在生物医药统计分析中，经常会遇到这样一类问题。样本分了实验组和对照组，而又同时进行了一种干预手段，在干预前和干预后进行了分别测量数据。这时候既要考虑实验组和对照组之间的比较，又要考虑干预前和干预后的对照比较。今天我们就来详细讲解如何用SPSS处理这类数据。

实验设计与假设

干预实验的设计，将一批样本分成实验和对照两组，干预前对两组分别进行测量一次，然后对实验组进行干预，干预后经过一段时间，再分别对两组进行一次测量。

假设验证：干预效果明显

对于两个组之间的比较，干预前，两组无差异，具有可比性；干预后，实验组要明显好于对照组。

而对于两个组内的比较，对照组干预前后无差异，实验组干预后显著好于干预前。

下面通过实际案例来详细讲解使用SPSS分析两组样本的组内和组间差异，先看案例数据，以下为40位样本分两组，干预前和干预后卧推的数据。

（图1）

·SPSS比较干预前后组内和组件的差异具体操作步骤：

组间的差异分析

组间差异主要比较实验组和对照组之间的差异，分干预前和干预后两个阶段，注意这里分组变量为组别，被比较的变量为前测，后测数据。这里为了确切的说明实验组效果明显，还需要比较两组干预前后的差值。具体操作如下：

①先通过计算变量，算出两组的干预前后的差值D值。操作见图2，图3

（图2）

（图3）

②然后比较干预前、干预后、干预前后D值3个指标在实验组和对照组上的差异，点击“分析”--“比较平均值”--“独立样本t检验”，如图四

（图4）

③在弹出的对话框中，将干预前、干预后、干预前后D值3个指标选入检验变量框，将组别选入分组变量框，并设置好分组编号。点击确定计算结果。

（图5）

④分析结果

（图6）

由上表可以看出：干预前，两组无显著差异，具有可比性。干预后，实验组显著大于对照组(P<0.05)，且前后测差值也显著。说明实验组干预后增加量显著高于对照组。进一步说明干预效果明显。

组内的差异分析

组内差异主要比较实验组和对照组内干预前和干预后的对照比较，这里不再是比较两组的差异，而是比较同一个组别内，前测和后测的差异，前测和后测成对比较，这里就需要使用配对样本t检验了。具体操作如下：

①首先为了要分别计算实验组和对照组的组内差异，需要将数据按两组拆分，才能分别计算两组的数据。点击“数据”--“拆分文件...”，在弹出的对话框中，勾选“比较组”拆分标准。然后将左侧组别选入右侧框中。

（图7）

（图8）

②点击“分析”--“比较平均值”--“成对样本t检验”，

（图9）

③在弹出的对话框中，将干预前和干预后一并选入右侧配对变量框中，可以看到变量1和变量2配成对后，点击确定

（图10）

（图11）

④分析结果

（图12）

由上表可以看出：对照组上，后测相对于前测有略微降低，而实验组有显著提升。再次说明干预效果明显。

使用Graphpad对上述分析结果进行配图

为了更清晰直接的展示组内和组间的差异比较，反映出干预的明显效果，这里使用Graphpad进行配图，操作步骤如下：

①打开软件，新建一个“Group”表单。

（图13）

②在数据视图中输入对应的数据值。

（图14）

③然后在图形视图中，得到需要的结果，这里我们选择折线图，反映干预前后测的一个变化趋势。（关于Graph如何具体调试图形效果，我们在之前的Graphpad相关教程里有详细讲解，这里不再赘述，还没学会的同学可以去公众号查阅之前的教程）

（图15）

由图形可以清晰看出：两组组间，干预前两组不存在显著差异，干预后实验组显著高于对照组，且变化量（斜率）实验组显著高于对照组；两组组内，干预后相对于干预前，对照组略微下降，而实验组显著提升；总体说明了干预效果显著。

本期课程就到这里哦，感谢大家耐心观看！每日更新，敬请关注！



【杏花开生物医药统计】微信公众号（xhkdata）

【杏花开生物医药统计】相关文章：

· SPSS中对问卷数据进行探索因子分析的详细操作与结果解读

· SPSS问卷数据统计分析之项目分析

· Excel进行线性回归模型分析的操作

· SPSS中常用的参数和非参数检验方法

· ROC曲线在SPSS中的操作及应用

· 一文读懂R语言如何实现逐步回归分析

· R语言中如何绘制散点图和箱线图？

· SPSS中的Variable数据变量类型介绍

· 相关性分析在SPSS中的操作，相关系数含义

· 一文读懂SPSS单因素方差分析及方差分析

· 线性回归决定系数R方的计算方法及具体意义

· 医学和生物统计全过程

· 生物和医学统计中的假设检验

· GraphPad Prism绘制生存曲线详细教程