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北京Excel在数据统计分析工作中的应用
课程简介
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本课程完全按照统计学知识结构划分章节和安排范例，内容涵盖频率分布，交叉分析、集中趋势，离散程度、假设检验、单因子方差分析、相关性、回归性等类，近100种Excel数据统计、分析方法。
培训对象
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本课程适用于数据统计分析人员。
培训大纲
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1.1 传统的统计学教法
1.2 新式的统计学教法
1.3 为何要使用Excel来学习统计
1.4 本书的特色
1.5 什么是统计
1.6 统计学的分类
1.7 几个统计的专有名词
1.8 变量的分类
1.9 离散变量常见的分析
1.10 连续变量常见的分析
第2章 研究程序与抽样
2.1 研究的步骤
2.2 绘制甘特图
2.3 抽样程序
2.4 简单随机抽样
2.5 系统抽样
第3章 样本大小
3.1 样本大小的选择
3.2 估计平均值时的样本大小
3.3 估计比例时的样本大小
第4章 设计问卷与取得数据
4.1 设计问卷的步骤
4.2 几种典型的问卷题目
4.3 单选题
4.4 复选题
4.5 填充/开放题
4.6 量表
4.7 权数
4.8 等级/顺序
4.9 子题
4.10 核对数据
4.11 事前的数据验证
4.12 事后的范围检查
第5章 频率分布
5.1 传统的建表方式
5.2 离散变量—单选题频率布
5.3 如何用Word编辑频率分布表
5.4 绘制频率分布统计图表
5.5 离散变量—复选题频率分布
5.6 连续变量—填充题频率分布
5.7 利用“直方图”求频率分布并绘图
5.8 根据频率分布排等级
5.9 利用RANK（）函数处理
第6章 交叉分析表
6.1 建立数据透视表
6.2 加入百分比
6.3 加入分页依据
6.4 建表的新方式
6.5 变更数据透视表的布局
6.6 区间分组
6.7 只取部分数据区间分组
6.8 取得数据透视表内容
6.9 卡方分布CHIDIST（）
6.10 卡方分布反函数CHINV（）
6.11 卡方检测CHITEST（）
第7章 集中趋势
7.1 平均值
7.2 平均值的优点
7.3 中位数
7.4 众数
7.5 内部平均值
7.6 *值
7.7 最小值
7.8 第几*值
7.9 第几最小值
7.10 偏斜度SDEW（）
7.11 峰值KURT（）
7.12 描述统计
7.13 排位与百分比排位
7.14 几何平均值
7.15 加权平均
7.16 移动平均
第8章 离散程度
8.1 极差
8.2 四分位差
8.3 百分点值
8.4 平均绝对差
8.5 总体方差VARP（）与VARTA（）
8.6 总体标准差STDEVP（）与STD EVPA（）
8.7 样本方差VAR（）与VARA（）
8.8 样本标准差STDEV（）与STDEVA（）
8.9 叙述统计
第9章 估计
9.1 点估计与区间估计
9.2 总体平均值µ的估计
Pict 9.3 总体比例P的估计
第10章 假设检验
10.1 概述
10.2 假设检验的类型与单/双尾检验
10.3 检验的步骤
10.4 单一总体平均值检验
10.5 Z检验：双样本平均差检验
Pict 10.6 量表的检验—两组
10.7 在报告上量表检验的写法—两组
10.8 T检验TTEST（）函数
10.9 双样本等方差假设
10.10 双样本异方差假设
10.11 成对样本
第11章 单因子方差分析
11.1 F分布FDIST（）
11.2 F分布反函数FINV（）
11.3 F检验FTEST（）
11.4 双样本方差分析
11.5 先检验方差再进行平均值检验
11.6 单因素方差分析（ANOVA）
11.7 量表的检验—多组
11.8 在报告上量表检验的写法—多组
第12章 相关
12.1 简单相关系数CORREL（）
12.2 绘制数据散点图（XY散点图）
12.3 使用“数据分析”求相关矩阵
12.4 总相关系数的检验（小样本）
12.5 总相关系数的检验（大样本）
第13章 回归
13.1 计算回归的方法
13.2 绘图中加入趋势线
13.3 使用“数据分析”进行回归
13.4 利用回归函数
13.5 截距INTERCEPT（）
13.6 斜率SLOPE（）
13.7 预测FORECAST（）
13.8 线性趋势TREND（）
13.9 指数回归LOGEST（）
13.10 指数曲线趋势GROWTH（）
