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文章目录列表:

• 1、配对t检验和成组t检验各适用于什么情况？
• 2、配对t检验的适用条件是什么？
• 3、我还想请问一下，独立样本T检验和配对T检验有什么区别呢？它们分别适用于什么情况呢？谢谢啊！
• 4、t检验的应用条件是什么

一、配对t检验和成组t检验各适用于什么情况？

        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n 30），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。

        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。

二、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：

       
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。

三、我还想请问一下，独立样本T检验和配对T检验有什么区别呢？它们分别适用于什么情况呢？谢谢啊！

您好，独立样本t检验试用于单因素被试间设计的差异检验，比如考察同一个班中不同性别学生的数学测验成绩是否有差异，就将男生的成绩列为一列，女生成绩一列进行独立样本t检验，即两组数据来自于不同组被试；
配对样本t检验试用于单因素被试内设计的差异检验，比如考察班里女生的第一次月考成绩和第二次月考成绩是否有显著差异，就将第一次的成绩列为一列，第二次的列为另一列进行配对样本t检验，即两组数据来自于同一组被试。
但是，如果实验之前将两组被试进行了匹配，比如第一组被试和第二组被试平时的数学成绩是一一匹配的，那么认为这两组被试本身的数学成绩是不相上下的，就好像同一组一样。这时要考察这两组被试本次考试的数学成绩是否有显著差异，也需要进行配对样本t 检验。

四、t检验的应用条件是什么

       应用条件

       
1、已知一个总体均数；

       
2、可得到一个样本均数及该样本标准差；

       
3、样本来自正态或近似正态总体。

       注意事项

       
1、选用的检验方法必须符合其适用条件(注意：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)。

       理论上，即使样本量很小时，也可以进行t检验。（如样本量为10，一些学者声称甚至更小的样本也行），只要每组中变量呈正态分布，两组方差不会明显不同。如上所述，可以通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。

       方差齐性的假设可进行F检验，或进行更有效的Levene s检验。如果不满足这些条件，可以采用校正的t检验，或者换用非参数检验代替t检验进行两组间均值的比较。

       
2、区分单侧检验和双侧检验。单侧检验的界值小于双侧检验的界值，因此更容易拒绝，犯第Ⅰ错误的可能性大 。t检验中的p值是接受两均值存在差异这个假设可能犯错的概率。在统计学上，当两组观察对象总体中的确不存在差别时，这个概率与我们拒绝了该假设有关。

       一些学者认为如果差异具有特定的方向性，我们只要考虑单侧概率分布，将所得到t-检验的P值分为两半。另一些学者则认为无论何种情况下都要报告标准的双侧t检验概率。

       
3、假设检验的结论不能绝对化。当一个统计量的值落在临界域内，这个统计量是统计上显著的，这时拒绝虚拟假设。当一个统计量的值落在接受域中，这个检验是统计上不显著的，这是不拒绝虚拟假设H0。因为，其不显著结果的原因有可能是样本数量不够拒绝H0，有可能犯第Ⅰ类错误。

       
4、正确理解P值与差别有无统计学意义 。P越小，不是说明实际差别越大，而是说越有理由拒绝H0，越有理由说明两者有差异，差别有无统计学意义和有无专业上的实际意义并不完全相同。

       
5、假设检验和可信区间的关系结论具有一致性差异：提供的信息不同区间估计给出总体均值可能取值范围，但不给出确切的概率值，假设检验可以给出H0成立与否的概率。

       6、涉及多组间比较时，慎用t检验。科研实践中，经常需要进行两组以上比较，或含有多个自变量并控制各个自变量单独效应后的各组间的比较，（如性别、药物类型与剂量），此时，需要用方差分析进行数据分析，方差分析被认为是t检验的推广。

       在较为复杂的设计时，方差分析具有许多t-检验所不具备的优点。（进行多次的t检验进行比较设计中不同格子均值时）。

       由来

       学生t检验是威廉·戈塞为了观测酿酒品质于1908年所提出的，“学生 (student)”则是他的笔名。

       基于克劳德·健力士（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流程的创新政策，戈塞受雇于都柏林的健力士酿酒厂担任统计学家。戈塞提出了t检验以降低啤酒重量监控的成本。

       戈塞于1908年在《Biometrika》期刊上公布t检验，但因其老板认为其为商业机密而被迫使用笔名，统计学论文内容也跟酿酒无关。实际上，其他统计学家是知道戈塞真实身份的。

       应用

       
1、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。

       
2、独立样本t检验（双样本）：其零假设为两个正态分布的总体的均值之差为某实数，例如检验二群人之平均身高是否相等。若两总体的方差是相等的情况下（同质方差），自由度为两样本数相加再减二；若为异方差（总体方差不相等），自由度则为Welch自由度，此情况下有时被称为Welch检验。

       
3、配对样本t检验（成对样本t检验）：检验自同一总体抽出的成对样本间差异是否为零。例如，检测一位病人接受治疗前和治疗后的肿瘤尺寸大小。若治疗是有效的，我们可以推定多数病人接受治疗后，肿瘤尺寸将缩小。

       
4、检验一回归模型的偏回归系数是否显著不为零，即检验解释变量X是否存在对被解释变量Y的解释能力，其检验统计量称之为t-比例（t-ratio）。

       以上内容参考

       以上就是智云国际小编对于（配对t检验和成组t检验各适用于什么情况？）的内容
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二、配对t检验的适用条件是什么？；
三、我还想请问一下，独立样本T检验和配对T检验有什么区别呢？它们分别适用于什么情况呢？谢谢啊！；
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