Excel 双样本t-检验应用详解

“双样本t-检验”分析工具基于每个样本检验样本总体平均值是否相等。这三个工具分别使用不同的假设:样本总体方差相等、样本总体方差不相等、两个样本代表处理前后同一对象上的观察值。

对于以下所有三个工具,t-统计值t被计算并在输出表中显示为“t Stat”。数据决定了t是负值还是非负值。假设基于相等的基础总体平均值,如果t<0,则“P(T≤t)单尾”返回t-统计的观察值比t更趋向负值的概率。如果t≥0,则“P(T≤t)单尾”返回t-统计的观察值比t更趋向正值的概率。“t单尾临界值”返回截止值,这样,t-统计的观察值将大于或等于“t单尾临界值”的概率就为Alpha。

“P(T≤t)双尾”返回将被观察的t-统计的绝对值大于t的概率。“P双尾临界值”返回截止值,这样,被观察的t-统计的绝对值大于“P双尾临界值”的概率就为Alpha。

t-检验:平均值的成对二样本分析

当样本中存在自然配对的观察值时(例如,对一个样本组在实验前后进行了两次检验),可以使用此成对检验。此分析工具及其公式可以进行成对双样本学生t-检验,以确定取自处理前后的观察值是否来自具有相同总体平均值的分布。此t-检验窗体并未假设两个总体的方差是相等的。

提示:由此工具生成的结果中包含有合并方差,亦即数据相对于平均值的离散值的累积测量值,可以由下面的公式得到。

下面通过实例说明如何进行“t-检验:平均值的成对二样本”分析。

步骤1:打开例子工作表,如图22-70所示。

图22-70 例子工作表中的数据

步骤2:单击“数据”选项卡,然后单击“分析”组中的“数据分析”命令,打开“数据分析”对话框。

步骤3:选中“分析工具”列表中的“t-检验:平均值的成对二样本分析”,如图22-71所示。

步骤4:单击“确定”按钮,打开“t-检验:平均值的成对二样本分析”对话框。

步骤5:根据需要设置以下选项,具体设置如图22-72所示。其中一些选项简要介绍如下。

图22-71 选中“t-检验:平均值的成对二样本分析”

图22-72 设置t-检验:平均值的成对二样本分析选项

  • 变量1的区域:在此输入需要分析的第一个数据区域的单元格引用。该区域必须为单行或单列,并且包含与第二个区域相同的数据点。
  • 变量2的区域:在此输入需要分析的第二个数据区域的单元格引用。该区域必须为单行或单列,并且包含与第二个区域相同的数据点。
  • 假设平均差:输入样本平均值的差值。0(零)值表示假设样本平均值相同。
  • α:输入检验的置信度。该值必须介于0到1之间。α置信度为与I型错误发生概率相关的显著性水平(拒绝真假设)。

步骤6:单击“确定”按钮,即可看到分析的结果,如图22-73所示。

图22-73 t-检验:平均值的成对二样本分析结果

t-检验:双样本等方差假设

本分析工具可进行双样本等方差t-检验。此t-检验窗体假设两个数据集取自具有相同方差的分布,故也称作同方差t-检验。可以使用此t-检验来确定两个样本是否来自具有相同总体平均值的分布。

下面通过实例说明如何进行“t-检验:双样本等方差假设”分析。

步骤1:打开例子工作表,如图22-74所示。

图22-74 例子工作表中的数据

步骤2:单击“数据”选项卡,然后单击“分析”组中的“数据分析”命令,打开“数据分析”对话框。

步骤3:选中“分析工具”列表中的“t-检验:双样本等方差假设”,如图22-75所示。

步骤4:单击“确定”按钮,打开“t-检验:双样本等方差假设”对话框。

步骤5:根据需要设置各选项,具体设置如图22-76所示。

图22-75 选中“t-检验:双样本等方差假设”

图22-76 设置t-检验:双样本等方差假设选项

步骤6:单击“确定”按钮,即可看到分析的结果,如图22-77所示。

t-检验:双样本异方差假设

本分析工具可进行双样本异方差t-检验。此t-检验窗体假设两个数据集取自具有不同方差的分布,故也称作异方差t-检验。如同上面的“等方差”情况,可以使用此t-检验来确定两个样本是否来自具有相同总体平均值的分布。当两个样本中有截然不同的对象时,可使用此检验。当对于每个对象具有唯一一组对象以及代表每个对象在处理前后的测量值的两个样本时,应使用下面的示例中所描述的成对检验。

图22-77 t-检验:双样本等方差分析结果

用于确定统计值t的公式如下。

下面的公式可用于计算自由度df。因为计算结果一般不是整数,所以df的值被舍入为最接近的整数以便从t表中获得临界值。因为有可能为TTEST计算出一个带有非整数df的值,所以Excel工作表函数TTEST使用计算出的、未进行舍入的df值。由于这些决定自由度的不同方式,TTEST函数和此t-检验工具的结果将与“异方差”情况中不同。

下面通过实例说明如何进行“t-检验:双样本异方差”分析。

步骤1:打开例子工作表,如图22-78所示。

步骤2:单击“数据”选项卡,然后单击“分析”组中的“数据分析”命令,打开“数据分析”对话框。

步骤3:选中“分析工具”列表中的“t-检验:双样本异方差假设”,如图22-79所示。

步骤4:单击“确定”按钮,打开“t-检验:双样本异方差假设”对话框。

步骤5:根据需要设置各选项,具体设置如图22-80所示。

步骤6:单击“确定”按钮,即可看到分析的结果,如图22-81所示。

图22-78 例子工作表中的数据

图22-79 选中“t-检验:双样本异方差假设”

图22-80 设置t-检验:双样本异方差分析选项

图22-81 t-检验:双样本异方差分析结果

Excel 应用TTEST函数计算与学生的t检验相关的概率

TTEST函数用于返回与学生t检验相关的概率。可以使用函数TTEST判断两个样本是否可能来自两个具有相同平均值的总体。TTEST函数的语法如下。


TTEST(array1,array2,tails,type)

其中参数array1为第一个数据集,array2为第二个数据集。tails指示分布曲线的尾数。如果tails=1,函数TTEST使用单尾分布;如果tails=2,函数TTEST使用双尾分布。type为t检验的类型。如果type等于1,则检验类型为成对;如果type等于2,则检验类型为等方差双样本检验;如果type等于3,则检验类型为异方差双样本检验。

典型案例

已知两个数据集,计算与学生t检验相关的概率。基础数据如图16-43所示。

步骤1:打开例子工作簿“TTEST.xlsx”。

步骤2:在单元格A12中输入公式“=TTEST(A2:A10,B2:B10,2,1)”,用于计算对应于学生的成对t检验的概率。计算结果如图16-44所示。

图16-43 基础数据

图16-44 计算结果

使用指南

如果array1和array2的数据点个数不同,且type=1(成对),函数TTEST返回错误值“#N/A”。如果参数tails和type不是整数,将被截尾取整。如果tails或type为非数值型,函数TTEST返回错误值“#VALUE!”。如果tails不为1或2,函数TTEST返回错误值“#NUM!”。

TTEST使用array1和array2中的数据计算非负值t统计。如果tails=1,假设array1和array2为来自具有相同平均值的总体的样本,则TTEST返回t统计的较高值的概率。假设“总体平均值相同”,则当tails=2时返回的值是当tails=1时返回的值的两倍,且符合t统计的较高绝对值的概率。

Excel 计算t检验相关概率:TTEST函数

TTEST函数用于返回与学生t检验相关的概率。可以使用函数TTEST判断两个样本是否可能来自两个具有相同平均值的总体。TTEST函数的语法如下:


TTEST(array1,array2,tails,type)

其中,array1参数为第1个数据集,array2参数为第2个数据集,tails参数指示分布曲线的尾数,如果tails=1,函数TTEST使用单尾分布;如果tails=2,函数TTEST使用双尾分布。type参数为t检验的类型,如果type=1,则检验类型为成对;如果type=2,则检验类型为等方差双样本检验;如果type=3,则检验类型为异方差双样本检验。下面通过实例详细讲解该函数的使用方法与技巧。

打开“TTEST函数.xlsx”工作簿,切换至“Sheet1”工作表,本例中的原始数据如图17-23所示。工作表中记录了两个数据集,要求根据工作表中的数据计算与学生t检验相关的概率。具体的操作步骤如下。

选中A12单元格,在编辑栏中输入公式“=TTEST(A2:A10,B2:B10,2,1)”,用于计算对应于学生的成对t检验的概率,输入完成后按“Enter”键返回计算结果,如图17-24所示。

如果array1参数和array2参数的数据点个数不同,且type=1(成对),函数TTEST返回错误值“#N/A”。参数tails和type将被截尾取整。如果tails参数或type参数为非数值型,函数TTEST返回错误值“#VALUE!”。如果tails参数不为1或2,函数TTEST返回错误值“#NUM!”。TTEST使用array1和array2中的数据计算非负值t统计。如果tails=1,假设array1参数和array2参数为来自具有相同平均值的总体的样本,则TTEST返回t统计的较高值的概率;假设“总体平均值相同”,则当tails=2时返回的值是当tails=1时返回的值的两倍且符合t统计的较高绝对值的概率。

图17-23 原始数据

图17-24 计算t检验相关概率

Excel 2019 t-检验分析图解

t-检验工具用于判断每个样本,检验样本总体平均值是否相等。t-检验工具共分为3个工具,分别是平均值的成对二样本分析、双样本等方差假设和双样本异方差假设。

平均值的成对二样本分析

平均值的成对二样本分析可以确定取自处理前后的观察值是否具有相同总体平均值的分布。当样本中出现自然配对的观察值时,可以使用此工具成对检验。在“数据分析”对话框中,选择“t-检验:平均值的成对二样本分析”选项,然后单击“确定”按钮,打开“t-检验:平均值的成对二样本分析”对话框,如图7-99所示。

“平均值的成对二样本分析”对话框中的各项属性设置如下。

  1. 变量1的区域:需要统计的第1个样本。
  2. 变量2的区域:需要统计的第2个样本。
  3. 假设平均差:两个平均值之间的假设差异。
  4. 标志:指定数据的范围是否包含标签。
  5. α(A):表示检验的置信水平。
  6. 输出区域:存放统计结果的单元格区域,可以单击“输出区域”右侧的压缩按钮选择数据区域。
  7. 新工作表组:新建一个工作表,并将数据分析结果存放在新建工作表中。
  8. 新工作簿:新建一个工作簿,并将数据分析结果存放在新建工作簿中。

双样本等方差假设

t-检验先假设两个数据集具有相同方差的分布,也称作同方差t-检验。可以使用t-检验来确定两个样本是否具有相同总体平均值的分布。在“数据分析”对话框中,选择“t-检验:双样本等方差假设”选项,然后单击“确定”按钮,打开“t-检验:双样本等方差假设”对话框,如图7-100所示。

“t-检验:平均值的成对二样本分析”对话框

图7-99 “t-检验:平均值的成对二样本分析”对话框

“t-检验:双样本等方差假设”对话框

图7-100 “t-检验:双样本等方差假设”对话框

“t-检验:双样本等方差假设”对话框中的各项设置介绍如下。

  1. 变量1的区域:需要统计的第1个样本。
  2. 变量2的区域:需要统计的第2个样本。
  3. 假设平均差:两个平均值之间的假设差异。
  4. 标志:指定数据的范围是否包含标签。
  5. α(A):表示检验的置信水平。
  6. 输出区域:存放统计结果的单元格区域,可以单击“输出区域”右侧的压缩按钮选择数据区域。
  7. 新工作表组:新建一个工作表,并将数据分析结果存放在新建工作表中。
  8. 新工作簿:创建一个工作簿,并将数据分析结果存放在新建工作簿中。

双样本异方差假设

双样本异方差假设先假设两个数据集具有不同方差的分布,也称作异方差t-检验。与上面的“等方差”一样,可以使用t-检验来确定两个样本是否具有相同总体平均值的分布。当两个样本存在截然不同的对象时,可使用此检验。在“数据分析”对话框中,选择“t-检验:双样本异方差假设”选项,然后单击“确定”按钮,打开“t-检验:双样本异方差假设”对话框,如图7-101所示。

图7-101 “t-检验:双样本异方差假设”对话框

“双样本异方差假设”对话框中的各项设置介绍如下。

  1. 变量1的区域:需要统计的第1个样本。
  2. 变量2的区域:需要统计的第2个样本。
  3. 假设平均差:两个平均值之间的假设差异。
  4. 标志:指定数据的范围是否包含标签。
  5. α(A):表示检验的置信水平。
  6. 输出区域:存放统计结果的单元格区域,可以单击“输出区域”右侧的压缩按钮选择数据区域。
  7. 新工作表组:新建一个工作表,并将数据分析结果存放在新建工作表中。
  8. 新工作簿:新建一个工作簿,并将数据分析结果存放在新建工作簿中。

以上简单介绍了3种工具的使用方法,下面通过实例来具体讲解应用技巧。

打开“t-检验分析.xlsx”工作簿,已知两个零件的测试数值,使用“双样本等方差假设分析工具”对测试数据进行分析,具体操作步骤如下所示。

STEP01:切换至“数据”选项卡,然后在“分析”组中单击“数据分析”按钮,打开如图7-102所示的“数据分析”对话框。在“分析工具”列表框中选择“t-检验:双样本等方差假设”选项,然后单击“确定”按钮。

选择双样本等方差假设分析工具

图7-102 选择双样本等方差假设分析工具

STEP02:随后会打开“t-检验:双样本等方差假设”对话框,在“输入”列表区域设置变量1的区域为“$B$2:$B$15”,设置变量2的区域为“$C$2:$C$15”,勾选“标志”复选框,并设置α的值为“0.05”,然后在“输出选项”列表中单击选中“新工作表组”单选按钮,最后单击“确定”按钮,如图7-103所示。

图7-103 设置属性

STEP03:此时,工作表中会显示“t-检验:双样本等方差假设”的分析结果,如图7-104所示。

“t-检验:双样本等方差假设”分析结果

图7-104 “t-检验:双样本等方差假设”分析结果