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配对样本T检验是一种常用的统计方法，用于比较同一组个体在两个时间点或两种不同条件下的差异。在应用配对样本T检验时，需要满足以下适用条件。
样本应为成对样本。这意味着我们需要在同一组个体上进行两次测量或检验，以便能够比较两个时间点或条件下的差异。我们可以在研究对象接受某种干预前后进行测量，或者比较同一组参与者在两种不同的实验条件下的表现。
配对样本应来自同一总体。这意味着个体之间应具有相似的特征和属性。如果两个配对样本来自完全不同的总体，将会导致比较结果的不准确性。
第三，配对样本应该是随机选择的。这样可以确保样本能够代表总体，并避免选择偏差。
第四，样本差异应满足正态分布。这是因为配对样本T检验是基于正态分布假设的。为了检验样本差异是否服从正态分布，可以使用正态性检验方法，如Shapiro-Wilk检验或Kolmogorov-Smirnov检验。
配对样本的差异应该是连续的变量。配对样本T检验针对的是连续变量之间的差异，而不适用于分类变量或有序变量之间的比较。
配对样本T检验适用于成对样本之间的差异比较，并满足样本成对、来自同一总体、随机选择、差异满足正态分布以及差异为连续变量的条件。在实际应用中，我们需要仔细考虑这些条件，以确保使用配对样本T检验的合理性和准确性。
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配对t检验的适用条件如下：
1、独立性，各观察值之间是相互独立的，不能相互影响。
2、正态性，各个样本均来自于正态分布的总体。3、方差齐性，各个样本所在总体的方差相等。
T检验是通过比较不同数据的均值，研究两组数据之间是否存在显著差异。配对样本T检验：进行配对样本的均数比较，即配对T检验。配对样本或称非独立样本，它实际上只有一个样本，但样本中的每一个个体都研究两次。样本先后的顺序是一一对应的。t检验主要分类
t检验可分为单总体检验和双总体检验，以及配对样本检验。单总体t检验是检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著。当总体分布是正态分布，如总体标准差未知且样本容量小于30，那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t分布。
双总体t检验是检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。双总体t检验又分为两种情况，一是独立样本t检验（各实验处理组之间毫无相关存在，即为独立样本），一是配对样本t检验。
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两独立样本t检验，又称成组t检验，两总体t检验，两样本均数比较的t检验，适用于完全随机设计两样本均数的比较。一、检验目的：
根据样本数据对两个样本来自的两个独立总体的均值是否有显著差异进行判断。
二、需要满足的条件：1、随机抽样，所有观测应该是随机的从目标总体中抽出。
2、正态分布，每个样本来自的总体必须满足正态分布。
3、方差齐性，均数比较时，要求两总体方差相等。
一、两独立样本t检验应用条件：
1、两样本含量较小，如两样本含量均小于等于60,或至少其中一样本小于等于60；
2、两样本是相互独立的,样本来自的两个总体服从正态分布；
3、两总体方差相等，或两总体方差不等，经过数据转换后方差齐，可以应用两独立样本t检验。二、当两总体方差不等，经数据转换后方差不齐，需要用t‘检验或秩转换的非参数检验。三、当样本例数比较大，大于60时，且服从正态分布，可以采用u检验。
参考资料：
百度百科——t检验——两总体t检验（两独立样本t检验）
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配对t检验，是单样本t检验的特例。配对t检验：是采用配对设计方法观察以下几种情形：
1.配对的两个受试对象分别接受两种不同的处理；
2.同一受试对象接受两种不同的处理；
3.同一受试对象处理前后的结果进行比较（即自身配对）；
4.同一对象的两个部位给予不同的处理。成组t检验，也称两独立样本资料的t检验，适用于完全随机设计的两样本均数的比较。将受试对象随机分配成两个处理组，每一组随机接受一种处理。拓展资料：
T检验，亦称student t检验（Students t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布。
t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的。
戈斯特在位于都柏林的健力士酿酒厂担任统计学家，基于Claude Guinness聘用从牛津大学和剑桥大学出来的最好的毕业生以将生物化学及统计学应用到健力士工业程序的创新政策。戈斯特于1908年在Biometrika上公布t检验，但因其老板认为其为商业机密而被迫使用笔名（学生）。跟他合作过的统计学家是知道“学生”的真实身份是戈斯特的。
当总体呈正态分布，如果总体标准差未知，而且样本容量 <30，那么这时一切可能的样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t分布。
检验是用 分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。 检验分为单总体 检验和双总体检验。
单总体t检验
单总体 检验是检验一个样本平均数与一已知的总体平均数的差异是否显著。当总体分布是正态分布，如总体标准差未知且样本容量 <30，那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈正态分布。
2.双总体t检验
双总体 检验是检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。双总体检验又分为两种情况，一是相关样本平均数差异的显著性检验，用于检验匹配而成的两组被试获得的数据或同组被试在不同条件下所获得的数据的差异性，这两种情况组成的样本即为相关样本。二是独立样本平均数的显著性检验。
各实验处理组之间毫无相关存在，即为独立样本。该检验用于检验两组非相关样本被试所获得的数据的差异性。
参考资料：百度百科-t检验
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独立样本和配对样本的区别如下：
1、包括的范围不同
独立样本包括：行政管理和技术人员，材料采购、保管和驾驶各种机械、车辆的人员，材料到达工地仓库前的搬运装卸工人，专职工会人员、医务人员以及其他由施工管理费或营业外支出开支的人员的工资。
而配对样本包含：个人从事设计、装潢、安装、制图化验、测试、医疗、法律、会计、咨询、讲学、新闻、广播、翻译、审计、书画、雕刻、影视、录音、录像、演出、表演、广告、展览、技术服务、介绍服务、经纪服务、代办服务以及其他劳务取得的所得。2、计算方法不同
独立样本计算公式为：
经营净收入=经营收入-经营费用-生产性固定资产折旧-生产税+
出租房屋净收入、出租其他资产净收入和自有住房折算净租金等。财产净收入不包括转让资产所有权的溢价所得。
转移净收入 计算公式为：转移净收入=转移性收入-转移性支出
而配对样本计算公式表示为：人均可支配收入实际增长率= （报告期人均可支配收入/基期人均可支配收入）/居民消费价格指数-100%。
3、作用不同
独立样本反映的是一个国家或地区农村居民收入的平均水平，而配对样本反映的是人民的生活水平。
4、处理方法不同
按照独立样本企业工资应按年计算，分月或分季预缴。每月终了，企业应将成本费用和税金类科目的月末余额转入“本年利润”科目的借方，将收入类科目的余额转入“本年利润”科目的贷方。
然后再计算“工资”科目的本期借贷方发生额之差。
而配对样本的首要目的应是确认并计量由于会计和税法差异给企业未来经济利益流入或流出带来的影响,将所得税核算影响企业的资产和负债放在首位。而收益表债务法从收入费用观出发,认为首先应考虑交易或事项相关的收入和费用的直接确认,
从收入和费用的直接配比来计量企业的收益
参考资料来源：百度百科-独立样本
百度百科-配对样本
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配对样本t检验的前提条件如下：
条件：1、变量为定量数据；案例测得脂肪含量为定量数据，该条件满足。
2、分组变量包括两类，且为配对设计；案例中数据为对同一批样本使用两种不同测定方法进行研究，属于配对设计，该条件满足。
3、两配对数据的差值不存在明显的异常值；需要通过软件进行分析后判断。
4、两配对数据的差值服从或近似服从正态分布；需要通过软件进行分析后判断。概念：
配对样本t检验（paired t test）：用于配对计量资料均值的比较，以检验两组配对样本均值所代表的未知总体均值是否有差异。
用法：用于配对定量资料之间的差异对比，可用在很多研究领域，如：同一受试者在处理前后的数据对比，也称前后配对。同一受试者用两种检测方法的数据对比。两个受试者分别接受两种不同处理方法的数据对比。t检验分类：
1、单总体t检验
单总体检验是检验一个样本平均数与一已知的总体平均数的差异是否显著。当总体分布是正态分布，如总体标准差未知且样本容量<30，那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈正态分布。
2、双总体t检验
双总体检验是检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。双总体检验又分为两种情况，一是相关样本平均数差异的显著性检验，用于检验匹配而成的两组被试获得的数据或同组被试在不同条件下所获得的数据的差异性，这两种情况组成的样本即为相关样本。
二是独立样本平均数的显著性检验。各实验处理组之间毫无相关存在，即为独立样本。该检验用于检验两组非相关样本被试所获得的数据的差异性。
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