配对样本的T检验
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。
配对样本t检验公式
配对样本t检验公式
配对样本t 检验用于比较同一组个体或实验对象在不同时间点或条件下的平均值是否有显著差异。
其计算公式如下：
t = (x̄d - μd) / (sd / √n)
其中：
t 是检验统计量；
x̄d是配对样本差值（即两个时间点或条件下的观测值之差）的平均值；
μd 是假设的差异均值（通常为0，表示没有显著差异）；
sd 是配对样本差值的标准差；
n 是配对样本观测数量。
接下来，根据计算得到的t 值，可以参考t 分布表确定其对应的P 值，从而判断是否存在显著性差异。
若P 值小于预先设定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，认为两个时间点或条件下存在显著性差异。
需要注意的是，在进行配对样本t 检验之前需要满足以下前提条件：
已知数据符合近似正态分布；
配对样本之间是相关联或相关程度较高。
在实际应用中，可以使用统计软件（如SPSS、R、Excel等）进行配对样本t 检验的计算和结果分析。
配对t检验的应用条件
配对t检验的应用条件配对t检验的应用条件一、什么是配对t检验？配对t检验是一种常用的假设检验方法，它可以通过比较两组相关样本的均值差异来判断这两组样本是否存在显著差异。
在实际应用中，常常需要比较同一组个体在不同时间或不同条件下的测量值，此时就可以采用配对t检验来进行分析。
二、何时适合使用配对t检验？1. 样本数据为连续型变量：配对t检验只适用于连续型变量，不能应用于分类变量或顺序变量。
2. 样本数据为成对数据：配对t检验要求样本数据为成对数据，即每个个体都有两次测量值或两种处理条件。
3. 数据符合正态分布：配对t检验要求样本数据符合正态分布，否则会影响结果的准确性。
4. 数据方差相等：如果两组样本方差不相等，则需要进行修正后再进行分析。
三、如何进行配对t检验？1. 收集样本数据并计算均值和标准差；2. 计算每个个体的差值（第二次测量值减去第一次测量值）；3. 计算所有个体差值的平均值和标准差；4. 计算t值并查找t分布表确定p值；5. 判断p值是否小于显著性水平（通常为0.05），若小于则拒绝原假设，认为两组样本存在显著差异。
四、实际应用中的例子以下是一个实际应用中的例子，展示了配对t检验的具体步骤和结果。
1. 实验目的：比较同一组学生在两次考试中的成绩是否有显著差异。
2. 实验设计：选择一组30名学生，在第一次考试后1个月进行第二次考试，并记录两次考试成绩。
3. 数据处理：（1）计算每个学生的成绩差值；（2）计算所有学生成绩差值的平均值和标准差；（3）计算t值：t = (x1 - x2) / (s / √n)，其中x1为第一次考试平均分，x2为第二次考试平均分，s为样本标准差，n为样本容量；（4）查找t分布表确定p值。
4. 结果分析：（1）计算得到所有学生成绩差值的平均数为5分，标准差为3分；（2）根据计算公式得到t值为3.33；（3）查找t分布表可得p值小于0.01，显著性水平为0.05，因此可以拒绝原假设，认为两次考试成绩存在显著差异。
t检验的计算方法
t检验的计算方法
t检验的计算方法可以分为两种：单样本t检验和配对样本t检验。
1. 单样本t检验：
- 计算样本均值：计算样本数据的均值X。
- 计算标准误差：计算样本数据的标准误差SE，SE=SD/√n，其中SD为样本数据的标准差，n为样本大小。
- 计算t值：计算t值，t=(X-μ)/SE，其中μ为总体均值。
- 查找t分布表：根据自由度（n-1）和所选的α水平，在t
分布表中找到临界值tα/2。
- 判断结果：当|t|>tα/2时，拒绝原假设，认为样本均值与总
体均值不同。
当|t|<=tα/2时，接受原假设，认为样本均值与总
体均值无显著差异。
2. 配对样本t检验：
- 计算差值：计算配对样本的差值d，d=X - Y，其中X和Y
分别为两组配对样本数据。
- 计算差值的均值和标准误差：计算差值的均值d和标准误
差SEd，SEd=SDd/√n，其中SDd为差值的标准差，n为配对
样本大小。
- 计算t值：计算t值，t=d/SEd。
- 查找t分布表：根据自由度（n-1）和所选的α水平，在t
分布表中找到临界值tα/2。
- 判断结果：当|t|>tα/2时，拒绝原假设，认为配对样本均值
存在显著差异。
当|t|<=tα/2时，接受原假设，认为配对样本均
值无显著差异。
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。
配对样本t检验例题
配对样本t检验例题在进行配对样本t检验时，以下哪个条件不是必需的？A. 样本应来自同一总体B. 配对样本之间的差异应服从正态分布C. 配对样本的容量必须相等D. 配对样本的观测值之间应具有独立性配对样本t检验主要用于比较：A. 两个不同总体的均值差异B. 两个配对样本的均值差异C. 同一总体在不同时间点的均值差异D. 以上都是在配对样本t检验中，如果t值的绝对值大于临界值，那么可以：A. 拒绝原假设，认为配对样本之间存在显著差异B. 接受原假设，认为配对样本之间不存在显著差异C. 无法判断配对样本之间是否存在差异D. 以上都不是以下哪个不是配对样本t检验的适用场景？A. 比较同一组人在不同时间点的血压变化B. 比较同一组人在不同条件下的反应时间C. 比较两个不同班级学生的考试成绩D. 比较同一组人在接受不同治疗前后的症状改善情况在进行配对样本t检验前，通常需要对数据进行哪种处理？A. 标准化处理B. 中心化处理C. 对数化处理D. 差异化处理配对样本t检验中的“配对”是指：A. 样本容量必须相等B. 样本观测值必须一一对应C. 样本必须来自同一总体D. 样本的方差必须相等在配对样本t检验中，如果计算得到的p值小于显著性水平α，那么可以：A. 拒绝原假设，认为配对样本的均值之间存在显著差异B. 接受原假设，认为配对样本的均值之间不存在显著差异C. 无法判断配对样本的均值之间是否存在差异D. 以上都不是以下哪个是配对样本t检验的原假设？A. 配对样本的均值之间存在显著差异B. 配对样本的均值之间不存在显著差异C. 配对样本的方差相等D. 配对样本的观测值服从正态分布。
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。
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-SPSS教程
配对样本t检验-SPSS教程一、问题与数据某研究者拟分析某种药物是否可以降低低密度脂蛋白胆固醇（LDL）水平。
他招募了20位研究对象，测量基线低密度脂蛋白胆固醇水平，记录为LDL1，然后对患者进行4周的药物干预，再次测量低密度脂蛋白胆固醇水平，记录为LDL2，收集的部分数据如图1。
图1 部分数据二、对问题分析研究者想探索是否2个相关（配对）组别间的均数是否存在差异，可以使用配对样本t检验。
使用配对样本t检验时，需要考虑4个假设。
假设1：观测变量为连续变量。
假设2：分组变量包含两个分类、且相关（配对）。
假设3：两个相关（配对）组别间观测变量的差值没有明显异常值。
假设4：两个相关（配对）组别间观测变量的差值近似服从正态分布。
假设1和假设2取决于研究设计和数据类型，本研究数据满足假设1和假设2。
那么应该如何检验假设3和假设4，并进行配对样本t检验呢？三、SPSS操作3.1 检验假设3：两个相关（配对）组别间观测变量的差值没有明显异常值配对样本t检验中，异常值和正态性的假设检验都是基于两组间配对数值的差值进行的。
因此，我们首先需要计算两组观测变量的差值，并把它作为一个新变量储存，变量名为difference。
在主界面点击Transform→Compute Variable，出现Compute Variable对话框，在Target Variable中输入difference（新创建的变量名）。
将变量LDL1选入Numeric Expression框中，再双击下方的减号“-”，最后将变量LDL2选入Numeric Expression框中。
点击OK生成新变量difference。
如图2。
图2 Compute Variable本研究中，两组观测变量差值的计算方法是LDL1减LDL2。
实际研究中，差值的计算方法与研究设计和研究目的有关。
本研究关心的是某种药物是否可以降低LDL水平，如果差值是正数，则说明可以降低，反之亦然。
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。
三种t检验的应用条件
三种t检验的应用条件
1. 独立样本t检验的应用条件：
- 两个样本的数据是独立的；
- 各个样本服从正态分布或总体方差未知但相等；- 总体均值相等的假设未被拒绝。
2. 配对样本t检验的应用条件：
- 数据来自一个总体的两个相关样本；
- 样本数据呈正态分布或总体方差未知但相等；
- 样本数据的差值为零的假设未被拒绝。
3. 单样本t检验的应用条件：
- 数据来自一个总体的一个样本；
- 样本数据呈正态分布或总体方差未知但相等；
- 样本数据的均值等于某个已知值的假设未被拒绝。
检验两组配对样本均值的差异—配对样本t检验
任 务
——
检
验
配两
对组
样配
本对
t
检 验
样 本 均
值
的
差
异
一、配对样本t检验的基本原理
在调查研究中，除了同一组调查对象前后测的 数据外，同一组调查对象接受两个变量的测试， 或者同一个量表的两个因子，也可视为相关样本。 例如，同一组调查对象既接受焦虑的测量，也接 受抑郁的测量，研究者想了解这一组调查对象的 哪种情绪问题更为严重，此时可以采用配对样本t 检验。配对样本t检验的计算公式为：
6
任 务
——
检
验
配两
对组
样配
本对
t
检 验
样 本 均
值
的
差
异
7
三、应用举例
（一）操作步骤
（1）打开本书配套素材文件
① 从左侧列表框向【成对变量
】列表框中添加两组配对变量 ：交谈[jt]和交际[jj]、待人接物 [drjw]和异性交往[yxjw]
“演示数据-t检验.sav”。
（2）在菜单栏中选择【分析】
值
的
差
异
二、操作方法
（1）在SPSS菜单栏中选择【分析】>【比较均值】>【配对样本t检验】菜单命 令，如图5-13所示。
4
图5-13 配对样本t检验的操作命令
任 务
——
检
验
配两
对组
样配
本对
t
检 验
样 本 均
值
的
差
异
5
二、操作方法
（2）从左侧列表框中选定所要分析的两个配对变量，被选定的变量会高亮显示，单 击 按钮，将选定的两个配对变量移入【成对变量】列表框，如图5-14所示。值得注
T检验分为三种方法
T检验分为三种方法
T检验是一种常见的统计推断方法，它用于比较两个样本之间的差异。
T检验分为三种方法：独立样本T检验、配对样本T检验和单样本T检验。
下面将对这三种方法进行介绍。
1.独立样本T检验：
独立样本T检验用于比较两个不相关的样本之间的均值差异。
要进行
独立样本T检验，首先需要收集两个独立的样本数据，然后根据这些数据
计算出两个样本的均值和方差。
T检验的原假设是这两个样本的均值相等，备择假设是这两个样本的均值不相等。
根据计算的T值和自由度，可以计
算出P值，从而判断原假设是否成立。
2.配对样本T检验：
配对样本T检验用于比较同一个样本在不同条件下的均值差异。
配对
样本T检验适用于两种情况：一是两个样本是相关的，例如同一个受试者
在不同时间点的数据；二是两个样本是配对的，例如同一组受试者在不同
条件下的数据。
在配对样本T检验中，计算的T值和自由度与独立样本T
检验类似，根据P值判断原假设是否成立。
3.单样本T检验：
单样本T检验用于判断一个样本的均值是否与一个已知的总体均值相等。
在单样本T检验中，收集一个样本的数据，计算样本的均值和标准差。
T检验的原假设是样本的均值等于总体的均值，备择假设是样本的均值不
等于总体的均值。
根据计算的T值和自由度，计算P值，从而判断原假设
是否成立。
总的来说，T检验是一种常用的统计方法，可以用于比较两个样本均值是否有差异，并判断这种差异是否显著。
根据实际问题的需求，可以选择独立样本T检验、配对样本T检验或单样本T检验来进行分析。
配对样本t检验
表2 服用两种药物的配对样本的相关系数
Paired Samples Correlations
Pair 1 NEWDRUG & PLACEBO
N
Correlation
10
.020
Sig. .956
表2列出了两个变量之间的相关系数，即配 对变量的相关系数为r=0.02，对应答概率P值为 0.956>0.05通过了检验，可以认为两配对变量 无相关关系。
四.实例
将20名女性分成10对，每对中随机抽 取一人服用新药，另一人服用安慰剂 ，测量血清胆固醇含量见pair.sav， 问新药是否影响血清胆固醇含量。
表1 服用两种药物的配对样本T检验计算所得统计量值
Pair 1 NEWDRUG PLACEBO
Paired Samples Statistics
df ig. (2-tailed
9
.158
根据表3，两配对样本的配对差的均值为-0.43， T统计量的值为-1.542，对应的概率P值 P=0.158>0.05，故不能拒绝原假设，可以认 为新药对胆固醇含量无影响。
独立样本与配对样本T检验的区别：
1. 前者要求两样本相互独立，后者要求 两样本相互配对。
t=
y
~ t(n − 1)
sy n−1
第四步，SPSS自动计算t值和对应的P值
第五步，作出推断： 若P值<显著水平 α , 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α , 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检验的操作步骤
菜单：
Analyze ——Compare means ——Paired-sample T test
配对样本t检验的应用条件
配对样本t检验的应用条件
配对样本t检验的应用条件主要包括以下几点：
1. 两组样本必须是连续型数据类型，且存在配对关系。
2. 数据应满足独立性，各观察值之间不能相互影响。
3. 数据应满足正态性，各个样本均应来自于正态分布的总体。
4. 数据应满足方差齐性，各个样本所在总体的方差应相等。
如果数据不满足正态分布或方差不齐时，可以考虑使用非参数检验。
同时，当样本量n<30时，数据为正态分布时，可以使用配对t检验；当数据不满足正态分布时，可以考虑使用对数转换、平方根变换、倒数变换、平方根反正弦变换等变量变换方法将数据变为正态或接近正态分布，再进行配对t检验。
另外，当样本量n<30时，样本总体标准差已知时，也可使用配对z检验；当n≥30时，可以使用配对t检验，也可使用配对z检验。
请注意，以上内容仅供参考，如需准确信息，建议查阅统计学相关书籍或咨询专业统计学家。
配对样本t检验表格
配对样本t检验表格一、配对样本T检验配对t检验,用于配对定量数据之间的差异对比关系。
例如在两种背景情况下(有广告和无广告);样本的购买意愿是否有着明显的差异性;配对t检验通常用于实验研究中。
二、配对样本的设计（1）同一研究对象给予处理前、后比较。
（2）同一研究对象分别给与两种不同处理比较。
（3）不同研究对象配对后，分别接受不同处理比较。
三、案例说明以下通过一个案例来说明用SPSSAU进行配对t检验的步骤：1、案例说明下表是改革制度前后某工厂8个车间竞争性测量数据的比较，试问改革制度对车间的竞争性有无影响？案例数据上面的资料涉及一组车间（共8个），每个车间改革前、改革后的两个数据，是一种自身前后对照的设计，测量指标为车间的竞争性，属于配对设计的定量数据，用到的是配对样本t检验。
2、上传数据将数据按照上表的格式上传到SPSSAU中，上传数据的步骤如下：（1）页面右上方点击【上传数据】（2）在弹出新的页面中点击或拖拽导入数据文件（支持xls、xlsx、csv、sav、dta、sas7bdat等格式）（3）预览数据格式和样本量无误后，点击【进入分析】完成上传，开始数据分析。
（4）成功上传的数据展示每一列数据的列名：四、SPSSAU实现过程在【通用方法】板块中选择【配对t检验】方法，将改制前【定量数据】与改制后【定量数据】拖入对应的分析框，然后点击【开始分析】即可得出配对t检验的分析结果。
五、结果解释配对t检验分析结果表格给出了统计检验的结果，三线表格式，点击复制即可在论文中使用。
另外随表格结果SPSSAU自动生成智能分析建议以及文字分析结果，帮助研究人员撰写结论。
分析建议：智能分析结果：。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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。
数据输入完后，点菜单栏：“分析”→“比较均值”→“配对样本T检验（P）”，将“治疗前的舒张压”和“治疗后的舒张压”配对移到检验变量列表中进行分析，
点“确定”便出结果；
4、表格绘制出来后，进行检查修改，将其复制到实验报告中，将虚框隐藏等；
5、将所求的描述性统计指标数据表格保存，对其所求得的结果进行分析，书写实验报告。
（五）、实验结果：
T-TEST PAIRS=治疗前 WITH 治疗后 (PAIRED)
/CRITERIA=CI(.9500)
/MISSING=ANALYSIS.
T检验
[数据集0]
表1
成对样本统计量
均值N 标准差均值的标准误
对 1 治疗前的舒张压（mmHg）122.23 13 15.902 4.410 治疗后的舒张压（mmHg）102.31 13 12.835 3.560
表2
成对样本相关系数
N 相关系数Sig.
13 .634 .020
对 1 治疗前的舒张压（mmHg） & 治
疗后的舒张压（mmHg）。