配对样本t检验计算器
配对t检验比较同一批被试的两次测量——干预前后、两种实验条件或匹配配对。粘贴两列测量数据（或输入配对数、差值的均值和标准差），立即获得 t 统计量、p 值、均值差及其 95% 置信区间，以及效应量 Cohen's dz。 该检验的关键前提假设——差值服从正态分布——会通过 Shapiro-Wilk（夏皮罗-威尔克）检验自动检查，并以通俗易懂的解读告诉您这些数字的含义。结果与 R 的 t.test(paired = TRUE) 一致，精确到至少六位有效数字；AI 报告可将其转化为 APA 7 段落。
常见问题
如何按 APA 7 格式报告配对t检验结果？
报告均值差、带自由度的 t 值、p 值和效应量，例如："从前测到后测得分显著提高，t(9) = 3.25, p = .010, dz = 1.03，差值的 95% CI [0.21, 1.09]。" AI 报告按钮会为您撰写完整的 APA 结果段落。
什么时候应该用配对t检验而不是独立样本t检验？
只要两组数值来自同一批被试（重复测量）或天然匹配的配对，就应使用配对检验。配对消除了被试间变异，比将两组视为独立提供更高的统计功效。
Cohen's dz 是什么？
它是配对设计的效应量：差值的均值除以差值的标准差。这正是 G*Power 在其配对t检验模块中称为 'dz' 的量，因此可以直接代入功效分析。
如果差值不服从正态分布怎么办？
当违反明显且样本较小时，Wilcoxon 符号秩检验（威尔科克森符号秩检验）是常用的非参数替代方法。结果下方的自动 Shapiro-Wilk（夏皮罗-威尔克）检验会在值得考虑时向您发出提示。