实际上，后减前方法是您应该始终尽量避免的方法。问题不在于统计。这是关于测量的。当您计算差异分数时，测量的可靠性变得非常低。你不想要那个。

如果满足假设（并且在大多数情况下），我更喜欢 ANCOVA，因为解释更容易。您研究的读者将只需要查看帖子平均值，在您的案例中是 3 个平均值，而不是全部 6 个。如果您得到预期的交互效果，则必须进行事后比较的那个效果。这将为您提供更多的 p 值，从而使阅读论文变得更加困难。

如果您希望其他人引用您的研究，请使其更易于阅读。

我怀疑最好的方法是获得每个实验单元的差异分数（即，post-pre），然后运行一个简单的单向方差分析。

我通常会说您需要一个包含组、pre_post 和交互项的重复测量模型。您想知道的是后测分数是否取决于干预，因此您需要查看交互。该交互的含义将取决于实际分数。

一种更简单的方法可能是使用 pre_post 减法分数。这将假设测试前的差异（显着或其他）根本不影响结果，或者根本不存在。检查您的组，如果它们非常相似，那么减法分数和单向方差分析是一件容易的事。

ANCOVA 更像是差异分数，或者也是去除预测试后剩余残差的 ANOVA。这没有错，有些人更喜欢它。我相信我曾经读过一篇推荐它的论文，但即使他们也将其合格，因为预测试可能与小组相关。在这种情况下，解释变得困难。

为什么不运行完整的 ANOVA 和 ANCOVA？如果他们得出类似的结论，你是安全的。如果他们得出不同的结论，那么请更多地考虑您的数据的含义，并且可能会回到这里并在解释阶段寻求帮助。

ANCOVA 渐近地给出与约束重复测量模型相同的结果（无治疗主效应项）。通常的重复测量模型包括时间、治疗、时间*治疗术语，假设基线分数不平衡，因此其估计效率较低。

文章： https ://www.researchgate.net/publication/326881265_Analyzing_pre-post_randomized_studies_with_one_post-randomization_score_using_repeated_measures_and_ANCOVA_models