从 R 中的 father.son 数据集中的 t.test paired = FALSE 推断出什么？
What to infer from t.test paired = FALSE from father.son dataset in R?
我试图理解具有 t.test 置信区间的 father.son 数据集。
当我们 paired = TRUE 时，输出 = 0.83 1.16
当我们配对 = FALSE 时，输出 = 0.76 1.23
我由此推断，当我们配对 =TRUE 时，这意味着总体儿子比他们配对的父亲更高（当比较 2 个人口时，它们也有联系），但我不知道该怎么做推断何时配对 = FALSE?
PS：我没有统计背景。
如果您使用不同的条件测试同一组受试者，则可以使用 paired=TRUE 来比较新条件下的观察结果是否存在差异。
因此，如果对 200 名老年男性进行一系列测量，将其柔韧性作为基线进行测量，然后对他们进行几周的治疗或锻炼方案治疗并再次观察，您将使用 paired=TRUE T-test 以确定在不同条件下同一测试组内的差异是否显着。
因为您是根据身高比较一个样本和另一个样本，所以您不是在看配对情况。
他们是完全独立的测试对象（尽管有关系）。因此，您可以在这种情况下使用 paired=FALSE 来查看两个样本组之间的差异在统计上是否等效。您使用 summary(ttest) 来评估结果（替换您设置 t.test 所针对的变量名称）。
我试图理解具有 t.test 置信区间的 father.son 数据集。
当我们 paired = TRUE 时，输出 = 0.83 1.16
当我们配对 = FALSE 时，输出 = 0.76 1.23
我由此推断，当我们配对 =TRUE 时，这意味着总体儿子比他们配对的父亲更高（当比较 2 个人口时，它们也有联系），但我不知道该怎么做推断何时配对 = FALSE?
PS：我没有统计背景。
如果您使用不同的条件测试同一组受试者，则可以使用 paired=TRUE 来比较新条件下的观察结果是否存在差异。
因此，如果对 200 名老年男性进行一系列测量，将其柔韧性作为基线进行测量，然后对他们进行几周的治疗或锻炼方案治疗并再次观察，您将使用 paired=TRUE T-test 以确定在不同条件下同一测试组内的差异是否显着。
因为您是根据身高比较一个样本和另一个样本，所以您不是在看配对情况。
他们是完全独立的测试对象（尽管有关系）。因此，您可以在这种情况下使用 paired=FALSE 来查看两个样本组之间的差异在统计上是否等效。您使用 summary(ttest) 来评估结果（替换您设置 t.test 所针对的变量名称）。