成对样本的 t 检验较好常见于同一组实验对象两个时间点（比如说干预前后）之间的比较。
除此以外，还有一种情形，就是两组实验对象虽然是不同的个体，但是存在其它的一些关联，使得两组中的个体能够一一对应起来。比如改进生产工艺生产出来的样品和以前的样品的参数比较等等，我们有了成对的样本，因此也可以使用成对样本的t检验。
例如：为了比较两种谷物种子的优劣，选取10块图纸不同的土地，并将每块土地分成相同的两部分，分别种下这两种种子，假设产量服从正态分布，问两种种子的平均产量在显著性水平α=0.05上有没有显著差异？
Excel成对样本t检验结果，μ表示产量
假设：H0:μ1=μ2 VS H1:μ1≠μ2
双尾P<0.05,拒绝原假设，则两个种子平均产量有显著差异，种子2要比种子1的单位产量要高
在正态分布下，差距d=μ1-μ2也符合正态分布，则可以转化为考察d是否为零的单样本T检验，假设：H0:d=0 VS H1:d≠0
期望值μ是否为μ0可利用以下统计量
其中
为配对样本差值之平均数，
为配对样本差值之标准偏差，n为配对样本数。该统计量t在零假说：μ=μ0为真的条件下服从自由度为n−1的t分布。