対応のあるデータ（対応のある標本）とは，以下のようなものである。

• 同じ対象（者）に対して，複数の条件下で測定を行い，条件間で差があるかどうかを比較をする。

  例えば，各被検者について，静寂な環境とうるさい環境の下である作業を行わせ，単位時間当たりの出来高を比較するような場合である。

  表 1．同じ対象に対して条件を変えて何回か測定したデータ

  	条件 1	条件2	条件 3	$\dots$
  対象 1	$X_{11}$	$X_{12}$	$X_{13}$	$\dots$
  対象 2	$X_{21}$	$X_{22}$	$X_{23}$	$\dots$
  対象 3	$X_{31}$	$X_{32}$	$X_{33}$	$\dots$
  ：	：	：	：	$\dots$

  
  
  

  表 2. 2つの条件の下で測定されるデータの例

  被検者　　条件１　条件２
  青山　　　　○○　　○○
  赤木　　　　○○　　○○
  白川　　　　○○　　○○
  黒田　　　　○○　　○○
  
  要点：同じ被検者に必ず条件１と条件２の下で，一回ずつ。
  　　　同じ被検者が何回も測定されることはない。
  　　　条件は3種類以上あってもよい。
  　　　
  

  　表 2. のような場合，データが間隔尺度（比尺度）データであるならば，条件1と条件2での平均値の差を検定する場合には対応のある $t$ 検定を用いる。

• 同じような特性（属性）を持つ被検者のペアを前もって複数組み作っておき，各ペアの構成員の一人ひとりに別々の条件の下で測定を行い，条件間で差があるかどうかを比較する。

  例えば，ある薬が効くか効かないかを実験するとき，上のようなデータのとり方では，前に処方された薬の効き目が残っていることも考えられる。そこで，性，年齢，病気の程度などの項目について，よく似ている人の組を作っておき，片方には A という薬，もう一方には B という薬を与え，その成績を比較するような場合である。

  表 3．性・年齢などをマッチさせたいくつかの対象について測定したデータ

  	対象 1	対象 2	対象 3	$\dots$
  ペア 1	$X_{11}$	$X_{12}$	$X_{13}$	$\dots$
  ペア 2	$X_{21}$	$X_{22}$	$X_{23}$	$\dots$
  ペア 3	$X_{31}$	$X_{32}$	$X_{33}$	$\dots$
  ：	：	：	：	$\dots$

　対応のあるデータと対応のないデータには別々の統計手法が用意されているので，適切な手法を選択しなくてはならない。例えば，2つの比率の差を検定する場合には，対応のないデータは二群の比率の差の検定，対応のあるデータはマクネマー検定を用いる。

演習問題：

応用問題：