📜  如何在 Excel 中计算频率分布?(1)

📅  最后修改于: 2023-12-03 15:24:10.172000             🧑  作者: Mango

在 Excel 中计算频率分布方法介绍

频率分布是一种常见的数据分析方法,通过对数据进行分组并统计每组的频数来展示数据的分布情况。在 Excel 中,可以通过使用频数函数和数据透视表来计算频率分布。

频数函数

频数函数是 Excel 中用于计算频率分布的常用函数之一。常见的频数函数包括 COUNTIF 和 FREQUENCY。

COUNTIF 函数

COUNTIF 函数用于计算符合特定条件的单元格数量。在计算频率分布时,可以使用 COUNTIF 函数来统计每个组中符合条件的单元格数量。

语法:COUNTIF(range, criteria)

  • range:要统计数量的单元格范围
  • criteria:指定要统计的条件。可以是数值、文本、表达式等

示例:假设有以下成绩数据表,要计算大于等于 90 分的学生人数。

| 学生姓名 | 成绩 | | -------- | ---- | | 张三 | 80 | | 李四 | 90 | | 王五 | 95 | | 赵六 | 85 |

可以使用以下公式计算:

=COUNTIF(B2:B5,">=90")

公式的含义是:统计 B2:B5 范围内大于等于 90 的单元格数量。运算结果为 2,即有 2 个学生成绩大于等于 90 分。

FREQUENCY 函数

FREQUENCY 函数用于返回数组中每个值的频率分布。在计算频率分布时,可以使用 FREQUENCY 函数来统计每个组的频数。

语法:FREQUENCY(data_array, bins_array)

  • data_array:原数据的单元格范围
  • bins_array:分组的区间,也就是每个组的上限值

示例:假设有以下成绩数据表,要统计成绩分布在不同区间内的学生人数。

| 学生姓名 | 成绩 | | -------- | ---- | | 张三 | 80 | | 李四 | 90 | | 王五 | 95 | | 赵六 | 85 |

可以按以下步骤进行计算:

  1. 创建一个区间表,表示分组的区间及上限值。

| 区间 | 上限值 | | ---- | ------ | | <60 | 60 | | 60-69| 69 | | 70-79| 79 | | 80-89| 89 | | >=90 | 100 |

  1. 在空白单元格中输入原数据范围,如 B2:B5。

  2. 在空白单元格中输入区间表中的上限值,如 D2:D6。

  3. 选中空白单元格,输入以下公式:

=FREQUENCY(B2:B5, D2:D6)

公式的含义是:计算原数据范围 B2:B5 中每个值分布在不同区间内的频数。

  1. 按 Shift + Ctrl + Enter 快捷键,将公式设为数组公式。则会得到以下结果:
{0;0;1;2;1}

表示有 0 个学生成绩小于 60 分,0 个学生成绩在 60-69 分之间,1 个学生成绩在 70-79 分之间,2 个学生成绩在 80-89 分之间,1 个学生成绩大于等于 90 分。

数据透视表

数据透视表是 Excel 中用于快速汇总和分析大量数据的工具。可以使用数据透视表来计算频率分布。

创建数据透视表

假设有以下成绩数据表,要计算分数分布情况。

| 学生姓名 | 科目 | 分数 | | -------- | ---- | ---- | | 张三 | 数学 | 80 | | 李四 | 数学 | 90 | | 王五 | 英语 | 95 | | 赵六 | 英语 | 85 |

  1. 选中数据表中的任意一个单元格。

  2. 在 Excel 菜单栏中点击「插入」-> 「数据透视表」。

  3. 在数据透视表对话框中,将「行标签」设置为「科目」,将「列标签」设置为「分数」。

  4. 将「值」设置为「学生姓名」,并选择计算方式为「计数」。

  5. 点击「确定」按钮,数据透视表就会生成在新的工作表中。

数据透视表中的频率分布计算

在生成的数据透视表中,可以展示每个科目、每个分数对应的学生人数。可以通过以下步骤计算频率分布:

  1. 在数据透视表中,找到要计算频率分布的数据区域。

  2. 右键点击数据区域,选择「值字段设置」。

  3. 在值字段设置对话框中,选择计算方式为「% 由下列数据获取」。

  4. 可以选择更改名称,将值字段名称修改为「频率」。

  5. 点击「确定」按钮,数据透视表中的值字段将会被计算为频率分布。

总结

通过以上介绍,我们了解了在 Excel 中计算频率分布的两种常用方法:使用频数函数和通过数据透视表。不同的方法适用于不同的数据分析场景,根据具体需要来选择适合的方法可以更加方便快捷地进行数据分析。