增缘分网配对t检验和自立t检验的区别,配对t检验和自立样本t检验
下面主要介绍了配对t检验和自立样本t检验两种方法,它们都是常用的假设检验方法。其中,配对t检验用于比较相同个体在不同情况下的差异性,自立样本t检验则用于比较两个相互自立的样本的差异性。我们从五个方面详细说明了两种方法的区别,即定义和适用场景、假设检验、数据前提、样本量、精度等。下面就来说说,小编整理的配对t检验和自立t检验的区别,配对t检验和自立样本t检验的相关内容,一起去看看吧！
定义和适用场景
配对t检验和自立样本t检验的定义和适用场景不同。配对样本t检验是用于比较同一样本在不同条件下的情况,即每对数据都是相互依存的。例如,医学实验中,同一个人在服用和不服用某种药物的情况下血糖水平的差异。自立样本t检验则是用于比较两种完全不同的样本的差异性,这两个样本是相互自立的,即一组数据来自于一个总体,而另一组数据来自于另一个总体。例如：男性和女性体重的差异。
需要注意的是,如果拿不到足够的数据来自立比较两个样本,我们可以使用配对样本t检验来比较两个相依赖的样本。而且,如果我们拿到的数据本身就是配对数据,那么使用配对样本t检验是有意义的。
假设检验
假设检验是一种可行性检验,它用于检验实验结果是否具有统计显著性。在配对t检验和自立样本t检验中的假设检验存在不同。配对t检验中的零假设为两种情况下的均值相等,而备择假设为两者不相等。当样本容量小于30时,可以采用配对t检验。自立样本t检验中的零假设为两总体均值相等,备择假设为两者不相等。当样本容量大于等于30时,可以采用自立样本t检验。
需要注意的是,两种检验都需要验证假设检验,而显著性水平和置信水平也是需要特别注意的,它们在两种检验中都是非常重要的。
数据前提
配对t检验和自立样本t检验的前提也存在一些不同。在配对t检验中,数据必须是正态分布的,并且样本必须是成对的。成对数据可以是两个人的数据、或同一个人两次测量的数据。该样本在假设检验中应该是差异不显著的。在自立样本t检验中,也需要数据服从正态分布,且两个样本大小必须相等。自立样本t检验假设两种可能是双尾的、左尾的、或右尾的。
样本量
配对t检验和自立样本t检验的样本量也是存在区别的,它们都需要特别注意适用的样本量。在配对t检验中,样本数据必须是一对一对的数据,即必须有配对数据,如果是两个总体的样本,人数应该是一致的,如果不一致,要把少的那组向多的那组标准化,零方差假设：每对差异到总体的分布是正态的,样本在成对状态下相互依存,样本容量应该按照零假设进行计算。在自立样本t检验中,两组数据是互相自立的,样本容量是可变的,但要保证两个样本的容量应该相等。
精度
以上配对t检验和自立样本t检验的精度也存在一定的差异。对于配对t检验,由于每个样本的差异与组内方差有关,所以样本差异较小时,可能需要更大样本才能获取高精度的结果。因此,如果使用小的样本容量,结果会缺乏足够的精度。对于自立样本t检验,虽然在样本容量大小相同的情况下,比较两个总体之间的误差是相似的,但如果一个或两个样本的大量差异,则需要更大量的样本才能确保准确性。
