1.什么是配对样本t检验？
配对T检验定义：所谓“配对”是指两样本中的个体两两对应，不可以独立颠倒顺序，否则会改变问题的性质；自身比较，即同一受试对象前后测的比较；用两种不同方法来测定一个样本中的两部分；将配对组随机分成两组；所谓“独立样本”是指两样本中的个体可以独立颠倒顺序而不对问题产生影响，也即非配对样本；
spss成对样本t检验如何自定义成对？
第一步，在SPSS软甲中，打开需要进行处理的数据，这里以服药体重和不服药体重为
第二步，在上方的菜单栏中找到分析菜单栏，然后选择比较平均值，成对样本T检验
第三步，在成对样本T检验中，分别将配对的两样本移动至变量1和变量2的对话框中
第四步，点击右侧的选项，然后可以在选项卡中设置置信区间百分比和缺失值，选择完成之后点击确定查看
第五步，此时我们可以在SPSS查看器中看到我们设置的配对样本T检验的图标，方法非常的简单
spss数据分析中配对样本t检验？
一、问题与数据
研究者想验证一种新型运动饮料配方是否有助于提高人们的跑步距离。传统饮料配方为纯碳水化合物，而新型饮料为碳水化合物-蛋白质混合物。
二、对问题的分析
研究者想探索是否2个相关（配对）组别间的因变量均数存在差异，可以使用配对样本t检验。
三、对假设的判断
假设1：因变量为连续变量；假设2：自变量包含2个分类、且相关（配对）非独立的组别。和研究设计有关，需要根据实际情况进行判断。
若将配对设计的数据进行两独立样本均数t检验？
将配对设计的数据进行两独立样本均数t检验会出现增加II类错错误的概率。
本研究是设立平行对照的前后测量设计。要得出“治疗后两组腺样体均变小”的结论，在数据差值服从正态分布的前提下，应该分别对每一组治疗前后进行配对t检验，而并不是两独立样本t检验。
因为治疗前后的数据并不独立，具有相关性；若不服从正态分布，则可以采用Wilcoxon符号秩和检验。配对t检验和两独立样本t检验是不同的研究设计类型，二者适用的情况不相同，不能混淆。
另外，根据研究的设计目的，要得出两种治疗方法哪一种更好的结论，仅仅凭借对治疗后两组进行两独立样本t检验的结果是不够的。
该结果只能表示治疗后手术干预治疗组的腺样体比单纯药物治疗组小，而不能反映两种治疗方法疗效上的差异，因为这样并没有考虑到基线值的影响，在这种情况下配对t检验的效率要优于两独立样本t检验。扩展资料双总体t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t检验又分为两种情况，一是独立样本t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。
一是配对样本t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。
（1）独立样本t检验统计量为：S12和 S22为两样本方差；n1 和n2 为两样本容量。
（2）配对样本检验配对样本t检验可视为单样本t检验的扩展，不过检验的对象由一群来自常态分配独立样本更改为二群配对样本之观测值之差。
若二配对样本x1i与x2i之差为di=x1i?x2i独立，且来自常态分配，则di之母体期望值μ是否为μ0可利用以下统计量：其中为配对样本差值之平均数，为配对样本差值之标准偏差，n为配对样本数。
该统计量t在零假说：μ=μ0为真的条件下服从自由度为n?1的t分布。
spss中配对t检验每个标示的含义？
均值、标准差：就是你做配对检验的两个变量各自的均值、标准差N：样本容量，也就是总人数相关系数：配对样本t检验还会显示两变量的pearson相关系数及其显著性sig值t检验的报表内容：
t：即配对样本t检验所得的t分数sig：即配对t检验的显著性检验，当sig<0.05时，认为t值显著，也就是所比较的两个变量具有统计学上的均值差异df：t检验的自由度标准误：用于表示抽样误差的大小95%置信区间：两变量均值差异上2.5%处的均值临界值与下2.5%处的临界值所构成的区间总结一下，结果主要看t检验报表的sig值，显著就OK
配对样本t检验的原理？
原理：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。
配对t检验的适用条件？
t检验的适用条件如下：
1、独立性，各观察值之间是相互独立的，不能相互影响。
2、正态性，各个样本均来自于正态分布的总体。
3、方差齐性，各个样本所在总体的方差相等。
T检验是通过比较不同数据的均值，研究两组数据之间是否存在显著差异。配对样本T检验：进行配对样本的均数比较，即配对T检验。
配对样本或称非独立样本，它实际上只有一个样本，但样本中的每一个个体都研究两次。样本先后的顺序是一一对应的。
配对t检验和独立样本t检验区别？
1、适用范围不同
独立样本t检验的数据来源是独立的样本，如同一个班级中男生和女生的成绩是否有差异；而配对样本t检验的范围是同一组对象，例如一个班级中的女生第一次月考和第二次月考的成绩是否有差异。
2、数据性质不同
独立样本t检验中的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；而配对样本t检验的数据是检验匹配而成的，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，组成的样本即为相关样本。
3、t检验统计量计算公式不同
独立样本t检验统计量为：
其中S1^2和 S2^2为两样本方差；n1 和n2 为两样本容量。
而配对样本t检验的统计量为：
其中，Sd为配对样本差值之标准偏差，n为配对样本数。
配对样本t检验操作步骤？
1.
第一步,在SPSS软甲中,打开需要进行处理的数据,这里以服药体重和不服药体重为例
2.
第二步,在上方的菜单栏中找到分析菜单栏,然后选择比较平均值,成对样本T检验
3.
第三步,在成对样本T检验中,分别将配对的两样本移动至变量1和变量2的对话框中
4.
第四步,点击右侧的选项,然后可以在选项卡中设置置信区间百分比和缺失值,选择完成之后点击。谢谢
