我有两组与一个样本相关的数据。一组在条件/环境A下收集，另一组在B下收集。我需要证明使用A和B收集的数据具有统计上显着的相关性并且不是偶然的。然而，像配对样本t检验这样的测试似乎不起作用，因为我只有1个样本。
每个A和B条件/环境中的样本正在生成30次。我知道这不是对统计数据的正确使用，但由于某些工业限制，我们现在无法对多个样本进行测试。我想到的唯一解决方案是找到A和B生成的数据之间的差异。但是，有没有替代或统计上可接受的方法呢？数据A和B之间的测量差异是否值得信息？我们可以依靠吗？
我使用SPSS进行工作。
由于
答案 0 :(得分：0)
我认为你确实有两个样本：两个依赖样本。你有一个样本，但你正在测量两次。对于配对样本t检验，您必须确保您的数据结构为“宽”。这意味着每个主题只放在一行，每个主题有两个分数（两个变量）。在您的情况下，第一个变量是给定条件A的分数，第二个变量是给定条件B的分数。数据应该类似于：
Subject A B
1 30 40
2 22 60
3 26 80
...
30 10 55