配对四格表vs普通四格表：数据背后的"情侣关系"

做医学统计的朋友肯定被这两种表搞懵过——看着都是四个格子，分析方法却完全不同。问题出在哪？答案是：数据有没有"绑定关系"。

普通四格表处理的是两群陌生人。比如你想比较吸烟者和不吸烟者的肺癌发病率，这两组人互不相识、彼此独立。这种情况下，你只需要看暴露因素和结局变量的简单交叉，用卡方检验就能搞定。 配对四格表处理的则是一对对"情侣"。最典型的场景是病例对照研究中的1:1配对——每个病例都按年龄、性别找个"双胞胎"对照。这时候数据是成对出现的，一个变了另一个也跟着动。你不能把它们拆开单独分析，得用McNemar检验这类专门的方法。

举个生活例子：普通四格表像比较两个班级的高考成绩；配对四格表像比较同一批学生高三上下学期的进步。前者看群体差异，后者看配对变化。用错方法，结论可能南辕北辙。下次看到四格表，先问问：这些数据是"单身"还是"已婚"？

你觉得对不对？