配对t检测的均值和标准差,样本量,怎么计算p值

对于配对t检验，我们一般会先计算出检验统计量，然后再根据所给的条件来确定p值。具体步骤如下：

1. 首先，我们需要确定样本量大小。假设我们有两个样本，每个样本大小为n1和n2，则样本总容量为n=n1+n2。

2. 其次，我们需要计算出每个样本的平均值和标准差。假设样本x1，x2，...，xn1为第一组数据；样本y1，y2，...，yn2为第二组数据，则第一个样本的平均值为10（假设）；第二个样本的平均值为15（假设）。

3. 接着，根据配对t检验公式计算出检验统计量：t= (x1 - y1)/(s_x/s_y)*sny/(n1+ n2-2) ，其中s_x表示x值的方差，s_y表示y值的方差，sny表示两组数据间方差差异量。

4. 最后，我们需要根据所给条件来确定p值。p值 = (n-1)*(s_y^2/(s_x^2 +s_y^2))*(xmax - xmin)/(s_y/s_x) ，其中xmax表示第一组数据的最大值，xmin表示第一组数据的最小值。

5. 在确定了p值后，我们可以判断是否能够拒绝原假设。若p值小于显著性水平α，则可以拒绝原假设；若p值大于显著性水平α，则不能拒绝原假设。

总结起来，配对t检验是一种统计检验方法，能够用来比较多个样本之间的差异性。通过计算检验统计量和确定p值，我们可以判断是否能够拒绝原假设，并且得出结论。根据配对t检验的原理，我们需要计算均值的差值和标准差，以及样本量。假设我们有两个样本A和B，每个样本中的数据都是独立的随机变量。要求检验A组是否比B组的平均值更大。

首先，我们需要确定配对t检验所用到的假设。在这个例子中，我们假定A组和B组的平均值相等。

接下来，我们需要计算每个样本的平均值。假设x1为A组第i个样本的值，则x2为B组第i个样本的值。

然后，我们可以通过计算每个样本的平均值与总体平均值之间的差异来确定均值差异大小。这可以通过以下公式来计算：(x1-x2)/(s/n)，其中s为样本标准差，n为样本量。

最后，我们还需要计算标准误。标准误表示每个抽样点到总体平均值之间的差异大小。它可以通过以下公式计算：s/(√(n-1))。

最后，我们需要确定显著性水平α。α表示我们对错误拒绝零假设所容忍的最大容忍度。

根据配对t检验的原理，我们可以计算p值。p值表示当我们假设零假设是真实的时，在给定显著性水平下拒绝零假设的概率。

综上所述，在完成配对t检验时，我们需要计算均值差异大小、标准误以及确定显著性水平。然后，通过使用这些值和标准误差等计算方法来计算p值。最后，根据p值来判断是否拒绝零假设。首先，配对t检验是用来比较两组数据的差异性的一种统计方法。在实际应用中，通常需要计算出p值来判断是否存在显著差异。

其次，配对t检验的具体步骤如下：

1. 确定样本大小和显著性水平；

2. 对每个样本进行配对；

3. 计算平均数和标准差；

4. 进行t统计量计算；

5. 查找对应于给定显著性水平下的p值。

最后，根据p值判断是否存在显著性差异。如果p值小于显著性水平，则可以认为两组数据存在显著差异；反之，则不能认为存在显著差异。

值得注意的是，在进行配对t检验之前，应该确保数据服从正态分布，并且样本量足够大（大于30）。此外，在计算平均数和标准差时应该考虑缺失值以及异常值对结果造成的影响。

总之，配对t检验是一种强大而灵活的统计方法，在医学、心理学等领域广泛应用。通过正确使用配对t检验，我们能够准确判断两个样本之间是否存在显著差异。好的，请提供您的问题，我会尽力回答。t=(样本平均值-总体平均值)/[标准差/√n]~t(n-1)
求出t值后，查t值表，就可得到p值。