版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。<br>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!<br>配对t检验的适用条件<br>零假设:<br>独立样本T检验:μ0=0;<br>两独立样本T检验的适用范围是什么?<br>配对T检验:μ1-μ2=0;<br>方差分析:所有的μ都相等。<br>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<br>成组t检验和配对t检验的区别<br>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。<br>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:<br>1、配对的两个受试对象分别接受两种不同的处理;<br>2、同一受试对象接受两种不同的处理;<br>3、同一受试对象处理前后的结果进行比较;<br>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<br>4、同一对象的两个部位给予不同的处理。<br>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。<br>注意事项:<br>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。<br>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。<br>2、区分单侧检验和双侧检验。单侧检验的界值小