普通两样本的假设检验与配对数据检验的区别

本帖最后由 南迪 于 2009-3-30 15:36 编辑

给个通俗的解释，希望对LZ有帮助。
理解的关键在于你的研究对象是什么？
2-sample T:样本某个属性就是你的研究对象。
Paired T:样本仅仅是个载体，研究对象不是样本的某个属性。
举例说明，找两群人，如果：
1。要看两群人的身高有无差异，用2-sample T，因为人的属性身高就是你的研究对象；
2。拿其中一群人出来，每个人左脚穿A材质的鞋子，右脚穿B材质的鞋子，走个5万米，看不同材质的鞋子的耐磨程度，这时用paired T，因为这时人仅仅是被挑选来穿鞋子的载体，真正的研究对象是不同材质的鞋子。但为什么要每人穿两种鞋子，而不是一群人穿A一群人穿B呢？因为人之间的差异很大，对鞋子的磨损能力差别很大，即人的因素导致的量测数据的方差很大，可能会影响到最后的结论。所以用paired t就避免了因选择的样本差异而导致的检验结论差异。

以上供参考！