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1、配对样本和独立样本是统计学中常见的两种数据类型，区分它们的方法如下：

2、配对样本：指在同一组实验对象上进行的两次测量或处理。例如，在一组学生中，先让他们在某项任务上进行一次测量，然后再让他们进行另一次测量。这里的两次测量都是在相同的实验对象上进行的，且两次测量之间存在相关性。

3、独立样本：指来自不同实验对象的两组数据。例如，在一组男性和一组女性中，分别对其身高进行测量。这里的两组数据来自不同的实验对象，且两组数据之间不存在相关性。

4、在实际应用中，我们需要根据数据类型来选取适当的统计方法。例如，对于配对样本，可以使用配对样本t检验等方法进行数据分析；而对于独立样本，则可以使用独立样本t检验、ANOVA等方法进行数据分析。因此，正确地区分配对样本与独立样本具有重要的意义，能够提高数据分析的准确性和可靠性。

1、因为每一对数据就是一个区组(也称随机化约束)，区组内两数的波动可能存在相关，即配对两数的差值可能比同一样本内数据波动小。

2、如果把双样本t检验看做方差分析(由于区组的存在，导致没有完全随机化安排试验)，配对t检验的实质是用随机效应的交互作用(处理间×区组间)来估计误差项。此时的交互作用均方和等于处理(主效应因子)的均方和的随机部分。

3、如果是独立t检验，相当于方差分析模型中删除了区组因子，转到误差项里，MSe通常会大很多。所以2类错误可能会大很多。(注意由于只是在区组内随机化安排实验，所以虽能算出区组的方差，却无法精确检验其显著性。非区组因子仍然可以按普通方差分析处理。)

4、理论上存在着区组间不完全随机时，交互作用很大，但区组效应很小(不显著)的情况。但通常区组之间是很容易随机化的，这种情况不需要考虑。

5、如果仅仅想证明改进效果或控制因子是有用的(即筛选因子)，配对t检验是合适的。但由于区组因子的干扰，直观效果可能被掩盖。

6、在无法判断是否存在配对(即区组)时，通常两种t检验一起做，并比较结果。

7、当配对t检验显著性明显高于独立双样本t检验时，说明区组效应大，配对t检验更有效。

8、但两者结果显著性差不多时(注意这里有点主观)，应采用后者。因为后者误差的自由度多一倍，对误差的估计更准。

9、由于区组因子无法准确检验显著性，所以存在一点主观性，需要根据实际情况灵活处理，必要时，两个结果一起列出。不要把应用统计学当成数学，应用统计学是需要一定灵活性的。

1、配对设计是将受试对象按配对条件配成对子，每对中的个体接受不同的处理。配对设计一般以主要的非实验因素作为配比条件，而不以实验因素作为配比条件。

2、匹配法:就是匹配实验组和控制组的某些被试属性，先测量被试身上和实验任务高相关性的属性，然后再根据测得结果把被试分为属性相等的实验组和控制组。主要目的还是为了控制实验误差，如果随机分组被试的话，如果被试间的个体差异很大，会影响研究结果。

3、区组是指在试验过程中，保持试验操作条件相同或相似的若干个试验组成的集合一个区组中包含试验的个数称为区组的大小。

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