对于配对设计的连续性变量在两组间的差异比较，如果两组差值符合正态性，则可以选用配对t检验，否则，需要采用相应的非参数检验的方法（Wilcoxon符号秩检验）。
本教程使用模拟数据，使用自身前后配对设计，研究某药物对指标的影响，before变量的数据为服药前数据，after为服药后数据。两组差值经正态性检验，不符合正态分布，故选用配对样本的Wilcoxon符号秩检验。
1、使用R软件产生模拟数据，详见推文《犀利了！已知均数、标准差，可以生成偏态分布模拟数据》。 2、把数据从Excel导入到SPSS中，可以使用复制粘贴的方法，可以参考本公众号之前的文章《Excel数据集导入SPSS》和《数据导入SPSS后，需要进行哪些设置？》。
3、点击“分析“-”非参数检验“-”旧对话框“-”2个相关样本“。
4、在“双关联样本检验“对话框，把before和after两个变量选入右侧的”检验对“框中，”检验类型“勾选”威尔科克森“即可。如下图所示。
5、结果解读
统计量Z值为-27.393，P值（即渐近显著性（双尾）所对应值）为0.000，发文章规范写法为p<0.001，即用药前后该指标值差异具有统计学意义，也可以说药物对该指标影响是显著的。
6、拓展1
如果想获取详细p值，双击结果表格，再双击p值的区域，即可显示详细p值。
7、拓展2
有的朋友可能不知道SPSS其实也是可以编程的，我在北大读研究生的时候，有的同学很擅长SPSS编程。今天我也简单介绍一下，如果想看配对样本Wilcoxon符号秩检验的代码，只需要在如下界面，点击“粘贴（P）“按钮即可调出代码界面。
before和after是我们的变量名，如果有很多对需要比较的，可以再这里直接替换，然后点击上绿色三角即可运行。
8、拓展3
此时统计描述不能再用均数±标准差了，而需要用中位数（上四分位数-下四分位数），详细教程请见《数据不符合正态分布，如何统计描述》。