基礎(chǔ)準備
Excel數(shù)據(jù)分析工具包提供了19種數(shù)據(jù)分析工具，編者根據(jù)統(tǒng)計學內(nèi)容，做了簡單的分類，方便大家使用，今篇介紹第一個：“描述統(tǒng)計”。
之前介紹（回顧：），數(shù)據(jù)分析需要先對數(shù)據(jù)信息從三個方面做初了解：集中趨勢（回顧：），離散程度（回顧：）和分布形狀（），每個方面都有各自的幾種指標：
Excel統(tǒng)計描述
在Excel分析工具介紹（回顧：）中已經(jīng)介紹過如何調(diào)用出分析工具，這里就不在贅述。
Excel描述統(tǒng)計的內(nèi)容也是從集中趨勢、離散程度和分布形狀來闡述數(shù)據(jù)的信息，除此之外標準差公式excel有兩個，還提供了兩項推斷統(tǒng)計結(jié)果和其它輔助結(jié)果：
集中趨勢
該描述統(tǒng)計集中趨勢的描述指標，主要有均值、中位數(shù)和眾數(shù)。數(shù)值含義和計算公式比較簡單，可以回顧：。大家可以用中介紹的公式計算出結(jié)果，再與用Excel函數(shù)計算的結(jié)果對比。
如果單獨用Excel計算，可以使用函數(shù)：
均值：()；
中位數(shù)：()；
眾數(shù)：mode()
離散程度
離散程度指標（回顧：）中：最大值，最小值和區(qū)域（最大值-最小值）都比較容易理解；需要重點說明的是標準差和方差，這里默認的是樣本的標準差和方差，所以分母是自由度(n-1)，而不是總體標準差方差的n。大家可以用中介紹的公式計算出結(jié)果，再與用Excel函數(shù)計算的結(jié)果對比。
Excel函數(shù)：
最大值：Max()；
最小值：Min()；
標準差（樣本）：STDEV.S()；
標準差（總體）：STDEV.P()；
方差（樣本）：VAR.S()；
方差（總體）：VAR.P()；
分布形狀
數(shù)據(jù)分布形狀涉及到兩個指標：峰度和偏度（回顧：）；這兩個指標都是與正態(tài)分布對比得到，與回顧文章中提到的SPSS一樣，Excel計算得出的峰度也是減去3后的結(jié)果，所以0是界限。峰度和偏度是數(shù)據(jù)集正態(tài)性的體現(xiàn)，如果數(shù)據(jù)偏離0很遠，可以斷定不是正態(tài)分布的，如果偏離不遠，可以用直方圖、正態(tài)分布概率紙和擬合優(yōu)度檢驗進行進一步的檢驗。
Excel函數(shù)：
峰度：KURT()；
偏度：SKEW()；
推斷統(tǒng)計
在Excel統(tǒng)計描述中包含兩個推斷統(tǒng)計的指標：標準誤差和置信度（置信水平可調(diào)整）；這兩個指標是基于假設(shè)：總體是正態(tài)總體且總體方差未知的情況，之前介紹過（回顧：），這種情況下，需要用到t分布來進行參數(shù)估計和假設(shè)檢驗，Excel描述統(tǒng)計結(jié)果的標準誤差和置信度就是基于以上結(jié)果計算得出：
標準誤差（又叫總體標準差）等于離散程度的標準差除以根號樣本容量。這是因為總體方差（標準差）未知，所以用樣本標準差來代替總體標準差進行估計（樣本標準差是總體標準差的優(yōu)良估計，回顧：）。公式如下：
置信度：如果要求的是95%的置信水平，可以查t分布表的雙側(cè)檢驗結(jié)果（95%和自由度n-1），得到臨界t值，該值與上方標準誤差的乘積就是該結(jié)果。該結(jié)果的含義就是通過樣本數(shù)據(jù)得到的總體均值區(qū)間估計。公式如下：
Excel函數(shù)：
標準誤差：STDEV.S()*SQRT(觀測數(shù))
置信度：T.INV.2T()*標準誤差
其它信息
歸類為其它信息的有求和、觀測數(shù)、最大(n)和最下(n)四項，求和和觀測數(shù)容易理解，不做說明。最大(n)和最小(n)的作用：假如分析者需要返回樣本數(shù)據(jù)中第4大或第5小的數(shù)據(jù)時，在相應的參數(shù)輸入格中輸入4和5，結(jié)果就會返回第四大和第五小的數(shù)據(jù)。
Excel函數(shù)：
求和：SUM()；
觀測數(shù)：COUNT()；
最大(n)：LARGE()；
最小(n)：SMALL()；
范例分析
上方圖片數(shù)據(jù)是編者隨機輸入的23個值，列1表格是用“Excel數(shù)據(jù)分析工具”-“描述統(tǒng)計”計算的結(jié)果，后面兩列分別列出每個結(jié)果對應的Excel函數(shù)和函數(shù)計算結(jié)果，方便大家對照理解。
結(jié)論
Excel數(shù)據(jù)分析工具中提供的統(tǒng)計描述選項能夠快速給出數(shù)據(jù)集的集中趨勢、離散程度和分布形狀等信息，這些信息使數(shù)據(jù)分析者能夠?qū)?shù)據(jù)集有大致理解，然后可以進行針對性的其它數(shù)據(jù)分析。
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