选择配对 t 的分析选项

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指定置信区间的置信水平、定义备择假设，或者指定原假设。

置信水平

在置信水平中，输入置信区间的置信水平。

通常，置信水平为 95% 即可。95% 置信水平表明，如果从总体中随机抽取 100 个样本，则大约 95 个样本的置信区间中将包含总体参数。

对于给定的数据集，置信水平越低，生成的置信区间越窄；置信水平越高，生成的置信区间越宽。样本数量越大，区间的宽度也往往会降低。因此，根据您的样本数量，您可能希望使用 95% 以外的置信水平。

在假设差值中输入值。该假设差值将定义原假设。请将此值视为目标值或参考值。例如，一位分析师输入 10 以检验患者在减肥计划之前和之后的体重之差是否至少为 10 磅。(H₀: μ_d = 10)。

从备择假设中，选择要检验的假设：

差值 < 假设差值

使用此单侧检验确定样本 1 和样本 2 的配对均值的差值是否小于假设差值，并且获取上限。虽然此单侧检验比双侧检验的功效更高，但是它无法检测差值是否大于假设差值。

例如，一位面包师使用此单侧检验确定以较低温度烘焙较长时间的面包是否含有较少的水分。面包师将取自一团面的样本分成两半，并且分别在不同的温度下以不同的时长烘焙每一半样本。此单侧检验在确定以较低的温度烘焙的面包是否含有较少水分方面有更高的功效，但是它无法检测面包是否包含更多的水分。

差值 ≠ 假设差值

使用此双侧检验确定配对均值的差值是否不同于假设差值，并且获取双侧置信区间。虽然此双侧检验可以检测小于或大于假设差值的差值，但是它比单侧检验的功效要低。

例如，一位工程师要比较出使用两种不同卡钳制造的相同轴承的测量值之差。因为测量值的任何差异都很重要，所以该工程师使用此双侧检验确定差值是大于还是小于 0。

差值 > 假设差值

使用此单侧检验确定样本 1 和样本 2 的配对均值的差值是否大于假设差值，并且获取下限。虽然此单侧检验比双侧检验的功效更高，但是它无法检测差值是否小于假设差值。

例如，一项质量分析使用此单侧检验确定处理后的木梁是否比未处理的木梁强度更高。每根梁被裁锯成两半；一半经过处理，一半未处理。虽然此单侧检验在确定处理过的木梁是否比未处理的木梁强度更高方面具有更大的功效，但是它无法检测处理过的梁是否比未处理梁的强度更低。