配对t检验计算例题配对t检验

成组t检验和配对t检验的区别配对t检验，是单样本t检验的特例。配对t检验：是采用配对设计方法观察以下几种情形：
1.配对的两个受试对象分别接受两种不同的处理；
2.同一受试对象接受两种不同的处理；
3.同一受试对象处理前后的结果进行比较（即自身配对）；
4.同一对象的两个部位给予不同的处理。
成组t检验，也称两独立样本资料的t检验，适用于完全随机设计的两样本均数的比较。将受试对象随机分配成两个处理组，每一组随机接受一种处理。
拓展资料：
T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n30），总体标准差σ未知的正态分布。
t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的。
戈斯特在位于都柏林的健力士酿酒厂担任统计学家，基于Claude Guinness聘用从牛津大学和剑桥大学出来的最好的毕业生以将生物化学及统计学应用到健力士工业程序的创新政策。戈斯特于1908年在Biometrika上公布t检验，但因其老板认为其为商业机密而被迫使用笔名（学生）。实际上，跟他合作过的统计学家是知道“学生”的真实身份是戈斯特的。
当总体呈正态分布，如果总体标准差未知，而且样本容量 30 ，那么这时一切可能的样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t分布。
检验是用分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。检验分为单总体检验和双总体检验。
【配对t检验计算例题配对t检验】单总体t检验
单总体检验是检验一个样本平均数与一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 30 ，那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈正态分布。
2.双总体t检验
双总体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。双总体检验又分为两种情况，一是相关样本平均数差异的显著性检验，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，这两种情况组成的样本即为相关样本。二是独立样本平均数的显著性检验。
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。
参考资料：百度百科-t检验

文章插图
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
配对t检验的适用条件是什么？适用条件：
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。
两组的试验单位相互独立，所得的二个样本相互独立，其含量不一定相等。每组资料近似正态分布（或大样本），满足方差齐性，则可采用成组t检验。
2、配对t检验适用于配对设计两样本平均数差异显著性检验。
适用以下情况：
（1）同一样本接受不同处理的比较。
（2）对同一个受试对象处理前后的比较。
（3）将受试对象按情况相近者配对，分别给予两种不同处理，观察两种处理效果有无差别。

配对t检验计算例题 配对t检验

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