Отчистить выборку от NA
1.	Введите количество различных вариантов ответов респондентов, встречающиеся в выборке – в первой строке пишем слово
(к примеру «Данные»), по всему столбцу строим диаграмму «Гистограмма с группировкой», считаем сколько у нас вариантов
2.	Введите количество респондентов, которые дали ответ "W2" – смотрим количество нужного варианта в гистограмме
3.	Введите долю респондентов, которые дали ответ "W2" – делим количество варианта на все число значений

4.	Введите левую и правую границу 0.94-доверительного интервала для истинной доли ответов  "W2"
n = Счёт(A:A) – 1
m = кол-во нужных данных из гистограммы
p^ = m/n
gamma = дано в услов.
alpha = 1 – gamma
z = норм.ст.обр(1 – alpha/2)
delta = z * корень(p^ * (1 – p^) / n)
pлев = p^ - delta
pправ = p^ + delta

5.	Постройте диаграмму частот для исходной выборки, очищенной от "NA" – уже построили

ТАБЛИЦА
           ni              -                n для V1                    -                    n для V2                   -                    Cумм(n+n)
           pi              -          1/число вариантов      -          1/число вариантов          -                    Cумм(p+p)
          npi              -             Сумм(n+n) * pi1            -             Сумм(n+n) * pi2                -            Cумм(npi1+npi2)
(ni-npi)^2 / npi -               по формуле              -               по формуле                  -                Cумм(строку)

7.	Количество степеней свободы
df = общее кол-во вариантов – 1

8.	Наблюдаемое значение хи-квадрат и критическое значение статистики хи-квадрат
alpha = дано в услов.
gamma = 1 – alpha
хи2.набл = сумма всех значений строки (ni-npi)^2 / npi
хи2.крит = хи2.обр(1 – alpha;df)

9.	Имеются ли основания отвергнуть гипотезу о равновероятном распределении ответов респондентов на заданном уровне значимости?
P-value = хи2.тест(вся строка ni; вся строка npi)
Хи2набл > хи2крит – отвергается
Хи2набл <= хи2крит – не отвергается

