配对样本t检验是一种用于比较同一组观测对象在不同条件下的均值差异的统计方法。它适用于配对设计的数据，即每个观测对象在两个不同条件下都有对应的观测值。以下是进行配对样本t检验并解读结果的步骤：

数据准备

确保数据是配对的，即每个样本在两组数据中都有对应值，并且顺序不能更改。

检查数据是否符合正态分布，通常需要使用正态性检验（如Shapiro-Wilks检验）。

选择合适的统计软件

可以使用Excel、SPSS等统计软件进行配对样本t检验。

执行配对样本t检验

在Excel中，可以使用TTEST函数进行配对样本t检验，输入公式`=TTEST（数组1， 数组2， 尾数， 类型）`，其中数组1和数组2分别是两组数据的范围，尾数指定检验的单尾或双尾，类型指定检验的类型（1表示配对样本t检验）。

在SPSS中，选择“分析”→“比较均值”→“配对样本T检验”，将待分析的数据导入并执行。

解读结果

显著性水平（P值）：P值表示两组数据均值差异的显著性。如果P值大于0.05，则接受原假设，认为总体均值和检验值之间没有显著差异；如果P值小于0.05，则接受备择假设，认为总体均值和检验值之间有显著差异。

均值差异：查看配对样本t检验的结果表，了解两组数据的均值差异及其标准误。

置信区间：如果需要，可以计算均值差异的置信区间，以评估结果的可靠性。

相关性分析：如果需要，还可以进行相关性分析，了解两组数据之间的相关性。

报告结果

将分析结果整理成报告，包括显著性水平、均值差异、置信区间和相关性分析等。

示例

假设我们有一组数据，记录了某学生在培训前后的成绩：

| 学生 | 培训前 | 培训后 |

|------|--------|--------|

| 1| 80 | 85 |

| 2| 75 | 78 |

| 3| 82 | 88 |

数据准备

数据已经配对，每个学生在培训前后都有对应的成绩。

执行配对样本t检验

在Excel中，输入公式`=TTEST（B2:B4, C2:C4, 2, 1）`，其中B2:B4是培训前成绩的范围，C2:C4是培训后成绩的范围，2表示双尾检验，1表示配对样本t检验。

解读结果

假设计算得到的P值为0.02，小于0.05，则拒绝原假设，认为培训前后学生的成绩存在显著差异。

通过以上步骤，可以系统地进行配对样本t检验并解读结果。