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配对样本是指同样一批参与者，先用1号仪器测量，再用2号仪器测量，针对同一批参与者用两种不同测量方法所得的两组样本；或指同样一批参与者，在服用某种抗抑郁药之前的蒙哥马利抑郁量表得分和服用某种抗抑郁药之后的蒙哥马利抑郁量表得分，组成的两组样本。

配对样本的参与者是同一批人，只是两种测量方法或两次测量时间点，因此这两组数据可以配成对。而两独立样本的参与者是两批人，例如所有参与者中男人算一批，女人算另一批；或者感受到个体污名算一批，未感受到个体污名算另一批。比较这两组样本之间的某种结局指标是否存在显著差异，需要用两独立样本t检验或者两独立样本非参数检验。

当两组的结局指标数值均满足正态分布且方差齐时，才可以运用两独立样本t检验。若有任意一组为非正态，则需使用非参数检验。

两独立样本t检验的零假设是两组的结局指标均值相等，不存在显著差异；备择假设是两组的结局指标均值不相等，存在显著差异。

若以显著性水平为0.05来界定，则P＜0.05时，拒绝零假设，接受备择假设，认为两组的结局指标均值之间存在显著差异；P≥0.05时，接受零假设，认为两组的结局指标均值之间不存在显著差异。

在SPSS操作中，需明确区分检验变量和分组变量，并对分组变量进行“定义组”。

samples test表格为两独立样本t检验的最终结果呈现。在SPSS中，会直接给出方差齐（equal assumed）和方差不齐（equal not assumed）情况下的两种结果，根据方差齐性检验的结果进行选择。（Sig.＞0.05认为方差齐）

有序回归分析本质上是对二元回归分析的衍生。二元回归分析适用于因变量（结局指标）是二分类变量的数据的回归分析。例如，研究双相情感障碍的危险因素，双相情感障碍发生和不发生作为一组二分类变量。

而有序回归分析适用于因变量是多分类变量的数据的回归分析。例如，研究孤独感水平的危险因素，孤独感水平可分为高度孤独、一般偏上孤独、中间水平、一般偏下孤独、低度孤独，是五分类变量。有序回归分析可以看作多个二元回归分析的叠加。

当三分类变量作为因变量进行有序回归分析时，相当于“等级1”和“等级2”进行二元回归分析、“等级1+等级2”和“等级3”进行二元回归分析，进行了2次二元回归分析。

在依据因变量进行区分的回归分析中，除了二元回归分析、有序回归分析，还包括无序多分类回归分析，其与有序回归分析的区别在于它的因变量分类没有等级，例如A B C 三类疾病，只代表不同的疾病类型，它们之间没有顺序和大小。

在有序回归分析的SPSS操作中，“因子”指的是分类自变量（计数资料），“协变量”指的是连续自变量（计量资料）。在“输出”一项中，应勾选“平行线检验”。因为有序回归分析需满足因变量中各个分类的等级递增的差距相等，以平行线检验来判断是否满足。

当模型拟合信息显著性＜0.05时，意味着至少有一个自变量与因变量具有显著相关性，该回归方程具有意义。

平行线检验中，若显著性＞0.05，意味着因变量满足各个分类的等级递增距离相等，满足有序回归分析的前提条件。若显著性＞0.05，意味着参数估计表其实没有实际意义。

整理 徐鑫鹏

排版 徐鑫鹏

审核 黄秋园