在特定人群中同时测量两个变量
统计学中的配对数据，通常被称为有序配对，是指人口个体中的两个变量，它们被连接在一起以确定它们之间的相关性。 为了将数据集视为配对数据，这两个数据值必须相互连接或关联，而不是单独考虑。
配对数据的想法与一个数字与每个数据点的通常关联形成对比，如同其他定量数据集一样，每个数据点与两个数字相关联，提供一个图表，允许统计人员观察这些变量之间的关系人口。
当一项研究希望比较人群个体中的两个变量以得出关于观察到的相关性的某种结论时，将使用这种配对数据的方法。 当观察这些数据点时，配对的顺序非常重要，因为第一个数字是衡量一件事情的指标，而第二个数字是衡量完全不同的一些指标。
配对数据的一个例子
要查看配对数据的示例，假设教师计算每个学生为特定单元学习的作业分配数量，然后将该数字与单元测试中每个学生的百分比进行配对。 配对如下：
- 完成10个作业的个人在他或她的考试中获得95％的分数。 （10,95％）
- 完成5个作业的个人在他或她的考试中获得80％的分数。 （5,80％）
- 完成9个作业的个人在其考试中获得85％的分数。 （9，85％）
- 完成2个作业的个人在其考试中获得50％的分数。 （2，50％）
- 完成5个作业的个人在他或她的考试中获得60％的分数。 （5,60％）
- 完成3个作业的个人在其考试中获得70％的成绩。 （3,70％）
在每组配对数据中，我们可以看到，有序配对中的分配数量始终排在第一位，而测试中获得的百分比排在第二位，如第一例（10,95％）所示。
虽然对这些数据的统计分析也可用于计算完成的作业分配的平均数量或平均测试分数，但可能还有其他问题需要对这些数据进行询问。 在这种情况下，教师想知道在接受的家庭作业的数量和考试成绩之间是否存在任何关联，并且教师需要保持数据配对以回答这个问题。
分析配对数据
使用相关和回归的统计技术来分析配对数据，其中相关系数量化数据沿着直线的紧密程度并且测量线性关系的强度。
另一方面，回归用于多种应用，包括确定哪条线最适合我们的数据集。 反过来，这条线可用于估计或预测不属于我们原始数据集的x值的y值。
有一种特殊类型的图形特别适合称为散点图的配对数据。 在这种类型的图中 ，一个坐标轴代表配对数据的一个数量，而另一个坐标轴代表配对数据的另一个数量。
上述数据的散点图将使x轴表示转入的分配数量，而y轴表示单元测试中的分数。
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