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法律研究配对检验和非配对检验的区别
假设检验中使用的两种统计检验是配对检验和非配对检验。它们之间的主要区别在于数据收集和比较的方式。配对检验比较两组以某种方式关联或相关的测量值。非配对检验涉及比较两组在任何方面都不相关或不关联的测量值。
阅读本文以了解更多关于配对检验和非配对检验的信息，以及它们之间如何不同。
什么是配对检验？
配对检验是一种统计检验，用于比较两组以某种方式相关或关联的测量值。配对检验的基本目标是确定两组测量值之间是否存在显着差异。
配对 t 检验计算每个受试者或对象的两个配对测量值之间的差异，然后计算这些差异的均值和标准差。然后使用 t 分布将均值差异与零进行比较，自由度等于配对数减一。
如果从检验中获得的 p 值小于显着性水平（通常为 0.05），我们可以得出结论，两组测量值在统计上存在差异。换句话说，有证据表明治疗或干预取得了成功。
配对检验的优点是可以减少受试者或对象之间变异性的影响，并通过减少所需的样本量来提高检验的统计功效。另一方面，配对检验仅适用于两组测量值实际上相关或关联并且满足差异正态性假设的情况。
什么是非配对检验？
非配对检验是一种统计检验，用于比较两组在任何方面都不相关或不关联的测量值。非配对检验的基本目标是确定两组测量值之间是否存在显着差异。
非配对 t 检验计算两组独立数据均值之间的差异，然后使用每组的样本方差和样本量来估计差异的标准误差。然后，检验使用 t 分布将此差异与零进行比较，自由度等于样本量之和减二。
非配对检验的优点是可以用于比较独立数据，并且可以用于检验各种研究问题。但是，当受试者或对象之间存在大量变异性时，非配对检验可能不如配对检验有效，因此需要更大的样本量才能达到相同的统计功效水平。
配对检验和非配对检验的区别
下表突出了配对检验和非配对检验之间的主要区别 -
| 特征 | 配对检验 | 非配对检验 |
|---|---|---|
| 数据关联 | 数据以某种方式相关或关联。 | 数据不相关或不关联。 |
| 假设检验 | 检验配对数据内的差异 | 检验独立组之间的差异 |
| 假设 | 假设配对数据之间差异的正态性。 | 假设每组中的数据正态性。 |
| 自由度 | 配对数减一 | 样本量之和减二 |
| 统计功效 | 由于变异性降低而更有效 | 由于变异性增加而功效较低 |
| 用法 | 适用于配对数据（例如，前后测量值） | 适用于独立数据（例如，两个独立组） |
| 样本量 | 较小的样本量 | 较大的样本量 |
| 检验类型 | 配对 t 检验是最常见的类型。 | 双样本 t 检验是最常见的类型。 |
结论
配对检验和非配对检验是假设检验中使用的两种统计检验。当数据以某种方式相关或关联时，使用配对检验，但当数据不相关或不关联时，使用非配对检验。
使用的检验类型取决于研究主题和正在收集的数据类型。使用正确的检验可以帮助研究人员从数据中得出更准确和可靠的结论。
配对检验和非配对检验都是统计分析中非常有用的工具，了解它们之间的区别对于进行良好的假设检验至关重要。
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