学生t检验或t检验是用于确定两个样本的均值之间是否存在差异的统计方法。经常进行测试以找出实验中是否有任何采样误差或不相似之处。根据您的数据和结果需求，该t检验进一步分为3种类型。类型是：
- 一个样本t检验：此处将单个总体的平均值与已知平均值进行比较。
- 独立样本t检验：此处比较两个不同总体的平均值
- 配对样本t检验：同一组或同一人群的平均值在不同的时间。
在本文中，我们将概述配对t检验：
什么是配对t检验?
配对的t检验可帮助数据分析比较从同一数据集中获取的两个均值，以确定差异是否为零。在成对t检验的统计程序中，也称为依赖样本t检验，每个数据集说对个人，单位或对象进行两次测量，从而为成对t检验提供了观察对。简而言之，该检验用于确定两个相同或相关组中因变量的平均值是否相同。例如：在早餐前后测量一个人的体重。
它是如何工作的?
进行配对t检验对您来说必须遵循配对t检验的以下假设：
- 数据的因变量应该是连续的(必须分为区间或比率水平或区间)
- 观测值必须彼此独立，这是应该随机抽取的数据样本。
- 配对的t检验只能应用于相关的样本或组。每个样本或组的主题必须相同。
- 配对t检验中使用的因变量数据必须没有异常值。
- 因变量应正态分布(近似)。
遵循这些假设将帮助您找到更可靠的结果。
配对t检验公式：
在跳入配对t检验的公式之前，您必须了解该检验遵循的假设。对于配对t检验原假设和替代假设，存在两个相互竞争的假设。
零假设假设配对样本的均值之差等于零。相反，替代假设假设配对样本之间的平均差不等于零。备选假设还具有基于低尾结果或高尾结果的扩展。
假设可以表示为：
零假设，H0 ：u1 = u2或H0：u1 –u2 = 0
替代假设H1 ：u1不等于u2或H1 ：u1-u2不等于零。
这里，
- U1是变量1的平均值
- U2是总体中变量2的平均值
配对t检验可以计算如下：
t = m /(s /√n)
在哪里：
- m =均值
- s =差的标准偏差(d)
- n = d的大小。
您可以使用配对t检验计算器来快速获得结果。寻找在线t检验计算器，该计算器可为您提供分步解决方案，同时又能确保获得准确的结果。
配对测试v / s非配对t检验
配对t检验用于确定总体中两个相关样本的均值之间是否存在显着差异。另一方面，未配对的t检验(一个样本和独立样本t检验)用于确定两个独立样本之间是否存在任何显着的均值差。
在配对样本的情况下，各组之间的关系存在，因为样本取自同一组中不同的老年人，而独立样本t检验比较了两个不相关组的平均值。
在配对t检验中，假设方差不相等，并且执行零假设，而在配对t检验中，假设样本之间的方差相等。
常问问题：
在哪里可以实施配对t检验?
配对t检验通常用于确认产品在工业或产品领域的质量或影响。间隔后两次用于测试同一组。举例说明在现实世界中可以在何处使用配对t检验：
- 新鲜出炉后一个月后测试食品的质量。
- 测试一种新药对一群人的即时效果，然后测试同一群人的长期效果。
- 在马拉松前后测试一组人的脉搏率。
您应该使用配对或未配对的t检验?
如果您遵循t检验的假设和说明，请注意，为您的数据选择正确的t检验将很困难。请记住，数据类型在配对和未配对的t检验实现之间没有太多选择。对于配对t检验，您必须具有自然对，已创建匹配对或重复测量。