配对t检验和两独立样本t检验的区别（区分配对t检验和两独立样本t检验）

区分配对t检验和两独立样本t检验

什么是t检验？

t检验是统计学上的一种假设检验方法，用于判断两组数据的均值是否有显著差异。它常用于研究实验结果或统计调查数据。t检验分为配对t检验和两独立样本t检验两种类型。本文将着重介绍这两种检验的区别与应用场景。

什么是配对t检验？

配对t检验，也称为重复测量t检验，是指对通常已成对的样本（例如婚姻伴侣、相同个体在治疗前后的测试结果等等）进行的检验。在这种情况下，t检测比单样本t测试更为准确。它是比较配对数据差异的有力工具。

假设在实验组和对照组之间，被试信息没有重叠。这时候，我们不能用单独样本t检验做出显著差异，因为与被试的其他信息相比较，实验和控制组被从不同的人群样本中选择。在这种情况下，配对t检验方法就更加合适。

什么是两独立样本t检验？

两独立样本t检验，也称为独立样本t检验，是指独立操作后，对两组样本进行的检验。例如，在某实验中，将30人随机分成实验组和对照组，每组15人，来观察实验对某种现象的影响。在这种情况下，就需要用到两独立样本t检验。

两组样本来自于不同的人群或者不同的时期，评估两个样本中的平均值是否显著不同。两独立样本t检验也适用于研究新药疗效研究实验等领域。

配对t检验与两独立样本t检验的不同：

在样本内，配对t检验是通过两组相关的样本数据之间的差异来确定总体的差异。而两独立样本t检验则是基于每组样本之间的方差来确定总体的差异。

此外，配对t检验通常适用于小样本研究或重复测量实验，因为其出现重叠部分，可以减小误差带来的影响。而两独立样本t检验适用于样本量较大，并且来自于两组不相关的群体。

总结：

在进行t检验时，必须先确定总体是什么。如果总体是两组测量值之间发生变化的结果时使用配对t检验，如果你想要测量的两个组的样本是不相关的，使用独立样本检验。

无论是配对t检验还是两独立样本t检验，都需要确保数据满足相关的假设检验条件，比如数据正态分布和方差齐性等。同时，还应该选择正确的检验方法，保证研究结果的可靠性和准确性。

参考资料：

[1] 见谷嘉夫仪（James J. P. Veerman）, 普林斯顿大学出版社 (2002). Measurement Validity: A Shared Standard for Qualitative and Quantitative Research. American Political Science Review, Vol. 93: 815-830.

[2] 王观福, 郭建辉, 李霞, 谢庆华, 朱丽丽 (2016). 两种t检验方法在肺炎合并肝损伤病例控制研究总体数据分析中的应用比较. 医学统计学杂志, Vol. 33(2): 271-273.