完整指南：excel 中的假设检验

在统计学中，假设检验用于检验关于总体参数的假设。

您可以执行多种类型的假设检验，具体取决于您使用的数据类型和分析目标。

本教程介绍如何在 Excel 中执行以下类型的假设检验：

• 样本 t 检验
• 两样本 T 检验
• 配对样本 t 检验
• 一比例 z 检验
• 二比例 z 检验

我们走吧！

示例 1：Excel 中 t 检验的示例

单样本 t 检验用于测试总体平均值是否等于某个值。

例如，假设植物学家想知道某种植物物种的平均高度是否等于 15 英寸。

为了测试这一点，她随机收集了 12 种植物样本，并记录每种植物的高度（以英寸为单位）。

她将针对特定样本编写此 t 检验的假设，如下所示：

• H ₀ : µ = 15
• H _A : µ ≠15

请参阅本教程，了解如何在 Excel 中执行此假设检验的分步说明。

示例 2：Excel 中的两样本 t 检验

双样本 t 检验用于检验两个总体的均值是否相等。

例如，假设研究人员想知道两种不同的植物物种是否具有相同的平均高度。

为了测试这一点，他们随机收集了每个物种 20 株植物的样本并测量了它们的高度。

研究人员将为这个特定的双样本 t 检验编写如下假设：

• H ₀ : µ ₁ = µ ₂
• H _A : µ ₁ ≠ µ ₂

请参阅本教程，了解如何在 Excel 中执行此假设检验的分步说明。

示例 3：Excel 中的配对样本 t 检验

当一个样本中的每个观察值可以与另一个样本中的观察值相关联时，配对样本 t 检验用于比较两个样本的平均值。

例如，假设我们想知道某个课程是否对学生在特定考试中的表现有重大影响。

为了测试这一点，我们要求一个班级 20 名学生进行预测试。然后我们让每个学生参加为期两周的课程。然后，学生重新参加类似难度的后测。

我们将为这个特定的双样本 t 检验编写假设如下：

• H ₀ : µ_前= µ_后
• H _A : µ_前≠ µ_后

请参阅本教程，了解如何在 Excel 中执行此假设检验的分步说明。

示例 4：Excel 中的一比例 z 检验

单比例 z 检验用于将观察到的比例与理论比例进行比较。

例如，假设一家电话公司声称 90% 的客户对其服务感到满意。

为了检验这一说法，一位独立研究人员随机抽取了 200 名顾客，询问他们对服务是否满意。

我们将为这个特定的双样本 t 检验编写假设如下：

• _H0 ： p = 0.90
• H _A : p ≠ 0.90

请参阅本教程，了解如何在 Excel 中执行此假设检验的分步说明。

示例 5：Excel 中的二比例 z 检验

二比例 z 检验用于检验两个总体比例之间的差异。

例如，假设学区负责人声称学校 1 和学校 2 中在学校食堂更喜欢巧克力牛奶而不是普通牛奶的学生比例是相同的。

为了验证这一说法，一位独立研究人员从每所学校随机抽取了 100 名学生，并询问他们的偏好。

我们将为这个特定的双样本 t 检验编写假设如下：

• H ₀ : p ₁ = p ₂
• H _A : p ₁ ≠ p ₂

请参阅本教程，了解如何在 Excel 中执行此假设检验的分步说明。