统计计算器

粘贴电子表格中的数据，即可得到描述统计、正态性检验、t 检验、方差分析、卡方检验以及相关与回归，每项都附有一句话的解读。适合在没有统计软件的情况下比较均值或查看 p 值。

使用方法

1. 把电子表格中的列粘贴到“数据”中。第一行为文字时会作为列名，每一列是一组。“载入示例”可以演示用法。
2. 选择“显著性水平 α”：0.01、0.05 或 0.10。
3. 选择一个标签页（“描述统计”“正态性”“t 检验”“方差分析”“卡方检验”或“相关与回归”），并选择要分析的列。
4. 查看表格及其下方的解读，用“复制表格”取出结果。

计算方式与说明

• t 检验包括单样本、两独立样本和配对样本。两独立样本默认使用 Welch t 检验，并给出差值的置信区间和 Cohen's d。
• 正态性检验使用 Shapiro–Wilk 和 Anderson–Darling。方差分析还会显示方差齐性检验和 Welch 方差分析；2×2 表还会给出 Fisher 精确检验。
• 四分位数与 Excel 的 QUARTILE.INC 一致。离群值是小于 Q1 − 1.5×IQR 或大于 Q3 + 1.5×IQR 的值。
• 本工具用于基础分析，不能替代专业统计软件。

常见问题

p值小于0.05说明什么？

在 0.05 水平下，有证据表明存在差异或关系。差异是否大到有实际意义，要根据效应量和置信区间来判断。

什么时候用独立样本t检验，什么时候用配对t检验？

不同的组使用两独立样本检验，同一批对象测量两次则使用配对检验。配对检验把同一行的数值配成一对。

三组及以上的均值怎么比较？

使用单因素方差分析。p 值很小说明至少有一个均值不同，但不能说明是哪一个。

相关系数r和R²有什么区别？

r 表示直线关系的方向和强度，取值从 −1 到 1。R² 是 Y 的变异中能被这条直线解释的比例。在简单回归中，R² = r²。