配对样本t检验中的t值代表什么
什么是配对样本？
什么是配对样本？
配对样本相关性可以理解为给你举两个例子——配对样本T检验：现在要分析人的早晨和晚上的身高是否不同，于是找来一拨人测他们早上和晚上的身高，这里每个人就有两个值，这里出现了配对，然后考虑每个人的早上和晚上身高的差，这样就可以构造一个T统计量分析了；
独立样本T检验：现在要分析男生和女生的身高是否相同，于是找来一波男生女生，把男生们的平均身高减去女生们的，就可以构造T统计量。两者的主要区别在于数据的来源和要分析的问题。
spss配对样本t检验是否需要是否符合正态分布？
T检验不需要正态分布的前提，检验用的是T分布
配对样本T检验结果分析？
你做了3次相关样本t检验
第一个表是描述性统计量，有平均数、样本量、标准差、标准误
第二个表是相关系数，都不相关
第3个表是相关t检验的结果，关键看最后3列，t值、自由度、p值。你没有列出p值，只看到自由度都是23。p值小于0.05就是差异显著了
补充回答：
你的3对比较都存在极其显著的差异，因为sig.(2-tailde)（这个就是p了）都小于0.01了。
t检验是什么？
t检验（Students t test）是指虚无假设成立时的任一检定统计有学生t-分布的统计假说检定，属于母数统计。
t检验可分为单总体检验和双总体检验，以及配对样本检验，主要应用于比较两个平均数的差异是否显著
t检验可分为单总体检验和双总体检验，以及配对样本检验。
单总体检验
单总体t检验是检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著。当总体分布是正态分布，如总体标准差未知且样本容量小于30，那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t分布
spas分析方法？
一、 均值比较检验与方差分析
在经济社会问题的研究过程中，常常需要比较现象之间的一些指标有无显著差异，特别当考察的样本容量n比较大时，由随机变量的中心极限定理知，样本均值近似他服从正态分布、所以，均值的比较检验主要研究关于正态总体则均值有关的假设是否成立的问题，研究的数据服从正态分布或近似地服从正态分布是进行均值比较检验的前提条件。在Aanlyze菜单中，均值比较检验可以从菜单Compare Means 和General Linear Model得出。
1 单个总体均值的t检验(One-Sample T Test)
单个总体的t检验也称为单一样本的t检验，也就是检验单个变量的均值是否与假定的均值之间存在差异。将单个变量的样本均值与假定的常数相比较，通过检验得出预先的假设是否正确的结论。
2 两个总体的t检验 (Two-Samples T Test)
2.1两个独立样本的t检验 (Independent -Samples T Test)
Independent -Samples T Test是检验两个没有联系的总体样本均值间是否存在显著的差异，两个没有联系的总体样也称独立样本，如两个无联系的企业生产的同样产品之间的某项指标的均值的比较，不同地区的儿童身高、体重的比较等，都可以通过抽取样本检验两个总体的均值是否存在显著的差异。
2.2两个有联系样本均值的比较(Paired-Samples T Test)
Paired-Samples T Test是检验两个有联系正态总体的均值是否存在显著的差异，又称配对样本的T检验。如检验某种药品使用的效果是否显苦，需要对使用者使用前后进行比较；再如对某种粮食进行品种改良，也需要比较改良前后粮食产量有无显著差异等。
3单因素方差分析(One-Way ANOVA)
单因变量的单因素方差分析主要解决多于两个总体样本或变量间均值的比较问题。是一种对多个(大于两个)总体样本的均值是否存在显著差异的检验方法。
单因素方差分析的应用条件：在不同的水平(因素变量取不同值)下，各总体应当服从方差相等的正态分布。