大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
提起配对t检验的适用条件，大家都知道，有人问配对样本T检验的假设前提是什么，另外，还有人想问t检验的应用条件是什么，你知道这是怎么回事？其实两独立样本T检验的适用范围是什么，下面就一起来看看独立样本T检验、配对T检验、方差分析的零假设是什么？它们的适用条件有何不同？spss数据文件形式有何，希望能够帮助到大家！
配对t检验的适用条件
零假设：
独立样本T检验：μ0=0；
两独立样本T检验的适用范围是什么？
配对T检验：μ1-μ2=0；
方差分析：所有的μ都相等。
如考察不同性别 (男、女两个维度)的被试其考试焦虑的差异，那么就要用T检验，如果是考察不同年级(大一、大二、大三、大四；只要大于等于3个水平)的大学生其考试焦虑的差异，那么就需要用方差分析 ！数据文件没有什么不同
成组t检验和配对t检验的区别
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；
配对t检验的适用条件：配对样本T检验的假设前提是什么
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。
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)。
以上就是与独立样本T检验、配对T检验、方差分析的零假设是什么？它们的适用条件有何不同？spss数据文件形式有何相关内容，是关于配对样本T检验的假设前提是什么的分享。看完配对t检验的适用条件后，希望这对大家有所帮助！
发布者：姓名配对，原创文章禁止转载 出处：http://www.allyfurn.com/pdxzx/62890.html
发布者：全栈程序员-用户IM，转载请注明出处：https://javaforall.cn/150887.html原文链接：https://javaforall.cn
【正版授权，激活自己账号】： Jetbrains全家桶Ide使用，1年售后保障，每天仅需1毛
【官方授权 正版激活】： 官方授权 正版激活 支持Jetbrains家族下所有IDE 使用个人JB账号...
