マッチしたペア vs 各ペア 生徒の Tこんにちは、
一致したペアのデータに対する 2 つの条件の影響を調べようとしています。ペアの学生の T 検定 (分析 > Y を X で当てはめる > 平均の比較 > 各ペア、学生の T) と分析 > 特殊なモデリング > 一致ペアが何を行うのか混乱しています。
私は、各ペア、学生の T が何をするのか、そしてそれをマッチドペアに対していつ使用する必要があるのかを理解しようとしています。
15.2.1
高度な統計モデリング自動化とスクリプト作成基本的なデータ分析とモデリングデータのブレンディングとクリーンアップデータの探索と視覚化実験計画法品質およびプロセスエンジニアリングRe：一致したペアと各ペアのスチューデントのT比較とは、各ペアのスチューデントのTが、2標本のプールされたt検定に相当することを意味します。グループを独立したグループとして扱いますが、データをプールして、グループ間の差の標準誤差を推定します。一致ペアテストは1サンプルのテストであるため、実際に一致ペアがある場合は、それが使用する正しいプラットフォームです。ただし、私は一致するペアの大ファンではないことに注意してください。自然な設定はほとんどなく、一致しているように見える2つのグループを作成して一致を達成する場合、一致するペアのアプローチを使用することに懐疑的です。同じ個人に関するデータである場合、たとえば治療の前後の場合、一致するペアが適切である可能性があります（治療以外にほとんど変更がない場合）。ただし、[各ペアの比較]は、データに順序がないことを前提としています。これは、さまざまなグループからのランダムなサンプルにすぎません。
