Access 中的 [合計] 列可協助您快速查看資料工作表各欄的總計。 例如,在包含購買資訊的資料表中,可以透過在資料工作表中新增 [合計] 列,顯示價格或購買項目的總和,或是項目的總數。
注意
若要顯示資料行的 [加總] 值,資料行的資料類型必須設定為 [數字]、[十進位] 或 [貨幣]。 針對非數值欄,您可以只選取 [總計數] 類型。
新增 [合計] 列
- 從 [瀏覽窗格] 按兩下資料表、查詢或分割表單,即可在 [資料工作表檢視] 中開啟 [合計] 列。
- 在 [常用] 索引標籤上,按一下 [記錄] 群組中的 [合計]。
[合計] 列會在資料工作表結尾處新增:
- 針對您想要在 [合計] 列中顯示總計的每個儲存格,請在儲存格中按一下,然後選取想要的總計類型。
選取總計類型
新增 [合計] 列之後,選取每一欄要顯示的合計值類型。 例如,在資料類型設定為 [數字]、[小數] 或 [貨幣] 時,可以顯示類似於總和的加總。 在資料類型為文字值時則可以顯示數值的個數。
讓我們讓此範例中的資料工作表顯示下圖中 [ 購買價格 ] 和 [ 購買單位 ] 欄的總和值,以及 [ 項目 ] 資料行的總計數:
第一欄中除了可以顯示 [合計]之外,也可以顯示記錄總數。 按一下 [項目] 欄的合計列,按一下箭號,然後選取 [計數] 來查看項目總數。
接著,按一下 [購買價格] 欄中的箭號,再選取 [加總]查看所有項目的總購買價格。
在 [購買單位] 欄重複上一個步驟,即可查看購買單位的合計。
注意
雖然無法刪除或剪下 [合計] 列,但您可以按一下 [常用] 索引標籤上的 [合計] 來隱藏它。
了解 [加總] 和其他彙總函數
彙總函數會對資料欄執行計算並傳回單一結果。 如果需要計算單一值 (例如加總值或平均值),即可使用彙總函數。 繼續進行時,請記得搭配資料欄使用彙總函數。 這似乎是顯而易見的說法,但是當您設計和使用資料庫時,您通常會著重於資料列和個別記錄,請確定使用者可以在欄位中輸入資料、將游標向右或向左移動,然後填入下一個欄位等等。 相反地,您可以使用彙總函數將焦點放在欄中的記錄群組。
例如,假設您使用 Access 來儲存和追蹤銷售資料。 您可以使用彙總函數計算第一個欄中的售出產品數量,計算第二個欄中的總銷售量,以及計算第三個欄中每項產品的平均銷售量。
本表格會列出並說明 Access 在 [合計] 列中提供的彙總函數。 請記住,Access 提供其他彙總函數,但您必須在查詢中使用它們。
| 功能鍵 | 描述 | 可搭配使用的資料類型 | 適用於 [合計] 列嗎? |
|---|---|---|---|
| Average | 計算某欄的平均值。 該欄必須包含數字、貨幣或日期/時間資料。 此函數會忽略 Null 值。 | 數字、小數、貨幣、日期/時間 | 是 |
| Count | 計算欄中的項目數量。 | 複雜的重複純量資料 (例如多重值清單欄) 以外的所有資料類型。 如需多重值清單的詳細資訊,請參閱 多重值欄位指南 和建立 或刪除多重值欄位一文。 | 是 |
| Maximum | 傳回最高值的項目。 對於文字資料,最高值是最後一個字母值;Access 會忽略大小寫。 此函數會忽略 Null 值。 | 數字、小數、貨幣、日期/時間 | 是 |
| Minimum | 傳回最低值的項目。 對於文字資料,最小值是第一個字母值;Access 會忽略大小寫。 此函數會忽略 Null 值。 | 數字、小數、貨幣、日期/時間 | 是 |
| Standard Deviation | 衡量值與平均值 (平均數) 之間的離散程度。 如需詳細資訊,請參閱下一節:深入了解 Standard Deviation 與 Variance 函數。 | 數字、小數、貨幣 | 是 |
| Sum | 加總欄中的項目。 僅適用於數字和貨幣資料。 | 數字、小數、貨幣 | 是 |
| Variance | 計算欄中所有值的統計變異數。 此函數僅適用於數字和貨幣資料。 如果資料表包含少於兩列,Access 會傳回 Null 值。 如需詳細資訊,請參閱下一節:深入了解 Standard Deviation 與 Variance 函數。 | 數字、小數、貨幣 | 是 |
深入了解 Standard Deviation 與 Variance 函數
Standard Deviation 與 Variance 函數會計算統計值。 具體來說,這兩個函數會以標準差 (鐘形曲線) 計算值與其平均數 (平均值) 之間的差距。
例如,假設您隨機收集 10 個來自同一台機器沖壓的刀具並測量它們的斷裂強度——這是一個測試機器和您的品質控制措施的過程。 如果您計算平均裂斷強度,會發現大多數工具的裂斷強度近似於平均值,只有少部分工具的裂斷強度大於或小於平均值。 不過,假如您只計算平均裂斷強度,所得結果無法協助您判斷品質控管程序的成效,因為少部分特別堅固或脆弱的工具會提升或拉低平均值。
Variance 與 Standard Deviation 函數會告訴您所得值與平均數之間的差距,藉此解決這種問題。 針對裂斷強度,這兩個函數傳回的數字越小,表示您的製造程序成效越高,因為某些工具的裂斷強度高於或低於平均值。
本文不包含標準差與變異數函數的詳細說明。 如需這兩個主題的詳細資訊,請參閱任何統計學網站。 使用 Variance 與 Standard Deviation 函數時,請記住以下規則:
- 這兩個函數會忽略 Null 值。
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Variance 函數使用以下公式:
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Standard Deviation 函數使用以下公式: