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统计自学3:配对样本T检验(附SPSS|Stata|R语言操作)

SPSS正态性检验采用了两种方法，分别是柯尔莫哥诺夫-斯米诺夫（K-S）检验和夏皮诺-威尔克（S-W）检验。K-S检验适用于大样本（n；50），S-W检验适用于小样本（n≤50）。本例中选择S-W检验的结果。结果显示显著性均大于0.05。

Stata操作步骤类似，首先输入数据，进行数据清理，再进行正态性检验和配对样本T检验。R语言操作亦然，先读取数据、清理，然后进行正态性检验和配对T检验，结果显示该小组的第一次和第二次数学成绩有显著差异。在进行配对样本T检验时，请确保满足前提条件，根据统计软件的具体操作，分析数据并得出结论。

实战操作：SPSS、Stata与R语言的配对样本T检验让我们一起在实践中体验这三个统计工具的魔力。以一年（5）班第一小组的数学成绩为例：SPSS：数据导入后，先进行正态性检验，如S-W检验。结果显示两个样本正态，接下来执行配对T检验，发现配对差值的t值为-939，P=0.007，说明差异显著。

首先，新建立或者打开一组检验数据。我这里是打开了一组案例分析中的数据进行分析。找到 分析-比较均值-配对样本T检验，将其单击打开。需要从原变量中选择成对变量进行配对。 有下图所示，根据成对的变量自定义进行选择配对。

什么是配对t检验?

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：配对的两个受试对象分别接受两种不同的处理；同一受试对象接受两种不同的处理；同一受试对象处理前后的结果进行比较（即自身配对）；同一对象的两个部位给予不同的处理。

配对样本t检验的基本思想配对样本t检验简称配对t检验（paired t-test），又称成对t检验，可作为对相关或相互依赖的配对观测值之间的平均差（mean differences）的假设检验。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同一对象的给予两种处理之间的差异很有用。

在统计分析中，理解配对T检验与非配对T检验至关重要。这两种方法用于比较两个群体的平均值，以判断差异是否由真实效应而非随机性导致。配对T检验适用于比较相互关联的两组，如治疗前后的数据，而非配对T检验则适用于独立的两个群体，如不同实验组的观测数据。

t检验是用于可以计数的样本 t检验有单样本t检验，配对t检验和两样本t检验。单样本t检验：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较，来观察此组样本与总体的差异性。

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t值是正常的。t值的计算如下：SPSSAU中t检验结果如下：从上表可以看出：不同性别样本对于网购满意度全部均呈现出显著性(p；0.05)，意味着不同性别样本对于网购满意度均有着差异性。

事实上，配对样本t-检验被用于不同的时间点，或两个有关的测量结果比较。在大多数情况下，这两个组具有显着的相关性的数据，此表是，告诉是否存在是一个显着的相关性。

独立样本T检验一般仅仅比较两组数据有没有区别，区别的显著性，如比较两组人的身高，体重等等，而这两组一般都是独立的，没有联系的，只是比较这两组数据有没有统计学上的区别或差异。单因素ANOVA也就是单因素方差分析，是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。

对单样本t检验、双样本t检验以及配对t检验的理解

1、双样本t检验需要你的样本数据来自两组，并归结到T值。其过程与单一样本t检验类似，你仍然可以使用信噪比进行类比。不同于配对t检验，双样本t检验需要为每个样本来自独立组。双样本t检验，分子表示两个样本均值之间的差异。例如，如果1组的平均值为10，2组的平均值为4，则差值为6。

2、总结来说，这三种T检验方法的主要区别在于它们所比较的样本类型和目的。单样本t检验关注的是一个样本与某个特定值的差异；独立样本t检验关注的是两个独立群体之间的差异；而配对样本t检验则关注的是同一个群体在不同条件下的差异。在进行这些检验时，都需要确保数据满足正态或近似正态分布的前提条件。

3、单样本T检验适用于利用样本数据推断总体均值和指定的检验值之间是否存在显著性差异。它基于总体服从正态分布的假设，通过分析学校学生英语学习过程中遇到的问题，来评估问题的困扰程度。

4、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：配对的两个受试对象分别接受两种不同的处理；同一受试对象接受两种不同的处理；同一受试对象处理前后的结果进行比较（即自身配对）；同一对象的两个部位给予不同的处理。

5、配对t检验和两样本t检验。单样本t检验：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较，来观察此组样本与总体的差异性。配对t检验：是采用配对设计方法观察以下几种情形，1，两个同质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。

t检验值是什么意思?

1、统计量，T检验值=回归系数/标准差。该函数语法具有下列参数 ：Array1必需，第一个数据集。Array2必需，第二个数据集。Tails必需，指示分布曲线的尾数。如果tails = 1，函数T.TEST使用单尾分布。如果tails = 2，函数T.TEST使用双尾分布。Type必需，要执行的t检验的类型。

2、t检验值指的是t值，是计算t检验时所得到的统计量，t值越大，两个样本的差异就越显著。t检验值的正负可以用来指示比较的方向，负值表示第一个样本的均值小于第二个样本，而正值则表示相反的情况。

3、t检验的意思 t检验是一种统计学的假设检验方法，主要用于比较两组数据的均值是否存在显著差异。它是一种通过计算两组数据的t分布概率来推断样本间差异是否显著的方法。下面进行详细解释：详细解释 基本概念：t检验是建立在t分布理论基础上的一种假设检验方法。