应用命令、工作表标识符和示例数据值保留原文。截图、图表和下载文件均为英文。
示例： 小袋净含量
40 个不同的小袋，每袋一个净含量读数。小袋从同一生产批次中随机抽取，称重时已扣除皮重。
下载示例数据（CSV，英文列名）此示例与 Help 中使用的示例相同。导入 CSV 文件以按照步骤操作，或在 Help 中使用 Open example in a practice copy 预填输入。
1. 创建工作区
在侧边栏中打开 Basic Statistics，选择 Means: One-Sample (t)。创建并命名分析，选择 New blank worksheet，然后选择 Create analysis。
2. 导入示例数据
下载上方的 CSV 文件并将其导入工作表。分隔符选择 Comma，小数分隔符选择 Dot，并选中 First row contains column names。
3. 指定输入列
在 Inputs 中打开 Sample，选择 net_mass_g。
4. 设置比较
输入 100 至 Hypothesized mean (μ₀)，输入 0.05 至 Significance level (α)。选择 Two-sided (≠) 作为 Alternative hypothesis。
5. 运行分析
选择 Run analysis，然后打开 Results。
6. 解读结果
明确研究问题
40 个读数各自代表一个不同小袋的净含量。检验将总体平均值与 100 g 比较，并非逐袋对照规格进行评估。
阅读估计差值
小袋平均净含量为 100.582 g，比目标值高 0.582 g。均值差为样本均值减去目标值，因此正值表示平均超量灌装。
阅读区间和检验结果
均值减去目标值的 95% 区间为 0.086–1.078 g。整个区间高于零，双侧 p 值为 0.02253。在小袋相互独立且 t 检验模型适用的假设下，在 5% 显著性水平上有证据表明存在平均超量灌装。区间描述平均超出量，并非单个小袋的净质量。
判断超出量是否有实际影响
将超出量的大小及其不确定性与约定的灌装余量和物料成本比较。调整灌装机前，检查小袋的抽样方式。
更多详情：阅读各结果部分
完整结果表采用六位有效数字，与 Help 中一致。
单样本 t 检验
t 统计量将均值差与其标准误比较。自由度为 39，来自 40 个小袋。目标均值为 100 g。显著性水平 α 为 0.05，备择假设为双侧，二者记录检验设置；置信水平为 95%。置信区间下限和上限界定均值减去目标值的范围，单位为 g。p 值在检验假设下检验总体均值等于目标值这一原假设；它并非总体均值等于目标值的概率。
| 统计量 | 数值 |
|---|---|
| t 统计量 | 2.37565 |
| 自由度 | 39 |
| p 值 | 0.0225278 |
| 均值差 | 0.582 |
| 标准误 | 0.244985 |
| 目标均值（μ₀） | 100 |
| α | 0.05 |
| 备择假设 | two-sided |
| 置信水平（%） | 95 |
| 置信区间（CI）下限 | 0.0864703 |
| 置信区间（CI）上限 | 1.07753 |
- 拒绝 H₀（μ = 100.0），α=0.05（p=0.0225）
- H₀: μ = 100.0
- H₁: μ ≠ 100.0
7. 创建报告
保留完整的 One-sample t-test 表、目标值、差值方向、置信区间及抽样背景。说明此区间针对均值，并非单个小袋是否合格。
在已完成的运行中选择 Add to report 。打开 Choose individual items and advanced options 以选择表格和图表，然后选择 Add to draft。隐藏的项目仍会保留在已保存的分析中。
为报告命名，并添加研究目的和您的解读。选择 Save，查看 Preview，然后使用 Export → Download HTML。以下示例包含全部已选内容，包括超出单屏显示范围的结果。