创建典型的 t-test 报表
                典型的学生 t-test 报表可以包括具有 Group Statistics 和 Independent Samples Test 结果的表格。在以下部分中,我们将使用应用于两个独立样本组 Observation 和 Comparison 的 QlikViewt-test 函数来创建这些表格。这些样本的相应表格如下所示:
Group Statistics
| Type | N | Mean | Standard Deviation | Standard Error Mean | 
|---|---|---|---|---|
| Comparison | 20 | 11.95 | 14.61245 | 3.2674431 | 
| Observation | 20 | 27.15 | 12.507997 | 2.7968933 | 
Independent Sample Test
| - | t | df | Sig. (2-tailed) | Mean Difference | Standard Error Difference | 95% Confidence Interval of the Difference (Lower) | 95% Confidence Interval of the Difference (Upper) | 
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Equal Variance not Assumed | 3.534 | 37.116717335823 | 0.001 | 15.2 | 4.30101 | 6.48625 | 23.9137 | 
| Equal Variance Assumed | 3.534 | 38 | 0.001 | 15.2 | 4.30101 | 6.49306 | 23.9069 | 
加载样本数据
执行以下操作:
- 创建新文档。
 - 
                        
在工具栏中选择编辑脚本并将以下内容添加到脚本中:
Table1:
crosstable LOAD recno() as ID, * inline [
Observation|Comparison
35|2
40|27
12|38
15|31
21|1
14|19
46|1
10|34
28|3
48|1
16|2
30|3
32|2
48|1
31|2
22|1
12|3
39|29
19|37
25|2 ] (delimiter is '|');
在此加载脚本中包括 recno(),因为 crosstable 需要三个参数。因此,recno() 仅提供额外参数,在这种情况下提供每一行的 ID。如果不使用此函数,则不会加载 Comparison 样本值。
 - 保存脚本并单击重新加载以加载数据。
 
创建 Group Statistics 表格
执行以下操作:
- 
                        
在工作表上添加一个垂直表并选择 Type 作为维度。
 - 
                        
添加以下表达式:
要添加的表达式 标签 表达式 N Count(Value) Mean Avg(Value) Standard Deviation Stdev(Value) Standard Error Mean Sterr(Value)  - 确保 Type 位于排序列表顶部。
 
结果:
这些样本的 Group Statistics 表格如下所示:
| Type | N | Mean | Standard Deviation | Standard Error Mean | 
|---|---|---|---|---|
| Comparison | 20 | 11.95 | 14.61245 | 3.2674431 | 
| Observation | 20 | 27.15 | 12.507997 | 2.7968933 | 
创建 Two Independent Sample Student's T-test 表格
执行以下操作:
- 向工作表添加一个表格。
 - 
                        
将以下计算维度添加为表格维度。 =ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1))
 - 
                        
添加以下表达式:
要添加的表达式 标签 表达式 conf if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest_conf(Type, Value),TTest_conf(Type, Value, 0)) t if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest_t(Type, Value),TTest_t(Type, Value, 0)) df if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest_df(Type, Value),TTest_df(Type, Value, 0)) Sig. (2-tailed) if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest_sig(Type, Value),TTest_sig(Type, Value, 0)) Mean Difference TTest_dif(Type, Value) Standard Error Difference if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest_sterr(Type, Value),TTest_sterr(Type, Value, 0)) 95% Confidence Interval of the Difference (Lower) if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest_lower(Type, Value,(1-(95)/100)/2),TTest_lower(Type, Value,(1-(95)/100)/2, 0)) 95% Confidence Interval of the Difference (Upper) if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest_upper(Type, Value,(1-(95)/100)/2),TTest_upper(Type, Value,(1-(95)/100)/2, 0))  
结果:
这些样本的 Independent Sample Test 表格如下所示:
| - | t | df | Sig. (2-tailed) | Mean Difference | Standard Error Difference | 95% Confidence Interval of the Difference (Lower) | 95% Confidence Interval of the Difference (Upper) | 
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Equal Variance not Assumed | 3.534 | 37.116717335823 | 0.001 | 15.2 | 4.30101 | 6.48625 | 23.9137 | 
| Equal Variance Assumed | 3.534 | 38 | 0.001 | 15.2 | 4.30101 | 6.49306 | 23.9069 |