自身前後配對設計用什麼統計方法

❶ 跪求統計高手 小樣本23例 實驗干預前後 自身對照 問是否有統計學差異 非正態分布 運用何種方法

你的描述很亂
可以用非參數分析方法
配對設計符合秩和檢驗是不對的，因為你說這是有多個組，所以應該用區組設計的秩和檢驗
n<5和秩和檢驗沒關系

❷ 比較兩組患者治療前後某項指標的變化，用什麼統計學方法

可以採用配對樣本T檢驗的方式進行考察。將受試對象按某些重要特徵相近的原則配成對子，每對中的兩個個體隨機地給子兩種處理，稱為隨機配對設計。

兩配對樣本t檢驗的目的是使用來自兩個總體的配對樣本，推斷兩個總體的均值是否存在顯著性差異。

配對樣本具有兩個特徵：兩組樣本的樣本數相同；兩組樣本觀察值的先後順序是一一對應的，不能隨意更消戚橡改。

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注意事項

1、區分單側檢驗和雙側檢驗。單側檢驗的界值小於雙側檢驗的界值仔拆，因此更容易拒絕，犯第Ⅰ錯誤的可能性大。t檢驗中的p值是接受兩均值存在差異這個假設可能犯錯的概率。在統計學上，當兩組觀察對象總體中的確不存在差別時，這個概率與拒絕了該假設有關。

一些學者認為如果差異具有特定的方向性，我們只要考慮單側概率分布，將所得到t-檢驗的P值分為兩半。另一些學者則認為無論何種情況下都要報告標準的雙側t檢驗概率。

2、假設檢驗的結論不能絕對化。當一個統計量的值落在臨界域拿旁內，這個統計量是統計上顯著的，這時拒絕虛擬假設。

當一個統計量的值落在接受域中，這個檢驗是統計上不顯著的，這是不拒絕虛擬假設H0。因為，其不顯著結果的原因有可能是樣本數量不夠拒絕H0，有可能犯第Ⅰ類錯誤。

3、正確理解P值與差別有無統計學意義。P越小，不是說明實際差別越大，而是說越有理由拒絕H0，越有理由說明兩者有差異，差別有無統計學意義和有無專業上的實際意義並不完全相同。