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配對樣本是指同樣一批參與者，先用1號儀器測量，再用2號儀器測量，針對同一批參與者用兩種不同測量方法所得的兩組樣本；或指同樣一批參與者，在服用某種抗抑郁藥之前的蒙哥馬利抑郁量表得分和服用某種抗抑郁藥之后的蒙哥馬利抑郁量表得分，組成的兩組樣本。
配對樣本的參與者是同一批人，只是兩種測量方法或兩次測量時間點，因此這兩組數據可以配成對。而兩獨立樣本的參與者是兩批人，例如所有參與者中男人算一批，女人算另一批；或者感受到個體污名算一批，未感受到個體污名算另一批。比較這兩組樣本之間的某種結局指標是否存在顯著差異，需要用兩獨立樣本t檢驗或者兩獨立樣本非參數檢驗。
當兩組的結局指標數值均滿足正態分布且方差齊時，才可以運用兩獨立樣本t檢驗。若有任意一組為非正態，則需使用非參數檢驗。
兩獨立樣本t檢驗的零假設是兩組的結局指標均值相等，不存在顯著差異；備擇假設是兩組的結局指標均值不相等，存在顯著差異。
若以顯著性水平為0.05來界定，則P＜0.05時，拒絕零假設，接受備擇假設，認為兩組的結局指標均值之間存在顯著差異；P≥0.05時，接受零假設，認為兩組的結局指標均值之間不存在顯著差異。
在SPSS操作中，需明確區分檢驗變量和分組變量，并對分組變量進行“定義組”。
samples test表格為兩獨立樣本t檢驗的最終結果呈現。在SPSS中，會直接給出方差齊（equal assumed）和方差不齊（equal not assumed）情況下的兩種結果，根據方差齊性檢驗的結果進行選擇。（Sig.＞0.05認為方差齊）
有序回歸分析本質上是對二元回歸分析的衍生。二元回歸分析適用于因變量（結局指標）是二分類變量的數據的回歸分析。例如，研究雙相情感障礙的危險因素，雙相情感障礙發生和不發生作為一組二分類變量。
而有序回歸分析適用于因變量是多分類變量的數據的回歸分析。例如，研究孤獨感水平的危險因素，孤獨感水平可分為高度孤獨、一般偏上孤獨、中間水平、一般偏下孤獨、低度孤獨，是五分類變量。有序回歸分析可以看作多個二元回歸分析的疊加。
當三分類變量作為因變量進行有序回歸分析時，相當于“等級1”和“等級2”進行二元回歸分析、“等級1+等級2”和“等級3”進行二元回歸分析，進行了2次二元回歸分析。
在依據因變量進行區分的回歸分析中，除了二元回歸分析、有序回歸分析，還包括無序多分類回歸分析，其與有序回歸分析的區別在于它的因變量分類沒有等級，例如A B C 三類疾病，只代表不同的疾病類型，它們之間沒有順序和大小。
在有序回歸分析的SPSS操作中，“因子”指的是分類自變量（計數資料），“協變量”指的是連續自變量（計量資料）。在“輸出”一項中，應勾選“平行線檢驗”。因為有序回歸分析需滿足因變量中各個分類的等級遞增的差距相等，以平行線檢驗來判斷是否滿足。
當模型擬合信息顯著性＜0.05時，意味著至少有一個自變量與因變量具有顯著相關性，該回歸方程具有意義。
平行線檢驗中，若顯著性＞0.05，意味著因變量滿足各個分類的等級遞增距離相等，滿足有序回歸分析的前提條件。若顯著性＞0.05，意味著參數估計表其實沒有實際意義。
整理 徐鑫鵬
排版 徐鑫鵬
審核 黃秋園
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