配对t检验中用药前数据减去用药后数据和用药后数据减去用药前数据,两次t检验A. t值符号相反,结论相同B. t值符号相同,结论相同C. t值符号相反,结论相反D. t值符号相同,结论相反

本题考查配对t检验的基本原理和性质。解题的关键在于理解配对t检验中差值的计算方式对t值的影响，以及t值与检验结论之间的关系。

1. 明确配对t检验的t值计算公式

配对t检验的t值计算公式为：$t = \frac{\bar{d}}{S_d / \sqrt{n}}$，其中$\bar{d}$是差值的均值，$S_d$是差值的标准差，$n$是样本量。

2. 分析用药前数据减去用药后数据和用药后数据减去用药前数据的差值关系

设用药前的数据为$x_i$，用药后的数据为$y_i$，$i = 1,2,\cdots,n$。

• 当用用药前数据减去用药后数据时，差值$d_1 = x_i - y_i$，其均值$\bar{d}_1=\frac{1}{n}\sum_{i = 1}^{n}(x_i - y_i)$。
• 当用用药后数据减去用药前数据时，差值$d_2 = y_i - x_i=-(x_i - y_i)$，其均值$\bar{d}_2=\frac{1}{n}\sum_{i = 1}^{n}(y_i - x_i)=-\frac{1}{n}\sum_{i = 1}^{n}(x_i - y_i)=-\bar{d}_1$。

3. 分析两种情况下t值的关系

由于标准差$S_d$和样本量$n$在两种计算方式下是不变的，根据t值计算公式，当差值均值变为原来的相反数时，t值也会变为原来的相反数，即两次t检验的t值符号相反。

4. 分析两种情况下检验结论的关系

配对t检验的目的是检验差值的均值是否为0。无论是用药前数据减去用药后数据，还是用药后数据减去用药前数据，都是在检验用药前后数据是否存在差异。如果一种情况下差值均值显著不为0，那么另一种情况下差值均值同样显著不为0，只是方向相反，但都表明用药前后数据存在差异，所以检验结论是相同的。