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t 检验，主要用于样本含量较小（例如 n<30），总体标准差 σ 未知的正态分布资料，其中又将其分为了配对t检验和成组t检验。
配对t检验：又称配对样本均数t检验，是组内设计的比较，即相同被试者都接受相同的实验处理，所检验的对象是同一组别。
成组 t 检验：又称独立样本 t 检验，是组间设计的比较，即不同被试者接受不同的实验处理，所检验的对象是不同组别。
两种t检验相同点：平均值±标准差
用GraphPad prism搞定 t 检验
1、配对t检验
打开 GraphPad prism，选择所需图表样式。
选择左侧 New Table & Graph 项中的Column 选项，选择右侧 Enter/import data 项中的 Ener replicate vales,stacked into columns 选项 ，点击选择创建。
输入数据所设置的组别。
输入各组的所有的样本数据。
输入组别与各组对应样本数据。
选择数据分析方式：点击左侧目录树中 Results 项，弹出右侧方框，再点击目录树中 XY analyses 项，选择其附属选项 column statistics，最后点击确认。
Test if the values come from a Gaussian distribution 项中选择三项中任意一项或三项都选皆可，最后点击确认。
检验数据是否呈正态分布，三种不同检验分析 D’Agootino-Pearson 法、Kolmogorov-Smirnov 法、Shapiro-Wilk 法，但分析结果相似。
查看结果：点击页面左侧 Results，选择附属选项，如下图所示。
D’Agootino-Pearson 法：数据表现出的 P 值
正态分布检验：P > 0.10表述数据呈正态分布
Shapiro-Wilk 法：数据表现出的 P 值
Kolmogorov-Smirnov 法：数据表现出的 P 值
正态分布检验：P > 0.10表述数据呈正态分布
结果图：配对 t 检验是建议采用单一研究对象前后值连线的图形表达，但如果数据太多，则不适合用图形表达，选择页面左侧 Graphs 的附属选项 Data 1，再选择所需图形样式，最后点击点击确认。
点击菜单栏中 change 模块中的第一行第一个图标 ，可根据需求切换图形类型，单击此处，可更改纵坐标注释，横坐标同理。
2、成组t检验
配对 t 检验与成组 t检验选择使用不同的数据分析方式，选择使用不同的数据分析方式，前部分的步骤两者相同。
点击左侧目录书树中 Results 项，弹出右侧方框，点击 Column analyses 项，选择其附属选项 t tests(and nonparametric tests)，点击确认。
全部选默认第一个选项，最后点击确认。
检验方差性检验(齐与不齐)
P > 0.10：表述方差齐
若方差不齐：P < 0.10：表述方差不齐，则进行数据校正。
点击表格顶端 t test，弹出右侧窗口，默认选项，非配对；默认选项，参数检验；选择第二项， welch 校正；最后点击确认，重新得出P值。
查看结果：选择页面左侧 Graphs 的附属选项 Data 1，选择所需图形样式，最后点击确认。
结果图：点击菜单栏中 change 模块中的第一行第一个图标 ，可根据需求切换图形类型。
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