相关样本t检验（也称为配对样本t检验或配对t检验）是一种统计方法，用于比较两个相关样本（即来自同一组或同一实验条件下，但测量在不同时间或不同条件下的样本）的平均值是否存在显著差异。
以下是相关样本t检验的一些关键点：
1. 样本相关性：相关样本t检验假设样本之间存在某种相关性，例如，在同一个实验对象的不同时间点进行测量。
2. 独立样本t检验的替代：当实验设计不允许使用独立样本t检验（即每个样本中的个体不能被随机分配到不同的处理组）时，可以使用相关样本t检验。
3. 计算方法：相关样本t检验通常通过计算配对样本的均值差异和标准差来执行。然后，使用t分布来评估均值差异是否具有统计学意义。
4. 假设检验：在相关样本t检验中，通常有两个假设：
同质性方差：两个样本的方差是相等的。
正态分布：样本数据来自正态分布。
5. 结果解释：如果t检验的p值小于显著性水平（例如，0.05），则拒绝零假设，认为两个样本的均值存在显著差异。
相关样本t检验在医学研究、心理学实验和生物学实验等领域中广泛应用。例如，可以用来比较同一个人在两个不同时间点的血压测量值，或者比较同一组学生在接受不同教学方法后的成绩变化。
