獨立樣本與成對樣本 t 檢定
從兩班考試成績與同一群人的睡眠變化，區分獨立樣本與成對樣本 t 檢定。
一、兩班誰比較會考試？
甲班平均 78 分，乙班平均 83 分。乙班高了 5 分，是否代表兩班整體成績確實有差？先看看兩班同學的分數。
甲班
7074788286
平均 78 分
乙班
7580838790
平均 83 分
兩班各列出五位學生的成績，先比較兩組分數的分布。
想一想｜看到乙班平均高 5 分，最合理的第一步是？
二、獨立樣本：兩群不同的人
例如比較甲班與乙班的考試平均分數，或比較兩組不同參與者的平均滿意度。重點是：甲班同學不是乙班的同一批人。
兩群不同的人，比較兩個平均數 → 獨立樣本 t 檢定。
如果兩組分散程度不同，常可考慮 Welch t 檢定，不必硬把兩組當成波動一樣。
想一想｜比較兩個不同班級的平均成績，應優先想到？
三、成對樣本：同一群人前後比較
想知道「睡前不滑手機一週」是否改善睡眠？找同樣 6 位學生，記錄挑戰前後每天睡眠時數。
| 學生 | 挑戰前 | 挑戰後 | 增加 |
|---|---|---|---|
| 1 | 6 小時 | 6.5 小時 | +0.5 |
| 2 | 7 小時 | 7.5 小時 | +0.5 |
| 3 | 5.5 小時 | 6.5 小時 | +1.0 |
| 4 | 6.5 小時 | 7 小時 | +0.5 |
| 5 | 7 小時 | 7.5 小時 | +0.5 |
| 6 | 6 小時 | 7 小時 | +1.0 |
挑戰前平均
6.33 小時
挑戰後平均
7.00 小時
平均增加
0.67 小時
每位學生都和「自己以前」比較，這叫成對樣本。我們真正分析的是六個人的「前後差」，而不是把前測、後測當成兩群陌生人。
想一想｜為什麼不能把同一群人的前後測當成兩群互不相關的人？
四、判斷適用的檢定方法
判斷檢定方法時，先確認兩組數據來自不同的人，還是同一批人的兩次測量。
想一想｜一班學生的平均滿意度，是否與量表中立值 3 分不同？
想一想｜比較不同兩組受訪者的平均關係滿意度？
想一想｜同一批人參加溝通課程前後的平均得分？
五、論文結果怎麼說？
例如兩組滿意度平均分數不同，但檢定結果 p = .21，應寫：
「兩組在滿意度得分上未達統計顯著差異（p = .21）。」
不能寫「已證明兩組完全一樣」。如果 p < .05，也要搭配平均數、標準差、差距方向及效果大小，才知道差異對研究有什麼意義。
想一想｜p = .21，哪句論文寫法比較適合？