数据分析大比拼：Excel与Minitab谁更强？

上次写完双样本 比例假设检验后，就休了一个长假，这假休得那是相当滴舒爽，已经失去了上班的动力，直到收到账单。。。才明白自己工作主要目的是为了养家糊口，暂时还达不到为了理想而奋斗水平，承诺一周一更已经断了两周，既然开始上班那了，那还是继续跟上吧。

前面几篇已经给大家介绍了很多的假设检验 ，配合Minitab的使用，给大家简单解释了一下各种假设检验的各种情况以及统计参数的解读。此时一定有人在后面默默的举着手：你有Minitab用得爽，在没有Minitab的情况下，又该怎么办呢？

想跟大家重点表明一个观点：Minitab只是一个统计软件，当理解假设检验的统计计算原理，很多统计软件 都能帮我们完成相应的分析工作。啥？！没有任何统计软件？那有Excel吗？如果有Excel，也能完成前面介绍的大部分工作。

不相信？先截个图给大家看看：

可能大部分读者会问：为啥我们的Excel中没有这个菜单？

不用着急，这个菜单需要加载后才能使用

完成以上工作后，Excel菜单中将多出一个“数据分析 模块”。

出现了这个模块，使用就比较简单了。让我们使用双样本等方差均值假设 检验来试水一下：

（还是使用的以前使用的铅笔长度数据）

通过对数据的分析，P（T<=t）双尾为0.8259知道，我们不能接受对立假设，既没有足够的证据表面两个总体的均值不相等。

相比Minitab做出的结果来看，不论是检验量t还是P值 ，Excel计算结果都是一致的（t=0.22， P=0.826）。

Excel数据分析模块中，提供了大部分我们日常可能需要用到的统计计算工具。读者可以结合前面的短文自己尝试一下。欢迎将遇到的问题和使用心得提交到留言区，我会一一仔细拜读。

当然，如果说Excel都没有，那就只有一个方法，好好研读一下大学的统计教材，并将各种假设检验统计量 计算公式牢牢记住。根据不同使用场景，拿出纸墨笔砚手工慢慢计算，并通过查表来获得临界值 ，并判断应该接受还是拒绝对立假设– 有没有感觉有回到了大学那恐怖的概率统计 期末考试时期。如果觉得麻烦，还是装个Minitab吧，至少来个Excel吧，不然还做啥数据分析：）

另：如果手头有Python环境，其开源包StatsModels也支持各种统计分析 ，感兴趣的读者可以自己尝试一下，我也在慢慢学习利用Python来做统计分析中。不要问我R有没有统计分析功能，答案是肯定的，只是作为一个更计算机和编程毫不相关专业毕业的老大学生，学习Python已经让我骄傲很久了，R实在是没有时间和精力涉足了，虽然有人一直劝我开始使用R。恩！也许未来。。。 算了，未来谁知道呢 ：）。

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