•特點：在配對樣本t檢驗中，強調被試一定要同質（同一樣本，不同變數環境），其目的就為了消除目的是額外變數的影響，更能反映自變數和因變數之間的關係。
•配對樣本t檢驗的過程，是對兩個同質的樣本分別接受兩種不同的處理或乙個樣本先後接受不同的處理，來判斷不同的處理是否有差別。
•這種檢驗的目的在於根據樣本資料對樣本來自的配對總體的均值是否有顯著差異進行判斷的。
•在資料分析時經常會遇到這樣的問題：
•某種教學方法是否對教學有效,也就是確實能提高學生成績；
•某種訓練是否對接受訓練的人的某一身體機能有改善作用；
•或者某一種藥物對某種病的**是否有效果等等。
•針對以上問題,我們通常就會採取配對樣本t檢驗的方法進行分析。
•問題：某體育教學組織最新研究出了一種訓練下肢爆發力的方法，如何才能知道該訓練方法是否能提高學生的下肢爆發力？？
•檢驗統計量為：
第一步：假定兩次測驗成績之間沒有顯著差異，即該訓練方法對下肢爆發力沒有效果，所以原假設為：
第二步：匯入資料，分析-比較均值-配對樣本t檢驗；
第三步：檢視分析結果；
•由表可以看出，p<0.05,即訓練前成績與訓練後成績存在顯著性差異。由此可見，這種訓練方法確實能提高學生的下肢爆發力。
python進行t檢驗
實現下圖中的檢驗 檢驗均值是否相等 當方差相等時 t檢驗 當方差不相等時 大樣本可以參考下圖 紅色字部分 小樣本不太清楚。成對樣本t檢驗 sample1 23.6,28.9,24.1,21.7,27.4,28.6,29.0,24.2,26.3,22.1 sample2 29.1,24.4,30.9,...
利用python進行T檢驗
引入所需的包 from scipy import stats import numpy as np注 ttest 1samp,ttest ind,ttest rel均進行雙側檢驗 h0 0 h1 0 ttest 1samp官方文件 生成50行x2列的資料 np.random seed 7654567...
隨手寫程式 單樣本t分布檢驗
def t test x,miu n len x if n 30 or n 47 return 請輸入31 46長度的樣本 t 71,55,19,24,9,96,83,71,60,49,39,29,20,11,2,94 it iter t for i in range len t t i next ...