在 MS Excel 中做t-test时 Hypothesized Mean Difference 是什么意思

本文探讨了在MS Excel中进行t-test时的Null Hypothesis和Alternative Hypothesis,特别是关于Hypothesized Mean Difference的概念。当设定Hypothesized Mean Difference为0时,意味着测试两组间均值是否相等;而设定为具体数值如10,则是在测试两组间均值是否有特定差距。

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### 如何在 Excel 中执行单样本 t 检验 尽管提供的引用并未直接涉及 Excel 或统计学相关内容,但可以基于通用的知识体系补充说明。以下是关于如何在 Excel 中执行单样本 t 检验的具体方法。 #### 单样本 t 检验简介 单样本 t 检验用于比较一组数据的均值与已知总体均值之间的差异是否显著。此测试假设数据服从正态分布,并计算出 p 值以判断是否存在显著性差异[^4]。 #### 步骤实现 1. **准备数据** 将待分析的数据输入到 Excel 表格的一列中。例如,在 A 列放置这些数值。 2. **设定原假设 (H₀)** 和备择假设 (H₁) - H₀: 数据集的平均值等于指定的目标值 μ0。 - H₁: 数据集的平均值不等于目标值 μ0(双侧检验),或大于/小于目标值 μ0(单侧检验)。 3. **使用 T.TEST 函数** 在 Excel 中提供了内置函数 `T.TEST` 来完成这一操作。该函数语法如下: ```excel =T.TEST(array1, array2, tails, type) ``` 参数解释: - `array1`: 实际观测数据所在的单元格范围。 - `array2`: 创建一个虚拟数组表示期望值μ0重复多次填充而成的新列表。 - `tails`: 显著水平方向数;如果为 1,则进行单尾检验;如果是 2,则进行双尾检验- `type`: 测试类型编号;对于单样本 t 检验应设置为 1。 示例代码片段展示创建辅助列并应用公式的过程: ```excel -- 输入原始数据于A列 -- B1: =AVERAGE(A:A) ' 计算实际样本均值 C:C填入恒定值作为对比标准(比如5),即假想整体均值μ0-- D1: =T.TEST(A:A,C:C,2,1) ' 执行双尾单样t检视P-value ``` 4. **解读结果** 得到的结果就是 P 值。将其与选定的显著性水平 α 进行比较(通常取 0.05)。若 P ≤ α ,则拒绝零假设,认为存在显著差别;反之接受零假设,表明无明显区别。 #### 注意事项 - 如果样本量较小且不确定其分布特性需谨慎采用本法; - 对异常值敏感,可能影响最终结论准确性。 ```python import numpy as np from scipy import stats data = [value for value in range(len(your_excel_column))] # 替换your_excel_column为真实读取Excel方式获取的数据序列 mu_0 = your_hypothesized_mean_value # 设定理论上的群体均值 statistic, p_value = stats.ttest_1samp(data, mu_0) print(f"Statistic={statistic}, P Value={p_value}") ```
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