Excel中的配对样本T检验

什么是配对样本T检验

配对样本T检验是一种用来比较两个相关样本均值差异的统计方法。它的基本思想是，将两个样本的差异作为单个样本进行处理，从而减少误差。这种方法适用于许多实际应用场合，比如医学研究、工业生产等。

如何进行配对样本T检验

在Excel中，可以通过使用T.TEST函数来完成配对样本T检验。以下是使用T.TEST函数进行配对样本T检验的步骤：

步骤1：准备数据

首先，需要准备一组相关的样本数据。这些数据可以代表同一组被试在不同条件下的表现，或者代表同一组被试在不同时间点上的表现。这些数据可以用Excel中的数据表格来组织。

步骤2：计算差异值

将每一组相应数据的值相减，得到每一对数据的差异值。Excel中可以使用公式（B1-A1）来计算差异值，其中A1和B1分别代表两个样本相应位置处的数据。将这些差异值整理成一列，作为配对样本数据集。

步骤3：计算配对样本T检验统计量

在Excel中，可以使用T.TEST函数来计算配对样本T检验的统计量。T.TEST函数的语法如下所示：

=T.TEST(array1, array2, tails, type)

其中，array1是一个代表第一个样本数据的数值数组，array2是一个代表第二个样本数据的数值数组；tails是T检验的类型，可以是1（单侧假设）或2（双侧假设），默认值为2；type是T.TEST函数的类型，可以是1（配对样本T检验）或2（独立样本T检验），默认值为2。

将T.TEST函数应用到配对样本数据集上，即可得到配对样本T检验的统计量。

步骤4：判断结果

根据得到的配对样本T检验的统计量，可以判断所比较的两个样本均值是否有显著差异。在双侧假设下，当p值小于0.05时，可以认为样本均值存在显著差异；在单侧假设下，当p值小于0.05且配对样本T检验的统计量为正时，可以认为第一个样本的均值大于第二个样本的均值，反之，当p值小于0.05且配对样本T检验的统计量为负时，可以认为第一个样本的均值小于第二个样本的均值。

示例代码

| 学生 | 前测成绩 | 后测成绩 | 差异值 |
| ---- | -------- | -------- | ------ |
| 1    | 75       | 90       | 15     |
| 2    | 80       | 85       | 5      |
| 3    | 85       | 95       | 10     |
| 4    | 90       | 80       | -10    |
| 5    | 95       | 100      | 5      |

=T.TEST(C2:C6,0,2,1)

以上代码可以完成一组五个学生前测成绩和后测成绩的配对样本T检验。其中，C2:C6为差异值数据集，0为占位符，2代表双侧假设，1代表配对样本T检验类型。