配对样本t检验 效应量
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。
(完整word版)T检验分为三种方法
T 检验分为三种方法：1. 单一样本t 检验( One-sample t test )，是用来比较一组数据的平均值和一个数值有无差异。
例如，你选取了5 个人，测定了他们的身高，要看这五个人的身高平均值是否高于、低于还是等于1.70m ，就需要用这个检验方法。
2. 配对样本t 检验( paired-samples t test )，是用来看一组样本在处理前后的平均值有无差异。
比如，你选取了5 个人，分别在饭前和饭后测量了他们的体重，想检测吃饭对他们的体重有无影响，就需要用这个t 检验。
注意，配对样本t 检验要求严格配对，也就是说，每一个人的饭前体重和饭后体重构成一对。
3. 独立样本t 检验( independent t test )，是用来看两组数据的平均值有无差异。
比如，你选取了5 男 5 女，想看男女之间身高有无差异，这样，男的一组，女的一组，这两个组之间的身高平均值的大小比较可用这种方法。
总之，选取哪种t 检验方法是由你的数据特点和你的结果要求来决定的。
t 检验会计算出一个统计量来，这个统计量就是t 值，spss 根据这个t 值来计算sig 值。
因此，你可以认为t 值是一个中间过程产生的数据，不必理他，你只需要看sig 值就可以了。
sig 值是一个最终值，也是t 检验的最重要的值。
sig 值的意思就是显著性 (significance )，它的意思是说，平均值是在百分之几的几率上相等的。
一般将这个sig 值与0.05 相比较，如果它大于0.05 ，说明平均值在大于5%的几率上是相等的，而在小于95% 的几率上不相等。
我们认为平均值相等的几率还是比较大的，说明差异是不显著的，从而认为两组数据之间平均值是相等的。
如果它小于0.05 ，说明平均值在小于5% 的几率上是相等的，而在大于95%的几率上不相等。
我们认为平均值相等的几率还是比较小的，说明差异是显著的，从而认为两组数据之间平均值是不相等的。
配对样本t检验，95%人忽视的一步!
配对样本t检验，95%人忽视的一步!背景在我们进行配对t检验时，SPSS统计分析结果，必然会计算一个两个配对数据的相关系数，这是干啥的呢，绝大多数人忽略这步，直接看配对t检验的t值和P值，可是正确的配对结果的如何解读呢？（松哥统计）实践是检验真理的唯一标准1、先看一组数据，某药物治疗胃胀疗效比较，效应指标为胃胀的评分。
因为同组前后位配对设计，异组为成组设计，我们看一下配对设计的结果。
2、点击菜单分析-比较均值-配对样本t检验。
如下框设置-点击确定。
3、结果解读（三步法）3.1第一步：获取胃胀前与胃胀后的三个核心统计量（样本量、均数和标准差）。
产生主观意识：本例胃胀前均数4.37，胃胀治疗后均数2.65，可能治疗有效，但这种疗效可能是抽样误差所致，因此需要进行检验。
知识连接配对设计是一种配对后两组数据相互关联的设计，也就是说配对后数据如果不相关，那就失去了配对设计t检验的前提条件，因此，很多软件进行配对设计时，会检验数据是否存在相关性。
3.2结果解读第二步：检查配对前后数据的相关性，本例相关系数r=0.520，P=0.000<>3.3结果解读第三步：配对t检验结果，发现t=8.121，对应的P=0.000<>大同小异），本例小于0.05，因此小异，有差异。
即治疗前后胃胀评分差异有统计学意义。
在结合前后的均数，可以得出治疗后胃胀评分下降，该药有效。
松哥统计说配对样本t检验的相关系数检验，确实很多人忽视，甚至一些供研究生用的统计教材都用错了。
下图（中间部分）为某教材中部分，分析认为配对组相关系数r=0.075>0，就配对成功。
个人认为确实不太妥当，至少2点。
一为：只看r值大小，不看r值的P值，本例虽然r=0.075>0，但后面的P=838>0.05。
意思是前面的r=0.075可能是有抽样误差导致，并不是匹配的结果。
二为：忽视r值的专业意义，本例r=0.075是一份非常小的值，微弱微弱，几乎无相关性。
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。
两配对样本T检验
定义：两配对样本T 检验是根据样本数据对样本来自的梁配对总体的均值是否有显著性差异进行的推断。
一本用于同一研究对象（或两配对对象）分别给予两种不同处理的效果比较。
以及同意研究对象（或者两配对对象）处理前后的效果对比。
前者推断两种效果是否有无差别后者推断某一处理是否有效。
一、两配对样本T 检验
本文为研究志愿服务活动对大学生学业水平成绩的影响效果，通过收集部分志愿者在参加志愿服务活动前后的学业成绩，检验大学生在参与志愿服务活动前后成绩是否发生了显著变化。
如果成绩发生了显著变化则说明志愿活动对学业成绩的提升有一定成效。
符合两配对样本T 检验的前提条件：1、两个样本为配对样本，因为所收集的参与志愿服务活动前后两时期的成绩来自同一个体，且两时期所观察的个案数目相等。
每对数据都对应着同一个志愿者。
2、学生的学业成绩可认为来自正态分布。
步骤：1、建立假设。
原假设0H 认为，大学生在参与志愿服务前后成绩总体均值之间不存在显著差异，即基本上认为志愿服务活动对血液水平成绩无影响。
2
112
10::μμμμ≠=H H。
两配对样本T检验整理
1、两配对样本T检验2、单因素方差分析3、多因素方差分析一、两配对样本T检验定义:两配对样本T检验就是根据样本数据对样本来自得两配对总体得均值就是否有显著性差异进行推断。
一般用于同一研究对象(或两配对对象)分别给予两种不同处理得效果比较,以及同一研究对象(或两配对对象)处理前后得效果比较。
两配对样本T检验得前提要求如下:两个样本应就是配对得。
在应用领域中,主要得配对资料包括:具有年龄、性别、体重、病况等非处理因素相同或相似者。
首先两个样本得观察数目相同,其次两样本得观察值顺序不能随意改变。
样本来自得两个总体应服从正态分布二、配对样本t检验得基本实现思路设总体服从正太分布,总体服从正太分布,分别从这两个总体中抽取样与,且两样本相互配对。
要求检验就是否有显著差异。
第一步,引进一个新得随机变量对应得样本值为,其中,这样,检验得问题就转化为单样本t检验问题。
即转化为检验Y 得均值就是否与0有显著差异。
第二步,建立零假设第三步,构造t统计量第四步,SPSS自动计算t值与对应得P值第五步,作出推断:若P值<显著水平,则拒绝零假设即认为两总体均值存在显著差异若P值>显著水平,则不能拒绝零假设,即认为两总体均值不存在显著差异三、SPSS配对样本t检验得操作步骤例题:研究一个班同学在参加了暑期数学、化学培训班后,学习成绩就是否有显著变化。
数据如表3所示。
1、操作步骤:首先打开SPSS软件1、1输入数据点击: 文件-----打开文本数据(D)-----选择需要编辑得数据-----打开图1 (这个就是已经导入数据得截图)在这里首先需要确定导入得数据就是符合两配对样本T检验得前提得。
1、2找到配对样本T检验得位置点击:菜单栏得分析按钮----选择比较均值-----配对样本T检验(如图2 )图21、3将数据对应导入配对样本T检验得选项框图1、31导入前得图像如图3图31、32导入后得图像如图4图4在此选项中需要设置“选项”得值为95%图5选择选项完成后,点击“继续”,接下来执行下面步骤:图6点击确定生成我们需要得表格:图7表1 成对样本统计量均值N 标准差均值得标准误对 1 数学1 72、94 18 20、157 4、751 数学2 84、78 18 10、339 2、437对 2 化学1 81、83 18 15、240 3、592 化学2 89、44 18 8、183 1、929该表1给出了本实验对样本得一些统计量。
医学统计学-t检验
单样本t检验概述
1
定义和用途
单样本t检验是将一个样本的平均值与一个已知的总体平均值进行比较。该方法可用于检测某 一群体的平均数是否与已知平均数有显著差异。
2
计算公式
计算t值的公式为 （样本平均值-总体平均值） / 标准误差。
3
实例分析
例如，医生想检查其患者的平均血压是否与总体平均血压相同。医生可以采取一些患者的随 机抽样，进行平均血压值的估计。利用单样本t检验，医生可以比较患者平均血压和已知的总 体平均数的数量差异。
t检验在药物研发中的应用
1 疗效检验
t检验在药物研发中被广泛用于检验不同药物、不同剂量和不同给药方式的疗效。
2 药物毒性检测
t检验可用于检测药物给药对器官功能和生理指标的影响和损伤。
3 剂量选定
t检验可用于评估药物的安全性和有效性，并确定剂量的选择。
t检验在生物医学研究中的应用
基础研究
t检验在生物医学基础研究中应用 广泛，可用于比较不同基因型、 不同表观遗传信息和不同环境因 素对生物体的影响。
t检验和方差分析
方差分析
方差分析是一种用于比较三个或 更多群体之间差异的方法。它可 以用于比较顺序数据、类别数据 和等间隔数据。
t检验和方差分析的不同
t检验是用于比较两个群体之间差 异的方法，适用于均值分布差异 较小、样本较小的数据。而方差 分析适合适用于比较多个群体之 间差异的情况、以及数据间的交 互作用。
配对t检验概述
1 定义和用途
配对t检验是用于比较同一组受试者在两个不同时间点或两种不同条件下的差异。
2 计算公式
计算配对t值需用到每个块对的平均值和标准差。平均值差值除以标准误差的公式表示 t值。
配对样本t检验
H0：μd =0
H1：μd ≠0
0.05
t dd d0 d
S d
S d
Sd
n
精品课件
其中
Sd
d2
d2
n
n1
式中d为每对数据的差值，
d 为差值的样本均数，
Sd为差值的标准差，
S d为差值样本均数的标准误，
n为对子数。
精品课件
开机： AC/ON
进入统计状态：
MODE MODE
清除内存：
பைடு நூலகம்
2 2
n1 n2
5．如果有两个以上样本均数比较 方差分析法。
精品课件
三、单侧检验和双侧检验（根据 研究目的和专业知识选择）
假设检验（1）双侧检验：如要 比较A、B两个药物的疗效，无 效 假 设 为 两 药 疗 效 相 同 (H0 ： μ同A(=Hμ1B：)，μ备A≠择μ假B)，设可是两能药是疗A药效不优 于B药，也可能B药优于A药，这 就是双侧检验。
1.分析目的：推断两样本几何均数 各自代表的总体几何均数有无差 别。
2.应用条件：等比资料和对数正态 分布资料。（例3.9）
精品课件
SHIFT ；
log 50
, 1 M+
……
…
M+
SHIFT
；
log 1280
, 3 M+
0
精品课件
SHIFT
X
1
SHIFT
Xσn-1 3
求出
= 求出
X1 3.2292
精品课件
二、用的检验方法必须符合 其适用条件
应根据分析目的、设计类型、资 料类型、样本含量大小等选用适 当的检验方法。
SPSS统计实验报告配对样本t检验
配对样本t检验班级半期成绩期末成绩18587 19896 17480 18790 18688 17570 16567 17872 16470 18275 18986 27377 27268 26065 26661 28993 28888 28280 28085 28385 27780 29796为检验下半学期集中突击学习的成效，老师给出了半期和期末成绩表，试根据所给数据对下半学期突击学习的成效做评价。
1.配对检验（半期期末）Paired Samples StatisticsPaired Samples Correlations两样本总容量为22，相关系数r=0.921，属于高度相关，P值=0.00即远小于显著性水平a=0.05，应拒绝原假设，即两总体存在显著性差异。
半期成绩的均值=79.55，期末成绩的均值=79.95，且半期的标准差为10.294，期末的标准差为10.330，可看出半期和期末的成绩没有太大变化，期末成绩虽有提高，但效果不明显。
Paired Samples Test2.两班期末成绩比较：求95%的置信度下两个班期末平均成绩是否具有显著性差异？求两班期末平均成绩差的置信度为95%的置信区间？Group StatisticsIndependent Samples Test有两班成绩分析得出的检验结果：Levene的检验F值=0.018，P值（sig）=0.895大于显著性水平取a=0.05，所以不应拒绝原假设，即两总体方差相等，通过了levene方差齐性检验。
其次用t检验两总体均值差是否存在显著性差异检验由上表可知t=0.06，双侧概率P值=0.952大于显著性水平a=0.05，即不应拒绝原假设，两总体均值差不存在显著性差异。
即两班成绩没有太大差异。
一班的均值为80.09大于二班的79.82，且一班的方差为9.813小于二班的11.303，即一班的平均成绩较二班稳定且略高。
3.单个样本t检验One-Sample StatisticsOne-Sample Test求期末平均成绩在95%的置信度下两个班期末平均成绩是否具有显著性差异？统计量t值=36.303，t值很大，即方程整体显著，又因为双侧检验p值=0.000小于显著性水平0.05，说明两总体均值差出现显著性差异，即在95%的置信度下两个班期末平均成绩出现显著性差异。
gpower 效应量
gpower 效应量Gpower，全称为General Power Analysis Software，是一款实现功效量计算的软件。
该软件不仅仅适用于实验设计类研究，也适用于回归分析、方差分析等其他研究方法。
在研究中，功效量(power)是验证假设的概率，Gpower功效量的计算是为检验假设结果的可靠性提供支持的。
本文将对Gpower进行简单介绍，重点阐述其功能特点，包括计算单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验、方差分析、线性回归等。
1. 单样本t检验单样本t检验主要用于检验正态分布的样本均值是否与已知的总体均值有显著差异。
在Gpower中，可以通过输入样本大小、显著性水平、总体均值和样本均值等参数进行计算，得出样本大小对功效量的影响。
2. 独立样本t检验独立样本t检验是用于比较两组独立样本之间差异是否显著的检验方法。
在Gpower中，输入参数有两组样本大小和标准偏差，显著性水平等，软件将通过功效量计算两样本的显著性水平和样本大小。
3. 配对样本t检验配对样本t检验是成对比较两个相关组之间差异的一种检验方法。
在Gpower中，输入参数包括样本大小、相关系数、效应大小等，获取样本大小、显著性水平之间的功效量，以证明实验结果的可靠性。
4. 方差分析方差分析是多个组之间比较差异的一种方法。
在Gpower中，通过输入方差分析的组数、每组样本大小、效应大小、显著性水平等参数，获取样本大小、组数之间的相关性和显著性等参数，实现对方差分析结果的预测和支持。
5. 线性回归线性回归是一种用于研究变量之间关系的方法。
在Gpower中，输入线性回归的样本大小、相关系数、显著性水平等参数，获取效应量、样本大小和显著性之间的关系，进而得出实验结果的可靠性度量。
总体而言，Gpower软件具有计算精准、功能全面的特点，能够支持多个研究方法的功效量计算，为研究结果的可靠性度量提供了强有力的支持。
配对实验样本量的计算公式
配对实验样本量的计算公式在进行实验研究时，确定样本量是非常重要的一步，特别是在配对实验中。
配对实验是一种比较两组相关样本的实验设计，例如治疗前后的数据对比、同一组受试者在不同时间点的数据对比等。
确定合适的样本量可以保证实验结果的可靠性和稳定性，避免因样本量不足而导致的偏差和误差。
本文将介绍配对实验样本量的计算公式及其相关内容。
一、配对实验样本量的计算公式。
在进行配对实验时，样本量的计算公式可以使用t检验的配对样本量计算公式。
假设要比较两组相关样本的均值差异，样本量的计算公式为：\[ n = \frac{{(Z_{1-\alpha/2} + Z_{1-\beta})^2 \cdot \sigma^2}}{{\delta^2}} \]其中，n为每组的样本量，Z_{1-\alpha/2}和Z_{1-\beta}分别为显著性水平为α/2和统计功效为1-β对应的Z值，σ为总体标准差，δ为两组均值差异的最小显著性水平。
二、配对实验样本量计算公式的解释。
1. 显著性水平（α），显著性水平是指在假设检验中所允许的犯第一类错误的概率，通常取0.05或0.01。
Z_{1-\alpha/2}为显著性水平为α/2对应的Z值，可以在标准正态分布表中查找得到。
2. 统计功效（1-β），统计功效是指在假设检验中拒绝虚无假设的能力，通常取0.8或0.9。
Z_{1-\beta}为统计功效为1-β对应的Z值，可以在标准正态分布表中查找得到。
3. 总体标准差（σ），总体标准差是指总体数据的离散程度，通常通过样本标准差来估计。
在实际研究中，可以通过历史数据或者小样本试验来估计总体标准差。
4. 均值差异的最小显著性水平（δ），均值差异的最小显著性水平是指在假设检验中所能接受的两组均值差异的最小值。
通常根据实际研究需求和经验来确定。
通过上述配对实验样本量的计算公式，可以确定在给定的显著性水平、统计功效、总体标准差和均值差异的最小显著性水平下，每组样本的大小。
配对设计率的比较样本量公式推导
配对设计率的比较样本量公式推导配对设计是一种常用的实验设计方法，它可以减少实验误差，提高实验结果的可靠性。
在配对设计中，每个实验单位都与另一个实验单位进行配对，两个实验单位之间具有相似的特征。
在进行配对设计时，我们需要确定样本量，以确保实验结果的统计推断具有一定的可靠性。
在进行配对设计的样本量计算时，我们需要考虑以下几个因素：配对设计率、显著性水平、功效和效应量。
配对设计率是指两个配对单位之间具有相似特征的比例。
显著性水平是指在进行统计推断时所允许的错误概率，通常取0.05。
功效是指在进行统计推断时拒绝原假设的能力，通常取0.8。
效应量是指两个配对单位之间的差异大小。
为了推导配对设计的样本量公式，我们首先需要确定配对设计的假设检验问题。
假设我们要比较两个配对单位之间的均值差异是否显著，即原假设为两个配对单位之间的均值差异为0，备择假设为两个配对单位之间的均值差异不为0。
根据配对设计的假设检验问题，我们可以使用t检验进行统计推断。
在进行t检验时，我们需要计算配对单位之间的均值差异和标准差。
假设配对单位之间的均值差异为d，标准差为s，配对单位的个数为n。
根据t检验的样本量计算公式，我们可以得到配对设计的样本量公式如下：n = (Zα/2 + Zβ)² * 2 * s² / d²其中，Zα/2为显著性水平为α/2时的Z值，Zβ为功效为β时的Z值，s²为配对单位之间的标准差的平方，d为配对单位之间的均值差异。
通过使用配对设计的样本量公式，我们可以计算出所需的样本量。
在进行实验时，我们需要确保样本量满足样本量公式计算出的要求，以保证实验结果的可靠性。
总之，配对设计是一种常用的实验设计方法，可以减少实验误差，提高实验结果的可靠性。
在进行配对设计时，我们需要确定样本量，以确保实验结果的统计推断具有一定的可靠性。
通过使用配对设计的样本量公式，我们可以计算出所需的样本量，并在实验中进行相应的样本收集。
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！ 。
生物统计学t检验试题及答案
生物统计学t检验试题及答案在生物统计学中，t检验是一种常用的统计方法，用于比较两组数据的平均值是否存在显著差异。
以下是有关t检验的试题及答案：1. 单样本t检验适用于哪种情况？当需要比较单个样本的均值与已知的总体均值是否有显著差异时，使用单样本t检验。
2. 独立样本t检验与配对样本t检验的主要区别是什么？独立样本t检验用于比较两个独立样本组的均值差异，而配对样本t检验用于比较同一组样本在不同条件下的均值差异。
3. 在进行t检验时，如何判断是否需要进行方差齐性检验？如果样本量较小（通常小于30），或者两组样本的方差差异较大时，需要进行方差齐性检验。
4. 什么是t检验的自由度？t检验的自由度通常为样本大小减去1，即n-1。
5. t检验的零假设是什么？t检验的零假设是两组数据的均值之间没有显著差异。
6. 如何解释t检验的结果？如果t检验的p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则拒绝零假设，认为两组数据的均值存在显著差异。
7. 什么是效应量？效应量是衡量两组数据均值差异大小的指标，常用的效应量指标有Cohen's d。
8. 在什么情况下，t检验的结果可能不准确？当样本数据不满足正态分布、方差不齐或样本量过小等情况时，t 检验的结果可能不准确。
9. 如何进行配对样本t检验？首先计算配对样本之间的差值，然后对差值进行t检验。
10. 独立样本t检验中，如果两组样本的方差不等，应如何处理？如果两组样本的方差不等，可以使用Welch's t检验，该检验不要求方差相等。
以上是关于生物统计学中t检验的一些基本试题及答案，掌握这些知识点对于理解t检验的原理和应用非常重要。
配对样本T检验(优质)
配对样本T检验与独立样本T检验均使用T-TEST过程，但调 用该过程的菜单不同，对数据文件结构的要求不同和所使 用的命令语句也有区别。进行配对样本T检验的数据文件 中一对数据必须作为同一个观测量中两个变量值。
两独立样本的T检验
在日常工作中，我们经常要比较某两组计量资料的均数间有 无显著差别，如研究不同疗法的降压效果或两种不同制剂对 杀灭鼠体内钩虫的效果（条数）等。这时假若事先难以找到 年龄、性别等条件完全一样的人（或动物）作配对比较，那 么不能求每对的差数只能先算出各组的均数，然后进行比较。 两组例数可以相等也可稍有出入。检验的方法同样是先假定 两组相应的总体均数相等，看两组均数实际相差与此假设是 否靠近，近则把相差看成抽样误差表现，远到一定界限则认 为由抽样误差造成这样大的相差的可能性实在太小，拒绝假 设而接受H1，作出两总体不相等的结论。
配对设计资料T检验的基础理论
在医学研究中，常用配对设计。配对设计主要有四种情况：同一受试对 象处理前后的数据；同一受试对象两个部位的数据；同一样品用两种方 法（仪器等）检验的结果；配对的两个受试对象分别接受两种处理后的 数据。
例题
从以往资料发现，慢性支气管炎病人血中胆碱酯酶活性常常 偏高。某校药理教研室将同性别同年龄的病人与健康人配成 8对，测量该值加以比较，资料如下。问可否通过这一资料 得出较为明确的结论？
拒绝检验假设H0，尚不能认为慢性支气管炎病人与健康人血中胆碱酯酶 活性不相同。
TTEST过程
对于配对设计定量数据，我们可以采用TTEST过程进行统计分 析。TTEST过程功能是对两组数据的均数进行差别比较的t检 验，它的一般格式如下：
配对样本t检验 效应量
配对样本t检验效应量一、引言配对样本t检验是一种常用的统计分析方法，用于比较配对的两组样本是否存在显著差异。
在许多研究和实验设计中，我们常常需要比较同一组个体在不同时间点或条件下的变化情况。
配对样本t检验可以帮助我们确定这种变化是否具有统计学意义，从而得出科学和可靠的结论。
二、配对样本t检验的基本原理配对样本t检验是基于t分布的一种假设检验方法。
其基本原理是通过计算两组配对样本的均值差异和标准误差，然后与零假设进行比较，从而判断两组样本是否存在显著差异。
三、配对样本t检验的效应量效应量是指两组样本之间存在的实际差异的度量。
在配对样本t检验中，常用的效应量指标有Cohen's d和Hedges' g。
它们可以帮助我们评估两组样本的差异大小，并提供更全面的统计结果。
四、Cohen's d效应量Cohen's d是一种常用的效应量指标，它通过计算两组样本均值差异的标准化值来评估效应的大小。
Cohen's d的计算公式如下：d = (M1 - M2) / SD其中，M1和M2分别代表两组配对样本的均值，SD代表两组样本的标准差。
Cohen's d的值越大，表示两组样本之间的差异越显著。
五、Hedges' g效应量Hedges' g是对Cohen's d进行修正的效应量指标，它考虑了样本量的大小对效应量的影响。
Hedges' g的计算公式如下：g = d * (1 - 3 / (4 * (n - 1) - 1))其中，d代表Cohen's d的值，n代表配对样本的样本量。
与Cohen's d相比，Hedges' g更适用于小样本情况下的效应量评估。
六、配对样本t检验效应量的解释对于Cohen's d和Hedges' g的值，一般根据以下标准进行解释：- 小效应：d或g约为0.2- 中等效应：d或g约为0.5- 大效应：d或g约为0.8根据效应量的大小，我们可以判断两组配对样本之间的差异是否具有实际意义。
什么是T检验（TTest）（2）
什么是T检验（TTest）（2）配对样本t检验配对设计：将受试对象的某些重要特征按相近的原则配成对子，目的是消除混杂因素的影响，一对观察对象之间除了处理因素/研究因素之外，其它因素基本齐同，每对中的两个个体随机给予两种处理。
•两种同质对象分别接受两种不同的处理，如性别、年龄、体重、病情程度相同配成对。
•同一受试对象或同一样本的两个部分，分别接受两种不同的处理•自身对比。
即同一受试对象处理前后的结果进行比较。
目的：判断不同的处理是否有差别计算公式及意义：t 统计量：自由度：v=对子数-1适用条件：配对资料T检验的步骤1、建立虚无假设H0:μ1= μ2，即先假定两个总体平均数之间没有显著差异；2、计算统计量T值，对于不同类型的问题选用不同的统计量计算方法；1）如果要评断一个总体中的小样本平均数与总体平均值之间的差异程度，其统计量T值的计算公式为：2）如果要评断两组样本平均数之间的差异程度，其统计量T值的计算公式为：3、根据自由度df=n-1，查T值表，找出规定的T理论值并进行比较。
理论值差异的显著水平为0.01级或0.05级。
不同自由度的显著水平理论值记为T(df)0.01和T(df)0.054、比较计算得到的t 值和理论T 值，推断发生的概率，依据下表给出的T 值与差异显著性关系表作出判断。
T 值与差异显著性关系表TP 值 差异显著程度差异非常显著 差异显著T < T (df )0.05 P > 0.05 差异不显著5、根据是以上分析，结合具体情况，作出结论。
T 检验举例说明例如，T 检验可用于比较药物治疗组与安慰剂治疗组病人的测量差别。
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。
配对资料的t检验
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•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)
小鼠对号 (1) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 中剂量组 (2) 620.16 866.50 641.22 812.91 738.96 899.38 760.78 694.95 749.92 793.94 高剂量组 (3) 958.47 838.42 788.90 815.20 783.17 910.92 758.49 870.80 826.26 805.48 差值 d (4)=(3)-(2) 338.31 -28.08 147.68 2.29 44.21 11.54 -2.29 175.85 112.34 11.54 秩次 (5) 10 -5 8 1.5 6 3.5 -1.5 9 7 3.5
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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
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
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配对符号秩检验方法
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。 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） 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。 10
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配对资料的t检验
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配对设计的t检验
设计方式：配对设计
同一样本接受不同处理的比较 同一对象治疗（或处理）前后的比较（时间影响） 配对的两个受试对象分别给予两种处理
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配对样本t检验效应量
配对样本t检验是一种统计方法，用于比较来自同一样本的两个相关变量之间的差异。
其中一个变量是经过处理的，另一个变量是未经处理的。
这种方法可以用来确定处理是否对变量产生了显著影响。
效应量是指两个样本之间的差异的大小，通常用Cohen's d来度量。
Cohen's d是标准化的均值差异，可以帮助评估差异的实际意义。
通常认为，d=0.2表示小效应量，d=0.5表示中效应量，d=0.8表示大效应量。
在配对样本t检验中，可以使用Cohen's d来评估处理的效应量。
如果效应量为0，表示处理没有对变量产生影响。
如果效应量大于0，表示处理对变量产生了积极影响。
如果效应量小于0，表示处理对变量产生了消极影响。
因此，使用配对样本t检验时，除了关注检验结果之外，还应该关注效应量的大小，以更全面地评估处理的效果。
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