作者：解螺旋. 叶子 解螺旋原创
转载请注明来源：解螺旋，医生科研助手
在提起统计软件的时候，我们首先想起的肯定是SAS和SPSS。这两者普遍运用在科研、教育、生产和金融等不同领域，并且发挥着愈来愈重要的作用。不过这两者虽然功能强大，但是仍然需要一定的训练才可以使用。而对于普通的统计需求来说，其实Excel就能满足，比如T检验和卡方检验，用Excel来做就非常方便。
Excel并没有默认加载“数据分析”工具，所以需要我们自己添加加载项，通过文件—选项—加载项—选择“分析工具库”来完成添加，之后就可以在“数据”标签的最右方找到数据分析这个按钮了，然后就可以开始做T检验和卡方检验了。
T检验
T检验（T Test）是最常见的一种假设检验类型，主要验证总体均值间是否存在显著性差异。T检验属于参数假设检验，所以它适用的范围是数值型的数据，如对于两种疗法的疗效比较。T检验还需要符合一个条件——总体符合正态分布。
这里不介绍t统计量是怎么计算的。关于t统计量的显著性概率是怎么查询的，其实这些计算工具都可以帮我们完成，如果有兴趣可以查阅统计类书籍，里面都会有相应的介绍。这里介绍的是用Excel的数据分析工具来实现T检验。这里以最常见的配对样本t检验为例，比较12名儿童分别用两种结核菌素的皮肤浸润反应结果，单位是mm。将数据输入Excel，使用Excel的数据分析工具，选择“t检验：平均值的成对二样本分析”，输出检验结果：
看到显示的结果是不是有点晕了，看上去有点专业，其实也并不难，只要关注一个数值的大小——单尾的P值，这里是0.000436，如果需要验证在95%的置信水平下的显著性，那么0.00565显然小于0.05（1-95%），两种反应结果的差异有统计学意义。简单说下为什么选择单尾显著性概率P，而不是双尾，通过数据明显看到第一种结核菌素的皮肤浸润反应结果是大于第二种的，因此我们需要验证的就是这种“大于”是否是显著的，也就是做的是单边检验，这种情况下只要关注单尾的显著性概率P即可。
卡方检验
卡方（χ2）常用以检验两个或两个以上样本率或构成比之间差别的显著性分析，用以说明两类属性现象之间是否存在一定的关系。卡方检验常采用四格表，用EXCEL进行卡方检验时，数据的输入方式按实际值和理论值分别输入四个单元格，如图：
在函数选择框的“函数分类”栏选择“统计”项，然后在“函数名”栏内选择“CHITEST”函数，用鼠标器点击“确定”按钮，打开数据输入框。在“Actual_range”项的输入框内输入实际值（a、b、c、d）的起始单元格和结束单元格的行列号，在“Expected_range”项的输入框内输入理论值（T11、T12、T21、T22）的起始单元格和结束单元格的行列号。在数据输入完毕后，P值的计算结果立即显示。用鼠标器点击“确定”按钮，观察计算结果。
可以看到P值小于0.05，也是有统计学差异的。
联系客服
