
SPSS详细教程 | 配对样本的t检验
1、问题与数据
某研究使用克矽平治疗矽肺病患者10名,分别测得治疗前、后患者的血红蛋白含量(g/dL),数据如下。试问该药对矽肺患者的血红蛋白含量有无影响?
整个数据资料涉及1组患者(共10名),每名患者有治疗前、后2个数据,采用自身前后对照设计,测量指标为血红蛋白含量,因此属于配对设计的定量资料。
要想知道克矽平对血红蛋白的含量有无影响,则要比较治疗前、后血红蛋白含量的差异是否有统计学意义。若2组数据服从正态分布的要求,可选用配对样本的t检验。
3、SPSS分析方法
(1)数据录入SPSS
(2)选择Analyze→Compare Means→Paired-Samples T Test
(3)选项设置
主对话框设置:分别把“before”和“after”变量放入Paired Variables框中的Variable1和Variable2(Pair 1)→OK
4、结果解读
Paired Samples Statistics表格给出了治疗前、后血红蛋白含量的部分统计信息,包括均数(Mean)、配对数(N)、标准差(Std. Deviation)和样本均数的标准误(Std. Error Mean)。
Paired Samples Correlations 表格给出了治疗前、后血红蛋白含量的相关系数(Correlation),为0.676,P(Sig.)=0.032,具有相关关系。
Paired Samples Test表格给出了统计检验的结果。Mean为治疗前、后血红蛋白差值的均数,Std. Deviation为差值的标准差,Std. Error Mean为差值均数的标准误,95% Confidence Internal of the Difference(Lower,Upper)为差值均数的95%可信区间。t=-0.531,P(Sig.(2-tailed))=0.609 >0.05,差异无统计学意义。
5、撰写结论
使用克矽平治疗前,矽肺患者的血红蛋白含量为(13.4±1.3)g/dL,治疗后的血红蛋白含量为(13.6±1.0)g/dL,尚不能认为克矽平对矽肺患者的血红蛋白含量有影响(t=-0.531,P=0.609)。
6、配对样本t检验的适用情况
(1)同一研究对象给予处理前、后比较;
(2)同一研究对象给予不同处理比较;
(3)不同研究对象配对后,随机接受不同处理比较。
7、延伸阅读
本研究拟分析克矽平对血红蛋白含量的影响,实质上是将治疗前、后血红蛋白的差值作为分析指标,判断差值的总体均数是否为零,即分析差值与0相比是否有统计学意义。如果差异具有统计学意义,则表示血红蛋白含量有变化。因此,在SPSS软件中我们也可以生成一个治疗前、后血红蛋白的差值变量(dif=after-before),进行单样本均数的t检验(总体均数为0)。
结果如下:t=0.531,P=0.609
>0.05,尚不能认为克矽平对矽肺患者的血红蛋白含量有影响,与配对t检验结果一致。(t值相差一个负号是由于二者的差值计算公式刚好相反,如果配对t检验中,Paired
Variables框先放“after”,再放“before”,则t值结果相等)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
解析 F 边界检验:协整分析中的实用工具 在计量经济学的时间序列分析中,判断变量之间是否存在长期稳定的均衡关系(即协整关系) ...
2025-08-05大数据时代的隐患:繁荣背后的隐忧 当我们在电商平台浏览商品时,系统总能 “精准” 推送心仪的物品;当我们刷短视频时,算法 ...
2025-08-05CDA 数据分析师考试全解析 在当今数字化时代,数据已成为企业发展的核心驱动力,数据分析师这一职业也愈发受到重视。CDA 数据分 ...
2025-08-05CDA认证在国际市场上的认可度正在逐渐增长。CDA(Certified Data Analyst)认证,源自中国,面向全球,旨在提升数字化人才的数据 ...
2025-08-04本次活动市场价2000元,现面向会员免费开放,会员朋友更可以邀请一位非会员免费参加。 【活动目标】 ...
2025-08-04MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-04反向传播神经网络:突破传统算法瓶颈的革命性力量 在人工智能发展的历史长河中,传统算法曾长期主导着数据处理与模式识别领域 ...
2025-08-04CDA 数据分析师行业标准:构建数据人才的能力坐标系 在数据驱动决策成为企业核心竞争力的时代,CDA(数据分析师)行业标准作为 ...
2025-08-04评判两组数据与初始数据准确值的方法 在数据分析与研究中,我们常常会面临这样的情况:需要对通过不同方法、不同过程得到的两组 ...
2025-08-01通过 COX 回归模型诊断异常值 一、COX 回归模型概述 COX 回归模型,又称比例风险回归模型,是一种用于生存分析的统计方法。它能 ...
2025-08-01CDA 数据分析师报考条件详解:迈向专业认证的指南 在数据分析行业蓬勃发展的当下,CDA 数据分析师认证成为众多从业者提升专业 ...
2025-08-01K-S 曲线、回归与分类:数据分析中的重要工具 在数据分析与机器学习领域,K-S 曲线、回归和分类是三个核心概念与工具,它们各 ...
2025-07-31大数据时代对定性分析的影响 在大数据时代,海量、多样、高速且低价值密度的数据充斥着我们的生活与工作。而定性分析作为一 ...
2025-07-31CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-07-31SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-07-30SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-07-30人工智能对CDA数据分析领域的影响 人工智能对 CDA(Certified Data Analyst,注册数据分析师)数据分析领域的影响是全方位、多层 ...
2025-07-30MySQL执行计划中rows的计算逻辑:从原理到实践 MySQL 执行计划中 rows 的计算逻辑:从原理到实践 在 MySQL 数据库的查询优化中 ...
2025-07-29左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中,正态分 ...
2025-07-29CDA 数据分析师的职业生涯规划:从入门到卓越的成长之路 在数字经济蓬勃发展的当下,数据已成为企业核心竞争力的重要来源,而 CD ...
2025-07-29