Graphpad _独立样本 t 检验

使用Graphpad 的统计分析功能之非配对 / 独立样本(unpaired)t 检验

Graphpad _独立样本 t 检验

1. 点击 creat,生成一组系统示例数据

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2. 点击 Analyze,也可以点击左侧的 Results 的 New Analysis,则会 creat a new analysis,选定 Column analyses 里的 t test (and nonparametric test),再勾选右侧的 A:male 和 B:female

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3. 点击 OK,得到下图,按照图示选择双尾(two-tailed)的 P value 和 95% CI 后,点击 OK

4. 得到本次 t 检验 F 检验结果

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①一般来说在双样本非配对 t 检验之前应先进行 F 检验,如上图 F 检验的 P 值为 0.6354>0.05,说明无明显差异,说明 male 和 female 两组样本是方差齐。

②再来看 t 检验的 p 值为 0.2613>0.05,同样无明显差异。

这里我们用 sample data 得到的两组数据的 F 检验p>0.05(方差齐),若实际操作过程中遇到 F 检验 p<0.05 怎么办呢?若两组数据方差不齐,则需要校正。点击unpaired t test,选择 Experimental design 里的 choose test,按图示选择 welch 校正,得到校正后的新 P 值。

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5. 我们先假设数据符合正态分布,按下图勾选,点击 OK 后出现对应 4 个 P 值,均>0.05,则符合正态分布(Gaussian distribution)。

Graphpad _独立样本 t 检验
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若实际数据不服从正态分布,多采用非参数检验。主要有两种非参数检验方法:①「曼 – 惠特尼秩和检验」(Mann-Whitney test),它假设两个样本分别来自除了总体均值以外完全相同的两个总体,目的是检验两个总体均值是否有显著的差别。② 正态性的 Kolmogorov-Smirnov 检验,这是一种基于 ECDF 的检验。

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6. 完成了两组非配对 t 检验,得到了想要的 p 值,其实统计分析过程到这里就结束了,如果把相对应的统计图一起做出来岂不是更完美。点击下图示 Graphs—Unpaired t test data 按下图示选择,生成想要的图片。

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