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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 ObservationComparisonQlik Senset-test 函数来创建这些表格。这些样本的相应表格如下所示:

组统计
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

独立的样本测试
Type 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. 创建具有新表格的新应用,并打开该表格。
  2. 在数据加载编辑器中输入以下内容:

    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. 单击 run script加载数据。

创建 Group Statistics 表格

执行以下操作:

  1. 在数据加载编辑器中,单击 compass转到应用视图,然后单击您以前创建的表格。

    这样将打开工作表视图。

  2. 单击 编辑工作表以编辑工作表。
  3. 图表中添加表格,在字段中添加以下表达式作为度量:

    示例表达式
    标签 表达式
    N Count(Value)
    Mean Avg(Value)
    Standard Deviation Stdev(Value)
    Standard Error Mean Sterr(Value)
  4. 在表格中添加 Type 作为维度。

  5. 单击排序,并将 Type 移到排序列表顶部。
  6. 结果:

    这些样本的 Group Statistics 表格如下所示:

    组统计
    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. 单击 编辑工作表以编辑工作表。
  2. 在表格中添加以下表达式作为维度。 =ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1))

  3. 图表中添加使用以下表达式作为度量的表格:

    示例表达式
    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:

    独立的样本测试
    Type 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

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