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Access 中的 [合計] 列可幫助您對資料工作表上各欄的總計一目瞭然。 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:

含有資料的完整 [合計] 列

附註:  若要顯示欄的 [加總] 值,該欄的資料類型必須設定為 [數字]、[小數] 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

  1. 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。

  2. 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:

    資料工作表上的 [合計] 列

  3. 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。

下方影像中的資料工作表顯示此範例中 [購買價格] 和 [購買單位] 欄的總和值,以及 [項目] 欄的總數:

  1. 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。

  2. 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。

  3. [購買單位] 欄重複上一個步驟,即可查看購買單位的合計。

    具有 Sum 和 Count 函數的 [合計] 列

    附註:  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 [合計] 列。

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。 看起來會像是一個陳述式,但當您設計和使用資料庫時,會偏好著重在資料列和個別記錄,以確保使用者能夠在欄位中輸入資料、將游標移到右側或左側、填寫下一個欄位等等。 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 儲存及追蹤銷售資料。 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。

下表列出並說明 Access 在 [合計] 列中提供的彙總函數。 請注意,Access 提供額外的彙總函數,但您必須將它們用於查詢中。

函數

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

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Create 或刪除多重值欄位指南一文。

Maximum

傳回最高值的項目。 如果是文字資料,最高值為最後一個字母值;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

Minimum

傳回最低值的項目。 如果是文字資料,最低值為第一個字母值;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

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

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

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。 如果資料表包含的資料列不到兩個,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

深入了解 Standard Deviation 與 Variance 函數

Standard DeviationVariance 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 個同一部機器製造的工具並衡量其裂斷強度 (一種測試機器和品質控管的程序)。 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。

VarianceStandard 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 VarianceStandard Deviation 函數時,請記住以下規則:

  • 這兩個函數會忽略 Null 值。

  • Variance 函數使用以下公式: 公式

  • Standard Deviation 函數使用以下公式: 公式

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