数据量少，怎么做人员比对结果评价

应助达人

楼主，可以采用T检验，T检验（T-test）主要是为了比较数据样本之间是否具有显著性的差异。T检验主要通过样本均值的差异进行检验，即两个平均数的差异的比较

T检验适用于：一般用于定量数据的检测（定类数据采用卡方检验）主要用于样本含量较小（例如n<30）

理解过程： 统计学上以“总体间没差别”计算显著性水平H0，拒绝原假设H0的最小显著性水平称为检验的p值，来检验假设的结果。

例如，假设一个班上男女生的成绩不存在差异，显著性水平为0.05，可理解为只有5%的概率会出现“男女生差异显著”的情况，计算出的检验p值若小于0.05，则可以拒绝原假设。反之不能拒绝原假设。

T检验的前提条件：①数据服从正态分布、②方差未知

T检验的三种方式：

独立样本的T检验
检验两组样本的均值是否相等！主要用于定量数据和定类数据的差异关系研究，例如有一个班的学生数据，如果学生的成绩服从正太分布，想要研究身高和成绩的关系，就需要用到该方法，如果不服从正态分布，可采用MannWhitney检验。

Note: 两个独立样本的T检验，通常需要先进行F检验（方差齐次检验），检验两个独立样本的方差是否相同，若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等，可采用t’检验（校正T检验）或变量变换或秩和检验等方法。即进行两独立样本的T检验时，需首先验证两样本的方差是否相同。

单一样本的T检验
用于比较一组数据与一个特定数值之间的差异情况，即检验这组数据的均值与已知的总体均值是否相等。

主要用于检验某单一的定量数据差异，例如一个班的成绩是否显著大于70分。同样需要满足正态分布的假设，若不满足可采用单样本Wilcoxon检验。

配对T检验，

用于检验有一定对应关系的两组样本的均值差是否等于某一个值，两组样本数量需要相等。

常见的使用场景有：

①同一对象处理前后的对比（同一组人员采用同一种减肥方法前后的效果对比）；

②同一对象采用两种方法检验的结果的对比（同一组人员分别服用两种减肥药后的效果对比）；

③配对的两个对象分别接受两种处理后的结果对比（两组人员，按照体重进行配对，服用不同的减肥药，对比服药后的两组人员的体重）。

不满足正态分布的话，可采用Wilcoxon检验。

T检验怎么用：

首先要明确检验的目的，是单样本T检验、配对样本T检验还是独立样本T检验。进行正态性检验（方法：正态图、正态性检验、P-P图/Q-Q图等），独立样本还需要进行方差齐性检验，选择合适的检验方法进行检验

应助达人

如果标准中给出了允差，可以通过允差法；
如果标准中没有给出允差，也可用En值法，或者t检验方法。
其中En值法要求评价测量不确定度，t检验法虽然不要求测量不确定度，但是要求每个仪器给出多次测试的数据，来进行分析。

应助达人

简单点 按平行偏差来判定也可以了

可以具体一点吗，谢谢啊

应助达人

平行相对偏差计算公式为：PRD=(x1-x2/(x1+x2))x100%。
其中，x1和x2分别代表两个测量值，x1-x21表示两个测量值之差的绝对值。举个例子，假设有两个测量值分别为x1=10和x2=9，那么平行相对偏差就是：PRD=(10-9/(10+9))x100%=(1/19)x100%=5.26%，