配对 T 检验 – 详细概述

什么是配对 T 检验？

配对 T 检验是一种统计分析方法，用于比较两个相关样本的平均值是否有显著差异。它通常用于比较同一受试者在不同时间点或在不同条件下的表现。

如何进行配对 T 检验？

进行配对 T 检验通常需要以下步骤：

1. 收集相关样本数据
2. 计算每个配对数据的差异值
3. 计算差异值的平均数和标准偏差
4. 计算配对 T 统计量和 p 值
5. 根据 p 值确定是否存在显著差异

配对 T 检验的假设

进行配对 T 检验需要提出以下两个假设：

• 零假设：配对样本的平均值没有显著差异。
• 对立假设：配对样本的平均值存在显著差异。

配对 T 检验的前提条件

进行配对 T 检验需要满足以下前提条件：

• 样本数据必须来自正态分布或正态分布近似的总体。
• 每个配对数据必须是彼此独立的。

样例代码：

以下是使用 Python 进行配对 T 检验的示例代码：

import pandas as pd
from scipy import stats

# 收集样本数据并保存为 DataFrame 对象
data = {'Before': [85, 89, 76, 84, 90], 'After': [95, 87, 80, 92, 88]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算差异值并添加为新的一列
df['Diff'] = df['After'] - df['Before']

# 进行配对 T 检验并计算配对 T 统计量和 p 值
t_statistic, p_value = stats.ttest_rel(df['Before'], df['After'])

# 输出结果
print('T statistic:', t_statistic)
print('P value:', p_value)

总结

配对 T 检验是一种比较两个相关样本的平均值差异的方法，常常用于比较同一受试者在不同时间点或在不同条件下的表现。要进行配对 T 检验，需要满足样本数据来自正态分布或正态分布近似的总体，每个配对数据彼此独立的前提条件。