相依样本t检验和等组实验的区别

成组设计与配对设计t检验有什么不同？

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：

百度百科——t检验

t检验和配对t检验有什么区别？

区别如下：

1、t检验分为单总体检验和双总体检验。

2、双总体t检验又分为两种情况，一是独立样本t检验，一是配对样本t检验。

单总体t检验统计量为：

独立样本t检验统计量为：

拓展资料

T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布。

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。t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的。戈斯特在位于都柏林的健力士酿酒厂担任统计学家，基于Claude Guinness聘用从牛津大学和剑桥大学出来的最好的毕业生以将生物化学及统计学应用到健力士工业程序的创新政策。戈斯特于1908年在Biometrika上公布t检验，但因其老板认为其为商业机密而被迫使用笔名（学生）。实际上，跟他合作过的统计学家是知道“学生”的真实身份是戈斯特的。

当总体呈正态分布，如果总体标准差未知，而且样本容量 <30，那么这时一切可能的样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t分布。

检验是用 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。 检验分为单总体 检验和双总体检验。

1.单总体t检验

单总体 检验是检验一个样本平均数与一已知的总体平均数的差异是否显著。当总体分布是正态分布，如总体标准差未知且样本容量 <30，那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈正态分布。

2.双总体t检验

双总体 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。双总体检验又分为两种情况，一是相关样本平均数差异的显著性检验，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。二是独立样本平均数的显著性检验。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。

参考资料来源：百度百科：T检验

试举一例说明单组与等组两种实验分组各自的优缺点。

【答案】：一、指同一组实验被试先后接受两种不同的实验因素的影响，其他条件保持不变，然后对实验因素的作用进行分析。优点是被试不变，避免了不同被试造成的差异，缺点是同一组被试先后实验，会带来练习误差、疲劳误差。 二、等组实验是用两个或多个条件相当（或相等）的被试样本施以不同的实验因素，从而对照分析各实验因素的效果。优点是可以避免单组比较中的学习误差和疲劳误差，缺点是由于不同组，被试尽管做同质性考验，但不可能完全相等。

我还想请问一下，独立样本T检验和配对T检验有什么区别呢？它们分别适用于什么情况呢？谢谢啊！是指SPSS中

您好，独立样本t检验试用于单因素被试间设计的差异检验，比如考察同一个班中不同性别学生的数学测验成绩是否有差异，就将男生的成绩列为一列，女生成绩一列进行独立样本t检验，即两组数据来自于不同组被试；配对样本t检验试用于单因素被试内设计的差异检验，比如考察班里女生的第一次月考成绩和第二次月考成绩是否有显著差异，就将第一次的成绩列为一列，第二次的列为另一列进行配对样本t检验，即两组数据来自于同一组被试。但是，如果实验之前将两组被试进行了匹配，比如第一组被试和第二组被试平时的数学成绩是一一匹配的，那么认为这两组被试本身的数学成绩是不相上下的，就好像同一组一样。这时要考察这两组被试本次考试的数学成绩是否有

配对样本T检验跟独立样本T检验有什么差别啊

给你举两个例子——配对样本T检验：现在要分析人的早晨和晚上的身高是否不同，于是找来一拨人测他们早上和晚上的身高，这里每个人就有两个值，这里出现了配对，然后考虑每个人的早上和晚上身高的差，这样就可以构造一个T统计量分析了；独立样本T检验：现在要分析男生和女生的身高是否相同，于是找来一波男生女生，把男生们的平均身高减去女生们的，就可以构造T统计量。 两者的主要区别在于数据的来源和要分析的问题。