1、《SAS》：由美國NORTH CAROLINA州立大學(xué)1966年開發(fā)的統(tǒng)計分析軟件，被譽為統(tǒng)計分析的標(biāo)準(zhǔn)軟件。其被廣泛應(yīng)用于科研、教育、生產(chǎn)和金融等不同領(lǐng)域；

2、《SPSS》：世界上最早的統(tǒng)計分析軟件，由美國斯坦福大學(xué)的三位研究生于20世紀(jì)60年代末研制。其有容易操作、輸出漂亮、功能齊全、價格合理等特點，被廣泛應(yīng)用于自然科學(xué)、技術(shù)科學(xué)、社會科學(xué)的各個領(lǐng)域。

3、《Microsoft Excel》：使用Windows和Apple Macintosh操作系統(tǒng)的電腦編寫的一款電子表格軟件。其界面直觀、計算功能準(zhǔn)確、圖表工具豐富。

4、《Minitab》： 1972年成立于美國的賓夕法尼亞州州立大學(xué)，到目前為止，已經(jīng)在全球100多個國家，4800多所高校被廣泛使用。

實證分析是論文寫作中的重要環(huán)節(jié)，它需要運用一系列的技術(shù)和工具來收集、處理和分析數(shù)據(jù)。以下是一些常用的技術(shù)和工具：

1.數(shù)據(jù)收集技術(shù)：這包括問卷調(diào)查、訪談、觀察、實驗等方法。這些方法可以幫助研究者收集到所需的原始數(shù)據(jù)。

2.數(shù)據(jù)處理工具：這包括Excel、SPSS、SAS、R等統(tǒng)計軟件。這些工具可以幫助研究者對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整理和轉(zhuǎn)換，使其適合進(jìn)一步的分析。

3.數(shù)據(jù)分析技術(shù)：這包括描述性統(tǒng)計分析、推斷性統(tǒng)計分析、回歸分析、聚類分析、因子分析、時間序列分析等方法。這些方法可以幫助研究者從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律和趨勢，驗證研究假設(shè)。

4.圖表制作工具：這包括Excel、PowerPoint、Tableau等軟件。這些工具可以幫助研究者將分析結(jié)果以直觀的圖表形式展示出來，使讀者更容易理解。

5.文獻(xiàn)綜述工具：這包括EndNote、Mendeley等軟件。這些工具可以幫助研究者管理和引用大量的文獻(xiàn)資料。

6.模型構(gòu)建工具：這包括Stata、Eviews等軟件。這些工具可以幫助研究者構(gòu)建和估計各種經(jīng)濟模型，如回歸模型、時間序列模型等。

7.編程工具：這包括Python、R等編程語言。這些工具可以幫助研究者進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理和分析，如機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等。

8.報告撰寫工具：這包括Word、LaTeX等軟件。這些工具可以幫助研究者撰寫清晰、規(guī)范的研究報告。

以上就是實證分析中常用的一些技術(shù)和工具，不同的研究項目可能需要使用不同的技術(shù)和工具，研究者需要根據(jù)實際需求選擇合適的技術(shù)和工具。

操作步驟如下：

1、打開excel點擊菜單欄中文件，選擇并進(jìn)入選項界面。

2、進(jìn)入選項卡，點擊“加載項”

3、點擊“分析工具庫”

4、點擊底部的轉(zhuǎn)到，進(jìn)入加載宏界面。

5、在分析工具庫前打鉤，確認(rèn)即可，此時excel表格右上角菜單欄中就會出現(xiàn)“數(shù)據(jù)分析”命令選項。

擴展資料

數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。這一過程也是質(zhì)量管理體系的支持過程。在實用中，數(shù)據(jù)分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當(dāng)行動。

數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)在20世紀(jì)早期就已確立，但直到計算機的出現(xiàn)才使得實際操作成為可能，并使得數(shù)據(jù)分析得以推廣。數(shù)據(jù)分析是數(shù)學(xué)與計算機科學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物。

Excel作為常用的分析工具，可以實現(xiàn)基本的分析工作，在商業(yè)智能領(lǐng)域Cognos、Style Intelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及國內(nèi)產(chǎn)品如Yonghong Z-Suite BI套件等。

數(shù)據(jù)分析中的p值是通過統(tǒng)計分析計算出來的，用來判斷假設(shè)檢驗的結(jié)果是否顯著。其計算通常依賴于特定的統(tǒng)計測試，比如t檢驗或卡方檢驗等，用以衡量觀測數(shù)據(jù)與預(yù)期數(shù)據(jù)之間的差異。具體的計算過程依賴于所采用的統(tǒng)計軟件和檢驗方法。一般來說，數(shù)據(jù)分析工具會自動完成p值的計算。

p值的意義在于它提供了一種量化手段，用以判斷某一事件發(fā)生的概率是否顯著。在數(shù)據(jù)分析的假設(shè)檢驗中，p值代表了拒絕原假設(shè)的依據(jù)強度。如果p值較小，那么我們就可以拒絕原假設(shè)，認(rèn)為觀察到的數(shù)據(jù)差異是顯著的。反之，如果p值較大，那么我們無法拒絕原假設(shè)，認(rèn)為觀察到的數(shù)據(jù)差異可能是由隨機誤差造成的。這樣，p值成為決策者是否接受或拒絕原假設(shè)的重要參考依據(jù)。它為決策者提供了數(shù)據(jù)支持的決策依據(jù)，使得數(shù)據(jù)分析結(jié)果更具有說服力。因此，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，對p值的理解和正確應(yīng)用非常重要。它不僅有助于揭示數(shù)據(jù)背后的規(guī)律，也有助于提高決策的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。在解讀p值時需要注意其上下文和具體應(yīng)用背景，以確保正確理解和應(yīng)用數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。

需要注意的是，數(shù)據(jù)分析中的p值并不是絕對的證據(jù)，其意義取決于具體的統(tǒng)計模型和假設(shè)檢驗的設(shè)定。因此，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，除了關(guān)注p值的大小外，還需要考慮其他因素，如樣本大小、數(shù)據(jù)質(zhì)量等。同時，對于不同的數(shù)據(jù)類型和研究目的，可能需要采用不同的統(tǒng)計方法和模型來計算和分析p值。因此在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時需要根據(jù)具體情況靈活應(yīng)用統(tǒng)計知識和方法。