excel正态校验(excel正交试验)

1. excel正交试验

1.在编辑栏中依次点击数据、正交设计和生成。

2.在弹出的生成正交设计对话框中，首先命名正交表。

3.成功添加之后，选择因子并单击customize。添加值和标签。

4.按照上述方法分别添加4个标签，之后点击确定。

5.之后在查看器中可以看到“生成了计划”字样。返回主界面即可看到自动生成的正交表。

注意事项：

Excel虽然提供了大量的用户界面特性，但它仍然保留了第一款电子制表软件VisiCalc的特性：行、列组成单元格，数据、与数据相关的公式或者对其他单元格的绝对引用保存在单元格中。

2. 数据正态检验怎么操作

检验正态分布的办法：

1、在spss菜单中选择分析——描述统计——探索，将需要检验的变量放入因变量里面，选择“绘制——带检验的正态图，看一下tests of normality就可以，如果成正态，sig不会小于临界值 2、 还可以参考QQ图，如果是正态，QQ图里的散点回呈直线，normal qq图的横坐标是实际的数据从小到大排列，纵坐标是正态分布的期望值，所以如果实际的和正态的期望相符，散点图就会呈一条直线；detrended qq图的横坐标是实际观测值，纵坐标是实际观测值减去期望值，如果数据符合正态，那么散点应当在中央横线附近 K-S检验或者直方图。

3. excel正太性检验

1、首先，打开excel表，鼠标点击要编辑的单元格；

2、点击菜单栏的公式——“插入函数”；

3、在函数对话框内输入“Z.TEST”，点击确定；

4、接下来设置函数参数，在array处输入A2:A7；

5、在X处输入总体平均值4；

6、点击确定后我们就获得了z检验的单尾p值。

拓展

z检验是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。

4. excel做正态分布检验

具体会用到excel的正态分布函数Normdist（）

输入数据。

1.在单元格A1输入 。

2.选定单元格A1：A121。

3.选取“编辑”菜单下的“填充”—“序列”。

在“序列产生在”框，选定“列”选项；

在“类型”框，选定“等差序列”选项；

在“步长值”框，输入0.05（可以根据自己的需要输入步长值）；

在“终止值”框，输入3。

4.单击“确定”。

5.在单元格B1中输入“=Normdist(a1,0,1,0) ”，回车得0.004432 ，即为 x=-3 时的标准正态分布的概率密度函数值。

5. excel 正态

很简单，，数据表建好后，点击图表功能键，然后选择正态分布图即可自动生成

6. 正态性校验

可以判断。

1、首先我们选择打开excel输入数据，例如A组数据和B组数据进行比较。

2、选择敲击键盘在空格中输入[=]并插入函数[T-Test]。

3、Array1选择组A数据，Array2选择组B数据，并跟踪并输入输入2。

4、之后选择单击[确定]选项以执行T检验分析功能。

7. excel校正数据

1、首先向Excel中输入氨氮标准浓度和相应的吸光值数据

2、对吸光值数据进行校正，使得零浓度对应的吸光值为零

3、以浓度值为横坐标校正吸光值为纵坐标作散点图

4、选中散点标志，右键单击，从条形工具框中选择添加趋势线

5、在设置趋势线格式中，选中显示公式，显示R平方值

6、最后氨氮标准曲线就完成了，由R平方为0.9995可知，本次做的标准曲线质量是可信的。

8. 正态函数excel

具体会用到excel的正态分布函数Normdist（）

输入数据。

1.在单元格A1输入 。

2.选定单元格A1：A121。

3.选取“编辑”菜单下的“填充”—“序列”。

在“序列产生在”框，选定“列”选项；

在“类型”框，选定“等差序列”选项；

在“步长值”框，输入0.05（可以根据自己的需要输入步长值）；

在“终止值”框，输入3。

4.单击“确定”。

5.在单元格B1中输入“=Normdist(a1,0,1,0) ”，回车得0.004432 ，即为 x=-3 时的标准正态分布的概率密度函数值。

6.把鼠标放在单元格B1上的单元格填充柄上，当鼠标变成十字时，向下拖曳鼠标至B121。

这样就可以得出一张正态分布表了。

9. excel 正态检验

在A2输入-1，在A3输入 =A2+0.05，把A3复制，粘贴一直到A42（值为1）。

在B1输入0，在C1输入0.2。

在B2输入 =NORMDIST(A2,B$1,C$1,)，鼠标移到B2右下角，出现一”+“，双击它。

选中A2:B42，插入，图表，折线图。

完成。

10. 怎么看数据符合正态性检验

SPSS中判断一组数据是否符合正态分布的几种方法？

1、打开SPSS软件，输入数据集。

2、首先我们使用分析>描述统计>探索进行正态分布验证。

3、选择因变量列表。

4、勾选带检验的整体图，确定后查看分析结果。

5、将BMI选入Variable(s)框中 → 点击Statistics → 在Distribution框中勾选Skewness和Kurtosis

6、将BMI选入Variable(s)框中 → 点击Options → 在Distribution框中勾选Skewness和Kurtosis