本文目录一览：
- 1、如何正确分析前测/后测数据
- 2、因果推断(四)断点回归(RD)
- 3、同一组对象干预前后(如体重)用spss中的什么(如相关分析、t检验...
- 4、急!!求助,实验组和对照组干预前后答题正确率比较该用什么统计方法...
如何正确分析前测/后测数据
1、分析年龄和性别之间每个组的前后测得分是否有差异，可以用卡方检验（分析——描述分析——交互列联分析），在统计值里选择卡方值，将得分作为因变量选入，将年龄和性别作为自变量选入，点击确定Ok。
2、在SPSS中进行数据录入和分析时，首先需要在变量视图区域定义变量，例如“被试”、“分组”、“前测”和“后测”。在变量区域，将“分组”变量设置为分类变量，其中1代表男性，2代表女性。数据视图则是用来输入具体的数据值。
3、左侧“红框”是“量表分数总和与合成分数转换表”，主要展示IQ分数。如报告所示，“总智商估计值：99”表明孩子的IQ估分为99，超过全国47%的同龄人。报告后的“95%置信区间”提示测验可能有误差，孩子的IQ分数可能在94至104之间波动。IQ分数99代表中等水平，全国有50%的孩子智商在90至109之间。
4、数据输入的时候最先要在变量区域输入变量：被试。
因果推断(四)断点回归(RD)
1、断点回归，一种在因果推断中的方法，旨在控制混杂因素影响，通过比较干预前后的数据，寻找是否存在明显的断点。这种方法的优势在于只需观察干预两侧的数据，从而判断是否具有显著性。然而，需注意的是，断点回归只能实现局部随机性，难以推断全局效果。
2、断点回归通过靠近断点的样本值来估计处理效应，利用处理变量在某点处的断点，使得两侧接受处理的概率不同，影响结果。精确断点回归（SRD）和模糊断点回归（FRD）是断点回归的两种类型。SRD中，断点x=c处，个体接受处理的概率从0跳跃到1；FRD中，接受处理的概率从a跳跃到b，其中01。
3、精确断点回归（RD）模型是一种独特的因果推断工具，尤其在无法进行随机实验的场景下具有价值。它通过设计一个准自然实验，利用连续变量的临界点来决定个体是否接受处理，从而在处理组和控制组之间构建潜在的因果关系。例如，研究高考分数对是否上大学影响的问题，通过设定500分的断点，考察不同分数段的效应。
4、在探索社会经济现象中的因果关系时，断点回归模型作为一种强大的工具脱颖而出。它巧妙地利用了自然或人为设置的临界点，如高考分数线，来构建一种局部随机试验，从而推断处理变量的影响。
5、**有限样本下的断点回归分析**：- **适用性检验与最优带宽选择**：使用rdwinselect命令，首先进行RDD适用性检验，然后在满足条件的情况下选择最优带宽。该命令通过逐步扩大带宽窗口，寻找最小p值超过预设阈值的带宽，以确保协变量检验的合理性。
同一组对象干预前后(如体重)用spss中的什么(如相关分析、t检验...
配对样本t检验（Paired-Samples T Test）用于检验两相关样本或成对样本所得均值间的差别是否有统计学意义。配对样本t检验过程将检验配对变量值差值的均值是否不等于0。配对样本t检验对于分析成对观测值之间的差异、同一对象的前后测量值之间的差异以及对象相同的两种处理之间的差异很有用。
进行SPSS配对样本T检验的具体步骤如下：点击“分析”菜单，选择“比较平均值”下的“成对样本T检验”。在弹出的对话框中，分别将T10和T20时点的数据选入右侧的配对变量框。点击“确定”按钮，SPSS将开始计算。输出结果分析：描述性分析：T10时点均值为26084，T20时点为11139。
配对样本T检验：在【位置检验】-【配对样本T检验】中，以干预前的收缩压为配对样本1，干预后的为样本2，进行显著性分析，显著水平设为5%。MedSPSS的结果显示，在95%置信水平下，配对样本T检验的p值为0.000，小于显著性水平，这表明干预前后的收缩压平均值存在显著差异。
实验组在用药前后的血压有显著差异，表明药物对个体有显著影响。控制组在用药前后的血压无显著差异，表明安慰剂效应不显著。通过成对样本t检验和独立样本t检验，我们可以判断新药物是否具有治疗效果。在不同研究领域，如医学和教育，这两种检验方法均被广泛应用。
SPSS第十讲深入解析：两因素重复测量的方差分析 在科学研究中，经典实验设计通过对比实验组与对照组的前后测试来评估干预效果，但若要洞察指标变化趋势，应考虑过程中的测量数据。两因素重复测量实验设计，如组别（组间）与测量次数（组内）相结合，能详细考察时间效应和时段差异。
案例分析 通过干预前后患者的血压数据，采用配对样本t检验，比较干预前后患者收缩压（SBP）的均值。如果非药物干预对降压无效果，理论上前后血压数据应该基本一致，即干预前后血压的差异不显著。
急!!求助,实验组和对照组干预前后答题正确率比较该用什么统计方法...
1、个人认为：不可用卡方检验，虽有%号，实际是定量资料啊.最好用-协方差分析两组用药前后的血压原始数据进行统计分析，按定量资料处理.如符合条件，可采用用药前后的血压协方差分析，比较两组用药后的血压，而把用药前的血压当作协变量. 勉强可用的方法： 虽不是最好，但杂志接受。
2、对比分析法。是通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的差异，借以了解经济活动的成绩和问题的一种分析方法。在科学探究活动中，常常用到对比分析法，这种分析法与等效替代法相似。
3、自身干预前后对照采用独立性检验统计分析方法，对样本量没有要求。通过对研究对象的规模、速度、范围、程度等数量关系的分析研究，认识和揭示事物间的相互关系、变化规律和发展趋势，借以达到对事物的正确解释和预测的一种研究方法。
4、双重差分法（DID）是用于因果推断的一种重要方法，尤其在无法进行随机实验时，帮助我们评估干预价值高的群体，进而进行定向干预。其核心思想是通过计算实验组和对照组在干预前后的增量差距，推断因果效应。首先，了解双重差分法的定义和特点。
5、因为是自身对照，所以处理前后的值关系非常有生物学意义。所以你可以用配对t检验，这个检验要求的不是两组数据分别服从正态，而是两组之间的差值服从正态。你可以尝试一下。 另外，对于这样不服从正态分布的数据，也可以将它们进行转化后，比如log，sin，tan等，在进行参数检验。
6、常用因果推断方法包括倾向得分匹配（PSM）和提升模型（Uplift Model）等。然而，这些方法在观测数据中应用受限，尤其当存在未被考虑的混淆因素时。在这种情况下，双重差分（DiD）方法成为一种有效选择。DiD方法基于时间维度，通过比较干预前后的实验组与对照组，来识别干预效果。
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