卡方T检验的计算公式_R笔记：两配对样本的显著性检验

转自个人微信公众号【Memo_Cleon】的统计学习笔记：R笔记：两配对样本的显著性检验。

跟两独立样本相对应的是两配对样本，生物医学中常见的案例是治疗前后的比较，两种检测方法的比较（同一样本接受不同的检验方法）、配对的对象接受不同的处理。根据不同适用条件，常用的统计方法有：两配对样本的t检验、两配对样本的非参数检验（如Wilcoxon符号秩检验）、配对卡方检验（McNemar）。

【1】两配对样本的t检验

其本质是两配对样本的差值与0的比较。跟两独立样本的t检验一样，两配对样本的t检验用到的函数也是t.test {stats}。t.test {stats}默认的是两独立样本的t检验，在进行两配对样本的t检验时，只需要将默认的paired = FALSE修改为paired = TRUE即可。

t.test {stats}：Student's t-Test，Performs one and two sample t-tests on vectors of data.

t.test(x, y = NULL,alternative = c("two.sided", "less", "greater"),mu = 0, paired = FALSE, var.equal = FALSE,conf.level = 0.95, ...)

配对t检验也要求正态分布，但与两独立样本的t检验不同，配对样本的t检验要求的两配对样本的差值呈正态分布。