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根据前后测量值或已计算的配对差值执行配对样本 t 检验
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案例
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工具使用指南
配对 t 检验计算器是一款专为统计分析设计的在线工具，能够根据同一组对象在不同条件下的前后测量值，或直接输入已计算的配对差值，快速执行配对样本 t 检验。该工具自动计算 t 统计量、p 值和自由度，并根据设定的显著性水平判断是否拒绝原假设，适用于医学研究、教育评估和产品测试等领域的数据对比分析。
背景
公司为销售团队开展了一项新的沟通技巧培训，需要评估培训是否有效提升了员工的客户满意度评分。
问题
需要对比 6 名员工在培训前后的评分数据，判断评分提升是否具有统计学意义。
如何使用
在“前测数据”输入培训前的评分，在“后测数据”输入培训后的评分，备择假设选择“双侧”，显著性水平保持 0.05。
前测数据: 72, 75, 70, 68, 74, 71
后测数据: 75, 78, 73, 70, 77, 74
备择假设: two-sided结果
工具输出 t 统计量为 17，p 值为 0，rejectNull 为 true，表明培训前后的评分存在显著差异，培训有效。
背景
工厂引入了一批新的卡尺，需要确认新卡尺的测量结果与旧卡尺是否存在显著偏差。工程师已经计算出了 10 个零件在新旧卡尺下的测量差值。
问题
直接使用已知的差值数据进行配对 t 检验，而无需重新输入原始测量值。
如何使用
将计算好的差值填入“差值数据”框中，假设平均差设为 0，备择假设选择“双侧”。
差值数据: 0.1, -0.2, 0.0, 0.1, -0.1, 0.2, 0.0, -0.1, 0.1, 0.0
假设平均差: 0结果
快速得出 p 值和 t 统计量。如果 rejectNull 为 false，则说明新旧仪器的测量结果没有显著系统偏差，可以替换使用。
是的，配对 t 检验要求两组数据必须一一对应，因此前测和后测的数据点数量必须完全相同。
不需要。您可以直接将差值填入“差值数据”框中，工具会优先使用差值数据进行计算。
双侧用于检验前后是否存在显著差异；大于或小于（单侧）用于检验后测数据是否显著高于或低于前测数据。
统计学中最常用的显著性水平是 0.05。如果计算得出的 p 值小于该设定值，则认为差异具有统计学意义。
rejectNull 为 true 表示拒绝原假设，即前后数据存在显著差异；为 false 则表示没有足够证据证明存在显著差异。