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法律研究如何在Excel中执行配对双样本均值t检验？
这是一种用于分析和识别不同组均值的统计方法。研究人员使用它来评估或评估数据点对内的变化或差异，通过允许他们得出关于干预或治疗对正在调查的受试者影响的结论。本文通过数据分析工具包，提供了一个配对双样本均值的简要示例。用户在解释结果后必须做出决定，是接受还是拒绝零假设。
了解应用配对双样本均值t检验的过程
步骤1 - 参考新工作表中创建的样本数据。此数据包含不同地点的早晚值。
步骤2 - 点击“数据”选项卡，然后选择名为“数据分析”的选项，如图像中突出显示的那样 -
步骤3 - 之后会出现名为“数据分析”的不同对话框。选择“t检验：配对双样本均值”选项，然后按“确定”按钮 -
步骤4 - 上一步将再次显示一个对话框。在变量1区域标签中设置“B2:B6”的数据范围。在变量2区域中选择“C2:C6”标签。勾选“标签”复选框。在输出区域标签中将值设置为“D3”。之后点击“确定”。
步骤5 - 最终结果将显示在所选输出范围中，如下面的图像所示 -
解释
Mean of Morning (Variable 1) = 23 Mean of Evening (Variable 2) = 26 Variance of Morning = 3.333333333 Variance of Evening = 90 Number of observations in Morning = 4 Number of observations in Evening = 4 Pearson Correlation = -0.500370233 Hypothesized Mean Difference = 0 (This is the null hypothesis, assuming no difference) Degrees of Freedom (df) = 3 (n - 1, where n is the number of observations) t Stat = -0.570351825 (This is the calculated t-statistic)
现在，将计算单尾和双尾检验的p值 -
P(T <= t) one-tail = 0.304179255 t Critical one-tail = 2.353363435 P(T <= t) two-tail = 0.608358509 t Critical two-tail = 3.182446305
现在，用户需要解释结果 -
由于用户选择alpha (α) 为0.05（这表示95%的置信水平），因此用户需要进行双尾检验。通过比较p值（P(T <= t)双尾）与alpha。
P(T <= t) two-tail (0.608358509) > α (0.05)
结论
我们得出结论，零假设将被接受，因为alpha值小于计算出的p值。这意味着“早上”和“晚上”组的均值将存在显著差异。
更新于： 2023年10月20日
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