配对样本t 检验

  • 配对t 检验,用于配对定量数据之间的差异对比关系.例如在两种背景情况下(有广告和无广告);样本的购买意愿是否有着明显的差异性;配对t 检验通常用于实验研究中。

    • 首先判断p 值是否呈现出显著性,如果呈现出显著性,则说明配对数据具有显著性差异,具体差异可通过平均值进行对比判断。

    分析项 配对t 检验说明
    有广告时的购买意愿; 无广告时的购买意愿 有广告和无广告两种背景情况下时,购买意愿是否有着显著性差异?

  • 分析结果表格示例如下：

    配对(平均值±标准差) 差值 t p
    配对1 配对2
    分析项1 配对 分析项2 3.23±1.33 2.88±0.73 0.35 3.73 0.03*
    分析项3 配对 分析项4 2.62±1.48 2.57±1.21 0.05 0.56 0.58
    分析项5 配对 分析项6 2.14±1.10 2.16±0.76 -0.02 0.13 0.88
    * p <0.05 ** p <0.01
    • 特别提示

    • 配对样本t 检验仅适用于实验研究数据，其余数据并不合适。以及配对样本t 检验时，是以列为单位进行对比。比如下述两列数据进行配对分析。

    配对1数据 配对2数据
    1 4
    1 2
    2 2
    3 3
    3 5
    4 5
    4 3

    SPSSAU操作截图如下：

疑难解惑

  • 什么样的数据格式才适合？

  • 有时候数据是手工录入整理，如果此时需要进行配对t 检验，则需要录入数据格式如下：

  • 比如上图中有5个配对样本，‘实验前’和‘实验后’进行配对，‘实验前’和‘实验后’一定是分别单独的一列。

疑难解惑

  • 关于效应量(effect size)说明?

  • 配对t 检验分析, 当呈现出显著差异性(前提)时,可分析差异,同时还可以分析差异幅度(即效应量) (提示:效应量分析为可选，只有深入研究时才需要分析);

  • 配对t 检验分析时,通常使用Cohen's d 值表示效应量,其计算公式为:Cohen's d =|M1-M2| / S，即差值绝对值 / 标准差；

  • Cohen's d 值介于0~1之间，该值越大说明差异幅度越大;

  • 0 < Cohen's d <=0.2时，说明效应较小(差异幅度较小);

  • 0.2 < Cohen's d <=0.8时，即 0.5附近时，说明效应中等(差异幅度中等);

  • Cohen's d > 0.8时，说明效应较大(差异幅度较大)。