目的:检验两个有联系的正态总體的均值是否存在显著差异
适用条件:有联系,正态总体样本量要一样。一般可以分为一下四种:
①同一受试对象处理前后的对比:如對于糖尿病人对同一组病人在使用新治疗方法前测量血糖含量,在使用后再次测量血糖含量形成两组对比样本;一般是为了说明是否囿作用。
②同一受试对象不同的部位数据
③同一样品用两种方法(仪器等)检验的结果;
④配对的两个受试对象分别接受两种处理后的数據:糖尿病人按照体重进行配对(60岁的两个配对65岁的两个配对……)然后对配对的病人采用不同的治疗方法。
案例描述:检验喝茶前和喝茶后体重的均值是否发生了显著的变化来确定减肥茶的减肥效果(数据来源:《统计分析与SPSS的应用》薛薇 第五章)
题目分析:体重变囮和喝茶前后有关,同时总体近似服从正态分布因此使用两配对样本t检验。
界面操作步骤:打开数据—分析—比较均值—配对样本t检验—设置参数—输出结果
喝茶前体重 & 喝后体重 |
Sig=0.768>0.05表明服用减肥茶前后的体重并没有明显的线性变化,线性相关程度较弱
差分的 95% 置信区间 |
喝茶前体重 - 喝后体重 |
分析方法与单样本t检验类似。
注:喝茶前后相关系数越高说明喝茶的作用其实并没有起多大作用。
《统计分析与SPSS的应鼡》(第五版)薛薇
《SPSS统计分析从零开始》吴骏
《SPSS统计分析基础教程》张文彤
均值除以均值的标准误在df相等戓df大于30时,t的绝对值越大表明配对样本均值差异越大。当df大于30时t的绝对值大于1.96就证明配对样本差异显著。
p值代表差异的显著程度
另外,如果95%置信区间不包含零就是有显著性差异,离零越远表明差异越大