配对t检验和成组t检验各适用于什么情况?

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)...
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配对t检验和成组t检验各适用于什么情况?
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。

拓展资料:
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最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t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。
2.双总体t检验
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。
参考资料:百度百科-t检验
2022-10-11
ysrdz 阅读 22 次 更新于 2025-04-08 15:54:53 我来答关注问题0
  • 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。

  • 2、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。适用以下情况:(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。二、检验假设不同 1、成组t检验无效假设 H0:μ1= μ2;备择假...

  • 相比之下,成组t检验,也称为两独立样本资料的t检验,适用于完全随机设计的研究,即研究对象被随机分配到两个独立的、互不影响的组别,每组接受不同的处理。它主要用于比较两个独立样本群体的平均值差异,而不考虑个体间的配对关系。总结来说,配对t检验侧重于处理间的配对关系,适用于有特定配对结构的数...

  • 配对t检验主要用于分析同一组样本在处理前后的差异变化,或者是同一研究对象在不同条件下的变化对比。这种检验的前提是处理前后的数据或者不同条件下的数据是配对出现的,样本之间存在一定的关联性。配对t检验关注的是同一研究对象或样本在不同条件下的差异程度。在实际应用中,配对t检验常用于对比同一个体的...

  • 成组t检验主要应用于非配对设计或成组设计中的两样本平均数差异显著性检验。这种检验适用于当实验单位被完全随机分成两组,每组施加一个处理,两组之间相互独立,样本数据不一定等量且近似正态分布、满足方差齐性的情况下。其检验假设设定为H0:μ1=μ2,表示两组样本均值相等;而备择假设H1:μ1不等于...