T检验和卡方检验

好久没有更新博客了，今天更新一篇关于数据分析方法的文章，主要是基于统计学的假设检验的原理，无论是T检验还是卡方检验在现实的工作中都可以被用到，而且结合Excel非常容易上手，基于这类统计学上的显著性检验能够让数据更有说服力。还是保持一贯的原则，先上方法论再上应用实例，这篇文章主要介绍方法，之后会有另外一篇文章来专门介绍实际的应用案例。

关于假设检验

假设检验（Hypothesis Testing），或者叫做显著性检验（Significance Testing）是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。其基本原理是先对总体的特征作出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受作出推断。既然以假设为前提，那么在进行检验前需要提出相应的假设：

H0：原假设或零假设（null hypothesis），即需要去验证的假设；一般首先认定原假设是正确的，然后根据显著性水平选择是接受还是拒绝原假设。

H1：备择假设（alternative hypothesis），一般是原假设的否命题；当原假设被拒绝时，默认接受备择假设。

如原假设是假设总体均值μ＝μ

0，则备择假设为总体均值μ≠μ0，检验的过程就

是计算相应的统计量和显著性概率，来验证原假设应该被接受还是拒绝。

T检验

T检验（T Test）是最常见的一种假设检验类型，主要验证总体均值间是否存在显著性差异。T检验属于参数假设检验，所以它适用的范围是数值型的数据，在网站分析中可以是访问数、独立访客数、停留时间等，电子商务的订单数、销售额等。T检验还需要符合一个条件——总体符合正态分布。

这里不介绍t统计量是怎么计算的，基于t统计量的显著性概率是怎么查询的，其实这些计算工具都可以帮我们完成，如果有兴趣可以查阅统计类书籍，里面都会有相应的介绍。这里介绍的是用Excel的数据分析工具来实现T检验：

Excel默认并没有加载“数据分析”工具，所以需要我们自己添加加载项，通过文件—选项—加载项—勾选“分析工具库”来完成添加，之后就可以在“数据”标签的最右方找到数据分析这个按钮了，然后就可以开始做T检验了，这里以最常见的配对样本t检验为例，比较某个电子商务网站在改版前后订单数是否产生了显著性差异，以天为单位，抽样改版前后各10天的数据进行比较：

看到右侧显示的结果是不是有点晕了，看上去有点专业，其实也并不难，只要

点击下载：卡方检验示例

怎么看检验结果？其实非常简单，只要看那个红色的“存在”单元格的显示结果即可，上面的案例中两者的转化率“存在”显著性差异，如果不存在，则该单元格相应的就会显示“不存在”，有了这个模板对于A/B Testing等类似的数据比较也显得非常简单容易，或者说其实这个Excel模板就是为了A/B Testing而量身定制的。

好了，就到这里吧，其实这篇文章并不是想从专业的统计学的角度来介绍T检