ZSCI

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，那如何利用GraphPad prism进行t检验呢？

一、原理及意义

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

二、操作流程-配对t检验

1、选择所需图表样式：

点击选择左侧 New Table & Graph 项中的Column 选项，再点击选择右侧Enter/import data  项中的Ener replicate vales,stacked into columns选项 ，最后点击选择创建。

2、输入数据，完善表格

在以下界面中输入数据所设置的组别。

3、输入数据，完善表格

再在此处输入各组的所有的样本数据。

4、输入数据，完善表格

输入组别与各组对应样本数据。

5、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。

6、选择数据分析方式

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)

7、结果解析

首先点击页面左侧 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)

8、结果解析

如下图所示，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)

9、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。

10、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。

三、操作流程-成组t检验

1、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面的步骤两者相同，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。

2、全部选默认第一个选项，最后点击确认。

3、数据解析

检验方差性检验(齐与不齐);P > 0.10：表述方差齐。

4、数据解析

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。

5、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。

6、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。