你遇到的问题
你做了一个干预研究，同一批被试测了前测和后测，软件输出里有 t 值、p 值、均值差，但你不知道该用配对还是独立样本 t 检验、自由度为什么不是 n−2、效应量该报 d 还是 dz，写出来的结果段总被导师打回。
适用场景
当同一组对象被测量两次（前测—后测、干预前后、左右侧对比）或样本经过一对一匹配时，用配对样本 t 检验；它的核心假设不是两次测量各自正态，而是「两次测量的差值」近似服从正态分布，且数据为连续变量、配对之间相互独立。
正确做法
先计算每个被试的差值（后测减前测），对差值做正态性检验（小样本可用 Shapiro-Wilk）或查看直方图；满足条件后做配对 t 检验，自由度为 df = n−1。报告时应包含：前后测的均值与标准差、t(df)、精确 p 值、均值差及其 95% 置信区间，以及效应量 Cohen's dz（差值均值除以差值标准差，也等于 t 除以根号 n），一般以 0.2、0.5、0.8 作为小、中、大效应的参考。
报告示例：配对样本 t 检验结果显示，32 名学生干预后的阅读理解得分（M = 78.9，SD = 7.6）显著高于干预前（M = 72.4，SD = 8.1），t(31) = 4.52，p < .001，均值差为 6.5 分（95% CI [3.6, 9.4]），效应量 Cohen's dz = 0.80，属于大效应，表明干预效果显著。
常见错误
错误一：把前后测数据当成两组独立样本做独立样本 t 检验，忽略了同一被试两次测量的相关性，通常会低估检验效力，且自由度和标准误都算错。错误二：只报 t 和 p 不报效应量，或者把独立样本的 Cohen's d 公式（用合并标准差）套到配对设计上，正确做法是报告基于差值标准差的 dz，并注明计算方式。
需要更进一步？
如果你手上已经有 SPSS 或 JASP 的输出表，不确定哪些数字该进论文、置信区间和 dz 怎么表述，可以把输出粘贴进统计结果解读器自动生成规范的结果段；如果差值明显偏态需要改用 Wilcoxon 符号秩检验，或设计里还有多个时间点，建议预约辅导帮你确定合适的分析方案。