大家好，今天来为大家分享白t最佳配对方式的一些知识点，和成组t检验和配对t检验的区别的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，下面我们就一块儿来看看吧！

本文目录

1. 成组t检验和配对t检验有什么区别
2. 成组t检验和配对t检验的区别
3. t检验和配对t检验有什么区别

[One]、成组t检验和配对t检验有什么区别

无论是单样本T检验、独立样本T检验还是配对样本T检验，都有几个基本前提：

1.T检验属于参数检验，用于检验定量数据（数字有比较意义的），若数据均为定类数据则使用非参数检验。

2.样本数据服从正态或近似正态分布。

独立T检验（也称T检验），要求因变量需要符合正态分布性，如果不满足，此时可考虑使用非参数检验，具体来讲应该是MannWhitney检验进行研究。

单样本T检验，其默认前提条件是数据需要符合正态分布性，如果不满足，此时可考虑使用单样本Wilcoxon检验进行研究。

配对样本T检验，其默认前提条件是差值数据需要符合正态分布性，如果不满足，此时可考虑使用配对Wilcoxon检验进行研究。

独立样本t检验用于分析定类数据与定量数据之间的关系情况。例如研究人员想知道两组学生的智商平均值是否有显著差异。t检验仅可对比两组数据的差异,如果为三组或更多,则使用方差分析。如果刚好仅两组,建议样本较少(低于100时)使用t检验,反之使用方差分析。

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。

单样本t检验用于分析定量数据是否与某个数字有着显著的差异性,比如五级量表,3分代表中立态度,可以使用单样本t检验分析样本的态度是否明显不为中立状态;系统默认以0分进行对比。

[Two]、成组t检验和配对t检验的区别

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：

1.配对的两个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的结果进行比较（即自身配对）；

4.同一对象的两个部位给予不同的处理。

成组t检验，也称两独立样本资料的t检验，适用于完全随机设计的两样本均数的比较。将受试对象随机分配成两个处理组，每一组随机接受一种处理。

T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布。

t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的。

戈斯特在位于都柏林的健力士酿酒厂担任统计学家，基于Claude Guinness聘用从牛津大学和剑桥大学出来的比较好的毕业生以将生物化学及统计学应用到健力士工业程序的创新政策。戈斯特于1908年在Biometrika上公布t检验，但因其老板认为其为商业机密而被迫使用笔名（学生）。实际上，跟他合作过的统计学家是知道“学生”的真实身份是戈斯特的。

当总体呈正态分布，如果总体标准差未知，而且样本容量<30，那么这时一切可能的样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t分布。

检验是用分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。检验分为单总体检验和双总体检验。

单总体检验是检验一个样本平均数与一已知的总体平均数的差异是否显著。当总体分布是正态分布，如总体标准差未知且样本容量<30，那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈正态分布。

双总体检验是检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。双总体检验又分为两种情况，一是相关样本平均数差异的显著性检验，用于检验匹配而成的两组被试获得的数据或同组被试在不同条件下所获得的数据的差异性，这两种情况组成的样本即为相关样本。二是独立样本平均数的显著性检验。

各实验处理组之间毫无相关存在，即为独立样本。该检验用于检验两组非相关样本被试所获得的数据的差异性。

[Three]、t检验和配对t检验有什么区别

〖One〗、成组t检验适用于非配对设计或成组设计两样本平均数差异显著性检验；

非配对设计或成组设计，当进行只有两个处理的试验时，将试验单元完全随机地分成两个组，然后对两组随机施加一个处理。

两组的试验单位相互独立，所得的二个样本相互独立，其含量不一定相等。

每组资料近似正态分布（或大样本），满足方差齐性，则可采用成组t检验。

〖Two〗、配对t检验适用于配对设计两样本平均数差异显著性检验。

『1』同一样本接受不同处理的比较；

『2』对同一个受试对象处理前后的比较；

『3』将受试对象按情况相近者配对，分别给予两种不同处理，观察两种处理效果有无差别。

〖One〗、成组t检验无效假设 H0：μ1=μ2；

〖Two〗、可将配对设计资料的假设检验可视为样本均数与总体均数μd=0的比较。

H0：μd=0（即差值的总体均数为0）；

H1：μd不为0（即差值的总体均数不为0）。

〖One〗、样本例数相同时，计量资料的成组检验比配对t检验检验效率低；

〖Two〗、样本例数相同时，配对t检验效率高；因为采用配对方式，把一些对实验结果有影响的因素（如性别、体重等）进行匹配，消除了这些因素带来的干扰，降低了误差。

文章到此结束，如果本次分享的白t最佳配对方式和成组t检验和配对t检验的区别的问题解决了您的问题，那么我们由衷的感到高兴！