Parejas emparejadas vs Cada pareja T de StudentHola,
Estoy tratando de ver el efecto de dos condiciones en mis datos emparejados. Estoy confundido en cuanto a lo que hace la prueba T de Student de par (Analizar> Ajustar Y por X> Comparar medias> Cada par, T de Student) vs Analizar> Modelado especializado> Pares coincidentes
Estoy tratando de entender qué hace cada par, Student's T y cuándo debería usar eso frente a Matched Pairs.
15.2.1
AnalíticaRe: Parejas emparejadas vs Cada pareja T de StudentLa comparación significa, cada par, la t de Student es equivalente a la prueba t agrupada de 2 muestras.Trata a los grupos como grupos independientes, pero agrupa los datos para estimar el error estándar de la diferencia entre los grupos.La prueba de pares coincidentes es una prueba de una muestra, por lo que si realmente tiene pares coincidentes, esa es la plataforma correcta para usar.Sin embargo, quisiera señalar que no soy un gran admirador de los pares emparejados: hay pocos escenarios naturales y cuando el emparejamiento se logra mediante la construcción de 2 grupos que parecen estar emparejados, soy escéptico sobre el uso del enfoque de pares emparejados.Cuando se trata de datos sobre los mismos individuos, digamos antes y después de un tratamiento, entonces los pares emparejados pueden ser apropiados (siempre que poco más haya cambiado además del tratamiento).Pero Compare Each Pair asume que no hay orden en los datos, son solo muestras aleatorias de diferentes grupos.
Re: Parejas emparejadas vs Cada pareja T de StudentGracias Dale, eso tiene mucho más sentido ahora 
