计算配对样本 t 检验

在本节中，我们将学习如何计算配对样本 T 检验。为了计算它，我们将采用员工数据集。在此数据集中，我们有员工的 id、他们的性别、教育程度、工作类别、当前工资和起始工资。

假设员工或管理层想知道自他们加入本公司以来，员工的工资是否有任何显着的提高。与他们的基线工资或他们加入时所获得的工资相比，他们的当前工资有了显着的提高。因此，在这种情况下，我们有一种重复测量的情况，我们有一个 id，并且我们对该 id 有两个观察值。一个是针对当前工资的，另一个是针对起始工资的。因此，对于所有 id，我们有两个观察值。

要进行配对样本 t 检验，我们将转到分析菜单，然后是比较均值，并查看配对样本 T 检验。

配对样本 T 检验的符号读作 t A1-A2。这意味着组 A1 和 A2 是同一组的一部分。它们是同一个人，只是在两种不同的情况下进行了测量。如果我们看一下独立样本 t 检验的符号，我们会发现 t A-B。这意味着它们是不同的人，比如来自德里和孟买的人。现在我们将选择配对样本 t 检验选项，将打开以下对话框

现在我们需要定义我们的对。因此，我们的第一对是员工的当前工资和员工的起始工资。我们将把当前工资移到变量 1 中，将起始工资移到变量 2 中，像这样

我们正在寻找当前工资和起始工资之间的差异。这就是我们的对 1。如果我们有更多对，我们可以通过在对 2 中定义我们的对来进行多对比较。在对 2 中，我们只为学习目的定义了变量 1 中的加入月份和变量 2 中的先前经验。

这些不是有意义的对。一旦我们选择了对 2，我们就可以看到对 3 自动激活。对 2 没有意义，所以我们要删除它。因此，我们只取一对进行比较。

其余的选项与独立样本 t 检验相同。如果我们想了解更多关于它们的信息，我们可以查看独立样本 t 检验文件。在上面的图像中，可以使用箭头来更改我们的变量的位置。例如，当前工资是我们的第一个变量，起始工资是我们的第二个变量。但是，如果我们想更改它们的位置，我们可以选择该对并单击此箭头选项卡，像这样

当我们单击箭头选项卡时，我们可以看到起始工资是我们的第一个变量，而当前工资已成为我们的第二个变量，像这样

唯一的区别在于我们的数据符号。它将根据情况为我们提供正值或负值。例如，我们知道当前的员工必须比他们的起始工资获得更高的工资。因此，如果我们以起始工资作为我们的第一个变量，我们将得到一个负数测试。请记住，t 的公式是组均值之间的差异除以标准误差。因此，组均值之间的差异将是一个负数，因为起始工资低于当前工资。我们希望避免负值，因此在这种情况下，我们可以将当前工资作为第一个变量。这不会对我们的结果或我们得出的实际结论产生任何影响。它只会改变我们的 t 检验值的符号。现在我们将单击“确定”按钮