配对和非配对测试
配对vs非配对测试
t统计数据是由爱尔兰化学家William Sealy Gosset于1908年开发的。当他在吉尼斯啤酒厂工作时，他用它来监测一种叫做烈性黑啤酒的质量。他使用笔名“学生”在Biometrika上发表了它。 有几种类型的t检验，最常用的是：
一个样本位置测试，其中群体的平均值在零假设中具有值。 一种测试，其中回归线的斜率与0显着不同。 针对均值差异的两个样本位置测试，可以是成对的或不成对的。
在配对测试中，从在两个不同点测量的受试者收集数据，其中每个受试者具有在治疗之前和之后进行的两次测量。在收集数据之前，主题必须配对或匹配。这也称为重复样本t检验。 一个例子是比较一组正在接受特殊饮食的人的体重减轻。这些人在开始新饮食之前接受了测试，并且在他们接受新饮食几周后再次进行测试。给同一组人群进行的两项测试的结果决定了他们在特殊饮食中失去了多少重量。
另一方面，不成对的测试是从两个不同的独立受试者或患者收集数据。两个样本之间的大小可以相等或不相同，并且假设所收集的数据来自正态分布，并且两个样本的标准偏差相同。 一个例子是应用于两组患者或受试者的测试，即患有癌症的患者和不患有癌症的患者。诸如此类的测试也称为学生t检验，其中两个受试者群体之间的差异是相等的。 因此，配对检验是对零假设的检验，即正常分布的两组受试者的平均值相等，而不成对检验是零假设的检验，即在同一单位中测量的两个反应具有平均值为零的差异。
两个测试都假设所有已分析的数据都是正态分布的。配对t检验比非配对t检验更全面，更有吸引力，因为它们是与具有相似特征的受试者完成的。 摘要： 1.配对检验是对零假设的检验，即两个受试者的平均值相等，而非配对检验是无效假设的检验，即受试者之间的差异的平均值为零。 2.配对测试也称为重复样本t检验，而非配对检验也称为学生t检验。 3.在收集数据之前对相似或配对的受试者进行配对测试，并且在治疗之前和之后进行两次测试，同时对两个独立受试者进行未配对测试。
