R中配对的T检验的输出为：
Paired t-test
Paired t-test
data: p$MZP1 and p$MZP2
t = 7.4822, df = 64, p-value = 2.638e-10
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
2.108796 3.645050
sample estimates:
mean of the differences
2.876923
我不明白。这是否意味着两组之间没有区别？ p值是2.638e-10，这是一个非常小的数字，因此非常重要。那么，这两个群体之间是否有明显不同？
答案 0 :(得分：0)
是的，各组之间存在可测量的差异。如您所说，我们的p值很小，而我们所说的均值差
答案 1 :(得分：0)
两组不同的配对数据通常确实具有非零的均值。问题是这种差异是否“重大”。 t检验回答的问题是，这些值来自数据集的可能性无差异。接近零的p值告诉您，差异几乎是不可能的（在测试的假设下，通常是误差的正态分布。
成对的t检验不是通过对两个数据集的均值进行单独计算而构建的，而是通过对配对差异的检验来建立的，因此，它实际上仅查看一个均值并将其与预期的“零结果”进行比较。
您想知道是否确实存在差异，但这实际上并不是测试所告诉您的。相反，它告诉您预期差异为零的情况下数据产生的可能性。这就是常规的“频率”统计数据所提供的。贝叶斯的另一种观点试图根据给定的数据做出关于可能差异的判断。