一、定义

配对t检验是一种用于比较两个相关样本均值是否有显著差异的方法。它是t检验的一种特殊形式，适用于两个样本之间存在相关性的情况。

二、应用场景

三、原理

配对t检验的原理基于两个相关样本之间的差异。通过比较两个样本的均值差异是否显著，来判断两个处理（或时间、条件）之间是否存在差异。

四、计算方法

五、结果解释

在配对t检验中，我们需要关注t值和p值。如果t值大于临界值，说明两个样本的均值差异显著；如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则拒绝零假设，认为两个样本的均值差异显著。

一、定义

单因素方差分析是检验两个或两个以上的样本均值之间的差异是否具有统计学意义的一种方法，目的是推断两个或两个以上的总体均值是否相同。

二、应用场景

当试验中只有一个因素改变时，称为单因素试验。单因素方差分析适用于这种情况，用于研究该因素对试验指标的影响是否显著。

三、基本思想

方差分析认为，观测变量的变动会受到因素变量和随机变量两方面的影响。观测变量的总变动用总离差平方和（SST）表示，将其分解为组间离差平方和（SSB）和组内离差平方和（SSE）。SSB是由于因素变量的不同水平而引起的观测变量的变动（也称系统误差）；SSE是由于随机因素而引起的观测变量的变动。

四、理论假设

五、分析任务

通过单因素方差分析，我们可以判断该因素对试验指标的影响是否显著，进而做出合理的推断和决策。