☯非配对t检验（非配对t检验和独立样本t检验区别）-吉翔网

大家好！今天让小编来大家介绍下关于非配对t检验（非配对t检验和独立样本t检验区别）的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

文章目录列表:
一、成组t检验和配对t检验的区别
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成组t检验随机性更强，而配对t检验的目的性更强，所以效率更高。
配对t检验，是单样本t检验的特例，主要观察以下几种情形：
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；
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：
注意事项：
1、选用的检验方法必须符合其适用条件(注意：t检验的前提：1.来自正态分布总体 2.随机样本 3.均数比较时，要求俩总体方差相等，即具有方差齐性) 。理论上，即使样本量很小时，也可以进行t检验。（如样本量为10，一些学者声称甚至更小的样本也行），只要每组中变量呈正态分布，两组方差不会明显不同。
如上所述，可以通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。方差齐性的假设可进行F检验，或进行更有效的Levene s检验。如果不满足这些条件，可以采用校正的t检验，或者换用非参数检验代替t检验进行两组间均值的比较。
2、区分单侧检验和双侧检验。单侧检验的界值小于双侧检验的界值，因此更容易拒绝，犯第Ⅰ错误的可能性大。t检验中的p值是接受两均值存在差异这个假设可能犯错的概率。在统计学上，当两组观察对象总体中的确不存在差别时，这个概率与我们拒绝了该假设有关。一些学者认为如果差异具有特定的方向性，我们只要考虑单侧概率分布，将所得到t-检验的P值分为两半。另一些学者则认为无论何种情况下都要报告标准的双侧t检验概率。
3、假设检验的结论不能绝对化。当一个统计量的值落在临界域内，这个统计量是统计上显著的，这时拒绝虚拟假设。当一个统计量的值落在接受域中，这个检验是统计上不显著的，这是不拒绝虚拟假设H0。因为，其不显著结果的原因有可能是样本数量不够拒绝H0 ，有可能犯第Ⅰ类错误。
4、正确理解P值与差别有无统计学意义。P越小，不是说明实际差别越大，而是说越有理由拒绝H0 ，越有理由说明两者有差异，差别有无统计学意义和有无专业上的实际意义并不完全相同。
5、假设检验和可信区间的关系结论具有一致性差异：提供的信息不同区间估计给出总体均值可能取值范围，但不给出确切的概率值，假设检验可以给出H0成立与否的概率。
6、涉及多组间比较时，慎用t检验。
科研实践中，经常需要进行两组以上比较，或含有多个自变量并控制各个自变量单独效应后的各组间的比较，（如性别、药物类型与剂量），此时，需要用方差分析进行数据分析，方差分析被认为是T检验的推广。在较为复杂的设计时，方差分析具有许多t-检验所不具备的优点。（进行多次的T检验进行比较设计中不同格子均值时）。
参考资料：

二、已知均值和方差如何求概率

根据中心极限定理，样本均值的标准差等于总体的标准差除以根号n，n为抽样的样本容量，算下来就是0．79057；
Z值只是一个临界来值，他是标准化的结果，本身没源有意义，有意义的在于在标准正态分布模型中它代表的概率值。通过查正态分布概率表便可以知道，也可以通过excel计算，也可以通过mintab中的概率分布图计算。
95％的置信水平，也就是允许5％的误差，知正态分布是双侧的，所以是用5％（1－95％，即0．05）除以2，Z（0．05／2）表达的意思是在标准正态概率分布图中（均值等0，标准差等于1），概率面积为0．025％或1－0．025％）是对应的数值的绝对值，称为道Z值。
扩展资料：
1、t检验的适用条件为样本分布符合正态分布。t检验的应用条件：
当样本例数较小时，要求样本取自正态总体；
做两样本均数比较时，还要求两样本的总体方差相等。
2、t检验有多种类型，可以分为只有一组样本的t检验和有两组样本的t检验。
（1）单样本t检验用于检验样本的分布期望是否等于某个值。
（2）双样本t检验用于检验两组样本的分布期望是否相等，又分为配对t检验和非配对t检验。
配对t检验的两组样本数据是一一对应的，而非配对t检验的两组数据则是独立的。比如药物实验中，配对t检验适用于观察同一组人服用药物之前和之后，非配对t检验适用于一组服用药物而一组不服用药物。
参考资料来源：

三、成组t检验和配对t检验有什么分别?

一、适用条件不同：
1、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。
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；
备择假设 H1： μ1不等于 μ2。
2、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）。
三、计算公式不同
1、成组t检验计算t值的公式：
2、配对t检验计算t值的公式：
四、检验效率不同
1、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；
2、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。
参考资料：

四、非配对t检验和独立样本t检验的区别
单独样本T检验（One-Samples T Test）用于进行样本所在总体均数与已知总体均数的比较，独立样本T检验（Independent-Samples T Test)用于进行两样本均数的比较。
以上就是小编对于非配对t检验（非配对t检验和独立样本t检验区别）问题和相关问题的解答了，非配对t检验（非配对t检验和独立样本t检验区别）的问题希望对你有用！
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