计量资料指连续的数据，通常有具体的数值，如身高、体重、血压、血红蛋白、胆红素和白蛋白等。在我们对计量资料进行参数估计和统计推断的时候，往往方法的选择受各种条件的限制(比如，统计原理和公式)，很多护理老师很难去判断，动不动上来就进行t检验或者卡方检验，这就造成了“千篇一律的统计方法”和“千篇一律的退稿”，那么，从今天起，我们艾德医讯公众号开始通过通俗易懂的图示及案例讲解，给大家讲述不一样的统计学。
首先，今天我们给大家讲解的是t检验。t检验包括两种类型：单样本t检验、两样本t检验。今天先来看一下单样本t检验。单样本t检验是指：检验一个样本平均数与已知的总体平均数的差异是否显著。我们先来看一个例子：
如上图，我们想要比较一下山东大学和山东师范大学在校大学生身高的差异(哪一个更高？)。我们已经知道：山东大学在校大学生这个总体的平均值μ=178cm(每一个学生的身高汇总求出)，但是山东师范大学在校大学生的身高μ=？我们不知道，我们知道的只是经过抽样得到的样本的身高平均值x=170cm(如果去统计山东师范大学的全部在校大学生的身高工作量有点大，我们就偷懒抽取了一个样本，用这个样本去跟山东大学的值比较)，那么，我们接下来要面临两个问题：①我们抽取的山东师范大学的这个样本能否很好的反映山东师范大学在校大学生的身高(参数估计)？②用这个样本的均数怎么去与山东大学去比较(统计推断)？
我们不去管复杂的公式，我们可以试想一下，既然是样本，那么这个样本肯定是能够反映这个总体(山东师范大学在校大学生身高)的情况，从理论上讲，我们可以通过样本的身高均数x可以推断出总体身高的均数的一个范围，比如这个范围是：169-179cm，再用169-179cm这个范围值去跟山东大学身高的平均数178cm去比较，看一下哪个更大，是不是就可以判断出哪个学校在校大学生身高更高一些了？对吧！这就是单样本t检验的原理。总结一下就是：我们去调查山东师范大学在校大学生全部身高这个工作量有点大，我们就抽取了一个能够反映它的样本，这个样本的均数能够估计出山东师范大学在校大学生身高这个总体的一个范围值，然后用这个范围值再与山东大学在校大学生身高的平均数比较，看一个哪个更高(或者说这两个的差异)。
那么，到这明白之后，最后一个解决的问题就是怎么判断？——用P值。(统计学研究的最后就是研究一个屁(p))。这地方有一个判断标准就是：大同小异。意思是：p值大于0.05(大)就是相同，相同就是没有差异，没有差异也就是说两者一样；p值小于0.05就是有差异(小)，异就是有差异，就是说两者之间有区别，那么这个差异到底是谁的身高更高，那肯定是谁的平均值大谁的更高了。所以，你只需要记住：大同小异就可以了。
单样本t检验就是比较一个样本平均数与已知的总体平均数的差异是否显著。我们可以理解为：我们知道一个样本的情况，通过这个样本跟所谓的常模(就是已知总体)的比较。在护理研究中的应用太多了。比如：我们随机抽样了我们产妇得到一个样本，测量这个产妇样本的心理焦虑的情况，得到一个焦虑的平均值，用这个平均值再与常模(焦虑量表的标准分50分)做比较，首先看一下两者数值之间有无差异，如果有差异，哪个均值大，再做判断。至于SPSS软件的操作那就更简单了，这都是软件帮我们做的，干就完了！
SPSS软件操作步骤
t值、p值、均数±标准差都出来了，写到论文中就ok了！
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