除了被测试的特征之外，在其他特征上使用匹配，然后进行配对 t 检验是可以的；这是有道理的（控制被认为与结果相关的其他变量的影响）。

匹配使其配对，因为 - 如果执行匹配的特征*影响结果 - 配对成员将倾向于比两个随机观察更相似。

* 或与之相关的其他特征。

例如，请参见此处第三段中的讨论（'基于“匹配对样本”的配对样本 t 检验...'）。

亨利的观点是，在决定哪个是飞行员（随机）之前应该选择配对是一个很好的观点，尽管这个问题不一定会使测试无效 - 例如，取决于这些飞行员​​是如何选择的。

然而，除非 Dimitriy 的假设是正确的 - 进行了两批测试，一个是针对匹配变量，然后是稍后针对感兴趣的效果进行不同的测试 - 然后是使用测试的 p 值完成匹配的方式感兴趣的匹配标准，使得结果 p 值毫无意义。它肯定不再均匀分布在 null 下。在这种情况下，假设检验实际上是没有用的。