统计学两配对样本T检验实验报告
SPSS实验配对样本t检验6
8.1165
1.8149
-18.3436
-10.7464
-8.014
19
.000
3，从第一个表可以看出培训前的测试得分均值为30.270，而培训后的测试得分均值为44.815可以初步断定该培训机构的培训计划是有一定的显著效果的。,
4，从第三个表中可得出该配对样本检验的Sig=0.000<0.05，且该检验的t值是负值，说明培训后的测试成绩有了明显提升即语言表达能力有了明显的提高，这两对配对样本具有显著性差异，即该机构的培训计划的确是有明显的提升效果的。
1，选择检验方法
因为测试成绩可以近似认为服从正态分布，而且该数据集的两个样本是配对的，因此可以用这种配对样本t检验的方法。
2，利用SPSS可以分析得出下列结果：
Paired Samples Statistics
Mean
N
Std. Deviation
Std. Error Mean
Pair 1
语言表达能力测试得分(培训前)
30.270
20
6.8366
1.5287
语言表达能力测试得分(培训后)
44.815
20
6.6545
1.4880
Paired Samples Correlations
N
Correlation
Sig.
Pair 1
语言表达能力测试得分(培训前) &语言表达能力测试得分(培训后)
20
.276
.238
Paired Samples Test
Paired Differences
t
df
Sig. (2-ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱailed)
统计学两配对样本T检验实验报告
《统计学》实验分析报告
实验完成者
班级
2013级班
学号
实验时间
2015年6月5日
一、实验名称
附件三：成对样本检验表，给出了成对样本的t值(t)、自由度(df)、P值(Sig.双尾)、均值差值、差值的95%可信区间等。
由附件三可看出，显著性概率sig.为0.217大于0.05，因此可以得出看前和看后的潜在购买力得分差异不显著，故接受假设H0，“认为看前和看后潜在购买力没有显著差异”。所以，该广告的没什么效果，对于潜在购买力没有促进作用，不能激发观众对于商品的购买欲望。
3、设置分析变量。数据输入完后，点菜单栏：“分析”→“比较均值”→“配对样本T检验（T）”，将“看后”移到“变量1”中，将“看前”移到“变量2”中；置信区间为95%，点击确定。
四、实验结果及分析
附件一：成对统计量表，给出了各个样本的均值，标准差和均值的标准误；
附件二：成对样本相关系数表，给出了成对样本的相关系数等；
假设检验——两配对样本T检验
二、实验目的
1、能够熟练使用SPSS进行配对样本的T检验，并能对实验结果进行分析；
2、掌握利用来自两个总体的配对样本，推断两个总体的均值是否存在显著差异的方法；
3、进一步熟悉SPSS软件的应用。
三、实验步骤
1、打开SPSS，选择输入变量；
2、定义变量，输入数据。①点击“变量视图”定义变量工作表，用“name”命令定义变量“看后”和看前；②点击“数据视图”，按顺序将看后和看前数据输入
SPSS实验两个独立样本t检验5
Upper Bound
33.470
5% Trimmed Mean
30.744
Median
32.550
Variance
46.739
Std. Deviation
6.8366
Minimum
13.3
Maximum
38.7
Range
25.4
InterquartileRange
6.8
Skewness
Independent Samples Test
Levene's Test for Equality of Variances
t-test for Equality of Means
F
Sig.
t
df
Sig. (2-tailed)
Mean Difference
Std. Error Difference
SPSS实验两个独立样本t检验5
两个独立样本t检验（第五次实验报告）
实验数据：
班级
语言表达能力测试得分
学号
3
34.3
0301
3
25.1
0302
3
27
0303
3
29.1
0304
3
33.3
0305
3
38.4
0306
3
14.9
0307
3
38.7
0308
3
32.7
0309
3
34
0310
3
23.8
0311
3
13.3
44.282
Std. Deviation
6.6545
Minimum
Excel数据整理与分析-配对样本t检验
前提条件：
两配对样本的样本容量相同，两组样本观察值的先后顺序一
一对应，不能随意改变；
样本来自的总体服从或近似服从正态分布。
减肥课程
前体重
后体重
114
116
138
130
174
163
112
115
173
167
122
116
149
1
115
144
136
128
EXCEL
配对样本t检验
配对样本t检验(Paired-Samples
t Test)：用于检验两个相关样本的平
均数与其各自代表的总体的差异是否
显著。
xx课程成绩单2
姓名
分数
两组小人，一组胖，一组瘦;
两个成绩表，名字相同，分数不同；
两组同样的小白鼠，治疗方案A、治
疗方案B
方案A
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
66
60
73
55
77
96
99
87
75
96
87
85
91
92
93
方案B
xx课程成绩单1
姓名
分数
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
96
90
93
85
87
86
89
77
85
76
77
65
61
统计学两样本均数比较的t检验
处理方式
对于异常值，可以采用删除、替换或用中位数修正等方式进行处理。具体处理方式应根 据实际情况和数据分布特点进行选择，并确保处理后的数据仍然能够反映总体情况。
实验设计和伦理考虑
实验设计
在进行t检验之前，应进行充分的实验设计， 确保实验的合理性和科学性。实验设计应考 虑各种因素对实验结果的影响，并尽量减小 误差和干扰因素。
确定p值：根据t统计量和自由 度，查表或使用统计软件计算 p值。
步骤1
收集数据：分别从两个独立样 本中收集数据，并记录在表格 中。
步骤3
计算t统计量：根据两组样本的 均数和标准差，计算t统计量。
步骤5
结果解读：根据p值判断两组 样本均数之间的差异是否具有 统计学上的显著性。
结果解读
• 结果解读：根据p值的大小来判断两 组样本均数之间的差异是否具有统计 学上的显著性。通常，如果p值小于 0.05，则认为两组样本均数之间存在 显著差异；如果p值大于0.05，则认 为两组样本均数之间无显著差异。
对差值数据进行描述性统计分析， 计算差值的均值和标准差。
计算t统计量
根据差值的均值、标准差以及自 由度，计算t统计量。
收集两个配对样本的数据
确保两个样本具有相同的样本量， 且每个样本中的数值都是配对的。
判断显著性
பைடு நூலகம்根据t分布表或使用统计软件，查 找对应的p值，判断两个配对样本 均数是否存在显著差异。
结果解读
伦理考虑
在实验设计过程中，还应考虑伦理问题。应 尊重受试者的权益和尊严，确保受试者的安 全和隐私。同时，应遵循国际公认的伦理准 则和法律法规，如《赫尔辛基宣言》等。
06 案例分析
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。
实验报告三：T检验
实验报告三：T检验本科学生综合性实验报告学号 094120238 姓名文娟学院生命科学学院专业、班级 09应生A 实验课程名称生物统计学教师及职称张麟（研究生）开课学期 2021至 2021 学年上学期填报时间2021年 11 月 22 日云南师范大学教务处编印1.某制药厂生产复合维生素丸，要求每50g维生素中含2400mg, 从某次生产过程中随机抽取部分试样进行五次测定，得铁含量为2372，2409，2395，2399及2411 mgFe/50g，问这批产品的含铁量是否合规格？One-Sample StatisticsStd. ErrorMean6.974N铁含量5Mean2397.20Std.Deviation15.595 One-Sample TestTest Value = 240095% ConfidenceInterval of theDifferenceLower-22.16Upper16.56t铁含量-.401df4Sig. (2-tailed).709MeanDifference-2.80 分析：结果以mean±S.E（S.D.）表示，y=2397.20，t=-0.401，df=4，p=0.709>0.05，差异不显著，这批产品的含铁量合规格。
2.对两组测试人员血液中的硫醇进行分析，第一组为“正常人员”，第二组为风湿性关节病人。
正常组：1.84，1.92，1.94，1.92，1.85，1.91，2.07 疾病组：2.81，4.06，3.62，3.27，3.27，3.76问这两组人员之间血液中硫醇溶液是否存在显著性的差异？Group StatisticsStd. ErrorMean.02857.17983测试人员硫醇含量正常组发病组N76Mean1.92143.4650Std. Deviation.07559.44049 Independent Samples TestLevene's Test forEquality of Variancest-test for Equality of Means90%ConfidenceInterval of theDifferenceLower-1.84549-1.90661Upper-1.24165-1.18053F硫醇含量Equal variances assumedEqual variances notassumed12.328Sig..005t-9.182-8.477df115.253Sig. (2-tailed).000.000MeanDifference-1.5436-1.5436Std. ErrorDifference.16812.18208 分析：p=0.005<0.05，说明方差不齐次。
生物统计学实验报告T检验
生物统计学实验报告T检验T检验是一种用于比较两个样本均值是否有显著差异的统计方法。
在生物统计学中，T检验经常被用于比较实验组和对照组在某个特定变量上的差异，以确定是否存在显著差异。
T检验的基本原理是通过计算两个样本的均值和方差，然后应用统计学中的t分布来判断两个样本均值是否有显著差异。
在进行T检验之前，需要明确以下几个方面的内容：假设检验的零假设和备择假设、显著性水平、检验的类型（单尾检验或双尾检验）以及样本数据的收集和处理。
在进行T检验时，首先要设定零假设与备择假设。
零假设表示两个样本均值无显著差异，备择假设则表示两个样本均值存在显著差异。
接下来要设定显著性水平，通常使用的显著性水平为0.05，即p值小于0.05时，认为存在显著差异。
然后要确定T检验的类型，通常分为单尾检验和双尾检验。
单尾检验适用于预测两个样本均值的相对大小，而双尾检验适用于预测两个样本均值是否存在显著差异。
在进行T检验之前，还需要选择合适的T检验方法，主要有独立样本T检验和配对样本T检验，根据实验设计的不同选择相应的方法。
当以上设定完成后，需要收集实验数据，并计算两个样本的均值和方差。
接下来根据公式计算出T值，并据此计算出p值。
最后，根据p值与设定的显著性水平进行比较，判断两个样本均值是否存在显著差异。
如果p值小于显著性水平，则拒绝零假设，认为两个样本均值存在显著差异；如果p值大于显著性水平，则接受零假设，认为两个样本均值无显著差异。
总之，T检验是一种常用的比较两个样本均值是否有显著差异的统计方法。
在生物统计学中，T检验可以帮助我们分析实验组和对照组在某个特定变量上是否存在显著差异，从而验证实验的有效性。
然而，在进行T检验之前，需要明确假设检验的设定、显著性水平和检验类型，并正确收集和处理实验数据，以获得准确的结果。
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：
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。
两独立样本和配对样本T检验
两独立样本T检验目的：利用来自两个总体的独立样本，推断两个总体的均值是否存在显著差异。
检验前提：样本来自的总体应服从或近似服从正态分布；两样本相互独立，样本数可以不等。
两独立样本T检验的基本步骤：提出假设原假设H_0：μ_1-μ_2=0备择假设H_1：μ_1-μ_2≠0建立检验统计量如果两样本来自的总体分别服从N(μ_1,σ_1^2 )和N(μ_2,σ_2^2 )，则两样本均值差(x_1 ) ?-x ?_2应服从均值为μ_1-μ_2、方差为σ_12^2的正态分布。
第一种情况：当两总体方差未知且相等时，采用合并的方差作为两个总体方差的估计，为：s^2=((n_1-1) s_1^2+(n_2-1) s_2^2)/(n_1+n_2-2)则两样本均值差的估计方差为：σ_12^2=s^2 (1/n_1 +1/n_2 )构建的两独立样本T检验的统计量为：t= ((x_1 ) ?-x ?_2)/√(s^2 (1/n_1 +1/n_2 ) )此时，T统计量服从自由度为n_1+n_2-2个自由度的t分布。
第二种情况：当两总体方差未知且不相等时，两样本均值差的估计方差为：σ_12^2=(s_1^2)/n_1 +(s_2^2)/n_2构建的两独立样本T检验的统计量为：t= ((x_1 ) ?-x ?_2)/√((s_1^2)/n_1 +(s_2^2)/n_2 )此时，T统计量服从修正自由度的t分布，自由度为：f= ((s_1^2)/n_1 +(s_2^2)/n_2 )^2/(((s_1^2)/n_1 )^2/n_1 +((s_2^2)/n_2 )^2/n_2 )可见，两总体方差是否相等是决定t统计量的关键。
所以在进行T检验之前，要先检验两总体方差是否相等。
SPSS中使用方差齐性检验（Levene F检验）判断两样本方差是否相等近而间接推断两总体方差是否有显著差异。
三、计算检验统计量的观测值和p值将样本数据代入，计算出t统计量的观测值和对应的概率p值。
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。
卫生统计学-两独立样本t检验
卫生统计学-两独立样本t检验研究设计主要内容13>. 研究设计的意义2. 实验设计的基本原则3. 实验设计4. 常用的几种实验设计方法5. 调查设计实验设计简介1935年, Fisher 系统介绍研究设计，首次提出研究设计的基本原则。
The Design of Experiments.RA Fisher(1890~1962)R.A. Fisher:生於伦敦，卒於澳洲。
英国统计与遗传学家，现代统计科学的奠基人之一，并对达尔文演化论作了基础澄清的工作。
1925:系统介绍近代统计学方法The Statistical Methods for Research Workers1.1 研究设计的意义(1) 合理安排试验因素，提高研究质量。
如规定实验组的条件，配置适当的对照组，选择研究方法等。
(2) 控制误差，使研究结果保持较好的稳定性。
如对混杂因素的处理，对不同来源变异的分析，维护必要的均衡性等。
(3) 用较少的观察例数，获取尽可能丰富的信息。
如采用定量指标，选择线性或非线性回归分析，为使用高效率设计创造条件等。
1.2 研究设计的类型调查（survey）实验 (experiment)基本原则之一：对照基本原则之二：随机基本原则之三：重复2. 实验设计的基本原则研究设计的基本原则对照(control)随机(randomization)重复(replication)对照的作用对照的种类对照组形式随机化的作用随机的含义分层随机、分段随机重复的作用重复的次数2.1 基本原则之一：对照(control)均衡性(1)对等除处理因素外，对照组具备与实验组对等的一切非处理因素。
(2)同步对照组与实验组设立之后，在整个研究进程中始终处于同一空间和同一时间。
(3)专设任何一个对照组都是为相应的实验组专门设立的。
不得借用文献上的记载或以往的结果或其它研究的资料作为本研究之对照。
意义(1)消除干扰因素的影响；(2)给一个被比较的标准，使处理因素和非处理因素的差异有一个科学的对比。
实验六--配对样本的t检验
统计学基础实验分析报告实验项目配对样本的t 检验 实验日期 2015.11实验地点80608实验目的 1.熟练掌握两样本配对样本t 检验的方法操作。
2.准确掌握两配对样本均值的置信区间求法。
实验内容 根据收集35名通过一定的锻炼进行减肥的女性锻炼前后的体重数据，判断在95%的置信度下锻炼前后女性的平均体重是否具有显著性差异并求出锻炼前后女性的平均体重差的置信度为95%的置信区间。
实验步骤 1.点击【分析】—【比较均值】—【配对样本T 检验】。
把配对的两个变量移至【成对变量】中。
2.点击【选项】，指定置信水平【置信区间百分比】为95%。
点击【继续】，再点击【确定】。
实验结果图一成对样本相关系数N相关系数Sig. 对 1锻炼前体重 & 锻炼后体重35-.052.768图二成对样本统计量 均值 N 标准差 均值的标准误对 1锻炼前体重89.2571355.33767.90223锻炼后体重70.0286355.66457.95749成对样本检验成对差分tdf Sig.(双侧)均值标准差 均值的标准误 差分的 95% 置信区间下限上限图三对 1锻炼前体重 - 锻炼后体重19.22857 7.98191 1.34919 16.48669 21.97045 14.252 34 .000实验分析 图一是配对样本T 检验的基本描述性统计分析，包括：均值、样本容量、标准差和均值标准误差。
从两对样本的均值变化可以看出：二者的均值不完全相等，其离散程度也不完全相同。
图二是两配对样本T 检验的相关分析，包括相关系数和检验的概率 P 值。
这两个变量的相关系数＝-0.052，根据直观的分析，说明二者不具有线性相关。
对相关系数进行显著性检验，其概率P 值＝0.768，大于显著性水平0.05，拒绝原假设，即认为锻炼前体重和锻炼后体重不具有线性关系。
图三是两配对样本T 检验的主要结果分别是：两配对样本的平均差值：锻炼前体重和锻炼后体重平均差19.22857； 差值的标准差为7.98191； 差值的均值标准误差为1.34919；置信度为95％的差值的置信区间为[16.48669，21.97045]； t 统计量14.252；自由度为34；双侧概率P 值＝0.000，小于显著性水平0.05，拒绝原假设，即：二者有显著性差异。
配对样本的T检验
本科学生实验报告学号：*********** 姓名：&&&&&&学院：生命科学学院专业、班级：11级应用生物教育A班实验课程名称：生物统计学实验教师：孟丽华（讲师）开课学期：2012 至2013 学年下学期填报时间：2013 年 4 月22 日云南师范大学教务处编印的均值；2）、构造统计量：其中：为两配对样本差值的均值，为两总体均值之差，两配对样本T检验采用T统计量。
其思路是：首先，对两组样本分别计算出每对观测值的差值得到差值样本；然后，体用差值样本，通过对其均值是否显著为0的检验来推断两总体均值的差是否显著为0.如果差值样本的均值与0有显著差异，则可以认为两总体的均值有显著差异；反之，如果差值系列的均值与0无显著差异。
则可以认为两总体均值不存在显著差异；3）、计算检验统计量观测值和概率P-值：SPSS将计算两组样本的差值，并将相应数据代入式①，计算出T统计量的观测值和对应的概率P-值；4）、给定显著水平α，并作出决策：给定显著水平α，与检验统计量的概率P-值作比较。
如果概率P-值小于显著水平α，则应拒绝原假设，认为差值样本的总体均值与0有显著不同，两总体的均值有显著差异；反之，如果概率P-值大于显著水平α，则不应拒绝原假设，认为差值样本的总体均值与0无显著不同，两总体的均值不存在显著差异。
(四)、实验内容：内容：生物统计学（第四版）第73页第四章习题 4.9实验方法步骤1、启动spss软件：开始→所有程序→SPSS→spss for windows→spss 18.0 for windows，直接进入SPSS数据编辑窗口进行相关操作；2、定义变量，输入数据。
点击“变量视图”定义变量工作表，用“name”命令定义变量“治疗前”（小数点零位）及标签为“治疗前的舒张压（mmHg）”；变量“治疗后”（小数点零位）及标签为“治疗后的舒张压（mmHg）”；点击“变量视图工作表”，把治疗前后的舒张压的数据输入到单元格中；3、设置分析变量。
统计学两配对样本T检验实验报告
掌握了两配对样本t检验的基本原理和spss实现方法，熟悉SPSS软件操作和方法。通过检验得出结论的真否，能够更快更简单的检验数据，对数据的检验让我很快的了解该数据的代表性。
六、成绩
七、指导教师
附件一、
成对样本统计量
均值
N
标准差
均值的标准误
对1
看后
6.0000
8
1.85164
.65465
《统计学》实验分析报告
实验完成者
班级
2013级班
学号
实验时间
2015年6月5日
一、实验名称
假设检验——两配对样本T检验
二、实验目的
1、能够熟练使用SPSS进行配对样本的T检验，并能对实验结果进行分析；
2、掌握利用来自两个总体的配对样本，推断两个总体的均值是否存在显著差异的方法；
3、进一步熟悉SPSS软件的应用。
四、实验结果及分析
附件一：成对统计量表，给出了各个样本的均值，标准差和均值的标准误；
附件二：成对样本相关系数表，给出了成对样本的相关系数等；
附件三：成对样本检验表，给出了成对样本的t值(t)、自由度(df)、P值(Sig.双尾)、均值差值、差值的95%可信区间等。
由附件三可看出，显著性概率sig.为0.217大于0.05，因此可以得出看前和看后的潜在购买力得分差异不显著，故接受假设H0，“认为看前和看后潜在购买力没有显著差异”。所以，该广告的没什么效果，对于潜在购买力没有促进作用，不能激发观众对于商品的购买欲望。
看前
5.3750
8
1.59799
.56497
附件二、
成对样本相关系数
N
相关系数
Sig.
两独立样本t检验与两配对样本t检验的异同
两独立样本t检验与两配对样本t检验的异同在统计学中，t检验是一种用于比较两个样本均值是否有显著差异的常用方法。
在实际应用中，我们通常会遇到两种常见的t检验方法，即两独立样本t检验和两配对样本t检验。
本文将详细介绍这两种方法的异同点。
一、两独立样本t检验两独立样本t检验用于比较两个独立样本的均值是否有差异。
通常情况下，我们希望了解两个样本是否来自于同一总体分布。
1. 假设检验：- 零假设（H0）：两个样本的均值相等。
- 备择假设（H1）：两个样本的均值不相等。
2. 检验统计量：两独立样本t检验的检验统计量为：t = (x1 - x2) / sqrt(S1^2 / n1 + S2^2 / n2)其中，x1和x2分别为两个样本的均值，S1和S2分别为两个样本的标准差，n1和n2分别为两个样本的观测值个数。
3. 确定拒绝域：根据显著性水平（α）和自由度（df）来确定拒绝域。
在两独立样本t检验中，自由度为 df = n1 + n2 - 2。
根据给定的显著性水平和自由度，我们可以在t分布表中找到对应的临界值。
4. 检验决策：如果计算得到的检验统计量t的绝对值大于临界值，我们就可以拒绝零假设。
否则，我们接受零假设，认为两个样本的均值相等。
二、两配对样本t检验两配对样本t检验用于比较相对于同一组观测对象（配对样本）的两个相关变量之间的均值差异。
它适用于进行前后观测、对照实验等研究。
1. 假设检验：- 零假设（H0）：配对样本的均值差等于0。
- 备择假设（H1）：配对样本的均值差不等于0。
2. 检验统计量：两配对样本t检验的检验统计量为：t = (x d - μd) / (sd / sqrt(n))其中，x d为配对样本均值差的平均值，μd为期望的均值差（通常为0），sd为样本均值差的标准差，n为样本容量。
3. 确定拒绝域：与两独立样本t检验相似，根据显著性水平和自由度来确定拒绝域。
在两配对样本t检验中，自由度为 df = n - 1。
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。
配对和两样本t检验
该语句的变量是分类变量，该变量只能取二值，分别代表所要比较的两组资料，以分类变量分组，是必选语句。
CLASS语句
指明那些变量为分析变量，缺省时对文件中所有数值型变量进行分析。
VAR语句
SAS依据此指令所列举的变量将文件分成几个小文件，然后对每个小文件分别进行t检验。选用此指令时，需先利用PROC SORT对BY变量的值进行排序。
02
方法1
方法一
方法二 方法三
本例t＝0.771，P=0.4569，在α=0.05水平上不能拒绝H0 ，差别没有统计学意义 ，尚不能认为两法测定结果不同。
三、两个独立样本的t检验
应用条件：
两个独立组的方差相等。
观察值之间是独立的；
每组观察值来自正态分布的总体；
data aa; input x group @@; cards; 24 1 36 1 25 1 14 1 26 1 34 1 23 1 20 1 15 1 19 1 14 2 18 2 20 2 15 2 22 2 24 2 21 2 25 2 27 2 23 2 ; proc univariate normal; class group; var x; run; proc ttest ; class group; var x; run;
笔算
02
机算
01
单纯放疗
02
放疗+平消
ttest过程的格式
输入标题
PROC TTEST 选项串
输入标题
输入标题
输入标题
BY 变量表 Βιβλιοθήκη 2CLASS 变量表
VAR 变量表
1
4
3
PROC TTEST用于启动TTEST过程，是必须语句，先择串可以是： DATA＝输入文件名 指明对哪个文件进行t检验。若省略，则SAS会自动找出此程序之前最后形成的SAS数据文件，即当前文件，对它进行t检验。 ALPHA=p ：确定检验水准α，如ALPHA=0.05，即检验水准为0.05。 H0=m：缺省情况下，H0=0；在单均数t检验时，H0等于总体均数。
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实验完成者
班级
2013级班
学号
实验时间
2015年6月5日
一、实验名称
假设检验——两配对样本T检验
二、实验目的
1、能够熟练使用SPSS进行配对样本的T检验，并能对实验结果进行分析；
2、掌握利用来自两个总体的配对样本，推断两个总体的均值是否存在显著差异的方法；
3、进一步熟悉SPSS软件的应用。
五、自评及问题
掌握了两配对样本t检验的基本原理和spss实现方法，熟悉SPSS软件操作和方法。通过检验得出结论的真否，能够更快更简单的检验数据，对数据的检验让我很快的了解该数据的代表性。
六、成绩
七、指导教师
附件一、
成对样本统计量
均值
N
标准差
均值的标准误
对1
看后
6.0000
8
1.85164
ห้องสมุดไป่ตู้.65465
7
.217
三、实验步骤
1、打开SPSS，选择输入变量；
2、定义变量，输入数据。①点击“变量视图”定义变量工作表，用“name”命令定义变量“看后”和看前；②点击“数据视图”，按顺序将看后和看前数据输入
3、设置分析变量。数据输入完后，点菜单栏：“分析”→“比较均值”→“配对样本T检验（T）”，将“看后”移到“变量1”中，将“看前”移到“变量2”中；置信区间为95%，点击确定。
看前
5.3750
8
1.59799
.56497
附件二、
成对样本相关系数
N
相关系数
Sig.
对1
看后&看前
8
.724
.042
附件三、
成对样本检验
成对差分
t
df
Sig.(双侧)
均值
标准差
均值的标准误
差分的95%置信区间
下限
上限
对1
看后-看前
.62500
1.30247
.46049
-.46389
1.71389
1.357
四、实验结果及分析
附件一：成对统计量表，给出了各个样本的均值，标准差和均值的标准误；
附件二：成对样本相关系数表，给出了成对样本的相关系数等；
附件三：成对样本检验表，给出了成对样本的t值(t)、自由度(df)、P值(Sig.双尾)、均值差值、差值的95%可信区间等。
由附件三可看出，显著性概率sig.为0.217大于0.05，因此可以得出看前和看后的潜在购买力得分差异不显著，故接受假设H0，“认为看前和看后潜在购买力没有显著差异”。所以，该广告的没什么效果，对于潜在购买力没有促进作用，不能激发观众对于商品的购买欲望。