您可能需要澄清您的意思

“考虑到我一再采取措施……”

你这么说

“我想知道快乐的人每天平均巧克力消耗量是否高于不快乐的人......”

这向我表明，时间与您的研究问题并不真正相关。因此，您可以执行以下操作之一。

1. 您可以将平均幸福感 ([time1 + time2] / 2) 与平均巧克力消费量相关联。
2. 您可以将幸福与给定时间点的巧克力消费联系起来。
3. 您可以将幸福感与不同时间的巧克力消费相关联（例如，1 与 2）。

上述变体将涉及执行回归或其他预测模型，从另一个变量预测一个变量。

或者，您可能会发现您可以更清楚地重新表述您的研究问题，以结合您对时间影响感兴趣的内容。

• 您可以将巧克力变化分数与幸福变化分数相关联。
• 您可以从时间 1 巧克力和时间 1 的幸福预测时间 2 巧克力，以查看时间 1 的幸福预测是否超过时间 1 巧克力。

顺便说一句，虽然这可能是一个人为的例子，但将幸福作为是/否变量来衡量似乎很奇怪。我会把它当作一个尺度来衡量。谈论是/否变量的平均值也有点奇怪。

您可以将幸福视为因变量，您可以使用逻辑回归和巧克力消费作为预测变量。独立于巧克力的消费，有些人通常会更快乐或更不快乐。这可以通过将主题 ID 作为随机效应分类预测器来建模。年龄也可能影响幸福感。在这些之后，模型将如下所示：logit(happy) ~ choc + age + id，其中年龄为 14 或 18 岁，数据为长格式，混合效应逻辑回归，包括随机分类、固定分类和连续预测变量。（作为重复测量方法的类似物，您可以使用协方差模式模型，其中 id 不是预测变量，而是用于协方差规范。）

或者，巧克力消费可以被视为因变量。choc ~ happy + age + id可能是模型（长数据格式），其中 id 是随机效应、混合效应方差分析；或者choc ~ happy + age，在考虑重复测量的情况下，重复测量方差分析。

我不知道幸福是否会导致巧克力消费量增加/减少，反之亦然。您可以安全地询问两者之间的“关系”。