
用excel完全可以代替SPSS软件
市场研究界习惯使用SPSS软件进行统计计算与分析,大家都说效果非常不错。当年刚刚创业时,我们也慕名准备使用该软件。到同行处去看了一下,不仅英文多,而且与Window不兼容(当时是这样),对于我们这些离不开微软程序的人来说,这样的学习成本太高了。后来,深入研究了一下excel程序,发现微软实在是优秀的软件公司,使用excel程序完全可以替代SPSS程序。
一、 excel中的统计函数
除了轻而易举的四则运算之外,在excel中有专门的统计函数栏目(点击插入-函数-统计),包括∶中位数(MEDIAN)、众数(MODE)、方差(DEVSQ)、标准差(STDEV)、频率(FREQUENCY)、置信区间(CONFIDENCE)、最大值(MAX)、最小值(MIN)等等,看一看帮助说明操作起来很容易。
如果一下找不到想要的函数,也不难,可以根据公式让excel计算。我不喜欢记公式,就去查一下书,然后把常用的一些统计公式做到excel某个文件中。比如,为计算应调查的样本数量,做出下表∶
1、重复抽样
概率度t
标准差σ
极限误差△
样本总数N
样本数n
B3
C3
=B3^2*C3^2/D3^2
2、不重复抽样
概率度t
标准差σ
极限误差△
样本总数N
样本数n
B5
C5
D5
E5
F5
=E5*B5^2*D5^2/(E5*D5^2+B5^2*D5^2)
等等。上表中B3、C3等符号是为了说明空格的位置才加上去了,在excel中看不到,在相应的位置输入实际的数据结果就会自动算出来。当然,用vb的frame控件来编个程序也可以,但好像太浪费大脑与电脑资源了,这样的函数已经足够解决我们的问题。其它很多统计计算用函数也可同样处理。
二、 统计数据分析
1、分析工具库加载宏
SPSS中的回归分析,在excel“工具”中也用(见本人的博客“利用excel提高工作效率”),用数组公式也可以,步骤如下∶
A. 选定数组公式输入区域
B. 输入公式
C. 按ctrl+shift+enter完成
2、聚类分析等
充分利用excel中的“筛选”、“排序”即可,在“数据”菜单中,具体操作方法请看“帮助”。在excel中做交叉分析时,可以使用“筛选”,数据的个数数字会显示在excel文件的下方。当然,如果要做大量的交叉分析,这样的办法还是很不方便的,不够自动化,很多数字要靠手工记录,这个时候,就要辛苦一些,用vb语言做一下程序了(不要怕,vb语言就是为非专业人士准备的程序语言,操作思路见本人的博客“利用excel提高工作效率”。
3、各种统计检验
在excel中,还有成对双样本均值分析、t检验:双样本等方差假设、F检验:双样本方差分析等,能够大大提高统计结论的科学性。
三、 用宏语言安排统计工作
在SPSS中,使用者没有什么自由度,完全受到人家事先编好程序的控制,遇到一些临时出现需要特别处理的问题十分被动,不妨尝试一下在Window中用vb语言编一些程序吧。我做交叉分析就用了vb语言,就是用循环句(for)而已,让统计结果自动汇总显示在数据库的某一处。当然,为了提高程序的运行速度,建议尽量利用Window本身已有的功能。比如,我会让程序先对数据库进行排序,然后利用Window已有的“筛选”功能提高计算的速度,这样,运行效率提高了很多。即使不懂这些所谓的技巧也没有关系,大不了让电脑累一些就是了,你自己可以放松一下,多一些伸懒腰的时间。
数据库的汇总统计用countif函数也可以,但太笨,如果你经常做统计工作,建议将工作“录制宏”,并进行一些改编,这样,一点击鼠标,数据的统计结果就自动出来了。这还不够,我还让excel根据统计结果自动作图,自动将统计数据库及图标拷贝到Word中(因为我们总是在Word中写分析报告)。
我们的问卷一般都录入在Word文件中,我们设置的excel数据统计程序显示的选项都是数字,没有把汉字选择项表示出来。一开始,我们都是从Word中一点一点把文字拷进excel表格中的相应位置,后来,我觉得如果已经在电脑中输入过一次,就不应该为此做第二次的手工工作,就编了一个小程序,Word中的汉字就可以直接自动拷贝到excel中来了,省了很多手工劳动。
四、 其它,象制图之类的工作,excel也相当出色,没有必要劳驾SPSS。
总之,Office实在是太强了,在电脑办公方面有绝对的垄断性,好好用它,就可以不理睬许多其它的电脑软件,大大提高我们的工作效率,降低自己的学习与时间成本。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26