配对t检验步骤
配对t检验SPSS操作
图6-4 配对t检验对话框
(4) 将图6-4左边的源配对变量“X1、X2”成对调入“Paired Variables:”下的矩
型框中。
(5) 单击“OK”钮，得输出结果，如表6-2所示。
4
3．结果及解释
表6-2 配对 t 检验结果
Paired Samples Statistics Mean .79520 .52280 N 10 10 Std. Deviation .18436 .18598 Std. Error Mean 5.8300E-02 5.8812E-02
Correlation .828
Sig. .003
Mean Pair 1 哥特里－罗紫法 - 脂肪酸水解法 .27240
t 7.926
df
S X 1=0.058300。n2(N)=10, X 2（Mean）=0.52280, S2=0.18598, S X 2=0.058812。
表6-2的第一行表示本例所用检验方法为配对t 检验。 表6-2的上部表示配对t 检验基本统计量n1(N)=10, X 1（Mean）=0.79520, S1=0.18436,
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
0.840 0.591 0.674 0.632 0.687 0.978 0.750 0.730 1.200 0.870
0.580 0.509 0.500 0.316 0.337 0.517 0.454 0.512 0.997 0.506
2
（二）分析步骤 1．建立数据文件 设置2个反应变量X1（哥特里－罗紫法）X2（脂肪酸水解法），得数据
表6-2的中部表示配对样本的相关分析。 表6-2的下部表示配对 t 检验结果, t = 7.926,自由度=9，双侧检验P=0.000，可认为两种 方法对脂肪含量的测定结果不同，哥特里－罗紫法测定结果较（一）例題
配对样本t检验的定义与前提条件
配对样本t检验（p本人red sample t-test）是一种统计分析方法，用于比较同一样本在两个不同条件下的平均值是否存在显著差异。
在进行配对样本t检验时，需要满足一定的前提条件，并且需要理解其定义和具体步骤。
为了充分理解配对样本t检验的定义和前提条件，我们需要对其进行深入解析和探讨，以便更好地应用于实际研究中。
1. 配对样本t检验的定义配对样本t检验是一种用于比较两个相关样本平均值差异的统计方法。
它适用于不同条件下对同一组样本进行观察或测量的情况，例如同一组人员在两种不同条件下的表现、同一组产品在不同时间点的质量等。
配对样本t检验的目的在于判断两种不同条件对同一组样本的影响是否存在显著差异。
2. 配对样本t检验的前提条件在进行配对样本t检验前，需要满足以下前提条件：（1）样本来自正态分布总体。
为了验证此条件是否成立，可以通过观测样本数据的直方图或利用正态性检验进行检验。
（2）样本的差异服从正态分布。
此条件可以通过绘制差值的直方图或进行正态性检验来验证。
（3）样本来自的总体具有相同的方差。
可以利用方差齐性检验来验证此条件。
3. 配对样本t检验的具体步骤进行配对样本t检验时，需要完成以下步骤：（1）计算每一对配对样本的差值（即两个条件下的差异），并计算差值的平均数。
（2）计算差值的标准差，以验证差值的正态性和方差齐性条件是否成立。
（3）利用配对样本t检验公式计算t统计量，并根据自由度和显著性水平查找t临界值。
（4）根据t统计量和t临界值的比较，判断两个条件下的平均值是否存在显著差异。
4. 实例分析为了更好地理解配对样本t检验的应用，我们以一个具体实例进行分析。
假设某药物在治疗前后对同一组病人进行了血压测量，我们希望利用配对样本t检验来判断治疗前后的血压平均值是否有显著差异。
在这个实例中，我们需要计算每个病人的血压差值，并进行配对样本t检验，以验证治疗的效果是否显著。
5. 结论配对样本t检验是一种用于比较同一组样本在不同条件下平均值差异的统计方法，它能够帮助研究人员判断两种条件对同一组样本的影响是否存在显著差异。
批量 配对t 检验 方法
批量配对t 检验方法
批量配对 t 检验方法是一种用于比较两组有相同特征的样本的统计方法。
在这种方法中，每个样本在两组之间都有一个配对的对应样本。
以下是批量配对 t 检验的步骤：
1. 收集数据：收集两组有相同特征的样本数据。
每个样本必须有一个配对的对应样本。
2. 计算差异：对于每对配对样本，计算它们之间的差异值。
如果第一个样本是 x1，第二个样本是 x2，则差异值为 d = x1 - x2。
3. 计算平均值：计算所有差异值的平均值 d_mean。
4. 计算标准差：计算所有差异值的标准差 d_std。
5. 计算 t 统计量：计算 t 统计量，公式为 t = d_mean / (d_std / sqrt(n))，其中 n 是样本数量。
6. 计算自由度：计算自由度，公式为 df = n - 1。
7. 判断显著性：根据 t 统计量和自由度，查找 t 分布表以确定t 统计量的临界值。
如果 t 统计量超过了临界值，则差异是显著的。
8. 提出结论：根据 t 统计量和显著性水平，得出结论。
如果 t
统计量小于临界值，则差异不显著；如果 t 统计量大于临界值，则差异显著。
需要注意的是，在进行批量配对 t 检验时，需要满足以下前提
条件：
- 样本的配对是随机的。
- 差异值应该是近似正态分布的。
- 差异值的方差应该是相等的。
如果数据不满足这些前提条件，可能需要考虑使用其他的非参数统计方法进行比较。
配对资料的t检验和秩和检验
配对秩和检验
采用配对设计，研究不同剂量的蔗糖对小鼠肝糖原含量的影响 表10-1 不同剂量组小鼠肝糖原含量(mg/100g)
以此例说明编秩的基本方法
表10-1 不同剂量组小鼠肝糖原含量(mg/100g) 秩表示差值的绝对值从小到大的排序号，正负号取之差值的正负号，相同大小的差值取平均秩。
H0为真时，Ｔ服从对称分布,大多数情况下，T在对称点n(n+1)/4附近
样本量较小时，可以查附表10，大样本时，可以用正态近似的方法进行检验。
01
本例T=6.5，n=12，H0为真时，Ｔ的非拒绝的界值范围为(13,65)，因此本例T<13，所以拒绝Ｈ０（查表进一步确认P<0.01）
02
基于T+>T-，因此可以认为高剂量组的小鼠肝糖原含量高于中剂量组，差异有统计学意义。
配对秩和检验
H0:差值的中位数为０
H1:差值的中位数不为０ =0.05 统计量 对正的秩求和Ｔ+＝48.5，对负的秩求和Ｔ-＝6.5，由于Ｔ+＋Ｔ-=n(n+1)/2，所以只需任取一个秩和，不妨取数值较小的秩和T=6.5
配对符号秩检验方法
配对符号秩检验方法
H0为非真时，Ｔ呈偏态分布,大多数的情况下，Ｔ远离对称点为n(n+1)/4
原理：通过配对设计，尽量消除可能的干扰因素。如果处理因素无作用，则每对差值的总体均数μd应为0，样本均数也应离0不远。
1
2
配对设计的t检验
配对设计的t检验
计算公式： 为差值的均数，n为对子数
配对设计的t检验
1. 建立假设 H0：µd=0，即差值的总体均数为“0”，H1：µd>0或µd<0，即差值的总体均数不为“0”，检验水准为0.05。 2. 计算统计量 3. 确定概率，作出判断 以自由度v(对子数减1)查t界值表，若P<0.05，则拒绝H0，接受H1，若P>=0.05，则还不能拒绝H0。
配对样本t检验 效应量
配对样本t检验与效应量1. 任务介绍配对样本t检验（paired samples t-test）是一种常用的统计方法，用于比较两个相关样本组之间的差异是否显著。
它适用于配对设计的实验或研究中，其中同一组被试在两个不同条件下进行测量。
效应量（effect size）是指研究中所观察到的现象大小或差异。
它衡量了两个组之间的差异有多大，与统计显著性一起提供了更全面和准确的结果。
在本文中，我们将详细介绍配对样本t检验及其应用，并探讨如何计算和解释效应量。
2. 配对样本t检验原理配对样本t检验基于正态分布假设，通过比较两个相关样本组的均值差异来确定差异是否显著。
它包括以下步骤：•假设检验：建立原假设（H0）和备择假设（H1）。
原假设通常是两个样本均值相等，备择假设则是两个样本均值不相等。
•计算差值：对每一对配对数据进行差值计算，得到一个新的配对样本。
•计算均值差异：计算配对样本的均值差异（即平均差值）。
•计算标准误差：计算配对样本的标准误差，用于估计均值差异的抽样分布。
•计算t值：用均值差异除以标准误差，得到t值。
•判断显著性：根据t值和自由度（df）查找t分布表，确定显著性水平下的临界t值。
比较计算得到的t值与临界t值，判断是否拒绝原假设。
3. 配对样本t检验应用场景配对样本t检验适用于以下情况：1.同一组被试在两个不同条件下进行测量，比如药物治疗前后的指标变化、学习前后的成绩变化等。
2.两个相关组之间存在关联性，比如夫妻之间、兄弟姐妹之间等。
4. 配对样本t检验步骤步骤1：建立假设在进行配对样本t检验前，需要明确研究问题并建立假设。
原假设通常是两个样本均值相等（H0: μd = 0），备择假设则是两个样本均值不相等（H1: μd ≠ 0）。
步骤2：收集数据收集两个相关样本组的数据，确保每个被试都有配对数据。
步骤3：计算差值对于每一对配对数据，计算差值（d = X1 - X2），得到一个新的配对样本。
步骤4：计算均值差异和标准误差计算配对样本的均值差异（即平均差值）和标准误差。
如何用GraphPadprism进行t检验？
如何用GraphPadprism进行t检验？t 检验，主要用于样本含量较小（例如 n<30），总体标准差σ 未知的正态分布资料，其中又将其分为了配对 t 检验和成组 t 检验。
一、原理及意义配对t 检验：又称配对样本均数t 检验，是组内设计的比较，即相同被试者都接受相同的实验处理，所检验的对象是同一组别。
成组t 检验：又称独立样本t 检验，是组间设计的比较，即不同被试者接受不同的实验处理，所检验的对象是不同组别。
两种 t 检验相同点：平均值±标准差二、操作流程-配对 t 检验1.选择所需图表样式：点击选择左侧 New Table & Graph 项中的 Column 选项，再点击选择右侧 Enter/import data 项中的 Ener replicate vales,stacked into columns 选项，最后点击选择创建。
2.输入数据，完善表格在以下界面中输入数据所设置的组别。
3.输入数据，完善表格再在此处输入各组的所有的样本数据。
4.输入数据，完善表格输入组别与各组对应样本数据。
5.选择数据分析方式点击左侧目录树中Results 项，弹出右侧方框，再点击目录树中XY analyses 项，选择其附属选项column statistics，最后点击确认。
6.选择数据分析方式Test if the values come from a Gaussian distribution 项中选择三项中任意一项或三项都选皆可，最后点击确认（检验数据是否呈正态分布，三种不同检验分析D』Agootino-Pearson 法、Kolmogorov-Smirnov 法、Shapiro-Wilk 法，但分析结果相似）7.结果解析首先点击页面左侧Results , 选择附属选项，如下图所示，D』Agootino-Pearson 法：数据表现出的 P 值。
（正态分布检验：P > 0.10 表述数据呈正态分布）8.结果解析如下图所示，Shapiro-Wilk 法：数据表现出的P 值，Kolmogorov-Smirnov 法：数据表现出的 P 值。
配对t检验计算步骤
配对t检验计算步骤
宝子，今天来唠唠配对t检验的计算步骤哈。
咱先得知道啥是配对t检验呢。
简单说呀，就是针对配对数据的一种统计检验方法。
比如说，同一个人在吃药前和吃药后的某项指标，这就是配对的数据啦。
那计算的时候呢，第一步就是求每一对数据的差值。
就像前面说的那个人，把他吃药后的指标值减去吃药前的指标值，得到一个个差值。
这一步就像是给数据做个小减法，找出它们的变化量。
接下来呢，要计算这些差值的均值。
把所有的差值加起来，再除以差值的个数，就得到这个均值啦。
这均值就像是这些差值的小代表，能反映出整体的一个平均变化趋势哦。
再然后呀，要算出这些差值的标准差。
这个标准差呢，就是衡量这些差值分散程度的一个小指标。
它能让我们知道这些差值是比较集中呢，还是分散得比较开。
计算标准差可能有点小复杂，不过别怕，就按照公式来就行啦。
有了均值和标准差之后呢，就可以计算t值啦。
t值的计算公式就是用差值的均值除以（标准差除以根号下样本量）。
这个t值可重要啦，就像一个小钥匙，能帮我们打开判断的大门呢。
最后呀，我们要根据自由度（自由度就是样本量减去1哦）去查t分布表，找到对应的临界值。
然后把我们算出来的t值和这个临界值比较。
如果算出来的t值比临界值大或者小（这得看是单侧检验还是双侧检验啦），那我们就可以得出结论啦，是有显著差异还是没有显著差异呢。
宝子，配对t检验的计算步骤就是这样啦，虽然看起来有点小复杂，但是一步一步来，也不是那么难的啦。
加油哦，希望你能轻松掌握！ 。
配对资料的样本均数T检验
数检验要求数据符合正态分布，因为正态分布是t检验的前提条件。如果数据不符 合正态分布，可能会导致检验结果不准确。
在进行配对资料的样本均数t检验之前，可以通过图形或统计软件进行正态性检验，以确保数据分布符 合正态分布。
差值需要满足独立性
配对资料的样本均数t检验要求差值之间相互独立，即差值之间没有相关性。如果差值之间存在相关性，会导致检验结果不准 确。
同一样本在不同条件下的比较
同一样本在不同条件下的比较，例如 同一批实验样本在不同温度或不同pH 条件下的反应结果，可以通过配对资 料的样本均数t检验来分析不同条件下 的差异。
这种应用场景适用于需要比较不同实 验条件对结果影响的研究，能够帮助 研究者更好地理解实验条件对结果的 影响机制。
04 配对资料的样本均数t检 验的注意事项
配对资料的样本均数t检验
目录
• 配对资料的样本均数t检验概述 • 配对资料的样本均数t检验的步骤 • 配对资料的样本均数t检验的应用场景 • 配对资料的样本均数t检验的注意事项 • 配对资料的样本均数t检验的案例分析
01 配对资料的样本均数t检 验概述
定义与特点
定义
配对资料是指将两个测量值进行配对，然后对配对的测量值 进行比较的资料。配对资料的样本均数t检验是一种常用的统 计分析方法，用于比较两组配对数据的均值是否存在显著差 异。
在进行配对资料的样本均数t检验之前，需要检查差值之间的相关性，以确保差值之间相互独立。
差值的方差齐性检验
配对资料的样本均数t检验要求差值 的方差齐性，即差值的方差在不同组 之间没有显著差异。如果差值的方差 不齐，会导致检验结果不准确。
VS
在进行配对资料的样本均数t检验之 前，需要进行方差齐性检验，以确保 差值的方差齐性。如果方差不齐，可 以采用适当的校正方法或非参数检验 等方法进行处理。
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配对t检验步骤
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配对t检验是一种常用的统计方法，主要用于比较两个相关样本的均值是否存在显著差异。
下面是配对t检验的步骤：
1. 收集数据
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首先，收集两组需要比较的数据。
通常，这些数据应该是配对的，即它们来自于同一组受试者或同一组样本，但在不同的条件下进行测量。
例如，你可能想比较同一组患者在服用新药和服用安慰剂后的效果。
2. 定义配对
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确定你正在比较的两组数据之间的关系。
例如，如果你正在比较两种不同处理方法的效果，那么这两组数据应该是配对的。
3. 计算差值
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计算每对数据的差值。
这通常可以通过简单地从一个数据点中减去另一个数据点来完成。
例如，如果你正在比较两种处理方法的效果，你可以计算每组数据中两种处理方法的差值。
4. 计算均值和标准差
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计算差值的均值和标准差。
这些值可以通过使用标准数学公式进行计算。
5. 计算t统计量
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使用差值的均值和标准差计算t统计量。
这通常可以通过查阅t 分布表或使用公式来完成。
在配对t检验中，t统计量通常使用配对t 分布进行计算。
6. 确定t分布
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确定t统计量对应的t分布。
这通常可以通过查阅t分布表或使
用软件来完成。
在配对t检验中，通常使用配对t分布进行计算。
7. 计算p值
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使用t分布和自由度计算p值。
在配对t检验中，p值通常用于确定两个样本的均值是否存在显著差异。
如果p值小于预定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝零假设，认为两个样本的均值存在显著差异。
否则，无法拒绝零假设，认为两个样本的均值没有显著差异。
8. 解读结果
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根据p值和其他信息解读结果。
如果p值小于预定的显著性水平，则可以得出结论：两个样本的均值存在显著差异。
否则，无法得出这一结论。
需要注意的是，在解释结果时应该谨慎，因为即使p值小于预定的显著性水平，也不能保证这一差异一定是由于处理方法的不同造成的。
其他因素也可能导致这一差异。