用Excel判断数据是否符合正态分布的四种方法

用Excel判断数据是否符合正态分布的四种方法

用Excel判断数据是否符合正态分布的方法包括：绘制直方图、计算偏度和峰度、使用QQ图、Shapiro-Wilk检验。在这些方法中，绘制直方图和QQ图是最直观的，而计算偏度和峰度以及Shapiro-Wilk检验则提供了具体的数值判断依据。以下将详细描述如何在Excel中使用这些方法判断数据是否符合正态分布。

一、绘制直方图

直方图是最直观的查看数据分布的方法之一，通过观察直方图的形状，可以初步判断数据是否呈现钟形曲线，即正态分布。

1. 数据准备：将数据输入到Excel工作表中。
2. 选择数据：选中数据列。
3. 插入直方图：

• 点击菜单栏的“插入”选项卡。
• 选择“图表”组中的“直方图”。

4. 调整直方图：

• 双击直方图，进入图表工具。
• 调整组距，使得直方图的分布更清晰。

通过直方图，如果数据分布呈现对称的钟形曲线，那么数据可能符合正态分布。

二、计算偏度和峰度

偏度和峰度是描述数据分布形状的两个重要统计量。偏度描述分布的对称性，峰度描述分布的集中程度。

1. 偏度（Skewness）：

• 在Excel中，使用函数

  SKEW(data_range)
  

  计算偏度。
• 偏度接近0表示数据对称，正态分布的偏度为0。

2. 峰度（Kurtosis）：

• 使用函数

  KURT(data_range)
  

  计算峰度。
• 正态分布的峰度为3，Excel计算的峰度通常为减3后的值，因此正态分布的峰度在Excel中应接近0。

偏度和峰度接近0，可以初步认为数据符合正态分布。

三、使用QQ图

QQ图（Quantile-Quantile Plot）是另一种直观判断数据是否符合正态分布的方法。QQ图通过比较数据的分位数与正态分布分位数的关系，来判断数据分布。

1. 生成正态分布数据：

• 在Excel中生成与原数据相同个数的正态分布数据，使用函数

  NORM.INV(RAND(), mean, standard_dev)
  

  。

2. 排序数据：

• 将原数据和生成的正态分布数据分别排序。

3. 绘制散点图：

• 选中排序后的原数据和正态分布数据。
• 插入散点图，观察散点图是否接近一条直线。

如果QQ图中的点接近一条直线，数据可能符合正态分布。

四、Shapiro-Wilk检验

Shapiro-Wilk检验是一种统计检验方法，用于判断数据是否来自正态分布。虽然Excel本身没有直接提供Shapiro-Wilk检验的函数，但可以通过VBA或者使用插件实现。

1. 安装插件：

• 可以使用第三方统计分析插件，例如Real Statistics。

2. 执行检验：

• 使用插件中的Shapiro-Wilk检验功能，输入数据范围。
• 检验结果包括W值和P值。
• 如果P值大于0.05，表示数据符合正态分布。

五、实例操作详解

为了更好地理解上述方法，下面将通过具体实例进行详细操作。

1. 绘制直方图

假设有一组数据如下：

12, 15, 14, 16, 14, 13, 15, 14, 16, 15, 14, 13, 12, 16, 15

将数据输入到Excel的A列中，从A1到A15。

1. 选择数据：选中A1到A15。
2. 插入直方图：

• 点击“插入”选项卡，选择“图表”组中的“直方图”。
• 调整组距，使直方图的分布更清晰。

3. 观察直方图，若分布呈钟形，则数据可能符合正态分布。

2. 计算偏度和峰度

1. 偏度：

• 在任一空白单元格中输入公式

  =SKEW(A1:A15)
  

  ，按Enter键。
• 计算结果若接近0，则数据可能对称。

2. 峰度：

• 输入公式

  =KURT(A1:A15)
  

  ，按Enter键。
• 计算结果若接近0，则数据集中程度接近正态分布。

3. 使用QQ图

1. 生成正态分布数据：

• 在B列中输入公式

  =NORM.INV(RAND(), 14, 1.5)
  

  ，生成15个模拟正态分布数据。

2. 排序数据：

• 在C列中输入公式

  =SMALL(A$1:A$15, ROW())
  

  ，将原数据排序。
• 在D列中输入公式

  =SMALL(B$1:B$15, ROW())
  

  ，将正态分布数据排序。

3. 绘制散点图：

• 选中C1到D15，插入散点图。
• 观察散点图中的点是否接近一条直线。

4. Shapiro-Wilk检验

1. 安装插件：

• 下载并安装Real Statistics插件。

2. 执行检验：

• 选择数据范围A1到A15。
• 打开插件中的Shapiro-Wilk检验功能，输入数据范围。
• 检验结果中的P值若大于0.05，则数据符合正态分布。

结论

通过以上四种方法，可以在Excel中判断数据是否符合正态分布。绘制直方图和QQ图提供了直观的视觉判断，计算偏度和峰度以及使用Shapiro-Wilk检验提供了具体的数值判断依据。结合多种方法，可以更准确地判断数据的分布形态。

相关问答FAQs：

1. 如何用Excel判断数据是否符合正态分布？

在Excel中，可以通过以下步骤来判断数据是否符合正态分布：

a. 首先，将数据输入Excel的一个列中。
b. 然后，选中一个空白单元格，输入以下公式：

=NORMDIST(A1,AVERAGE($A$1:$A$10),STDEV($A$1:$A$10),FALSE)

其中A1表示第一个数据的单元格，$A$1:$A$10表示数据所在列的范围。
c. 接下来，将公式拖动到与数据相对应的所有单元格。
d. 最后，通过观察计算出的值与实际数据的分布情况进行比较，如果两者相似，则可以判断数据符合正态分布。

2. 数据是否符合正态分布的标准是什么？

数据是否符合正态分布可以根据以下标准进行判断：

a. 数据的直方图或频率分布曲线应呈现出钟形曲线的形状。
b. 数据的均值、中位数和众数应该相等。
c. 数据的标准差应该能够较好地描述数据的离散程度。
d. 数据的偏度和峰度应接近于0。

3. Excel中有没有其他方法来判断数据是否符合正态分布？

是的，除了使用公式判断数据是否符合正态分布外，Excel还提供了其他方法来进行判断，如下所示：

a. 使用直方图：在Excel中可以通过绘制直方图来观察数据的分布情况，如果直方图呈现出钟形曲线的形状，则可以判断数据符合正态分布。
b. 使用QQ图：在Excel中可以通过绘制QQ图来判断数据是否符合正态分布。QQ图将数据的分位数与理论的分位数进行比较，如果点分布在一条直线上，则可以判断数据符合正态分布。
c. 使用K-S检验：在Excel中可以使用K-S检验来判断数据是否符合正态分布。K-S检验通过计算数据的累积分布函数与理论正态分布的累积分布函数之间的差异来进行判断，如果差异较小，则可以判断数据符合正态分布。