创建典型的 t-test报告

典型的学生 t-test报表可以包括具有 Group StatisticsIndependent Samples Test 结果的表格。在以下部分中,我们将使用应用于两个独立样本组 Observationt-testQlikViewComparison 函数来创建这些表格。这些样本的相应表格如下所示:

Group Statistics

Type N Mean Standard Deviation Standard Error Mean
Comparison 20 11.95 14.61245 3.2674431
Observation 20 27.15 12.507997 2.7968933

Independent Sample Test

  t df Sig. (2-tailed) Mean Difference Standard Error Difference 95% Confidence Interval of the Difference (Lower) 95% Confidence Interval of the Difference (Upper)
Equal Variance not Assumed 3.534 37.116717335823 0.001 15.2 4.30101 6.48625 23.9137
Equal Variance Assumed 3.534 38 0.001 15.2 4.30101 6.49306 23.9069

加载样本数据

执行以下操作:

  1. 创建新文档。
  2. 在工具栏中选择编辑脚本并将以下内容添加到脚本中:

    Table1:

    crosstable LOAD recno() as ID, * inline [

    Observation|Comparison

    35|2

    40|27

    12|38

    15|31

    21|1

    14|19

    46|1

    10|34

    28|3

    48|1

    16|2

    30|3

    32|2

    48|1

    31|2

    22|1

    12|3

    39|29

    19|37

    25|2 ] (delimiter is '|');

    在此加载脚本中包括 recno(),因为crosstable 需要三个参数。因此,recno()仅提供额外参数,在这种情况下提供每一行的 ID。如果不使用此函数,则不会加载 Comparison样本值。

  3. 保存脚本并单击重新加载以加载数据。

创建 Group Statistics表格

执行以下操作:

  1. 在工作表上添加一个垂直表并选择 Type作为维度。

  2. 添加以下表达式:

  3. 标签 表达式
    N Count(Value)
    Mean Avg(Value)
    Standard Deviation Stdev(Value)
    Standard Error Mean Sterr(Value)
  4. 确保 Type位于排序列表顶部。
  5. 结果:

    这些样本的 Group Statistics表格如下所示:

    TypeNMeanStandard DeviationStandard Error Mean
    Comparison2011.9514.612453.2674431
    Observation2027.1512.5079972.7968933

创建 Two Independent Sample Student's T-test表格

执行以下操作:

  1. 向工作表添加一个表格。
  2. 将以下计算维度添加为表格维度。 =ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1))

  3. 添加以下表达式:

    标签 表达式
    conf if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest_conf(Type, Value),TTest_conf(Type, Value, 0))
    t if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest_t(Type, Value),TTest_t(Type, Value, 0))
    df if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest_df(Type, Value),TTest_df(Type, Value, 0))
    Sig. (2-tailed) if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest_sig(Type, Value),TTest_sig(Type, Value, 0))
    Mean Difference TTest_dif(Type, Value)
    Standard Error Difference if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest_sterr(Type, Value),TTest_sterr(Type, Value, 0))
    95% Confidence Interval of the Difference (Lower) if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest_lower(Type, Value,(1-(95)/100)/2),TTest_lower(Type, Value,(1-(95)/100)/2, 0))
    95% Confidence Interval of the Difference (Upper) if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest_upper(Type, Value,(1-(95)/100)/2),TTest_upper(Type, Value,(1-(95)/100)/2, 0))

    结果:

    这些样本的 Independent Sample Test表格如下所示:

      t df Sig. (2-tailed) Mean Difference Standard Error Difference 95% Confidence Interval of the Difference (Lower) 95% Confidence Interval of the Difference (Upper)
    Equal Variance not Assumed 3.534 37.116717335823 0.001 15.2 4.30101 6.48625 23.9137
    Equal Variance Assumed 3.534 38 0.001 15.2 4.30101 6.49306 23.9069