统计数据的采集和整理演示文稿

统计数据的采集和整理演示文稿当前1页，总共167页。（优选）统计数据的采集和整理当前2页，总共167页。2．统计分析方法（1）统计描述方法。（2）统计推论方法。（3）多元统计方法。返回本节当前3页，总共167页。2.2.1统计数据的构成统计数据包括五个组成部分：1．数据名称2．数据值3．计量单位4．时间范围5．空间范围返回本节当前4页，总共167页。2.2.2统计数据的种类1．按照数据值的表现形式不同（1）属性数据（定性数据）（2）数值数据（定量数据）

2．按照取得数据时的计量方式不同（1）测量值数据（2）计数值数据（3）分类数据（4）排序数据返回本节当前5页，总共167页。2.2.3数据清单1．数据清单结构图2-1数据清单当前6页，总共167页。2．录入数据数据的录入有三种基本方法：（1）单击目标单元格直接输入数据。（2）双击目标单元格输入数据。（3）单击目标单元格，在编辑栏中输入数据。当前7页，总共167页。3．数据自动填充图2-2“Ctrl+Enter”组合键自动填充当前8页，总共167页。图2-3“序列”对话框当前9页，总共167页。图2-4利用“序列”对话框产生等比数列当前10页，总共167页。4．利用“记录单”编辑数据（如图2-5所示）（1）浏览记录（2）浏览符合条件的记录（3）添加记录（4）修改记录（5）删除记录当前11页，总共167页。图2-5“数据清单”对话框返回本节当前12页，总共167页。2.3.1统计数据整理的内容根据分析的目的，对数据进行排序和分类（组）。对分类后的数据进行汇总，计算各类（组）及总体的指标。Excel提供了多种数据整理工具，主要有：数据排序和筛选；频数分布函数；数据透视表；统计图；直方图分析工具。返回本节当前13页，总共167页。2.3.2统计数据的排序与筛选（1）按单字段排序（2）按多字段排序（如图2-6~2-11所示）当前14页，总共167页。图2-6“排序”对话框当前15页，总共167页。图2-7企业财务数据当前16页，总共167页。图2-8数据按“主营业务收入”排序当前17页，总共167页。图2-9设置关键字及排序方式图2-10“排序选项”对话框当前18页，总共167页。图2-11数据按多字段排序当前19页，总共167页。图2-12打开“自动筛选”功能当前20页，总共167页。图2-13“自动筛选前10个”对话框图2-14“自定义自动筛选方式”对话框当前21页，总共167页。图2-15设定筛选条件图2-16自定义筛选结果当前22页，总共167页。图2-17“高级筛选”对话框当前23页，总共167页。图2-18设定条件区域当前24页，总共167页。图2-19输入列表区域和条件区域当前25页，总共167页。图2-20高级筛选结果返回本节当前26页，总共167页。2.3.3统计数据的分类汇总利用Excel的分类汇总功能将数据归类，并进行求和、均值等计算，并将计算结果显示出来，以便对数据进行进一步分析。例2-6

某班10个学生的《成本会计》课程考试成绩如图2-21所示，要求统计不同分数学生的人数如图2-22、2-23所示。例2-7

利用例2-6中排序后的资料（图2-22），分别统计60分以下、60－69分、70－79分、80－89分、90分（含）以上的学生人数如图2-24、2-25所示。当前27页，总共167页。图2-21学生成绩图2-22按成绩排序当前28页，总共167页。图2-23对“成绩”分类当前29页，总共167页。图2-24“函数参数”对话框当前30页，总共167页。图2-25频数分布结果返回本节当前31页，总共167页。2.3.4统计数据的透视分析1．数据透视表例2-8

某地区三个商场6月份彩电和空调的销售数据清单如图2-26所示，通过数据透视表比较不同商场及不同厂家的不同产品的销售情况。具体如图2-27~2-35所示。2．数据透视图为了更直观地反映数据透视表的分析结果，可以采用数据透视图绘制统计图形。有两种方法可以创建数据透视图。具体如图2-36~2-39所示。当前32页，总共167页。图2-26商品销售资料当前33页，总共167页。图2-27“数据透视表和数据透视图向导－版式”对话框当前34页，总共167页。图2-28设计版式当前35页，总共167页。图2-29“数据透视表选项”对话框当前36页，总共167页。图2-30生成的数据透视表当前37页，总共167页。图2-31改变数据透视表版式（1）当前38页，总共167页。图2-32改变数据透视表版式（2）当前39页，总共167页。图2-33改变数据透视表版式（3）当前40页，总共167页。图2-34“自动套用格式”对话框当前41页，总共167页。图2-35设置透视表格式当前42页，总共167页。图2-36数据透视图（堆积柱形图）当前43页，总共167页。图2-37数据透视图（簇状柱形图）当前44页，总共167页。图2-38数据透视图雏形当前45页，总共167页。图2-39图表工具栏返回本节当前46页，总共167页。2.3.5统计图与直方图分析1．统计图使用统计图可以更加直观形象地描述大量统计数据所体现出的现象的发展规律与发展趋势，以及现象之间的相互关系和现象内部的结构。例2-10

某大学共有教师600人，其中助教180人、讲师240人、副教授120人、教授60人，计算教师的职称结构，并绘制职称结构的饼形图。具体如图2-40~2-47所示。当前47页，总共167页。图2-40教师结构工作表图2-41计算合计与比重当前48页，总共167页。图2-42选择图表类型当前49页，总共167页。图2-43确定数据区域当前50页，总共167页。图2-44设置图表选项当前51页，总共167页。图2-45绘制的饼形图当前52页，总共167页。图2-46“图表标题格式”对话框当前53页，总共167页。图2-47修饰后的图形当前54页，总共167页。2．直方图分析Excel提供了一个直方图分析工具，可用于确定数据的频数分布、累计频数分布等。直方图分析工具是Excel分析工具库中的一种，利用分析工具库中的分析工具可以进行更加复杂的统计计算及数据分析。如图2-48所示。例2-11

以例2-6资料，用直方图分析工具对学生成绩进行分析。具体如图2-49~2-53所示。当前55页，总共167页。图2-48“加载宏”对话框当前56页，总共167页。图2-49“数据分析”对话框当前57页，总共167页。图2-50“直方图”对话框当前58页，总共167页。图2-51直方图选项设置当前59页，总共167页。图2-52频率分布表图2-53直方图表返回本节当前60页，总共167页。3.1.1集中趋势的测定内容在统计研究中，需要搜集大量数据并对其进行加工整理，对这些数据进行整理之后发现：大多数情况下数据都会呈现出一种钟形分布，即各个变量值与中间位置的距离越近，出现的次数越多；与中间位置距离越远，出现的次数越少，从而形成了一种以中间值为中心的集中趋势。这个集中趋势是现象共性的特征，是现象规律性的数量表现。返回本节当前61页，总共167页。3.1.2用Excel工作表函数描述集中趋势1．均值函数（1）算术平均数。（2）调和平均数。（3）几何平均数。当前62页，总共167页。2．中位数（中位次数）函数中位数是指全体数值按大小排列后位于中间的数值。语法：MEDIAN(number1,number2,...)如果参数集合中包含有偶数个数字，函数MEDIAN()将返回位于中间的两个数的平均值。当前63页，总共167页。3．众数函数众数是一组数列中出现次数最多的数值，众数函数MODE()返回某一数组或数据区域中出现频率最多的数值。与MEDIAN相同，MODE也是一个位置测量函数。语法：MODE(number1,number2,...)如果数据集合中不含有重复的数据，则MODE()函数返回错误值N/A。当前64页，总共167页。4．最大（小）值函数最大（小）值函数可以返回数据集中的最大（小）数值。语法：MAX(number1,number2,...)MIN(number1,number2,...)如果参数不包含数字，函数MAX（MIN）返回0。返回本节当前65页，总共167页。3.1.3三种平均数的特点众数是一组数据中出现次数最多的变量值，它用于对分类数据的概括性度量，其特点是不受极端值的影响，但它没有利用全部数据信息，而且还具有不惟一性。一组数据可能有众数，也可能没有众数；可能有一个众数，也可能有多个众数。中位数是一组数据按大小顺序排序后处于中间位置上的变量，它主要用于对顺序数据的概括性度量。均值是一组数据的算术平均，它利用了全部数据信息，是概括一组数据最常用的一个值。当前66页，总共167页。例3-1

某商场家用电器销售情况如图3-1所示。（1）计算各种电器的全年平均销售量，如图3-2所示。（2）计算各种电器销售量的中位数，如图3-3所示。（3）计算各种电器销售量的众数，如图3-4所示。当前67页，总共167页。3.2.1离中趋势的测定内容在研究现象总体标志的一般水平时，不仅要研究总体标志的集中趋势，还要研究总体标志的离中趋势，如研究价格背离价值的平均程度。研究离中趋势可以通过计算标志变异指标来进行。标志变异指标是同统计平均数相联系的一种综合指标，用于度量随机变量在取值区间内的分布情况，主要有平均差、标准差、方差、四分位数、百分位数等。在一般计算中，这些指标计算是比较复杂的，但在Excel中都有相应的函数，因而使计算变得很简单。返回本节当前68页，总共167页。1．样本标准差样本标准差函数用来估算样本的标准偏差，反映相对于平均值（mean）的离散程度，Excel计算样本标准差采用不偏估计式（亦即自由度＝n-1），其计算公式为语法：STDEV(number1,number2,...)当前69页，总共167页。2．总体标准差总体标准差函数返回以参数形式给出的整个样本总体的标准偏差，反映相对于平均值（mean）的离散程度。计算总体标准差使用整个总体的变量，通常采用偏性估计式（亦即自由度为n），其计算公式为语法：STDEVP(number1,number2,...)当前70页，总共167页。例3-2

使用例3-1资料，计算各家电销售量的总体标准差，如图3-5所示。图3-5计算总体标准差当前71页，总共167页。例3-3

两组工人生产某种零件的产量如图3-6所示。图3-6两组工人产量当前72页，总共167页。图3-8计算两组工人产量标准差当前73页，总共167页。图3-9计算两组工人产量标准差系数返回本节当前74页，总共167页。3.2.3四分位数与四分位距四分位数是将中值的前后两部分数值再等分为二，以数值小的一端算起，前半部的分区点称为第1四分位数，后半部的分区点称为第3四分位数，而中值即为第2四分位数。四分位数通常用于在销售额和测量值数据集中对总体进行分组。语法：QUARTILE(array,quart)array：需要求四分位数值的数组或数字型单元格区域。quart：决定返回哪一个四分位值。Quart值与QUARTILE返回值的对应关系见表3-1所示。当前75页，总共167页。quart值函数QUARTILE返回值0最小数值1第一个四分位数（第25个百分排位）2中分位数（第50个百分排位）3第三个四分位数（第75个百分排位）4最大数值表3-1Quart值与QUARTILE返回值的对应关系当前76页，总共167页。例3-4使用例3-1资料，计算四分位数和四分位距，如图3-10所示。图3-10计算四分位数和四分位距返回本节当前77页，总共167页。3.3.1分布形态的测定内容只用集中趋势和离中趋势来表示所有数据，难免不够准确。分析总体次数的分布形态有助于识别整个总体的数量特征。总体的分布形态可以从两个角度考虑，一是分布的对称程度，另一个是分布的高低。前者的测定参数称为偏度或偏斜度，后者的测定参数称为峰度。峰度是掌握分布形态的另一指标，它能描述分布的平缓或陡峭程度。如果峰度数值等于零，说明分布为正态；如果峰度数值大于零，说明分布呈陡峭状态；如果峰度数值小于零，说明分布形态趋于平缓。返回本节当前78页，总共167页。1．偏度函数偏度函数返回分布的偏斜度。偏斜度反映以平均值为中心的分布的不对称程度。正偏斜度表示不对称边的分布更趋向正值，负偏斜度表示不对称边的分布更趋向负值。其计算公式为语法：SKEW(number1,number2,...)当前79页，总共167页。2．峰度函数峰度函数返回数据集的峰值，表示次数分布高峰的起伏状态。峰值反映与正态分布相比某一分布的尖锐度或平坦度。正峰值表示相对尖锐的分布，负峰值表示相对平坦的分布。其计算公式为语法：KURT(number1,number2,...)当前80页，总共167页。例3-5

使用例3-1资料，计算各家电销售量的偏度和峰度，如图3-11所示。返回本节当前81页，总共167页。3.4描述统计工具对于统计数据的一些常用统计量，比如均值、中位数、众数、标准差、峰度系数、偏度系数等，可以利用上述统计函数计算。但Excel提供了一种更快捷的方法，就是描述统计工具。描述统计分析工具用于生成数据源区域中数据的单变量统计分析报表，它可以同时计算出一组数据的多个常用统计量，提供有关数据集中趋势和离中趋势以及分布形态等方面的信息。返回首页当前82页，总共167页。例3-6

调查某企业生产车间10名工人的月工资水平，资料如图3-12所示。用描述统计工具对工人工资数据进行分析。图3-12工资资料当前83页，总共167页。图3-13“统计描述”对话框当前84页，总共167页。图3-14“描述统计”工具输出结果返回本节当前85页，总共167页。4.1.1概率与概率分布Excel提供的离散概率分布包括：l

BINOMDIST：二项分布l

CRITBINOM：累积二项分布（依临界值，找最小整数K）l

HYPGEOMDIST：超几何分布l

NEGBINOMDIST：负二项分布l

POISSON：泊松分布当前86页，总共167页。Excel提供的连续概率分布包括：l

BETADIST：累积概率密度函数l

BETAINV：累积概率密度函数的反函数l

EXPONDIST：指数分布函数l

GAMMADIST：伽玛分布函数l

GAMMAINV：伽玛累积分布函数的反函数l

LOGNORMDIST：对数正态累加分布函数当前87页，总共167页。l

LOGINV：对数正态累加分布函数的反函数l

NORMDIST：正态分布函数l

NORMINV：正态累积分布函数的反函数l

NORMSDIST：标准正态累积分布函数l

NORMSINV：标准正态累积分布函数的反函数l

WEIBULL：韦伯分布函数返回本节当前88页，总共167页。1．二项分布函数二项分布函数适用于固定次数的独立试验，当试验的结果只包含成功或失败两种情况时，且当成功的概率在试验期间固定不变，该函数返回一元二项式分布的概率值，其计算公式为语法：BINOMDIST(number_s,trials,probability_s,cumulative)当前89页，总共167页。例4-1

抛硬币的结果不是正面就是反面，如果每次硬币为正面的概率是0.5。则抛硬币10次中6次正面的概率为多少？（1）建立“BINOMDIST函数.xls”工作表，输入有关数据，如图4-1所示。（2）在单元格C2中输入公式“=BINOMDIST(B2,B3,B4,FALSE)”，按回车键显示结果等于0.205078，如图4-2所示。表示抛10硬币出现6次的概率为0.205078。当前90页，总共167页。图4-1BINOMDIST函数工作表当前91页，总共167页。图4-2BINOMDIST函数计算结果当前92页，总共167页。2．累积二项分布函数该函数可以计算使累积二项分布大于或等于临界值的最小整数值。累积二项分布函数可以用于质量检验。例如，使用函数CRITBINOM来决定最多允许出现多少个有缺陷的部件，才可以保证整个产品在离开装配线时检验合格。语法：CRITBINOM(trials,probability_s,alpha)当前93页，总共167页。图4-3CRITBINOM函数工作表当前94页，总共167页。图4-4CRITBINOM函数计算结果当前95页，总共167页。3．负二项分布函数该函数返回负二项式分布。当成功概率为常量probability_s时，函数NEGBINOMDIST返回在到达number_s次成功之前，出现number_f次失败的概率。此函数与二项式分布函数相似，只是它的成功次数固定，试验总数为变量。与二项式分布类似的是，试验次数被假设为自变量，其计算公式为：语法：NEGBINOMDIST(number_f,number_s,probability_s)当前96页，总共167页。图4-5NEGBINOMDIST函数工作表当前97页，总共167页。图4-6NEGBINOMDIST函数计算结果返回本节当前98页，总共167页。图4-7“序列”对话框当前99页，总共167页。图4-8结果显示（4~117行隐藏）当前100页，总共167页。图4-9“坐标轴格式”对话框当前101页，总共167页。图4-10“数据系列格式”对话框当前102页，总共167页。图4-11正态分布图绘制结果返回本节当前103页，总共167页。4.2.1利用Excel模拟抽样过程通过抽样方法，可由母体产生所要的样本，下面抽取一个容量为10的样本。图4-12建立工作表当前104页，总共167页。图4-13产生随机数当前105页，总共167页。图4-14取整函数对话框当前106页，总共167页。图4-15选定参数对话框当前107页，总共167页。图4-16索引函数对话框当前108页，总共167页。图4-17抽样结果返回本节当前109页，总共167页。4.2.2总体分布与抽样分布总体分布与抽样分布之间具有一定数量关系，这个数量关系可以描述为：，即样本均值抽样分布的均值等于总体均值；，即样本均值抽样分布的方差等于总体方差除以样本容量的平方根，即，此式又称为标准误差，是抽样分布的标准差。返回本节当前110页，总共167页。4.2.3中心极限定理在概率统计中，正态分布占有很重要的地位，很多随机变量服从正态分布，即使原来不服从正态分布的一些独立的随机变量，当随机变量的个数无限增大时，它们的和的分布也服从正态分布。返回本节当前111页，总共167页。4.2.4t分布11．t分布函数该函数用于在一定自由度和显著水平下得出t分布的概率面积。t分布用于小样本数据集合的假设检验，使用此函数可以代替t分布的临界值表。语法：TDIST(x,degrees_freedom,tails)当前112页，总共167页。2．t分布反函数该函数返回作为概率和自由度函数的t分布的t值。语法：TINV(probability,degrees_freedom)其中：probability为对应于双尾t分布的概率，degrees_freedom为分布的自由度。返回本节当前113页，总共167页。5.1参数估计的基本内容参数估计就是要从样本出发去构造一个统计量作为总体中某未知参数的一个估计量。包括点估计和区间估计两种。若总体X的分布函数形式已知，但它的一个或多个参数未知，则由总体X的一个样本估计总体未知参数的值的问题就是参数的点估计问题。要求由样本构造一个以较大的概率包含真实参数的一个范围或区间，这种带有概率的区间称为置信区间，通过构造一个置信区间对未知参数进行估计的方法称为区间估计。返回首页当前114页，总共167页。5.2.1总体均值区间估计的基本内容设是总体X的一个样本，X~N(μ，σ2)，求总体均值μ的置信区间。1．总体方差σ2已知，求μ的置信区间构造总体均值μ的置信区间为：2．总体方差σ2未知，求μ的置信区间构造均值μ的置信区间为：返回本节当前115页，总共167页。5.2.2利用Excel计算总体均值置信区间例5-1从某班男生中随机抽取10名学生，测得其身高（cm）分别为170、175、172、168、165、178、180、176、177、164，以95%的置信度估计本班男生的平均身高。在95%的置信度下，本班男生身高的置信区间为（168.5063658，176.4936342）。计算结果如图5-1所示。当前116页，总共167页。图5-1总体均值置信区间的计算返回本节当前117页，总共167页。5.2.3必要抽样容量的计算公式在总体均值的区间估计中，置信区间为。从公式中可以看出，从到的距离实际上为置信区间长度的1/2，这段距离表示在一定的置信度1-α下，用样本均值估计总体均值时所允许的最大绝对误差，即抽样极限误差，它表示抽样误差的可能范围，又称允许误差。如果用Δ表示抽样极限误差，则那么样本容量n的大小则为当前118页，总共167页。确定抽样数目，应考虑以下几个问题：（1）被调查总体的标志变动程度。总体各单位值之间差异程度大，抽样数目就多，反之可以少些。（2）对推断精确度的要求，即被允许的抽样误差范围。在标志变动程度不变的条件下，精确度要求越高，即被允许的误差范围越小，抽样数目就需要增加，反之可以减少。（3）对推断把握程度的要求。在其他条件不变的情况下，要提高抽样的把握程度，抽样数目就需要增加，反之可以减少。（4）抽取调查单位的方式。返回本节当前119页，总共167页。5.2.4利用Excel计算必要样本单位数例5-2某县进行农村经济情况调查，已知农户平均年收入标准差为30元，要求把握程度（置信度）为95.45%，抽样极限误差为5元，计算应抽取的样本户数？如图5-2、5-3所示。当前120页，总共167页。图5-2“样本容量计算”工作表图5-3必要样本容量计算返回本节当前121页，总共167页。5.3.1总体方差已知返回本节当前122页，总共167页。5.3.2大样本总体方差未知当前123页，总共167页。返回本节当前124页，总共167页。5.3.3小样本总体方差未知但相等返回本节当前125页，总共167页。5.3.4小样本总体方差未知且不等如果正态分布总体的方差未知，而且不相等，则当小样本时：当前126页，总共167页。并不服从t分布，只是近似服从t分布，其自由度为：返回本节当前127页，总共167页。上述的两均值之差是建立在两个独立样本上，样本之间彼此无关。但如果两个样本是成对地发生，那么这两个样本必定相关。由于受试者是成对地被观察，例如抽取某个家庭的老大和老小；调查某位先生和他的太太；测量某位受试者受训前和受训后的体重，因此两样本之间会有关连，而非两个独立样本。5.3.5成对样本的均值之差当前128页，总共167页。返回本节当前129页，总共167页。5.4.1样本比例的区间估计同均值的区间估计一样，总体比例的推断也建立在样本比例的抽样分布基础上。样本比例分布直接来源于二项分布。从理论上说，二项分布是确定置信区间用以估计总体比例的一种恰当的分布，但当样本单位数较大时，概率的计算非常复杂，所以使用二项分布估计总体比例非常困难。根据中心极限定理，随着样本容量的增加，二项分布渐近于正态分布，所以这时可以用正态分布代替二项分布。当前130页，总共167页。样本比例抽样分布的数量特征如下：样本比例抽样分布的标准差为标准正态分布，确定围绕值的置信区间是：当前131页，总共167页。图5-4建立工作表当前132页，总共167页。图5-5样本比例区间估计的计算结果返回本节当前133页，总共167页。5.4.2估计总体比例的必要抽样容量比例估计同均值估计相同，也存在一个必要样本容量问题，也受极限误差、置信水平的制约。对于比例估计来讲，其必要样本容量的计算公式为：当前134页，总共167页。图5-6“比例样本容量”工作表当前135页，总共167页。图5-7计算结果返回本节当前136页，总共167页。1．大样本情况下总体标准差的区间估计当前137页，总共167页。2．小样本情况下正态总体方差的置信区间当前138页，总共167页。Excel提供了两个用于方差估计的工作表函数。（1）卡方分布函数。该函数返回卡方分布的单尾概率。（2）卡方分布反函数。该函数返回卡方分布单尾概率的反函数值。返回本节当前139页，总共167页。5.5.2总体方差的置信区间例5-5对某机床生产的一批模具随机抽取20件进行尺寸检测，其尺寸的标准差为0.5毫米，假定总体服从正态分布，以95%的置信度估计这批模具尺寸的方差的置信区间。结果如下图所示。当前140页，总共167页。图5-8“方差区间估计”工作表当前141页，总共167页。图5-9计算结果返回本节当前142页，总共167页。6.1.1假设检验的基本思想假设检验是根据样本的信息来判断总体分布是否具有指定的特征，在管理方面有时称之为古典决策。在质量管理中经常用到它，例如检验新产品质量是否有显著提高，利用各种控制图判断工序是否出现异常现象等。在数理统计中，把需要用样本判断正确与否的命题称为一个假设。根据研究目的提出的假设称为原假设，记为H0；其对立面假设称为备择假设（或对立假设），记为H1。提出假设之后，要用适当的统计方法决定是否接受假设，称为假设检验或统计假设检验。返回本节当前143页，总共167页。6.1.2假设检验的基本步骤一般来说，假设检验需要经过以下操作步骤：（1）构造假设。（2）确定检验的统计量及其分布。（3）确定显著性水平。（4）确定决策规则。（5）判断决策。返回本节当前144页，总共167页。6.2.1构造检验统计量当前145页，总共167页。图6-1双侧检验的拒绝与接受域当前146页，总共167页。图6-2单侧检验的拒绝与接受域（1）当前147页，总共167页。图6-3单侧检验的拒绝与接受域（2）当前148页，总共167页。图6-4“双侧检验”工作表当前149页，总共167页。图6-5最终计算结果返回本节当前150页，总共167页。6.2.2P值法P值法是将统计量z值转换成概率，即大于统计量z的绝对值的概率。以例6-2资料为例，如图6-6所示，阴影区域的面积即为该概率。在Excel中可以用标准正态分布函数NORMSDIST计算这个面积，返回小于已知标准正态变量的概率。如果变量值为-2.76694，则NORMSDIST将返回图6-6中左侧阴影区域的面积；如果变量值为2.76694，则NORMSDIST将返回这个值左边区域的面积，它等于1减去图6-6中右侧阴影部分的概率。本例要求的是双侧阴影区域的面积，把由-2.76694所计算的概率加倍，即可得到该概率。当前151页，总共167页。具体操作步骤如下：（1）打开“双侧检验”工作表。（2）在单元格D1中输入公式“=2*NORMSDIST(-ABS(B7))”，回车后显示P值0.005659。（3）在单元格D2中输入公式“=IF(D1<B7,"拒绝","接受")”，回车后显示“拒绝”，如图6-7所示，即有95%的把握相信总体的平均身高有改变。当前152页，总共167页。图6-6P值法的概率当前153页，总共167页。图6-7P值法检验结果返回本节当前154页，总共167页。6.2.3临界值法临界值法是将显著性水平转换成临界值zα，定义“拒绝域”。落入拒绝域中的z值的概率等于显著性水平所对应的阴影面积。对于双侧检验来说，每个单侧的面积是显著性水平的一半。当前155页，总共167页。图6-8临界值法检验结果返回本节当前156页，总共167页。6.3标准差未知时总体均值的假设检验设总体X服从正态分布N（μ,σ2），方差σ2未知，此时，可以用服从t分布的统计量去检验总体均值。由于总体方差σ2未知，因而需要用样本标准差s代替总体标准差。返回首页当前157页，总共167页。例6-3某糖厂用自动打包机包糖，每包重量服从正态分布，其标准重量μ0=100斤，某日开工后测得10包的平均重