대응 표본 t 검정의 전제 조건은 다음과 같습니다.
조건:
1. 변수는 케이스에서 측정된 지방 함량입니다. 이 조건을 만족하는 정량적 데이터입니다.
2. 그룹화 변수에는 두 가지 범주가 포함되며 이는 쌍 설계입니다. 이 경우의 데이터는 두 가지 다른 측정 방법을 사용하여 동일한 샘플 배치에 대한 연구입니다. 이 조건이 충족됩니다.
3. 두 쌍의 데이터 사이에는 뚜렷한 이상치가 없습니다. 소프트웨어를 통해 분석하고 판단해야 합니다.
4. 두 쌍의 데이터 사이의 차이는 정규 분포를 따르거나 대략 따르며 소프트웨어를 통해 분석되고 판단되어야 합니다.
개념:
쌍표본 t 검정(paired t test): 쌍체 측정 데이터의 평균을 비교하여 해당 평균으로 표시되는 알 수 없는 모집단 평균이 있는지 테스트하는 데 사용됩니다. 두 쌍의 샘플 차이.
용도:
쌍을 이룬 정량적 데이터 간의 차이를 비교하는 데 사용됩니다. 동일한 주제의 데이터 전후 비교 등 다양한 연구 분야에 사용될 수 있습니다. 치료, 페어링 전후라고도 합니다. 동일한 주제에 대한 두 가지 탐지 방법의 데이터 비교. 두 피험자는 두 가지 다른 처리 방법에서 데이터 비교를 받았습니다.
T 테스트 분류:
1. 단일 모집단 t 테스트
단일 모집단 테스트는 표본 평균과 알려진 모집단 평균 간의 차이를 테스트하는 것입니다. 중요한가요? 모집단 표준 편차를 알 수 없고 표본 크기가 <30인 경우와 같이 모집단 분포가 정규 분포인 경우 표본 평균과 모집단 평균 사이의 분산 통계는 정규 분포를 따릅니다.
2. 2개 모집단 t-검정
2개 모집단 검정은 두 표본의 평균과 표본이 대표하는 모집단 간의 차이가 유의한지 여부를 검정하는 것입니다. 이중 모집단 검정은 두 가지 상황으로 나뉘는데, 하나는 관련 표본의 평균값 차이에 대한 유의성 검정으로, 일치하는 두 피험자 그룹에서 얻은 데이터 또는 동일한 그룹에서 얻은 데이터를 테스트하는 데 사용됩니다. 서로 다른 조건의 피험자 차이, 이 두 가지 상황으로 구성된 표본이 관련 표본입니다.
두 번째는 독립표본 평균의 유의성 검정이다. 독립표본인 각 실험치료군 간에는 상관관계가 없습니다. 이 테스트는 서로 관련이 없는 두 그룹의 표본 대상에서 얻은 데이터의 차이를 테스트하는 데 사용됩니다.