用EXCEL对小样本资料进行t测验
1.1 利用EXCEL函数进行区间估计 该法是利用单个小样本总体平均数的计算公式来进行 区间估计，即：
1 p
L1 x t sx
L2 x t sx
L2 验
第一步：打开一张工作表，在相应单元格区 域输入数据，并在另一个单元格区域中输入统 计量的名称，如图。
=D5/sqrt(D3) =average(A2:A18) =D3-1 =abs((D4-16)/D6)
0
=tinv(0.05,D7)
第三步：在各统计量所对应的位置依次输入相应的 数据、函数或计算公式，如D3：D9。
用EXCEL对小样本资料进行t测验
第四步：统计推断 由于 t t0.05 ，故否定 H 0 ， 接受 H A ，说明滴灌对该品种大豆的百粒重有显著 的影响。
用EXCEL对小样本资料进行t测验
四、利用EXCEL进行区间估计
1. 单个小样本总体平均数
成对数据
区 间 估 计
2. 两个小样本总体平均数差数
成组数据
等方差 异方差
用EXCEL对小样本资料进行t测验
1. 单个小样本总体平均数的区间估计 例3.5 随机抽取某品种桃树10株的叶片测 定其含氮量，得到的结果(%)为：2.38、2.38、 2.41、2.50、2.47、2.41、2.38、2.26、2.32、 2.41，试问该品种叶片的含氮量有95%的可靠 度在何范围？ 解决此问题，在EXCEL可以有两种方法来实 现，即“通过EXCEL函数”或“利用数据分析模 块中的描述统计”。
用EXCEL对小样本资料进行t测验
用 EXCEL 对小样本 实验三 资 料 进 行 t 测 验
一、单个样本平均数假设测验 二、成对样本平均数假设测验 三、成组样本平均数假设测验 四、利用 EXCEL 进行区间估计
用EXCEL对小样本资料进行t测验
一、单个样本平均数假设测验
单个样本平均数的假设测验是推断样本所来 自的总体平均数μ(未知)与已知总体的平均数μ0 是否相等，因此其统计假设 H0 : 0 ，而对立的 备择假设有 H A : 0 (两尾)或 H A : 0 (右尾)或
x1
表3.4 辣椒试验小区产量(㎏)
(处理)
x2
(对照)
28.73
39.58 45.14 36.14 32.79 32.10 53.74 47.56 55.90 30.85
47.11
43.83 41.12 39.74 41.96 47.37 43.52 47.93 32.81 44.40
用EXCEL对小样本资料进行t测验
用EXCEL对小样本资料进行t测验
第三步：统计推断 由于1>F>F0.975，故有 F0.025>F>F0.975，因此可 2 推断 12 2 ，即该两个 处理的样本平均数应该 采用t测验。 F值
F α 值，该值的大小为：当 F>1 时，为 F0.025的值；当F<1时，则为F0.975的值。
用EXCEL对小样本资料进行t测验
此部分统计量的计 算公式参考前述内容。 “=TINV(0.05,C8)” “=C5-C9*C7” “=C5+C9*C7”
第二步：在各统计量后的另一列单元格中输 入计算公式，即可计算出置信区间的上、下限， 如图。结果表明，该品种桃树叶片的含氮量有 95%的可靠度在2.34%～2.44%之间。
2 1 2 2
2 1 2 2
果相等则采用t测验，如果不相等则采用近似t 测验。
用EXCEL对小样本资料进行t测验
F
2 s1 2 s2
在EXCEL中，计算F值不必考虑以 大值均方作分子，而以下面的方法来 判断两样本的总体方差是否相等。
F0.025(df1,df2)=1/F0.975(df2,df1)
“工具”菜 单
“数据分析”命 令
第二步：单击“工具”菜单→“数据分析”命 令，如图。
用EXCEL对小样本资料进行t测验
“确定”按钮
“t-检验：平均值的成对二样本分析”命 令
第三步：选择“t-检验：平均值的成对二样本 分析”命令，然后单击“确定”按钮，如图。
用EXCEL对小样本资料进行t测验
“α(A)”中输入显著水平 0.05
应用EXCEL的操作方法为：
用EXCEL对小样本资料进行t测验
第一步：打开一张工作表，并输入相应的数据， 如A1：A18。
用EXCEL对小样本资料进行t测验
第二步：在其它区域依次输入各统计量的名称， 如C3：C9。
用EXCEL对小样本资料进行t测验
=stdev(A2:A18)
=count(A2:A18)
H A : 0 (左尾)。
在EXCEL软件中，没有直接对单个样本平 均数进行假设测验的功能，因此需借助EXCEL 函数编制分析模板进行。
用EXCEL对小样本资料进行t测验
例3.1 已知某大豆品种的百粒重为16g，现对该
品种进行滴灌试验，17个小区的百粒重分别为19.0、
17.3、18.2、19.5、20.0、18.8、17.7、16.9、18.2、
用EXCEL对小样本资料进行t测验
=stdev(A2:A18)
=count(A2:A18)
=D5/sqrt(D3) =average(A2:A18) =D3-1 =abs((D4-16)/D6)
0
α=0.05，故α×2=0.10
=tinv(0.10,D7)
用EXCEL对小样本资料进行t测验
统计推断 由于 t t0.05 ，故否定 H 0 ，接受 H A， 说明滴灌能显著提高该品种大豆的百粒重。
第四步：在弹出的对话框中，“变 量1的区域” 和“变量2的区域”中分别 输入 “A法”和“B法”所在的区域， 即$B$2：$B$9和$C$2：$C$9，“假 设平均差”中输入“0”，选中“标志” 选项，“输出区域”中输入计算结果拟 所在的区域，如“$A$11” (或其它)， 最后单击“确定”按钮， 如图。
17.5、18.7、18.0、17.9、19.0、17.3、16.8、
16.4(g)，试问：
(1) 滴灌是否对该品种大豆的百粒重有显著的影响？
(2) 滴灌是否能显著提高该品种大豆的百粒重？
用EXCEL对小样本资料进行t测验
(1) 假定滴灌对该品种大豆的百粒重没有显著的影 响，即 H0 : 0 ，而对立的备择假设为滴灌对该品种 大豆的百粒重有显著的影响，即 H A : 0 ，因此属 于两尾测验,即α=0.05。
用EXCEL对小样本资料进行t测验
第三步：在弹出的对话框中，按前述方法在相应的 位置输入所需的参数，然后单击“确定”按钮， 如图。
用EXCEL对小样本资料进行t测验
第四步：统计推断 由于 t t0.05 ，故否 定 H A，接受 H 0，说明 该处理对辣椒的产量 没有显著的影响。 t值
两尾的t0.05值
用EXCEL对小样本资料进行t测验
t值
第六步：统计推断 由于 t t0.05 ，故否 定 H 0 ，接受 H A ，说明 喷矮壮素能显著降低 玉米的株高，即矮壮 素对玉米株高有显著 的矮化作用。
一尾的t0.05值
用EXCEL对小样本资料进行t测验
2. 双样本异方差的t测验 例3.4 研究某种 处理对辣椒产量的 影响，采用完全随 机设计， 10 次重复， 其田间小区产量见 表3.4，试问该处理 对辣椒产量是否有 显著的影响？
用EXCEL对小样本资料进行t测验
二、成对样本平均数假设测验 成对样本平均数为两个处理采用随机区组
设计的方法所获得的样本平均数。 在统计分析上，用EXCEL的“数据分析” 模块中可以直接实现成对样本平均数的假设测 验。
用EXCEL对小样本资料进行t测验
例3.2 选生长期、发 育进度、植株大小和其它 方面比比较一致的两株番 茄构成一组，共得 7 组， 每组中一株接种 A 处理病 毒，另一株接种 B 处理病 毒，以研究不同处理方法 的钝化病毒效果，表3.2结 果为病毒在番茄上产生的 病痕数目，试测验两种处 理方法的差异显著性。
用EXCEL对小样本资料进行t测验
2 第四步：在 12 2 条件 下，用t测验。单击“工具” 菜单→“数据分析”命令 →选择“t检验：双样本等 方差假设”，最后再单击 “确定”按钮，如图。
用EXCEL对小样本资料进行t测验
第五步：在弹出的对话框 中，“变量1的区域” 和 “变量2的区域”中分别输 入 “喷矮壮素”和“对照” 所在的区域，即$A$2： $A$10和$B$2：$B$11， 选中“标志”选项，“假 设平均差”中输入“0”， “α(A) ”中输入“0.05”， “输出区域”中输入计算 结果拟所在的区域，如 “$E$2” (或其它)，最后 单击“确定”按钮， 如图。
表3.3 喷矮壮素与否的玉米株高(㎝)
x1 (喷矮壮素)
160 160 200 160 200 170 150 210
x2 (对照)
170 270 180 250 270 290 270 230 170
用EXCEL对小样本资料进行t测验
“F测验 双样本方差”命 令
第一步：打开工作表，在相应位置输入数据， 再单击“工具”菜单→“数据分析”命令，选择 “F测验 双样本方差”，再单击“确定”按钮， 如图。
2 2 如果 F0.975 F F0.025 ，则 1 ：t测验 2
EXCEL：t-检验：双样本等方差假设
2 2 如果 F F0.975或 F F0.025 ，则 1 2 ：近似t测验
EXCEL：t-检验：双样本异方差假设
用EXCEL对小样本资料进行t测验
1. 双样本等方差的t测验 例 3.3 研究矮 壮素使玉米矮化 的效果，在抽穗 期喷矮壮素小区 8 株、对照区玉米 9 株，其株高结果 见表 3.3 ，试问矮 壮素对玉米是否 有显著的矮化作 用？