比较两组患者治疗前后某项指标的变化，用什么统计学方法

可以采用配对样本T检验的方式进行考察。将受试对象按某些重要特征相近的原则配成对子，每对中的两个个体随机地给子两种处理，称为随机配对设计。

两配对样本t检验的目的是使用来自两个总体的配对样本，推断两个总体的均值是否存在显著性差异。

配对样本具有两个特征：两组样本的样本数相同；两组样本观察值的先后顺序是一一对应的，不能随意更改。

扩展资料：

注意事项

1、区分单侧检验和双侧检验。单侧检验的界值小于双侧检验的界值，因此更容易拒绝，犯第Ⅰ错误的可能性大。t检验中的p值是接受两均值存在差异这个假设可能犯错的概率。在统计学上，当两组观察对象总体中的确不存在差别时，这个概率与拒绝了该假设有关。

一些学者认为如果差异具有特定的方向性，我们只要考虑单侧概率分布，将所得到t-检验的P值分为两半。另一些学者则认为无论何种情况下都要报告标准的双侧t检验概率。

2、假设检验的结论不能绝对化。当一个统计量的值落在临界域内，这个统计量是统计上显著的，这时拒绝虚拟假设。

当一个统计量的值落在接受域中，这个检验是统计上不显著的，这是不拒绝虚拟假设H0。因为，其不显著结果的原因有可能是样本数量不够拒绝H0 ，有可能犯第Ⅰ类错误。

3、正确理解P值与差别有无统计学意义。P越小，不是说明实际差别越大，而是说越有理由拒绝H0 ，越有理由说明两者有差异，差别有无统计学意义和有无专业上的实际意义并不完全相同。

参考资料：百度百科-t检验

如果是同一组患者治疗前后某项指标的变化是否存在显著差异，通常可以采用配对样本T检验的方式进行考察。
如果是两组患者，则需要具体分析了：（1）如果你所谓的两组患者一组是病人，另一组是作为参照组（或者控制组，通常只是服用安慰剂）来处理的，那么指标的变化可以通过独立双样本T检验的方法处理；（2）如果两组患者并非这样处理的，而是两组病情程度不同的病人，那么由于两组患者的基础不同，建议分成两组，分别采用配对样本T检验处理；（3）如果两组患者的基础一致（如病情程度类似，年龄、性别等分布类似），只是采用了两种不同治疗方案，则可以采用独立双样本T检验处理。

折线统计图，因为它可以更直观的体现出两者的不同