我想比较两个品种之间的马铃薯产量。 这些品种在田间相邻种植。 每个品种收获了 12 个产量样品。
我想知道是否应该使用配对 t 检验或 2 样本 t 检验进行数据分析。
配对 t 检验：自由度 (df) 为 n-1 (12-1)。
两个样本 t 检验：自由度 (df) 为 2n-2 (24-2)。
我使用这两个测试分析了数据：
配对t检验显示两个品种在统计学上无差异；概率 > ItI 0.1208
二样本t检验：表明品种有统计学显着性；概率 > ItI 0.0265
这表明 2 样本 t 检验在统计上更有效。
据我了解，由于两个样本 t 检验的自由度较高，相应的 p 值会较小。
有人可以深入了解这两项测试以及我应该参加哪一项吗？
测试的选择与自由度或分析的决定无关。 这仅取决于实验的进行方式。 每个品种的 12 个样品是如何采集的？ 您如何证明将 Variety = A 的一个样本与 Variety = B 的一个样本配对是合理的？ 这对样本必须存在于相同的阻塞结构中。 每对必须存在于与所有其他对不同的阻塞结构中。
例如，我想测试新的鞋底。 我给 50 个人一双鞋。 每个人都会得到一只旧鞋底的鞋子和一只新鞋底的鞋子。 配对是按人进行的，因为每个主题都代表一个阻塞结构。 另一方面，如果我将一双新鞋底的鞋子送给 25 个人，并将一双旧鞋底的鞋子送给另外 25 个人，则不存在固有或合理的配对。
实验的设计决定了要使用的适当测试。
