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利用Excel进行统计t检验分析
在科学研究中，经常要对收集到的数据进行各种统计分析，而分析数据时，大多使用较著名的统计分析软件包，如SAS，SPSS等。这些统计分析软件包功能强大，不仅能单变量分析，而且可做各种复杂的多变量分析。然而，在对数据进行处理时，大多是使用简单统计描述，画各种统计图表，或者进行t检验、方差分析、相关分析及回归分析。作这些统计分析时，大多可使用Windows95下的Excel 97。Excel是一种使用极方便的电子表格软件，它有强大的数据管理功能，能制作各种统计图表，具有丰富的财会和统计函数，并且Excel在“分析工具库”中，提供了一组数据分析工具。使用这些分析工具时，只需指出数据所在的单元格和提供必要的参数，该工具就会使用适宜的统计或工程函数，对数据做处理，给出相应的结果。有些工具在输出时还能产生图表。
单击“工具”菜单中的“数据分析”命令可以浏览已有的分析工具。如果在“工具”菜单上没有“数据分析”命令，应在“工具”菜单上运行“加载宏”命令，在“加载宏”对话框中选择“分析工具库”。
在进行两个样本均值相等假设分析时，可使用t-检验分析，根据情况选择：成对双样本均值分析、双样本等方差假设分析和双样本异方差假设分析。
1.t-检验：成对双样本均值分析
当样本中的观察值存在配对关系时，可以使用“成对双样本t-检验”。例如对一个样本组在实验前后进行了两次检测，为确定实验前后样本均值是否相等，应使用成对t检验，此t-检验并不假设两个总体的方差是相等的。
例如，用克矽平治疗矽肺患者10名，治疗前后血红蛋白含量如下：
治疗前 113 150 150 135 128 100 110 120 130 123
治疗后 140 138 140 135 135 120 147 114 138 120
在工作表中输入上面的数据，比如数据区为A1至K2。
分析时，在“工具”菜单中，单击“数据分析”命令。在数据分析对话框中，选择t-检验：成对双样本均值分析，拉出成对双样本均值分析对话框，其中有如下输入项(其他分析工具对话框内容和用法与之相似)：
变量1的区域：输入需要分析的第一个数据区域的单元格引用。该区域必须由单列或单行数据组成。可单击输入框右面的按钮，回到电子表格上自数据开始的单元格向结尾的单元格拖动。此时变量1的区域(A1.K1)自动进入输入域中。然后单击输入域右面的按钮，回到原对话框。
变量2的区域：输入需要分析的第二个数据区域的单元格引用。该区域必须由单列或单行的数据组成。输入方法同前。变量2的区域为(A2.K2)。
假设平均差：在此输入期望中的样本均值的差值。缺省为0值，即假设样本均值相同。
标志：如果输入区域的第一行或第一列中包含有标志项，应选中此项：如果输入区域没有标志项，Excel将在输出表中生成适宜的数据标志。这里选中此项。
Alpha(α)：在此输入检验的统计意义水平。该值范围为0～1之间。缺省为0．05。
输出区域信息可选择如下单选项：
输出区域：在此输入对输出表左上角单元格的引用。Excel会自动确定输出区域的大小并显示信息。可单击输入框右面的按钮，回到电子表格上，单击输出开始的单元格(如A3)，然后再单击输入框右面的按钮，回到原对话框。
新工作表：可在当前工作簿中插入新工作表，并由表的 A3单元格开始粘贴计算结果。新工作簿：选此项，可创建一新工作簿，并在新工作簿的新工作表中粘贴计算结果。填完各项内容后，按“确定”按钮，即可在输出区域给出输出结果(表1)。
表1 成对双样本均值t检验分析结果
治疗前
治疗后
平均
125.9
132.7
方差
266.54
116.68
观测值
10
10
泊松相关系数
0.3186
假设平均差
0
df
9
t State
-1.307
P(T≤t)单尾
0.1119
t单尾临界
1.8331
P(T≤t)双尾
0.2237
t双尾临界
2.2622
结论：因为P＞0.05，故治疗前后血红蛋白均值差异无统计意义。
2.F-检验：双样本方差分析
此分析工具可以进行双样本F-检验，又称为方差齐性检验，用来比较两个样本总体的方差是否相等。例如，测得老年慢性支气管炎患者与健康人尿中17酮类固醇排出量如下。比较两组均数，进行F-检验，查看二者的样本方差是否相同。
患者 2.9 5.41 5.48 4.6 4.03 5.1 5.92 4.97 4.24 4.36 2.72 2.37 2.09 7.1
健康 5.18 8.79 3.14 6.46 3.72 6.64 4.01 5.6 4.57 7.71 4.99
在工作表中输入上面的数据。
分析时，在“工具”菜单中，单击“数据分析”命令。在数据分析对话框中，选择F检验，其他操作同成对t检验，给出如下结果(表2)：
表2 双样本方差分析结果
健 康
患 者
平均
5.544545
4.377857
方差
3.048107
2.102187
观测值
11
14
df
10
13
F
1.449969
P(F≤f)单尾
0.2609
F单尾临界
2.671023
3.“t-检验：双样本等方差假设”分析
此分析工具可以进行双样本t-检验。此t-检验先假设两个数据集的平均值相等。双样本等方差假设对话框与“成对双样本均值分析”对话框和用法几乎相同。
由于上面的数据经F检验知两总体的方差相等，故可做t检验，操作方法同“成对双样本均值分析”，得到如下输出：
表3 双样本等方差t检验分析结果
患 者
健 康
平均
4.377857143
5.528181818
方差
2.102187363
3.011616364
观测值
14
11
合并方差
2.497591276
假设平均差
0
df
23
t State
-1.80655051
P(T≤t)单尾
0.041967528
t 单尾临界
1.713870006
P(T≤t)双尾
0.083935057
t 双尾临界
2.068654794
因P＞0.05，故两样本均值差异无统计意义。
4.“t-检验：双样本异方差假设”分析
此分析工具应用于两个数据集的方差不等时，也称作t′检验。使用方法与前面相同，不再赘述。
作者单位:董大钧 张宝珍 沈阳医学院医学信息中心(110031)
周齐英 沈阳市防疫站
参考文献
1.金丕焕.医用统计方法.第1版.上海：上海医科大学出版社，1995，38.
2.董大钧.SAS统计分析.第1版.沈阳：辽宁科技出版社，1995.
3.郭祖超.医用数理统计方法.第3版.北京：人民卫生出版社，1988，106
中国卫生统计CHINESE JOURNAL OF HEALTH STATISTICS
1999年 第16卷 第3期 Vol.16 No.3 1999
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