配对样本t检验的t值的大小有什么意义配对样本t检验

配对样本T检验跟独立样本T检验有什么差别啊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、数据性质不同
独立样本t检验中的各实验处理组之间毫无相关存在，即为独立样本，该检验用于检验两组非相关样本被试所获得的数据的差异性；而配对样本t检验的数据是检验匹配而成的，用于检验匹配而成的两组被试获得的数据或同组被试在不同条件下所获得的数据的差异性，组成的样本即为相关样本。
3、t检验统计量计算公式不同
独立样本t检验统计量为：
其中S1^2和 S2^2为两样本方差；n1 和n2 为两样本容量。
而配对样本t检验的统计量为：
其中，Sd为配对样本差值之标准偏差，n为配对样本数。
参考资料来源：百度百科-T检验
配对样本T检验的假设前提是什么t检验的前提：
1、来自正态分布总体；
2、随机样本；
3、均数比较时，要求两样本总体方差相等，即具有方差齐性。
扩展资料：
t检验可分为单总体检验和双总体检验，以及配对样本检验
1、单总体t检验是检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著。当总体分布是正态分布，如总体标准差未知且样本容量小于30，那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t分布。
2、双总体t检验是检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。
3、配对样本t检验可视为单样本t检验的扩展，不过检验的对象由一群来自常态分配独立样本更改为二群配对样本之观测值之差。
参考资料来源：百度百科-t检验
spss-配对样本t检验目录
（一）适用情况
（二）spss操作及结果
（1）数据
（2）spss操作
（3）结果
（一）适用情况
（1）两样本总体正态分布，两样本总体方差未知
（二）spss操作及结果
（1）数据：
与独立样本t检验不同，配对样本t检验，两变量个案数一定相同。
本例中某19位同学的部分语文和数学成绩如下（该数据非真实数据）
（2）spss操作：
分析-比较平均值-成对样本t检验
放入变量1和变量2-点击确定
（3）结果：
配对样本统计表可看出语文均值96，数学均值124，个案共计19名。
配对样本相关性表可看出两变量相关性为0.592，且为负相关，相关关系显著（P=0.0080.01) 。
配对样本t检验表可以看到，t值为-3.539，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。此外，两变量平均值相差28.68，标准偏差为35.33，自由度为18 。
配对t检验的适用条件是什么？配对t检验的适用条件如下：
1、独立性，各观察值之间是相互独立的，不能相互影响。
【配对样本t检验的t值的大小有什么意义配对样本t检验】2、正态性，各个样本均来自于正态分布的总体。
3、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。
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。样本先后的顺序是一一对应的。
t检验主要分类
t检验可分为单总体检验和双总体检验，以及配对样本检验。单总体t检验是检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著。当总体分布是正态分布，如总体标准差未知且样本容量小于30，那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t分布。
双总体t检验是检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。双总体t检验又分为两种情况，一是独立样本t检验（各实验处理组之间毫无相关存在，即为独立样本），一是配对样本t检验。

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配对样本t检验的t值的大小有什么意义 配对样本t检验

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