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建立一般 t-test 報表

一般的學生 t-test 報表可能包含具有 Group StatisticsIndependent Samples Test 結果的表格。

以下章節中將使用套用到兩個獨立樣本群組 ObservationComparisonQlik Senset-test 函數,進而建置三個表格。這些樣本的對應表格看起來應像這樣:

群組統計資料
Type N Mean Standard Deviation Standard Error Mean
Comparison 20 11.95 14.61245 3.2674431
Observation2027.1512.5079972.7968933
獨立樣本測試
Type conf t df Sig. (2-tailed) Mean Difference Standard Error Difference 95% Confidence Interval (Lower) 95% Confidence Interval (Upper)
Equal Variance not Assumed 0 3.534 37.116717335823 0.001 15.2 4.30101 6.48625 23.9137
Equal Variance Assumed8.7069393.534380.00115.24.301016.4930623.9069

載入樣本資料

請執行下列動作:

  1. 使用新工作表建立新應用程式。
  2. 在資料載入編輯器中輸入以下內容:

    Table1:
    Crosstable (Type, Value)
    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 '|');

    在此載入指令碼中包括 recno(),因為 crosstable 需要引數。因此,recno() 只需提供額外的引數,在此情況下,是為每列提供一個 ID。如果未提供,則不會載入 Comparison 樣本值。

  3. 按一下 run script以載入資料。

建立 Group statistics 表格

請執行下列動作:

  1. 在資料載入編輯器中,按一下 指南針 以轉至應用程式檢視,然後按一下您之前建立的工作表。

    隨即開啟工作表檢視。

  2. 按一下 編輯工作表以編輯工作表。
  3. 圖表中新增一個表格,並從欄位中將 Type 作為維度新增至表格。

  4. 新增以下運算式作為量值。

    範例運算式
    標籤 運算式
    N Count(Value)
    Mean Avg(Value)
    Standard Deviation Stdev(Value)
    Standard Error Mean Sterr(Value)
  5. 按一下排序,並確認 Type 位於排序清單的頂部。

結果:

這些樣本的 Group statistics 表格看起來應像這樣:

群組統計資料
TypeNMeanStandard DeviationStandard Error Mean
Comparison2011.9514.612453.2674431
Observation2027.1512.5079972.7968933

建立 Independent sample test 表格

請執行下列動作:

  1. 按一下 編輯工作表以編輯工作表。
  2. 圖表將具有下列運算式的表格作為維度新增至表格。=ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)) 並提供標籤類型。

  3. 新增以下運算式作為量值:

    範例運算式
    標籤 運算式
    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 (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 (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))

    結果:

    獨立樣本測試
    Type conf t df Sig. (2-tailed) Mean Difference Standard Error Difference 95% Confidence Interval (Lower) 95% Confidence Interval (Upper)
    Equal Variance not Assumed 0 3.534 37.116717335823 0.001 15.2 4.30101 6.48625 23.9137
    Equal Variance Assumed8.7069393.534380.00115.24.301016.4930623.9069

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