配对样本t检验原理分析步骤与案例分析.docx

一、配对样本t检验原理

配对样本t检验是用于比较有配对或相关关系的两组数据均值是否存在显著差异的统计方法。在SPSSAU(在线SPSS)平台中，该检验通过比较两组配对数据的差值与数字0的差异来进行分析。

适用条件

数据必须是配对设计(自身配对或非自身配对)

两组数据的差值需要服从正态分布

适用于连续型定量数据

配对设计常见形式

同一研究对象在干预前后的比较(如治疗前后血压测量)

同一研究对象在两个不同部位的测量比较

同源配对或条件相近者的异体配对比较

二、配对样本t检验分析步骤

Step1:确认研究目的

确定研究是否属于配对设计，是否需要比较两组配对数据的均值差异。

Step2:正态分布检验

计算两组配对数据的差值

对差值数据进行正态性检验(推荐使用Shapiro-Wilk检验)

判断：

若p0.05，差值服从正态分布，可使用配对t检验

若p≤0.05，差值非正态，考虑使用配对Wilcoxon检验

Step3:执行配对t检验

在SPSSAU(网页SPSS)中的操作：

进入【通用方法】→【配对t检验】模块

将有配对关系的变量1拖拽至【配对1(定量)】框

将有配对关系的变量2拖拽至【配对2(定量)】框

4.点击开始分析

Step4:结果解读

根据p值判断差异是否显著：p0.05：两组配对数据均值存在显著差异；p≥0.05：两组配对数据均值无显著差异

三、案例分析：体育疗法对高血压患者的影响

案例背景

10名高血压患者在实施体育疗法前后测定舒张压，数据来源于卢纹岱(2006)，研究目的是判断体育疗法对降低血压是否有效。

分析过程

1.数据准备

配对变量1(定量)：治疗前舒张压

配对变量2(定量)：治疗后舒张压

数据格式：每行代表一名患者，两列分别代表配对变量。

2.正态性检验

使用SPSSAU的【通用方法】→【正态性检验】模块：

先计算治疗前与治疗后的差值

2.对差值进行Shapiro-Wilk检验

3.结果：p=0.2250.05，差值服从正态分布

3.配对t检验操作

在SPSSAU中：

选择【配对t检验】模块

治疗前拖入【配对1(定量)】框

治疗后拖入【配对2(定量)】框

4.点击开始分析

4.结果解读

假设结果显示：均值差：12.5mmHg，95%CI：[8.2,16.8]，t=5.67，p=0.00030.05

5.研究结论

体育疗法实施后，高血压患者的舒张压显著降低(p=0.0003)，平均降低12.5mmHg(95%CI:8.2-16.8)，说明体育疗法对降低血压有效。

四、注意事项

数据录入格式：必须使用宽型数据格式，即配对变量在同一行

正态性检验：必须对差值而非原始数据进行正态检验

非正态处理：若差值非正态，改用配对Wilcoxon检验

多重比较：若有多对配对变量，需进行多重检验校正

效应量：除p值外，建议报告效应量(如Cohensd)

通过SPSSAU平台，研究者可以便捷地完成从数据准备到结果解读的完整配对t检验分析流程，为科研决策提供可靠依据。