关键词：SPSS; 配对四格表; 配对卡方检验; McNemar检验
研究背景：在某实验室中，A方法和B方法被用于600名患者血清中某抗体的测定。研究目的是探究这两种方法的检测结果是否存在显著差异。
数据处理与分析：数据包括变量“A”、“B”代表两种方法，测量尺度为名义变量，数值“1”、“2”分别表示抗体检测阳性与阴性。变量“Frequency”用于记录每个对子的出现次数，测量尺度为标度变量。数据预处理步骤涉及对“Frequency”进行加权处理，以符合统计分析要求。
统计分析：根据研究设计，采用2×2配对χ2检验（McNemar test）进行差异性分析。此检验要求变量为二分类变量、试验方法或干预措施为两种、研究设计为配对设计。结果表明，数据满足上述条件。
软件操作：在SPSS中，首先对数据进行加权处理，选择“Data(数据)”—“Weight Cases(加权个案)”进行操作，将“Frequency”设为加权变量。然后通过“Analyze(分析)”—“Descriptive Statistics(描述统计)”—“Crosstabs(交叉表)”进行卡方检验。在“Crosstabs(交叉表)”对话框中，将变量“A”、“B”分别放入Row(s)、Column(s)，勾选“McNemar(麦克尼马尔)”以进行配对χ2检验。
结果解读：交叉表结果显示，两种方法一致的对子数共440对，其中110对为阳性，330对为阴性；不一致的对子数共160对，包括A方法阳性而B方法阴性的130对，以及A方法阴性而B方法阳性的30对。卡方检验结果（P<0.001）表明，两种检测方法的阳性率存在统计学上的显著差异。
通过2×2配对χ2检验，本研究发现A方法和B方法在检测患者血清中某抗体阳性率方面存在显著差异。具体表现为160对检测结果不一致，其中A方法为阳性而B方法为阴性的情况占130对，A方法为阴性而B方法为阳性的情况占30对。统计分析显示两种检测方法结果不同，具有统计学意义。
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