一、问题与数据

某研究者想要观察戒烟干预的效果，招募了50名研究对象，其中吸烟者和不吸烟者各25名。所有研究对象均观看吸烟导致癌症的视频。两周后，研究者询问研究对象是否还在吸烟。

研究者收集了所有研究对象的干预前吸烟状态（before）和干预后吸烟状态（after）。两个变量均为二分类变量，即不吸烟与吸烟（分别赋值为1和2），部分数据如下图。

其中，Individual scores for each paticipant列出了每一个研究对象的情况，而Total count data (frequencies)则是对相同情况研究对象的数据进行了汇总。

二、对问题分析

研究者想了解同一人群干预前后的吸烟状态，且吸烟状态为二分类变量。针对这种情况，可以使用McNemar’s检验，但需要先满足2项假设。

假设1：变量为二分类，且两类之间互斥。

假设2：所有研究对象均有前后两次测量数据。

这2项假设均与研究设计和数据类型有关。

三、SPSS操作

1. 数据加权

如果数据是汇总格式（如上图中的Total count data），则在进行卡方检验之前，需要先对数据加权。如果数据是个案格式（如上图中的Individual scores for each paticipant），则可以跳过“数据加权”步骤，直接进行SPSS操作。

数据加权的步骤如下：

在主界面点击Data→Weight Cases，弹出Weight Cases对话框后，点击Weight cases by，激活Frequency Variable窗口。将freq变量放入Frequency Variable栏，点击OK。

2. McNemar’s检验