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③在“方差分析：可重复双因素分析”对话框中的“输入区域”文本框中输入数据所在的单元格区域”A2:D8”；在“每一样本的行数”文本框里输入包含在每一个样本中的行数“2”；在“α”文本框中输入显著性水平“0.05”，如图7.16所示；单击“确定”按钮，即可得出如图7.17所示的有重复的双因素方差分析的结果。
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图7.16 “方差分析：可重复双因素分析”对话框设置
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图7.17 有重复的双因素方差分析结果
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④给出方差分析的结果。第一部分为”SUMMARY”，分别给出了不同行和列的观测值、和、均值和方差；第二部分为“总计”和“方差分析”，给出了双因素方差分析的方差分析表。
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⑤分析方差分析结果。由图7.17所示的分析结果可看出，对于行因素的检验，计算的F值明显小于F临界值，同时P值大于显著性水平0.05，说明无法拒绝行因素原假设，可以得出结论：该公司不同月份间的销售量不存在差异；对于列因素的检验，计算的F值小于F临界值，同时P值大于显著性水平0.05，说明无法拒绝列因素原假设，可以得出结论：该公司不同销售员间的销售量不存在差异。对于交互作用因素的检验，计算的F值大于F临界值，同时P值小于显著性水平0.05，说明应该拒绝交互作用因素原假设，可以得出结论：该公司不同月份和不同销售员对销售量不存在显著影响，但不同月份和不同销售员之间存在交互作用，且交互作用对销售量的影响显著。
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Excel统计分析与应用大全 第8章 Excel中的数据分组与频数统计
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统计数据既是信息，又是信息的载体。统计信息是社会经济信息的主体，与其他信息相比，具有数量性的特征。而统计信息的质量决定决策成功与否。统计信息是统计研究的产物，而统计研究的关键问题就是统计分组和频数统计。
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统计分组一般以数据分组的形式体现出来。而在统计分组的基础上归类整理形成的分布在各个组的频数，统计起来就是频数统计。
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8.1 数据分组
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数据分组即统计分组，是统计研究中非常重要的一环，分组的效果高度影响着总体特征的统计。为了从数量方面深入地研究总体的特征，从更深层揭示统计总体中的数据集中和离散的特点，便需要进行数据分组。
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8.1.1 数据分组概况
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数据分组是根据统计研究的目的，按照一定的标志，将统计总体区分为特定个数的组成部分的一种统计方法。这些组成部分中的每一个部分就叫做一个分组。数据分组就是把总体中性质相同的数据归并在一起，把性质不同的数据区分开来。数据分组是对总体进行统计分组，它根据总体中各个个体间存在的性质差异特征决定，总体数据的差异性是数据分组的客观依据。其作用是区分现象的不同类型，研究总体的内部结构，从而分析现象之间的依存关系。数据分组是统计研究的基本途径之一。
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1.统计数据分组的含义
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统计数据分组是指根据统计研究的目的和要求，将全部数据按照一定的标志划分成若干类型组别。
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●数据分组对现象总体而言是对其进行拆分，即把统计总体划分为总体的某个性质下可相互差别的多个分组；对个体而言是对各个个体进行合并，即把总体的某些性质相同的个体组合成一组。
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●数据分组对分组标志的总体而言是对其进行拆分，即按分组标志划分为某种标志表现下可相互差别的多个分组；对于分组标志的个体而言是对其进行合并，即在一个组内的各个分组标志，即使其他分组标志表现不相同，也只能结合成一组。
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由此可见，选择一种数据分组方法，突出了一种差异，显示了一种矛盾，必然同时掩盖了其他差异，忽略了其他矛盾。统计分组的目的是使组内的差异尽可能小，组间的差别尽可能明显，从而使大量无序的、混沌的数据变为有序的、反映总体特征的资料。
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为了研究现象总体的状况，就必须对总体进行各种分组，并从数量方面深入了解和研究总体的特征。数据分组实际上是在总体内部进行的一种定性分类，分类的结果在各组之间自然就出现了显著的差异。无论是量的差异还是质的差异，都能在一定程度上反映不同的情况。
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2.统计数据分组的原则