以下是一些常见的显著性检验及其相应的统计量计算方法的示例：
学生's t 检验：用于比较两个样本均值是否显著不同。
统计量：t = (样本均值1 - 样本均值2) / (标准误差)
卡方检验：用于检验观察频数与期望频数之间的差异。
统计量：χ² = Σ [(观察频数 - 期望频数)² / 期望频数]
方差分析（ANOVA）：用于比较三个或多个组之间的均值差异。
统计量：F = (组间均方差 / 组内均方差)
相关分析：用于评估两个变量之间的相关性。
统计量：相关系数（如Pearson相关系数、Spearman等）
这只是一小部分显著性检验及其统计量的示例。对于特定的研究问题和数据类型，需要根据所采用的检验方法选择适当的统计量计算公式。
值得注意的是，进行显著性检验通常需要满足一些假设和前提条件，包括数据的分布性、样本大小等。在进行显著性检验时，建议参考相关的统计学教材、软件工具或咨询专业统计学家以确保正确的统计量计算和解释。
