只需要熟悉特定的分析类型，就会发现使用分析工具库加载项中的程序是相对比较简单的。要使用这些工具，可选择“数据”“分析”“数据分析”命令，这样将显示如图30 所示的对话框。滚动列表，直到找到所需要的分析工具，然后单击“确定”按钮。Excel将显示出一个针对所选程序的新对话框。
通常，需要指定一个或多个输入区域以及一个输出区域（一个单元格即可）。除此之外，也可以选择在一个新的工作表或工作簿中放置结果。这些程序所需的其他信息量各不相同。所以，需要在许多对话框中指定是否在数据区域中包含标签。如果包含的话，则可以指定整个区域，包括标签，并且告诉Excel第一列（或行）包含标签，然后，Excel即可在生成的表格中使用这些标签。大多数工具还提供了不同的输出选项，可以根据需要对其进行选择。
图30 从“数据分析”对话框中选择工具
注意：分析工具库生成输出结果的方式并不总是一致。有时候，这些程序使用公式来生成结果。因此，你可以更改数据，而且结果将自动更新。而有时候，Excel会将结果作为数值存储。因此，如果更改数据，则结果并不会反映所做的更改。
方差分析工具
“方差分析”（有时被简称为Anova）是一种统计检验，用于判断两个或更多样本是否是从同一群体中抽取的。使用分析工具库中的工具可以执行3种类型的方差分析：
·单因素方差分析：单向方差分析，每组数据只有一个样本。
·可重复双因素分析：双向方差分析，每组数据有多个样本（或重复）。
·无重复双因素分析：双向方差分析，每组数据有一个样本（或重复）。
图31显示的是用于单因素方差分析的对话框，α 代表检验的统计置信级。
图31 为单因素方差分析指定参数
此检验的输出包括：每个样本的平均数和方差、F值、F的临界值和F的有效值（P值）。
相关系数工具
相关系数是一个被广泛使用的统计量，用于度量两组数据一起发生变化的程度。例如，如果一个数据组中的较大值典型地与第二个数据组中的较大值相关，则这两组数据就存在正相关系数。相关的程度以一个系数表示，此系数从-1.0（完全负相关）到＋1 .0（完全正相关）。相关系数为0说明两个变量不相关。
图 32 显示的是“相关系数”对话框。指定输入区域，该区域可以包括任意数l-I的变量，这些变量按行或列排列。
图32 “相关系数”对话框
输出结果由一个相关系数矩阵组成，该矩阵显示了每个变量相对于其对应变量的相关系数。
注意：生成的相关系数矩阵不会使用公式来计算结果。因此，一旦任何数据发生变化，则相关系数矩阵将变得无效。可以使用CORBEL函数创建一个相关系数矩阵，让数据发生变化时，此矩阵可以自动发生相应的变化。
协方差工具
“协方差”工具可生成与相关系数工具所生成的矩阵类似的矩阵。与相关系数一样，协方差可以测量两个变量一起发生变化的程度。也就是说，协方差是每对数据点与其各自平均数的偏差的乘积。
因为协方差工具不生成公式，所以使用COVAR函数可以更好地计算协方差矩阵。
描述统计工具
“描述统计”工具产生的表格可以使用一些标准统计量来描述数据。图33显示了一些示例输出。
图33 “描述统计”工具输出
因为此程序的输出是由数值（而非公式）组成的，所以只有在确定数据不会发生变化时才能使用此程序，否则，就需要重新执行此程序。也可以通过使用公式来生成上述所有统计信息。
F-检验（双样本方差检验）工具
“F-检验”是一种常用的统计检验，它可以比较两个总体方差。图34显示的是一个小型数据集和F-检验输出。
图34 “F-检验”工具的输出
此检验的输出由下列内容组成：两个样本中每个样本的平均值和方差、F值、F的临界值和F的有效值。
直方图工具
此工具可用于生成数据分布和直方图。它可以接收一个输入区域和一个接收区域。接收区域是用于指定直方图的每列的限值的区域。如果忽略接收区域，则Excel将创建10个等间距的接收区域，每个接收区域的大小由以下公式确定：
= (MAX(input_range)-MIN(input_range))/10
直方图工具的输出如图35所示。可以指定按照在每个接收区域中的出现频率来对生成的直方图进行排序。
图35 使用“直方图”工具来生成分布和图形输出
如果指定了“柏拉图”（排序直方图）选项，则接收区域必须包含数值，而不能包含公式。如果公式出现在接收区域中，则Excel就无法正确地排序，因此工作表将显示错误的值。
因为直方图工具不能使用公式，所以，如果改变了任何输入数据，那么就必须重新执行直方图程序以更新结果。(www.xing528.com)
随机数生成工具
尽管Excel中含有一些内置的函数可用于计算随机数，但“随机数生成”工具要灵活得多，因为可以指定随机数的分布类型。图36显示了“随机数发生器”对话框，其“参数”部分将随你所选择的分布类型而有所变化。
图36 随机数发生器对话框
“变量个数”是指所需的列的数量，“随机数个数”是指所需的行的数量。例如，要将200个随机数分布在20行10列中，那么就需要在上述这些字段中分别指定10和20。
在“随机数基数”字段中，可以指定一个起始值，Excel将在其随机数生成算法中使用此值。通常，应将该字段保持为空。如果要生成同样的随机数序列，则可以指定介于I～32 767（只能是整数值）之问的基数。使用“随机数发生器”对话框中的“分布”下拉菜单可以建立如下分布类型：
·均匀：每个随机数具有相同的选中可能性。可以指定上限和下限值。
·正态：随机数对应于正态分布。可以指定平均数和正态分布标准偏差。
·柏努利：随机数为0或1，具体由所指定的成功概率来决定。
·二项式：根据指定的成功概率，此选项基于特定数目试验中的柏努利分布来返回随机数。
·泊松：此选项生成服从泊松分布的数值。泊松分布的特点是在一个时间间隔中发生的离散事件，其中发生单个事件的概率与时间间隔长短成比例。参数λ 是预期在时间间隔内发生的事件数。在泊松分布中，参数λ 等同于平均数，也等同于方差。
·模式：此选项不产生随机数，而是在指定的各步骤中重复一系列数字。
·离散：此选项可指定选中特定值的概率。它要求使用一个包含两列的输入区域，第一列用于存储数值，第二列用于存储每个数值被选中的概率。第二列中各概率的总和必须是百分之百。
排位与百分比排位工具
此工具可以创建一个表格，显示区域中每个数值的序数和百分比排位，也可以使用Excel函数（以RANK和PERCENTILE开始的函数）进行排位和百分比排位。
回归工具
此工具（参见图 37）可以通过工作表数据计算回归分析。可以使用回归来分析趋势、预测未来、建立预测模型，并且通常情况下也可用来对一系列表面上无关的数据进行有用的分析。
回归分析能够决定一个区域中的数据（因变量）随着一个或多个其他区域中数据（自变量）的值的变化而发生变化的程度。通过使用Excel计算的数值，可用数学方法表达这种关系。可以使用这些计算来创建数据的数学模型，并通过使用一个或多个自变量的不同数值来预测因变量。此工具可以执行简单回归和多重线性回归，并自动地计算和标准化残差。
图37 “回归”对话框
如上图，“回归”对话框包含有许多选项：
·Y值输入区域：包含因变量的区域。
·X值输入区域：包含自变量的一个或多个区域。
·置信度：回归的置信级别。
·常数为零：如果选中，将使得回归具有为零的常量（意味着回归线通过原点：当X值为零时，所预测的Y值也为零）。
·残差：对话框中此部分的4个选项可用于指定是否在输出中包含残差。残差是预测值与观察值之间的差值。
·正态分布：生成正态概率图的图表。
抽样工具
“抽样”工具可从输入值区域生成随机样本。“抽样”工具可以通过创建大型数据库的子集，来帮助你使用大型数据库。
此程序中有两个选项：周期与随机。如果选择周期样本，则Excel将从输入区域中每隔n个数值选择一个样本。其中n是你指定的周期。如果选择随机样本，则只需要指定需要Excel选择的样本的大小即可，而且每个值被选中的概率是一样的。
t-检验工具
“t-检验”工具用于判断两个小样本间是否在统计上存在重要的差异。分析工具库可以执行下列3种类型的“t-检验”：
·平均值的成对二样本分析：适用于成对样本，对每个主题有两个观测值（如检验前和检验后）。样本的大小必须是相同的。
·双样本等方差假设：适用于独立（而非成对）的样本。Excel假设两个样本的方差相等。
·双样本异方差假设：适用于独立（而非成对）的样本。Excel假设两个样本的方差不相等。
图38显示了“t-检验”平均值的成对二样本分析的输出。其中指定了显著水平（α）和两个平均值间的假设差异（null值假设）。
图38 成对“t-检验”对话框的输出
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