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法律研究配對檢驗和非配對檢驗的區別
假設檢驗中使用的兩種統計檢驗是配對檢驗和非配對檢驗。它們之間的主要區別在於資料收集和比較的方式。配對檢驗比較兩組以某種方式關聯或相關的測量值。非配對檢驗涉及比較兩組在任何方面都不相關或不關聯的測量值。
閱讀本文以瞭解更多關於配對檢驗和非配對檢驗的資訊，以及它們之間如何不同。
什麼是配對檢驗？
配對檢驗是一種統計檢驗，用於比較兩組以某種方式相關或關聯的測量值。配對檢驗的基本目標是確定兩組測量值之間是否存在顯著差異。
配對 t 檢驗計算每個受試者或物件的兩個配對測量值之間的差異，然後計算這些差異的均值和標準差。然後使用 t 分佈將均值差異與零進行比較，自由度等於配對數減一。
如果從檢驗中獲得的 p 值小於顯著性水平（通常為 0.05），我們可以得出結論，兩組測量值在統計上存在差異。換句話說，有證據表明治療或干預取得了成功。
配對檢驗的優點是可以減少受試者或物件之間變異性的影響，並透過減少所需的樣本量來提高檢驗的統計功效。另一方面，配對檢驗僅適用於兩組測量值實際上相關或關聯並且滿足差異正態性假設的情況。
什麼是非配對檢驗？
非配對檢驗是一種統計檢驗，用於比較兩組在任何方面都不相關或不關聯的測量值。非配對檢驗的基本目標是確定兩組測量值之間是否存在顯著差異。
非配對 t 檢驗計算兩組獨立資料均值之間的差異，然後使用每組的樣本方差和樣本量來估計差異的標準誤差。然後，檢驗使用 t 分佈將此差異與零進行比較，自由度等於樣本量之和減二。
非配對檢驗的優點是可以用於比較獨立資料，並且可以用於檢驗各種研究問題。但是，當受試者或物件之間存在大量變異性時，非配對檢驗可能不如配對檢驗有效，因此需要更大的樣本量才能達到相同的統計功效水平。
配對檢驗和非配對檢驗的區別
下表突出了配對檢驗和非配對檢驗之間的主要區別 -
| 特徵 | 配對檢驗 | 非配對檢驗 |
|---|---|---|
| 資料關聯 | 資料以某種方式相關或關聯。 | 資料不相關或不關聯。 |
| 假設檢驗 | 檢驗配對資料內的差異 | 檢驗獨立組之間的差異 |
| 假設 | 假設配對資料之間差異的正態性。 | 假設每組中的資料正態性。 |
| 自由度 | 配對數減一 | 樣本量之和減二 |
| 統計功效 | 由於變異性降低而更有效 | 由於變異性增加而功效較低 |
| 用法 | 適用於配對資料（例如，前後測量值） | 適用於獨立資料（例如，兩個獨立組） |
| 樣本量 | 較小的樣本量 | 較大的樣本量 |
| 檢驗型別 | 配對 t 檢驗是最常見的型別。 | 雙樣本 t 檢驗是最常見的型別。 |
結論
配對檢驗和非配對檢驗是假設檢驗中使用的兩種統計檢驗。當資料以某種方式相關或關聯時，使用配對檢驗，但當資料不相關或不關聯時，使用非配對檢驗。
使用的檢驗型別取決於研究主題和正在收集的資料型別。使用正確的檢驗可以幫助研究人員從資料中得出更準確和可靠的結論。
配對檢驗和非配對檢驗都是統計分析中非常有用的工具，瞭解它們之間的區別對於進行良好的假設檢驗至關重要。
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