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配对样本T检验

—减肥茶到底有效果没有？郑振华1目录CONTENTS问题提出01案例数据02知识准备03软件操作04结果解读052目录CONTENTS问题提出01案例数据02知识准备03软件操作04结果解读051.问题提出为研究某种减肥茶是否具有明显的效果，某减肥茶生产厂商对35名肥胖志愿者进行了减肥跟踪调研。首先，将其喝减肥茶前的体重记录下来，三个月后再依次将这35名志愿者喝茶后的体重记录下来。通过两组数据的对比，推断减肥茶是否具有明显的减肥作用。4目录CONTENTS问题提出01案例数据02知识准备03软件操作04结果解读052.案例数据喝茶前（Hcq）和喝茶后（hch）的体重数据。6目录CONTENTS问题提出01案例数据02知识准备03软件操作04结果解读053.知识准备解决方案：通过验证喝茶前和喝茶后平均体重的差异来解决。83.知识准备相关知识：要证明两列正态分布的高测度数据（定距数据和高测度定序数据）是否存在差异，可以通过验证它们的均值差异性来达到目的，可以使用T检验和方差分析。T检验适用于单因素双水平，方差分析适用于多因素多水平。根据数据序列的特点，T检验可以分为四种类型：单样本T检验、配对样本T检验、独立样本等方差T检验和独立样本异方差T检验。在具体应用中，应根据数据序列的特点选择相应的检验方法。如果两列数据之间具有一一对应关系，这种数据称为配对样本，例如同一年级学生的两次考试。如果两列数据各自为一个集合，两个集合内的数据没有对应关系，甚至个数都不相等，这种数据称为独立样本。对于配对样本，可以直接进行T检验；对于独立样本，则需要先检验两列数据的方差是否齐性，如果方差齐性，则使用独立样本等方差检验，否则要使用独立样本异方差检验。转化应用：同一个人喝茶前后的体重，适用于配对样本T检验。9目录CONTENTS问题提出01案例数据02知识准备03软件操作04结果解读054.软件操作（spss）【分析】—【比较均值】—【配对样本T检验】11目录CONTENTS问题提出01案例数据02知识准备03软件操作04结果解读055.结果解读从结果来看，喝茶前的体重为89.3，喝茶后的体重为70.0，通过检验结果来看，sig.=0.000＜0.05，从而说明喝茶前和喝茶后的

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