任何统计测试来发现两个配对数据与一个样本之间的差异？

Question

我有两组仅与一个样本相关的数据。一组是在条件/环境 A 下收集的，另一组是在 B 下收集的。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，并非偶然。但是，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/环境中的样本被生成 30 次。我知道这不是对统计数据的正确使用，但由于一些工业限制，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出从 A 和 B 生成的数据之间的差异。但是，是否有任何替代或统计上可接受的方法来做到这一点？数据 A 和 B 之间的测量差异是否值得提供信息？我们可以依赖它吗？

我在工作中使用 SPSS。

谢谢

Answer 1

我认为您确实有两个样本：两个相关样本。您有一个样品，但您要测量两次。对于配对样本 t 检验，您必须确保您的数据结构为“宽”。这意味着每个科目只放在一行，每个科目有两个分数（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