据)相对于时间或者温度进行回归。回归的MSe就是误差方差。残差可以用控制图监控稳定性。

7）如果回归误差存在时间自相关(即数据独立性有问题，前一值影响后一值)，可以用连续多个时间点(例如5个)的简单平均值(或移动平均值，或加权移动平均值）代替原差异数据，来进行分析。

再就是采取数据变换或增项或协方差的方法。

如果还存在自相关问题，可以按照

Y(n+1期)=αY(n期)+βx+ε

来回归。也就是把上一时期的因变量数值也当做自变量。

如果拟合仍然不足，还可以在自变量中再加入Y(n-1期)项。

11. excel分析显著性差异

1.点击“数据”标签下的“数据分析”按钮,在弹出的“数据分析”对话框中,点选“单因素方差分析”选项,点击确定按钮。

2.在弹出的“单因素方差分析”对话框中,在输入区域的右边点击框选数据区域的按钮,然后框选需要分析的数据区域范围,并填写显著性水平。

3.得到结果,并进行分析。

4.第一个部分是SUMMARY，即对各个水平下的样本数据的描述统计，包括样本观测数、求和、平均值、样本方差。第二部分是方差分析，其中“差异源”即方差来源，SS代表平方和，df代表自由度，MS指均方，F是检验统计量，P-value是观测到的显著性水平，F是检验临界值，可通过P-value的大小来判断组件的差异显著性，通常情况下，当P值<=0.05时，则表示有显著的差异；当该值>=0.05时，表示没有显著差异。