作者：admin 发布时间：2022-12-17 17:03 分类：算命 浏览：135
本篇文章给大家谈谈配对t检验步骤，以及配对T检验对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
大家好，欢迎来到MedSPSS小课堂。
上几期内容，我们分享了位置检验中的单样本t检验、独立样本t检验的使用案例。本期内容，我们为大家带来位置检验中使用较多的 配对样本 t 检验 使用案例。
配对样本 t 检验
1. 概念
配对样本t 检验（paired t test）：用于配对计量资料均值的比较，以检验两组配对样本均值所代表的未知总体均值是否有差异。
2. 用法
用于配对定量资料之间的差异对比，可用在很多研究领域，如：
3. 使用条件
4. 案例描述
对38名高血压患者进行非药物干预实验。实验开始前，高血压患者连测三天血压，每天测一次，将最高的一次作为干预前的血压记录。通过对患者加强非药物干预（加强有氧运动、低钠低脂饮食、全面生活方式改变），三个月后随访时以同样的方式再次测量患者的血压。
那么通过三个月的非药物干预，患者的血压显著降低了吗？
5. 案例分析
通过干预前后患者的血压数据，采用配对样本t检验，比较干预前后患者收缩压(SBP)的均值。如果非药物干预对降压无效果，理论上前后血压数据应该基本一致，即干预前后血压的差异不显著。
6. 基于 MedSPSS 案例分析步骤
以下通过MedSPSS的 配对样本 t 检验 来验证干预前后血压的差异情况。
Step1 ：上传数据
操作步骤： 基于 MedSPSS，通过【数据管理】-【文件】-【上传文件】，上传整理好的“高血压干预前后数据”，用作接下来的配对t检验。
Step2 ：配对样本和配对差值正态性检验
在进行配对样本t检验之前，需检验配对样本和配对差值是否满足正态性 。
操作步骤： 选择 【假设检验】-【分布检验】-【正态检验】，将 干预前的收缩压 、 干预后的收缩压 、 配对差值 作为检验变量，这里采用shapiro-wilk进行正态性检验。
正态检验结果
正态检验智能分析结果
Step3 ：配对样本 t 检验
操作步骤： 选择【假设检验】-【位置检验】-【配对样本t检验】，将 干预前的收缩压 作为配对样本1， 干预后的收缩压 作为配对样本2，对比值填写0，显著水平α为5%，判断条件为=，点击开始分析，输出结果。
配对样本 t 检验结果
配对样本 t 检验智能分析结果
结果说明 ：MedSPSS给出了配对样本t检验的智能分析结果，在95%置信水平下，因(p =0.000≤0.05)，呈现显著性，因此拒绝原假设，接受备选假设H1(干预前的收缩压的平均值 - 干预后的收缩压的平均值 ≠ 0)，即干预前的收缩压的平均值≠干预后的收缩压的平均值，说明干预前后收缩压存在差异性差异。
结合干预前后的收缩压均值分别为141和131，干预后低于干预前的，说明非药物干预有助于降压。
本期内容分享就到这里，MedSPSS将持续地为大家带来案例教学，大家在学习的过程中有任何想法，欢迎积极留言。
今天来给大家分享一个spss教程：两配对样本t检验
方法
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首先需要输入数据，t检验数据的输入格式为区别为一列，数值为一列。
请点击输入图片描述
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在菜单上找到分析，在下拉菜单里点击比较均值，然后点击配对样本 T检验
请点击输入图片描述
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配对样品T检验中，置信区间默认的百分比是95%
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表格一是对数据的基本描述。
表格二表现了数据前后变化的相关系数，那个概率P值是相关系数的概率值，概率大于显著性水平0.05，则说明数据变化前后没有显著的线性变化，线性相关程度较弱。
表格三是数据相减后与0的比较过概率值为0，小于显著性水平0.05，则拒绝原假设;如果与0有较大差别，则表明数据变化前后有显著的变化。
请点击输入图片描述
提起配对t检验例题，大家都知道，有人问成组t检验和配对t检验有什么分别？另外，还有人想问t检验的配对和两样本独立，你知道这是怎么回事？其实多组数码如何拓展杂交t查实，下面就一起来看看多组数据如何进行配对t检验，希望能够帮助到大家！
配对t检验例题
两组数据之间对比可用独立样本T检验。
同组数据前后对比可用配对样本T检验。配对样本t检验spss。
超过两组数据对比用方差分析。回归分析。
还可以看看spssau的分析方法选择文档：分析方法选择-SPSSAU
如何利用Excel作配对t检验
多组数码如何拓展杂交t查实
操作过程和t检验一样，以10版为例：
点击fx，类别选“统 来计”，找到T.Test
Array1,2分别选择要进行检验的两组数值，Tails一般填2（双尾检验）；Type填1就是“配对t检验” 自，填2就是“等方差双样本检验”，填3就是“异方差双样本检验”。什么是配对检验。
于是，我们Type填1，确定，就这么简单。
还是不懂的话，可以看填参数对话框下面的“有关该函数的帮助”
配对t检验例题：成组t检验和配对t检验有什么分别?
配对t检验例题：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：
欢乐颂2配对情况：欢乐颂2到底哪里不对劲？
（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；配对样本t检验例题。
（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；配对t检验例题和答案。
备择假设 H1： μ1不等于 μ2。统计学配对t检验例题。
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：独立样本t检验例题。
2、配对t检验计算t值的公式：单样本t检验例题。
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。配对样本t检验步骤。
操作过程和t检验一样，以10版为例：
点击fx，类别选“统计”，找到T.Test
Array1,2分别选择要进行检验的两组数值，Tails一般填2（双尾检验）；Type填1就是“配对t检验”，填2就是“等方差双样本检验”，填3就是“异方差双样本检验”。
于是，我们Type填1，确定，就这么简单。
还是不懂的话，可以看填参数对话框下面的“有关该函数的帮助”
方法/步骤
点击菜单栏中的“分析”——“比较均值”——“配对样本T检验”，进入如下图所示的“配对样本T检验”对话框。
本案例要检验的是一个班同学在参加了暑期数学、化学培训班后，学习成绩是否有显著变化。按住Ctrl，分别勾选”数学1”“数学2”，“化学1”“化学2”进如“成对变量“列表。
单击”选项“，设置置信区间百分比。”置信区间百分比“一般默认为95%，不需要修改；如果检验更为严格的话，可以将95%改为99%。点击”继续“。
点击”确定“。这里的”Bootstrap“一般不常用，而所有命令中的“粘贴”选项都是将该命令的语法粘贴到语法编辑器里。
在结果输出窗口中查看结果。看到sig的值小于0.05，应拒绝原假设，表明在参加了暑期数学、化学培训班后，学习成绩有显著变化。
END
注意事项
注意将单一样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检验进行区分。
配对t检验步骤的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于配对T检验、配对t检验步骤的信息别忘了在本站进行查找喔。