2022-11-08 08:29来源：m.sf1369.com作者：宇宇
1.选中任一空白单元格作为P值的计算单元格，点击上方函数fx。
2.插入函数的界面中的“或选择类别”选项中选择“统计。
3.在“选择函数”中找到“TTEST”选中，并点击确定，在函数参数对话框中，点击第一组数据后面的标识符选择数据，选中第一组数据后选中参数函数按enter键。
老实说这个样本量太小，在统计上确实可以算出置信区间和P值但是并没有什么用。P值是零假设成立的前提下出现样本结果甚至更极端结果的概率，手工计算很麻烦，题主可以用minitab或者spss进行计算。
2、随便选择一个空白表格，并点击函数fx。
3、在选择类别为统计以后，确定函数为TTEST。
4、分别点击第一组和第二组数值并选中第一组和第二组方框数据，注意尾数和类型都输入2。
5、通过确定第四步的操作，就可以用卡方值计算p值了。
PI函数在Excel表格里面的使用方法： ①函数释义：PI函数是一个数学常量 （即：3.14159265358979），精确到小数点后 14 位；
②在数学上面的圆周率用π表示，在Excel表格里面的圆周率函数使用PI函数，可以在单元格里面输入=PI()就会显示出圆周率（3.14159265358979）；
③Excel表格可以使用PI函数来求圆的周长、面积等，如：B2单元格表示半径，在C2单元格里面输入的周长公式=2*PI()*$B2，在D2单元格里面输入面积公式=PI()*$B2*$B2，就会显示相应的结果。
您的数据应该是交叉链接的，数据输入格式是:创建两个变量，变量1是组。正常对照组使用数据1、病例组用数据2、变量2是效能的分类变量，1表示分类属性1,2表示分类属性2。然后还有另一个变量3、也就是，箱子的数量。在数据录入完成后，加权频率将被分析的分析-统计-统计-交叉---和变量1被选择成行。所以，我要选择变量2到列中，然后点击统计信息，打开对话框，我要检查卡方，然后点击“继续”，然后点击“确定”，第三张表是卡方测试，第一行的第一行是卡方值，接着是自由度，最后是P值。卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小，卡方值越大，越不符合，偏差越小，卡方值就越小，越趋于符合，若量值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。
1.打开excel输入数据，如A组数据和B组数据进行比较。
2.在空格中输入【=】，再插入函数【T-Test】
3.Array1选择A组数据，Array2选择B组数据，trails和type输入2.
4.点击【确定】，进行T-test分析。
5.分析结果，若P<0.05在存在显著性差异，若P<0.01则存在极显著性差异。
p>0.05则接受H0，p<0.05则拒绝H0，接受H1。在K-S检验里，H0的假设是“符合正态分布”，所以当p值>0.05时，表示结果无差异，接受H0。
而一般比较数据组间差异的时候，H0假设是“组间无差异”，所以当p>0.05时，组间无差异，不是我们希望看到的；但是如果p<0.05，那么就统计学差异了，就是我们想要的阳性结果。
1.打开excel表格,输入需要的两组数据。
2.选择一个空白表格,选择函数fx,类别选择:统计。
3、选择TTEST，点击第一组数值，拖动鼠标把第一组方框数据选中。同样点击第二组数值选中第二组方框数据。
4.尾数和类型都输入“2”,点击确认即可。如果P小于O.01,说明这两组数据是极显著差异性。
5、如果P值0.01-0.05说明这两组数据是显著差异性。如果P值大于0.05说明这两组数据是非显著差异性。
在EXCEL菜单栏数据类目下有一个“数据分析”。点击进去可以看到SPSS常见的功能，包括方差分析、F检验等，应该可以满足一般的运算需求。
1、左侧检验 H0:μ≥μ0 vs H1:μ<μ0
P值是当μ=μ0时，检验统计量小于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值 = P(Z≤ZC|μ=μ0)
2、右侧检验 H0:μ≤μ0 vs H1:μ>μ0
P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值 = P(Z≥ZC|μ=μ0)
3、双侧检验 H0:μ=μ0 vs H1:μ≠μ0
P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值 = 2P(Z≥|ZC||μ=μ0)
P值是用来判定假设检验结果的一个参数，也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较。由R·A·Fisher首先提出。
P值（P value）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。总之，P值越小，表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。
