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SPSS第六讲 | 配对样本均数T检验

软件版本

IBM SPSS Statistics 26。

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《小白爱上SPSS》课程
#统计原理

配对样本均数T检验

配对样本均数T检验，指的是使受试对象在某一或者某些状况、特征因素上相同或者基本相同的试验设计。
上一讲的两独立样本T检验的两组数据是独立的，无关联的。而配对样本T检验中，两组样本数据是匹配的，存有关联的。
配对样本T检验常常用于实验性研究设计中，主要有三种方案。
两种同质受试对象分别接受两种不同的处理（异体配对）
同一受试对象接受两组不同的处理（自身平行配对）
同一对象处理前后的结果进行比较（自身前后配对）

一、实战案例

小白想研究长时间持续运动对血尿酸浓度（mg%）的影响，让10名大侠在自行车功力计上持续运动上两个小时（负荷为100W/min），问长时间持续运动对大侠的血尿酸浓度有无影响？
读取数据：

GET 
  FILE='E:\*************\小白爱上SPSS\小白数据\第六讲 配对样本t 检验.sav'. 

二、案例解析

看到两组数据，小白比较迷惑：到底是采用两独立样本T检验还是配对样本T检验？答案很简单，关键看两样本是独立还是关联。两独立样本均数T检验主要是两组【独立】样本比较，比如男生和女生的身高比较。而配对样本均数T检验的两组样本是有关联的。比如本案例是同一样本进行前后比较，个体的运动前和运动后的血尿酸浓度存有关联，属于自身前后配对。因此，初步判断，可采用配对样本均数的T检验。

三、统计策略

统计分析策略口诀“目的引导设计，变量确定方法”。
针对上述案例，扪心六问。
Q1：本案例研究目的是什么？
A：比较差异。比较运动干预前后两组的总体均数是否存有差异
Q2：比较的组数是多少呢？
A：两组数据，且这两组数据前后匹配
Q3：本案例属于什么研究设计？
A：实验性研究
Q4：有几个变量？
A：两个变量。其中，测试次序是分组变量，血尿酸浓度是结局变量
Q5：变量类型是什么？
A：一个分组（分类）变量，分成前测和后测两组；另一个连续型变量，血尿酸浓度
Q6：连续型变量服从正态分布么？
A：需要对前后测量的差值进行检验，而不是两组的正态性检验。若服从，采用配对样本T检验；若不服从正态，采用配对秩和检验。
概括而言，如果数据满足以下条件，则采用配对样本T检验。

四、SPSS操作

1、正态性检验

配对样本T检验的主要检验两组差值数据是否服从正态分布，为此，首先要计算运动干预前减去干预后的血尿酸的差值。
Step1：计算差值。
打开SPSS后，依次点击“转换”—“计算变量”，弹出对话框后，在目标变量中输入【差值】，在数据表达方式中，输入（x-y）【运动前-运动后】，注意：“运动前”和”运动后”可从类型和标签中放入。

点击确定后，在SPSS界面中就增加【差值】这一变量。
命令行：

COMPUTE 差值=x-y. 	/*计算差值（转换-计算变量）*/
EXECUTE	/*执行*/.

Step2：对差值进行正态性检验
正态性检验的SPSS操作步骤请点击《第三讲 | 正态分布怎么检验？看这篇文章就够了》，这里只呈现检验结果。
直方图绘制：
GRAPH /HISTOGRAM(NORMAL)=差值.

正态性检验：

EXAMINE VARIABLES=差值
  /PLOT BOXPLOT NPPLOT /*若无此行，则不输出正态性检验表*/
  /COMPARE GROUPS 
  /STATISTICS DESCRIPTIVES 
  /CINTERVAL 95 
  /MISSING LISTWISE 
  /NOTOTAL.

本案例样本量≤50时，以夏皮洛-威尔克（S-W）检验为准，p=0.314>0.05，无统计学意义（接受原假设：数据按正态分布）。同时结合直方图，可认为差值数据服从正态性分布。

2、配对样本T检验

原始假设：两组数据无相关性。
Step1：打开SPSS，依次点击:分析→比较平均值→成对样本T检验
Step2：会出现配对数据框Variable1与Variable2，把【运动前】和【运动后】分别放进对应位置
Step3: 点击确定，就可呈现统计结果。
命令行：

T-TEST PAIRS=x WITH y (PAIRED) 
  /CRITERIA=CI(.9500) 
  /MISSING=ANALYSIS.

五、结果解读

配对t检验结果有3张表。

第1表：配对样本统计，运动前血尿酸浓度为4.55±0.89（mg%），运动后的浓度为5.67±0.68（mg%）。

第2表为两组数据相关性的统计学检验。本表不重要，它描述了配对数据的相关性程度和p值，本例相关性系数为0.529（该值范围从0-1，越大相关性越强，0.529属于具有一定的相关性，对原始假设存疑），P=0.116，表明它们相关系数没有达到显著性水平，其原因可能是样本量太少。事实上，受样本数量限制，在这里的P值没啥价值，关注相关系数即可。
第3表为配对t检验的结果，配对差值中的标准误差平均值为（.2814+.2415）/2=0.2476，（95%CI: -1.68，-0.56）；检验统计量t=-4.524，p=0.001<0.05。配对差值与0值相比，差异具有统计学意义（不接受原始假设：两组数据无相关性）。

六、规范报告

规范报告有多种方式，本公众号只提供一种方式供参考。

1、规范表格

2、规范文字

由于数据服从正态分布，故采用配对样本均数的T检验。结果显示，长时间持续运动能显著提升血尿酸浓度t=-4.52，p=0.001，95%CI为（-1.68～-0.56）
小白将运动干预结果向主任报告，主任看后说：“看样子，给大侠们进行一次性运动干预还是有效果的，咱们就这么干，逐步扩大范围，让更多的组别参与干预”
小白心里嘀咕着 “更多组别，这怎么分析呀？”
主任看了小白一眼，“怎么啦，有难度吗？”
小白又一次挺直腰板说“没问题，不就是两两比较吗？”
主任向他诡异一笑，说“小白，你还是好好学习下一讲：单因素方差分析”

划重点

1、配对样本t检验来比较两个匹配样本的总体均数是否存有差异，一般用于实验性研究。
2、配对设计实验方案包括：异体配对、自身前后匹配、自身平行匹配。
3、配对样本t检验统计策略：分组变量为匹配两组、结局变量满足连续性、两组差值满足正态或近似正态分布。

Tips:SPSS常用的快捷键

引自：新手如何使用SPSS。
1.新建语法文件：Ctrl + N
2.打开数据文件：Ctrl + O
3.保存数据文件：Ctrl + S
4.关闭当前数据文件：Ctrl + F4
5.撤销上一步操作：Ctrl + Z
6.复制选中的内容：Ctrl + C
7.剪切选中的内容：Ctrl + X
8.粘贴内容：Ctrl + V
9.选择所有内容：Ctrl + A
10.运行选定项：Ctrl+R

11.关闭当前语法文件：Ctrl + F4
12.打开“数据编辑器”：Ctrl +1
13.打开“变量视图”：Ctrl +2
14.打开“输出视图”：Ctrl +3
15.打开“语法视图”：Ctrl +4