本文目录一览：
- 1、McNemars检验(配对卡方检验):多种操作教程,总有一个适合你!
- 2、自身干预前后对照用什么统计方法
- 3、干预前后比较用什么统计方法
- 4、比较实验前后差异我们一般选用哪种方法
- 5、MedSPSS小课堂——配对样本T检验
McNemars检验(配对卡方检验):多种操作教程,总有一个适合你!
首先，整理数据为2*2的四格表，表中A单元格表示干预前后都饮酒的人数。将数据代入McNemars检验公式：χ2 = （B-C）/（B+C），计算得到χ2 = （15-5）/（15+5）=000。借助自由度为1的卡方分布，计算P值为0.025。
McNemar检验概念上是频数数据的一个被试内检验。例如，假设你想要检验是否一个处理增加了一个人对某个问题反应“yes”的概率，而且你只有每个人处理前和处理后的数据。标准的卡方检验将不合适，因为它假设了组别是独立的。取而代之，我们可以使用McNemar检验。
自身干预前后对照用什么统计方法
自身干预前后对照采用独立性检验统计分析方法，对样本量没有要求。通过对研究对象的规模、速度、范围、程度等数量关系的分析研究，认识和揭示事物间的相互关系、变化规律和发展趋势，借以达到对事物的正确解释和预测的一种研究方法。
因为是自身对照，所以处理前后的值关系非常有生物学意义。所以你可以用配对t检验，这个检验要求的不是两组数据分别服从正态，而是两组之间的差值服从正态。你可以尝试一下。 另外，对于这样不服从正态分布的数据，也可以将它们进行转化后，比如log，sin，tan等，在进行参数检验。
个人认为：不可用卡方检验，虽有%号，实际是定量资料啊.最好用-协方差分析两组用药前后的血压原始数据进行统计分析，按定量资料处理.如符合条件，可采用用药前后的血压协方差分析，比较两组用药后的血压，而把用药前的血压当作协变量. 勉强可用的方法： 虽不是最好，但杂志接受。
干预前后比较用什么统计方法
个人认为：不可用卡方检验，虽有%号，实际是定量资料啊.最好用-协方差分析两组用药前后的血压原始数据进行统计分析，按定量资料处理.如符合条件，可采用用药前后的血压协方差分析，比较两组用药后的血压，而把用药前的血压当作协变量. 勉强可用的方法： 虽不是最好，但杂志接受。
对比分析法。是通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的差异，借以了解经济活动的成绩和问题的一种分析方法。在科学探究活动中，常常用到对比分析法，这种分析法与等效替代法相似。
自身干预前后对照采用独立性检验统计分析方法，对样本量没有要求。通过对研究对象的规模、速度、范围、程度等数量关系的分析研究，认识和揭示事物间的相互关系、变化规律和发展趋势，借以达到对事物的正确解释和预测的一种研究方法。
配对样本t检验（Paired-Samples T Test）用于检验两相关样本或成对样本所得均值间的差别是否有统计学意义。配对样本t检验过程将检验配对变量值差值的均值是否不等于0。配对样本t检验对于分析成对观测值之间的差异、同一对象的前后测量值之间的差异以及对象相同的两种处理之间的差异很有用。
比较实验前后差异我们一般选用哪种方法
1、一般使用重复测量方法分析。然而，重复测量方差分析的数据格式要求严格，如果不满足条件，可以考虑使用混合设计方差分析。重复测量方差分析用于研究同一批样本对象在不同时间点上的多次测量，从而分析该指标在不同时段的变化规律。这种分析方法的数据格式与常规统计分析方法存在较大差别。
2、在进行配对样本的t检验时，我们通常采用配对样本t检验的方法。配对样本t检验用于比较两个相关样本的平均数差异是否显著，适用于研究对象在不同条件下的变化情况，比如前后测设计。这种方法特别适用于实验前后的数据对比。
3、ANOVA on the gain scores： 另一种更加直接和简便的方法是，先用后测分数减去前测分数，计算进步分数，然后对进步分数进行方差分析或t检验。此时与处理效应相关的p值等于RM-ANOVA中与交互效应相关的p值。
4、对比实验：是一种特别的收集证据的方法。通过有意识地改变某个条件来证明改变的条件和实验结果的关系。控制变量法：可以是定性的也可以是定量的，一个定量变量要么是离散的，要么是连续的。社会科学中研究变量的关系，通常把一个变量称为自变量（独立变量），另一个变量称之为因变量（依赖变量）。
5、具体根据选择的对比方式不同吧，一般人员对比、设备对比的话应该选用En值判定，留样在测得话选用Z比分。不过如果用En值判定的话得做不确定度分析。挺麻烦的。是啊，一般我们也是选用这两种方法，同时还有一种叫做相关性分析，哪个做起来感觉更麻烦一些。这次管理评审还查了呢，幸亏今年做了一个。
MedSPSS小课堂——配对样本T检验
配对样本T检验：在【位置检验】-【配对样本T检验】中，以干预前的收缩压为配对样本1，干预后的为样本2，进行显著性分析，显著水平设为5%。MedSPSS的结果显示，在95%置信水平下，配对样本T检验的p值为0.000，小于显著性水平，这表明干预前后的收缩压平均值存在显著差异。实际数值对比显示，干预后收缩压低于干预前，证明非药物干预对降压有效。
操作步骤： 基于 MedSPSS，通过【数据管理】-【文件】-【上传文件】，上传整理好的“高血压干预前后数据”，用作接下来的配对t检验。Step2 ：配对样本和配对差值正态性检验 在进行配对样本t检验之前，需检验配对样本和配对差值是否满足正态性 。
数据准备与导入：从Excel等数据源中整理并导入数据到SPSS。打开SPSS软件，进入【数据视图】界面以查看和管理数据。选择分析方法：在SPSS的菜单栏中，依次选择【分析】【比较均值】【配对样本T检验】。数据匹配与设置：将需要检验的配对数据从左侧的对话框拖动到右侧的变量列表中，确保数据已经正确匹配。
首先选择文件类型为【SPSS stalistics】。接着打开要进行统计分析的数据，然后点击【打开】。然后在菜单栏中选中【分析-比较均值-配对样本T检验】，打开配对样本T检验对话框。接着对两个要配对的变量放在变量框中。然后点击【选项】，勾选【置信区间百分比】，默认为95%，点击继续。
SPSS中配对样本的t检验详细教程如下： 适用场景： 配对样本的t检验适用于评估同一组对象在不同时间点或不同条件下的定量指标是否有显著差异。例如，在一项针对矽肺病患者的研究中，评估使用克矽平前后血红蛋白含量的变化。 数据准备： 确保数据结构为每位患者有两组数据：治疗前和治疗后。
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