批量 配对t 检验 方法
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。
配对t检验
成对二样本抽样检验用于同一样本组被观测两次，一个常用的方法是在某种干涉的前后进行测量。
例如，学生在一系列的课程或练习的前后要进行测验。
在这些情况下样本不是独立的。
此种检验也可用于一些其他自然配对的测量结果，如下面示例所示。
举例：一个以减肥为主要目标的健美俱乐部声称，参加其训练班至少可以使肥胖者平均体重减轻8.5kg以上。
为了验证该宣称是否可信，调查人员随机抽取了10名参加者，得到他们的体重记录如下：
Qstat分析：主菜单 => 统计分析 => 均值比较 => 配对t检验。
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t检验的应用条件
配对t检验的应用条件一、引言配对t检验是一种常见的假设检验方法，它用于比较两个相关样本的均值差异。
在实际应用中，我们经常需要分析某个变量在不同条件下的差异，并判断这种差异是否具有统计学意义。
配对t检验正是为了解决这一问题而设计的。
本文将详细介绍配对t检验的应用条件以及使用方法，帮助读者更好地理解和运用该方法。
二、什么是配对t检验配对t检验，也称为相关t检验或重复测量t检验，是一种用于比较两个相关样本的均值差异的统计方法。
它适用于两个相关样本之间的配对观测，例如同一组人在不同时间点的测量结果，同一组人在不同处理条件下的观测结果等。
通过配对t检验，我们可以判断两个相关样本均值之间是否存在显著差异，从而对比较结果进行科学推断。
三、配对t检验的应用条件配对t检验适用于满足以下条件的数据：1. 样本间相关配对t检验要求两个样本之间存在相关性，即两个样本中的观测值是配对的。
例如，在临床实验中，同一组病人在治疗前后的观测结果；在心理学研究中，同一组被试在不同条件下的反应时间等。
只有满足样本间相关的条件，才能使用配对t检验进行分析。
2. 观测值之间独立配对t检验要求样本中的观测值之间相互独立。
这意味着样本中的每个观测值在配对时是独立的，互不影响。
例如，在治疗前后的观测中，相邻观测值之间不能有依赖关系，每个观测值的测量结果都是相互独立的。
3. 观测值近似正态分布配对t检验要求样本中的观测值近似满足正态分布。
在实际应用中，通常通过样本量的大小来判断观测值的分布是否近似正态分布。
当样本量较大时，配对t检验对观测值的分布偏离正态分布的程度较为宽容。
因此，在使用配对t检验时，我们需要对数据的分布进行适当的检验。
4. 观测值之间方差相等配对t检验要求样本中的观测值之间具有相等的方差。
这是因为配对t检验的基本原理是通过比较两个样本的均值差异来进行假设检验，如果两个样本的方差差异较大，那么均值差异可能受到方差差异的干扰。
一般情况下，我们通过方差齐性检验来判断样本的方差是否相等。
配对t检验步骤
配对t检验步骤=========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-------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-------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-------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------------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-------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-------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-------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-------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。
t检验以及公式
T查验分为三种方法T查验分为三种方法：1. 单调样本 t 查验（ One-sample t test ），是用来比较一组数据的均匀值和一个数值有无差别。
比如，你选用了5 个人，测定了他们的身高，要看这五个人的身高均匀值能否高于、低于仍是等于，就需要用这个查验方法。
2.配对样本t查验（paired-samples t test），是用来看一组样本在办理前后的均匀值有无差别。
比方，你选用了 5 个人，分别在饭前和饭后丈量了他们的体重，想检测吃饭对他们的体重有无影响，就需要用这个t 查验。
注意，配对样本 t 查验要求严格配对，也就是说，每个人的饭前体重和饭后体重构成一对。
3.独立样本t 查验（independent t test ），是用来看两组数据的均匀值有无差别。
比方，你选用了5 男5 女，想看男女之间身高有无差别，这样，男的一组，女的一组，这两个组之间的身高均匀值的大小比较可用这类方法。
总之，选用哪一种t 查验方法是由你的数据特色和你的结果要求来决定的。
t 查验会计算出一个统计量来，这个统计量就是t 值，spss 依据这个 t 值来计算 sig 值。
所以，你能够以为t 值是一其中间过程产生的数据，不用理他，你只要要看sig 值就能够了。
sig 值是一个最后值，也是t 查验的最重要的值。
上海神州培训中心SPSS培训sig 值的意思就是明显性（ significance ），它的意思是说，均匀值是在百分之几的几率上相等的。
一般将这个 sig 值与 0.05 对比较，假如它大于 0.05 ，说明均匀值在大于 5%的几率上是相等的，而在小于 95%的几率上不相等。
我们以为均匀值相等的几率仍是比较大的，说明差别是不明显的，进而以为两组数据之间均匀值是相等的。
假如它小于0.05 ，说明均匀值在小于5%的几率上是相等的，而在大于95%的几率上不相等。
我们以为均匀值相等的几率仍是比较小的，说明差别是明显的，进而以为两组数据之间均匀值是不相等的。
配对t检验原理
配对t检验原理配对t检验是一种常见的统计方法，用来比较两个相关的总体均值之间的差异。
配对t检验的原理是通过比较成对的观测值的差异（即配对差）来检验总体均值是否相等。
这种方法通常用于两组受试者的测量或分析中。
首先，配对t检验需要建立一个空假设（null hypothesis），即两个总体均值相等。
我们需要收集数据，然后计算每对数据之间的差值。
下一步，我们需要计算这些差值的平均数。
如果空假设成立，那么这个平均值应该接近于零。
我们还需要计算这个平均值的标准误差（standard error of the mean difference）。
标准误差是指样本平均值与总体平均值之间的差异。
这个值的大小取决于样本的大小以及差异的方差。
然后，我们需要计算t值。
t值是差异平均值与标准误差之比。
如果t值越大，那么两个总体均值的差异就越显著。
我们可以使用一个t 分布表，根据样本量和自由度来确定t值的显著性水平。
如果t值比表中的临界值更大，那么就可以拒绝空假设，表明两个总体均值确实存在显著差异。
需要特别注意的是，配对t检验要求观测值是成对的。
换句话说，这两个总体必须有一定的关联关系。
例如，如果我们想比较同一个人在不同时间点的分数，则这两个分数是成对的。
但是，如果我们想比较两个不同的群体的分数，则不能使用配对t检验，因为这两个群体没有关联。
在实践中，配对t检验常常被用于医学或心理学研究中。
例如，我们想比较一组病人进行治疗前和治疗后的血压差异。
在这种情况下，我们可以收集每个病人两次血压测量，然后使用配对t检验来比较这两个病人群体的血压是否有显著差异。
除此之外，配对t检验还可以用于数据分析和质量控制中。
如果我们想比较两个工厂的产品质量差异，我们可以收集每个工厂的同一种产品的样本，并使用配对t检验来比较这两个工厂的产品是否有显著差异。
总之，配对t检验是一种常见的统计方法，用来比较两个相关的总体均值之间的差异。
这个方法可以用于医学、心理学、数据分析和质量控制等多个领域。
r语言批量配对t检验循环函数
R语言是一种用于统计分析和数据可视化的编程语言，它具有强大的功能和灵活的语法，广泛应用于科研、数据分析和商业领域。
在R语言中，配对t检验是一种常用的统计方法，用于比较两组配对数据的均值差异是否显著。
而批量配对t检验循环函数则是一种能够批量处理多组配对数据的函数，能够提高工作效率，减少重复劳动，提高数据分析的准确性和稳定性。
一、什么是配对t检验？配对t检验是一种用于比较两组相关配对数据的均值差异是否显著的统计方法。
在实际应用中，我们经常会遇到一组实验数据有两个水平的情况，比如同一组受试者在接受不同条件下的观测、同一对匹配样本在不同时间点的观测等。
这时候，我们就可以使用配对t检验来比较两组数据的均值差异，判断它们是否存在显著差异。
二、批量配对t检验循环函数的作用批量配对t检验循环函数是一种能够批量处理多组配对数据的函数，可以极大地提高数据分析的效率和准确性。
它能够自动化地处理大量的配对数据，减少人工操作和重复劳动，同时能够保证数据分析的一致性和稳定性。
批量配对t检验循环函数在科研、数据分析和商业领域得到了广泛的应用。
三、批量配对t检验循环函数的基本原理批量配对t检验循环函数的基本原理是利用循环结构和条件判断来处理多组配对数据。
它首先会将所有的数据存储在一个数据框中，然后通过循环结构逐一取出每一组数据进行配对t检验，最后将结果保存在一个新的数据框中。
这样就能够一次性处理多组配对数据，提高工作效率，减少重复劳动。
四、批量配对t检验循环函数的使用方法1. 需要将所有的配对数据存储在一个数据框中，每一列代表一组配对数据。
2. 编写一个循环结构，逐一取出每一组配对数据，使用配对t检验进行统计分析。
3. 将每一组数据的配对t检验结果保存在一个新的数据框中，以便后续的数据分析和结果展示。
五、实例演示下面以一个实际的例子来演示批量配对t检验循环函数的使用方法。
假设我们有一组医学实验数据，包括了10组患者在接受两种不同药物治疗前后的血压值。
配对t检验使用指南
配对t检验使用指南例 8对大白鼠，每对分两种方法喂养，之后测鼠肝中维生素含量。
试比较两组鼠肝中维生素含量是否存在差别。
例号正常喂养组缺乏维生素喂养组137.2 25.7220.9 25.1331.4 18.8441.4 33.5539.8 34.0639.3 28.3736.1 26.2831.9 18.3操作步骤如下：1. 启动NoSA后,进入NoSA数据编辑器,录入数据如下图(非标准数据格式),两列数据分别命名为“正常组”、“乏维组”，数据录入后最好立即存盘（按F10后，参照提示操作）；2.按Esc键弹出主菜单,将光标移到下图所示位置,按回车键；3.弹出选择窗,在待处理变量栏填入列变量名“正常组”、“乏维组”，回车后出现按钮；4.键入F1，得到两均数的配对t检验结果。
结果显示：两均数差别有统计学意义（t=4.21,P=0.004)。
另外还列出了配对秩和检验结果，同样显示两种喂养方法的喂养效果有明显差异(T=1,P=0.0165)。
5.配对设计数据的标准格式如下图。
其中“含量”列出的是两组白鼠肝中维生素含量；“分组”列标示两种喂养方式，数字1表示正常喂养组，数字2表示缺乏维生素喂养组；“配对”列标示出8个对子，第一行与第九行配对，第二行与第十行配对......。
此数据可用随机配伍组方差分析处理，处理前应把“分组”、“配对”两列变量用功能键F6说明成定性变量(被说明的定性变量用小红旗图标标示,见下图),操作步骤参看[协\方差分析]条目。
6.方差分析的结果完全等价于配对t检验的分析结果，下图方差分析表中对应于“分组”的F值是配对t检验的t值的平方，P值是相等的。
配对 t 检验
配对 t 检验对相关或相互依赖的配对观测值之间的均值差异的假设检验。
配对 t 检验对于分析成对观测值之间的差异、同一对象的前后测量值之间的差异以及对象相同的两种处理之间的差异很有用。
此过程可用于检验原假设：配对中的实际均值差异(m d= m1- m2) 等于假设值（H0：m d= m1- m2= m0）。
备择假设可以是左尾 (m d<m0)、右尾 (m d >m0) 或双尾 (m d ≠ m0)。
例如，假设健身中心的管理人员想要确定他们的减肥计划是否有效。
他们随机选择了 50 个人参与该计划，并在参与之前和参与之后分别称量了每个人的体重。
由于“前”样本和“后”样本测量的是相同对象，而且对象在参与计划后的体重与其参与该计划前的体重相关，因此两个样本不是相互独立的。
配对 t 检验最适合用来对两者进行分析。
配对 t 检验计算每对前后测量值之间的差异，确定体重变化的均值，并报告差异均值在统计上是否显著。
管理人员的检验使用了以下假设：H0:m d = 0（参与者的体重在完成计划后没有变化）H1:m d< 0（参与者的体重在完成计划后下降）由于记录的是每个个体对象的前后测量值，因此缺少样本的独立成员之间的变异数据。
其他所有效应在很大程度上取决于减肥计划的影响。
如果配对 t 检验表明配对中实测均值差异在统计上显著，则管理人员可以断定该减肥计划有效。
配对 t 检验比双样本 t 检验更有效，因为后者包含由观测值的独立性引起的其他变异。
配对观测值之间是相互依存的，因此不会受此变异的影响。
而且，配对t 检验不要求两个样本的方差相等。
因此，如果可以用配对试验设计合符逻辑地解决所研究的问题，则将其与配对 t 检验结合使用以获得更大的统计功效可能更有利。
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》一、概述配对t检验是一种用于比较两个或多个配对样本均值是否有显著差异的统计学方法。
在医学、生物学、心理学、质量控制等领域中，配对t检验被广泛应用于研究设计、数据分析和结果解释。
随着数据处理的自动化和批量化，批量配对t检验方法应运而生，为研究者提供了更高效的数据处理方式。
本文将详细介绍批量配对t检验的方法。
二、批量配对t检验步骤1. 数据收集与整理：首先，确保收集到的数据是配对的，即每个观察对象有两组或多组相关但独立的测量结果。
在收集数据时，应注意数据的准确性和一致性。
2. 选择统计学软件：选择适合的统计学软件，如SPSS、Excel 等，以便进行批量配对t检验。
这些软件通常具有自动化和批量化处理数据的功能。
3. 导入数据：将数据导入所选的统计学软件中，并确保数据格式正确。
在导入数据时，应确保数据集中的所有数据都是配对的。
4. 设定参数：根据研究目的和样本特征，设定显著水平（如0.05）和自由度（n-1）。
这些参数将用于评估两组均值是否有显著差异。
5. 执行批量配对t检验：在软件中执行批量配对t检验过程，软件将自动处理数据并生成结果。
这通常包括计算每个配对的样本均值、标准差和t值，以及使用Z分数进行显著性检验。
6. 结果解释：根据软件输出的结果，对配对组的均值进行解释。
如果p值小于显著水平，则可以得出两组均值存在显著差异的结论。
同时，还应考虑可能的偏置效应和混杂因素，以确保结果的准确性。
三、批量配对t检验的优势批量配对t检验具有以下优势：1. 高效率：与传统的逐一进行配对t检验相比，批量配对t检验能够更高效地处理大量数据，节省时间和精力。
此外，批量处理还能减少人为错误，提高数据分析的准确性。
2. 可扩展性：随着数据量的增加，批量配对t检验方法更具优势，因为它能够轻松地处理大规模数据集。
此外，自动化和批量化处理还能加快数据分析的速度，提高研究进度。
3. 可重复性：通过使用统计学软件进行批量配对t检验，可以确保结果的可重复性，减少误差的可能性。
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！ 。
基本统计配对方法
基本统计配对方法是指通过一定的统计方法来将两个或多个样本进行匹配，以达到更准确的分析和推断的目的。
下面将介绍一种常用的基本统计配对方法——配对t 检验。
一、配对t 检验的概念配对t 检验是一种用于比较同一组样本在不同条件下的测量结果差异的统计方法。
通常，我们将样本分成两个配对组，每组样本在实验前后的测量结果进行比较，以评估实验效果或观察变化。
二、配对t 检验的步骤1. 确定配对样本：选择一组样本作为配对样本，确保每对样本具有相同的初始条件或状态。
2. 实施实验或处理：对每对样本施加相同的实验或处理，以观察其变化。
3. 收集数据：在实验前后分别收集每对样本的测量数据，形成配对数据。
4. 数据整理：将配对数据按照配对组进行整理，形成独立的两组数据。
5. 进行t 检验：使用t 检验的方法比较两组数据的差异，以评估实验效果或观察变化。
三、配对t 检验的适用范围配对t 检验适用于比较同一组样本在不同条件下的测量结果差异，特别适用于评估实验效果或观察变化。
在医学、生物学、心理学等领域中，配对t 检验被广泛应用。
四、配对t 检验的优点和注意事项优点：配对t 检验能够直观地反映实验效果或观察变化，适用于小样本数据。
注意事项：1. 确保配对样本具有相同的初始条件或状态，以保证比较的准确性；2. 实验或处理的实施要保持一致性，以确保结果的可靠性；3. 注意样本量的选择，过小会影响检验的准确性；4. 根据数据分布情况选择适当的t 检验方法。
五、总结基本统计配对方法——配对t 检验是一种常用的统计分析方法，适用于比较同一组样本在不同条件下的测量结果差异。
通过配对t 检验，我们可以评估实验效果或观察变化，为研究提供有力支持。
在进行配对t 检验时，要确保配对样本具有相同的初始条件或状态，并注意实验或处理的实施要保持一致性。
同时，要根据数据分布情况选择适当的t 检验方法，以提高结果的准确性。
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t检验的步骤
配对t检验的步骤
嘿，咱今儿来聊聊配对 t 检验的那些事儿哈！
你看啊，配对 t 检验就像是给一对对数据找平衡的小法官。
第一步呢，咱得先确定这些数据是不是真的能配对呀！这就好比你要找一双合适的鞋子，得尺码对得上才行，对吧？可不能随便把不相关的数据硬凑在一起哦。
然后呢，计算每对数据的差值。
这就像是给每对数据量一量差距有多大。
就好像你比一比两只鞋子的长短是不是一样，要是不一样，那可就有问题啦！
接下来呀，要看看这些差值是不是符合正态分布。
这就好像是看看这些差距是不是在一个合理的范围内波动，要是乱七八糟的，那可不行哟！要是不符合，那咱就得想想别的办法啦。
再之后呢，计算出这个差值的平均值和标准差。
这就像是给这些差距算个总账，看看平均水平是多少，波动有多大。
接着呀，根据公式算出 t 值。
这 t 值可重要啦，就像是给这个配对检验打出的一个分数一样。
最后呢，根据自由度和显著性水平，去查查那个 t 分布表，看看这个 t 值是不是在可接受的范围内。
这就好像是给这个分数划个及格线，要是过了线，那就说明这对数据之间有显著差异哦！
你想想，要是咱在生活中也能像这样仔细地去分析问题，那很多事情不就清楚明白啦？比如说你比较一下自己这个月和上个月的花费，是不是就能发现哪些地方花多了，哪些地方可以省省呀？这不就跟配对 t 检验一样嘛！
总之呢，配对 t 检验虽然听起来有点专业，但其实道理很简单。
只要咱一步一步认真去做，肯定能得出靠谱的结果。
所以呀，别害怕这些专业术语，咱就把它当成生活中的小难题去解决，肯定没问题！你说是不是呀？。
配对样本T检验(优质)
t
X1 X2
S12
S
2 2
, v1
n1 1, v2
n2
1
n1
n2
例题
为了研究新药阿卡波糖胶囊的降血糖效果，某医院用40名Ⅱ型糖尿病病 人进行同期随机对照试验。实验者将这些病人随机等分到实验组（阿卡 波糖胶囊）和对照组（拜唐苹胶囊），分别测得试验开始前和8周后的 空腹血糖，算得空腹血糖下降值，能否认为该新药阿卡波糖胶囊与拜唐 苹胶囊对空腹血糖的降糖效果不同？
如果差值变量为X，差值变量的均值为 ，样本的观测量数 为n，差值变量的标准差为s，差值变量的均值标准误为 ， 配对样本T检验的t值计算公式为
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。
如果有两种处理要比较将每一份标本分成两份各接受一种处理这样观察到的一批数据也是成对资料医学科研中有时无法对同一批对象进行前后或对应观察而只得将病人或实验动物配成对子尽量使同对中的两者在性别年龄或其它可能会影响处理效果的各种条件方面极为相似然后分别给以一种不同的处理后观察反应这样获得的许多对不可拆散的数据同样是成对资料
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本章小节
介绍了单样本t检验的基础理论，并列举了单样本t检验分析实例 ──means、univariate过程。以MEANS过程实现对单变量分布位置的t检验， 只需在PROC MEANS语句后添加t和probt两个选项，SAS即给出样本均数 与0比较的t检验值和t分布曲线下该t值对应的双侧尾部面积。 UNIVARIATE过程在默认状态下即可给出单变量分布位置的t检验结果。
配对t检验的操作步骤
配对t检验的操作步骤
配对t检验是一种统计方法，用于比较同一组个体在两个不同
条件下的平均值是否存在显著差异。
以下是配对t检验的操作
步骤：
1. 根据研究问题和目标，确定变量和条件：确定你要研究的变量和两个不同的条件。
2. 收集数据：对于每个个体，收集两个条件下的相关数据。
3. 计算差异得分：对每个个体，计算两个条件下的差异得分，即后一条件减去前一条件。
4. 计算差异得分的均值和标准差：计算差异得分的均值和标准差，用于后续的统计推断。
5. 假设检验：设定原假设和备择假设，并计算配对t统计量。
6. 计算显著性水平：根据所选择的显著性水平（通常为0.05），确定t临界值。
7. 计算p值：计算t统计量的p值。
8. 检验假设：将计算得到的p值与显著性水平进行比较，进行假设检验。
如果p值小于显著性水平，拒绝原假设，接受备择假设，说明两个条件下的平均值存在显著差异；如果p值大于显著性水平，接受原假设，说明两个条件下的平均值不存在显
著差异。
9. 结果解释：根据假设检验结果，对数据进行解释和分析，得出结论。
10. 可选的后续分析：如果发现两个条件下的平均值存在显著差异，可以进行后续的多个配对比较，例如配对样本t检验的配对比较组、方差分析等。
需要注意的是，以上步骤是一般性的操作流程，具体的步骤可能根据具体问题和软件工具的选择而有所差异。
配对样本t检验
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。
精品课件
H0：μd =0
H1：μd ≠0
0.05
t Байду номын сангаасd 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：
正态概率纸图 P-P图：若所分析数据服从 正态分布，则在P-P图上数据点应 在左下到右上的对角直线上。
精品课件
优点：简单易行。 缺点：较粗糙。
2.统计检验方法
（1)W检验：适用于3≤n≤50 (2) D检验：适用于50≤n≤1000
精品课件
第六节 假设检验中两类错误 和 检验功效
一、Ⅰ型错误（typeⅠ error） 1．定义：Ⅰ型错误是指拒绝了
设计的计量资料）
a. t检验（n1，n2较小且σ12=σ22）
t X1 X2 S X1 X2
X1 X2
(n1 1)S12 (n2 1)S22 ( 1 1 )
n1 n2 2
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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。