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配对样本T检验
在上一节中，我们介绍了独立样本T检验的应用场景。然而，在实际研究中，许多数据并不满足“独立”的前提条件。例如，同一个班级的学生在不同时间点的成绩往往具有内在联系——上个月的考试成绩与本月的成绩存在相关性，不能简单视为相互独立的样本。在这种情况下，使用独立样本T检验将可能导致错误结论，而应采用更为合适的统计方法：配对样本T检验。
分析目的
配对样本T检验主要用于判断来自同一总体、在两种不同条件下测量的两组数据之间，其均值是否存在显著差异。该方法特别适用于前后测设计，如干预前后的效果评估。
应用实例
某地区随机选取了36名贫血儿童家庭，实施为期三个月的健康教育干预措施，并记录干预前后儿童血红蛋白（%）水平的变化情况。问题是：这项干预是否对该地区贫血儿童的血红蛋白平均水平产生了显著影响？
操作步骤
首先，将收集到的数据导入SPSS软件中，并选择“分析”菜单下的“比较均值”，然后点击“配对样本T检验”功能模块。
在弹出的对话框中，需要指定进行比较的配对变量。本例中，应将“干预前血红蛋白”和“干预后血红蛋白”作为一对变量选入配对框内。
进入“选项”设置界面时，系统默认的置信区间为95%，通常无需更改，可直接保留默认设置。
完成参数设定后，点击“确定”按钮运行分析，即可得到配对样本T检验的结果输出表。
结果解读
结论一：从“配对样本统计量”表格中可以查看干预前与干预后的描述性统计信息，包括平均值、样本数量、标准差以及标准误等指标。
结论二：由于配对样本T检验的前提是两个测量值来源于相同的个体或成对单位，因此它们之间应当存在一定的相关性。若相关性不显著，则说明配对关系不成立，此时应考虑改用独立样本T检验。本案例中，配对样本的相关性检验显示显著性值为0.127，大于0.05，表明干预前与干预后数据呈显著相关，符合使用配对样本T检验的基本假设。
结论三：在“配对样本检验”结果表中，显著性水平（双尾）小于0.05，说明干预前与干预后的血红蛋白均值差异具有统计学意义，即健康教育干预确实对该地区贫血儿童的血红蛋白水平产生了显著影响。
京公网安备 11010802022788号
