配对样本t检验（Paired Samples T-Test）是一种统计方法，用于比较两个配对样本的均值是否存在显著差异。以下是配对样本t检验的基本步骤和要点：
步骤：
提出假设
零假设（H0）：两个样本的均值相同（m = 0）。
备择假设（H1）：两个样本的均值不同（m ≠ 0）。
确定检验水平 （α），例如0.05。计算t值
使用公式：`t = （m / S / √n）`。
其中，`m` 是配对样本差值的均值，`S` 是配对样本差值的标准差，`n` 是配对样本数。
查界值表
，确定p值。
下结论
如果计算的t值小于α水平下的临界值，则接受零假设，拒绝备择假设。
如果t值大于或等于α水平下的临界值，则不能拒绝零假设。
前提条件：
配对性假设：
被比较的两组样本有配对关系且样本量相等。
正态性假设：
两组样本需要为大样本，或小样本需要服从正态分布。
注意事项：
配对样本t检验适用于同一组观测对象在不同条件下的测量结果比较。
样本的配对关系可以是同一对象在不同时间点的测量结果，或者是同一对象接受不同处理的结果。
计算p值时，需要考虑样本的独立性以及观测值之间的随机差异。
实际应用：
配对样本t检验常用于医学研究、心理学实验、教育学评估等领域，以评估某种干预或处理对观测对象的影响。
SPSS操作：
1. 进行正态性检验，确保差值数据服从正态分布。
2. 选择配对样本t检验进行数据分析。
3. 根据t值和自由度查表得出p值。
4. 将p值与显著性水平（如0.05）比较，作出结论。
配对样本t检验是统计学中一个重要的工具，可以帮助研究者从数据中推断出样本均值之间的差异是否具有统计显著性。
