​配对样本t检验（配对样本t检验p值怎么看）

配对样本t检验（配对样本t检验p值怎么看）

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配对样本T检验的假设前提是什么

1、t检验的前提：来自正态分布总体；随机样本 ；均数比较时，要求两样本总体方差相等，即具有方差齐性。

2、t检验是比较两组数据之间的差异，有无统计学意义；t检验的前提是，两组数据来自正态分布的群体，数据的方差齐，满足独立性。

3、两个独立样本T检验的原假设为两个总体均值之间不存在显著性差异，需分两步完成：①利用F检验进行两总体方差的同质性判断；②根据方差同质性的判断，决定T统计量和自由度计算公式，进而对T检验的结果给予恰当的判定。

4、方差齐性，各个样本所在总体的方差相等。T检验是通过比较不同数据的均值，研究两组数据之间是否存在显著差异。配对样本T检验：进行配对样本的均数比较，即配对T检验。

5、T检验的前提是服从正态分布，跟下面所说一样，大样本是可以的，一般大于30就算大样本。补充：一般来说，如果两列数据每列数字的个数超过30个，可以默认其均值服从正态分布，直接用t配对检验。

什么是配对t检验?

1、成组t检验适用于非配对设计或成组设计两样本平均数差异显著性检验；非配对设计或成组设计， 当进行只有两个处理的试验时，将试验单元完全随机地分成两个组，然后对两组随机施加一个处理。

2、t检验分为单总体检验和双总体检验。双总体t检验又分为两种情况，一是独立样本t检验，一是配对样本t检验。

3、配对t检验是两组数据中的数据一一对应，计算一一对应的数据间的差值，再计算出所有差值的的平均数、标准差，从而进行t检验。而成组t检验是两组数据各自求出平均数、标准差来进行t检验。

4、T检验是通过比较不同数据的均值，研究两组数据之间是否存在显著差异。配对样本T检验：进行配对样本的均数比较，即配对T检验。配对样本或称非独立样本，它实际上只有一个样本，但样本中的每一个个体都研究两次。

配对样本T检验跟独立样本T检验有什么差别啊

1、两者的主要区别在于数据的来源和要分析的问题。

2、区别如下：t检验分为单总体检验和双总体检验。双总体t检验又分为两种情况，一是独立样本t检验，一是配对样本t检验。

3、适用条件不同：成组t检验适用于非配对设计或成组设计两样本平均数差异显著性检验；非配对设计或成组设计， 当进行只有两个处理的试验时，将试验单元完全随机地分成两个组，然后对两组随机施加一个处理。

4、在SPSS中独立样本T检验所检验的是独立样本，配对样本T检验检验的是相关样本。如何判断是独立样本还是相关样本呢？举例说明：(独立样本)“已知人们一般状况下的脉搏。

5、独立样本T检验和配对样本T检验功能上都是比较差异，而且均是比较两个组别差异。但二者有着实质性区别，如果是比较不同性别，婚姻状况（已婚和未婚）样本对某变量的差异时，应该使用独立样本T检验。

检验检验之配对样本检验

1、适用范围不同 独立样本t检验的数据来源是独立的样本，如同一个班级中男生和女生的成绩是否有差异；而配对样本t检验的范围是同一组对象，例如一个班级中的女生第一次月考和第二次月考的成绩是否有差异。

2、t检验的前提：来自正态分布总体；随机样本 ；均数比较时，要求两样本总体方差相等，即具有方差齐性。

3、配对样本t检验表可以看到，t值为-539，显著性P值为0.0020.01，由此可见，本例中被试的语文和数学成绩不仅具有显著的负相关，而且具有显著性差异，从差值95%置信区间不包含0也可以看出两变量之间具有显著性差异。

4、最常用t检验的情况有：单样本检验：检验一个正态分布的总体的均值是否在满足零假设的值之内，例如检验一群军校男生的身高的平均是否符合全国标准的170公分界线。

5、方法/步骤 点击菜单栏中的“分析”——“比较均值”——“配对样本T检验”，进入如下图所示的“配对样本T检验”对话框。本案例要检验的是一个班同学在参加了暑期数学、化学培训班后，学习成绩是否有显著变化。

6、配对t检验的适用条件如下：独立性，各观察值之间是相互独立的，不能相互影响。正态性，各个样本均来自于正态分布的总体。方差齐性，各个样本所在总体的方差相等。

配对样本t检验的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于配对样本t检验p值怎么看、配对样本t检验的信息别忘了在本站进行查找喔。

配对样本t检验