配对t检验和成组t检验的区别在哪里？
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：
莱科斯
2023-06-12 广告
无论是单样本T检验、独立样本T检验还是配对样本T检验，都有几个基本前提：
1. T检验属于参数检验，用于检验定量数据（数字有比较意义的），若数据均为定类数据则使用非参数检验。
2. 样本数据服从正态或近似正态分布。
独立T检验（也称T检验），要求因变量需要符合正态分布性，如果不满足，此时可考虑使用非参数检验，具体来讲应该是MannWhitney检验进行研究。
单样本T检验，其默认前提条件是数据需要符合正态分布性，如果不满足，此时可考虑使用单样本Wilcoxon检验进行研究。
配对样本T检验，其默认前提条件是差值数据需要符合正态分布性，如果不满足，此时可考虑使用配对Wilcoxon检验进行研究。
独立样本t 检验用于分析定类数据与定量数据之间的关系情况。例如研究人员想知道两组学生的智商平均值是否有显著差异。t 检验仅可对比两组数据的差异,如果为三组或更多,则使用方差分析。如果刚好仅两组,建议样本较少(低于100时)使用t 检验,反之使用方差分析。
配对t 检验,用于配对定量数据之间的差异对比关系.例如在两种背景情况下(有广告和无广告);样本的购买意愿是否有着明显的差异性;配对t 检验通常用于实验研究中。
单样本t 检验用于分析定量数据是否与某个数字有着显著的差异性,比如五级量表,3分代表中立态度,可以使用单样本t 检验分析样本的态度是否明显不为中立状态;系统默认以0分进行对比。
独立样本t检验的数据格式
配对样本t检验的数据格式
单样本t检验的SPSSAU操作
