在网站分析中，经常会做网站优化测试，就会比较不同方案的转换率，例如跳出率，订单购买率，按钮点击率等；也会记录访客或者客户的详细数据表现。但很多时候差异都很小，究竟是保持现状还是全面采用新方案的内容，很难有结论，于是两者差异在统计学的意义是否显著就变得很重要。
这篇文章主要讲解两种检验数据的方法：分别是在Excel中使用已经写好函数的数据显著性计算器，和使用SPSS对详细客户数据进行显著性检验。
一、Excel-数据显著性计算器
假设有下列的数据：
那么我们可以使用Avinash Kaushik介绍的Excel-数据显著性计算器来检验，详细请查看http://www.kaushik.net/avinash/excellent-analytics-tip1-statistical-significance/
Excel文件可从此处下载：http://vdisk.weibo.com/s/cz9E6
输入数据后计算得知（Number of Test Participants是分母，Number of Conversions是分子），差异是显著的，因为方框中显示了”Yes”
以上方法的原理是两组数据的差异超过了数据置信区间的话，那么就会出现数据显著性差异的结果。
以上的方法适用于简单的两个比率之间的对比，接下来要说说高级点的内容，SPSS中的假设检验问题来比较两个样本的均值。
二、两独立样本T检验
SPSS中比较均值的方法包括：
在介绍两独立样本T检验之前，先说下均值的比较情况，由浅入深。
1.均值的检验
假设检验的步骤一般分为以下几步：
1）确定原假设和备选假设（原假设就的意思是对总体的比例、均值或分布做出某种假设）
2）选择检验统计量
3）计算检验统计量观测值发生的概率，P值
4）给定显著性水平α， 如果P<α， 即小概率事件发生，即原假设发生的概率很小，那么推翻原假设，如果P>α， 那么原假设成立。