Graphpad prism 8.0不仅具有全面的数据分析能力，还具有高质量的绘图功能。从今天开始给大家介绍一下Graphpad的系列功能，今天来说最常用的t检验。

t检验，亦称student t检验（Student's t test），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。t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。

①选择Column栏，为了讲解方便，我们利用Graphpad系统自带的示例数据(sample data)来讲解。

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②creat生成一组sample data，下图黄框是系统给新手的提示，包括数据组织形式、t检验目的以及操作步骤：

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③进一步Analyze或点击左侧栏的Results下New Analysis模块，reat a new analysis，选定Column analyses里的t test(and nonparametric test)，勾选右侧的A:male和B:female。

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④OK，在下图中进一步选择双尾(two-tailed)下的P值等。

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⑤下一步就得到统计分析结果。

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t检验的p值为0.2613＞0.05，无明显差异。

细心的朋友会发现除t检验外还有一个F test，多在非配对t检验之前进行已验证样本是否方差齐。

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Sample data的F检验P值为0.6354＞0.05，说明其方差齐。

如果遇到方差不齐的情况，也就是F检验的p值＜0.05，则需要校正。点击unpaired t test，选择Experimental design下的choose test，选welch校正，取校正后的新P值。

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在t检验中，数据符合正态分布(Gaussian distribution)很重要。实际分析过程中很可能遇到数据不服从正态分布的情况，多采用非参数检验。非参数检验方法主要包括：曼-惠特尼秩和检验(Mann-Whitney test)和正态性Kolmogorov-Smirnov检验。

⑥统计分析结束后，接下来就要用到Grapad强大的绘图能力了。

选择左侧栏Graphs下的Unpaired t test data，Graph Family要与前面数据分析形式选择一致，并按照所需图像表现形式选择（以箱式图和小提琴图为例），最后选择图像上具体的点和线表现形式。

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⑦得到图像，如下图：

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