SPSS秩和检验--实例分析
组别+秩和检验spss方法_显效和非显效
秩 group N 秩均值 秩和 频数 对照组 26 18.88 491.00 治疗组 30 36.83 1105.00 总数 56 Z 值为-4.234，p ＜0.001，拒绝H 0 经检验，某治疗方法有效，治疗组效果优于对照组。 秩和检验 应用条件 ①总体分布形式未知或分布类型不明； ②偏态分布的资料： 组别 n 痊愈 显效 有效 无效 总有效率 治疗组 30 16(53.3%) 8(26.7%) 6(20.0%) 0(0.0%) 30(100.0%) 对照组 26 5(19.2%) 6(23.1%) 8(30.7%) 7(26.9%) 19(73.1%)
③等级资料：不能精确测定，只能以严重程度、优劣等级、次序先后等表示； ④不满足参数检验条件的资料：各组方差明显不齐。 ⑤数据的一端或两端是不确定数值，如“>50mg”等。 一、配对资料的Wilcoxon符号秩和检验（Wilcoxon signed-rank test） 例1对10名健康人分别用离子交换法与蒸馏法，测得尿汞值，如表9.1的第（2）、（3）栏，问两种方法的结果有无差别？ 表1 10名健康人用离子交换法与蒸馏法测定尿汞值(μg/l) 样品号（1）离子交换法 （2） 蒸馏法 （3） 差值 (4)=(2) (3) 秩次 （5） 1 0.5 0.0 0.5 2 2 2.2 1.1 1.1 7 3 0.0 0.0 0.0 — 4 2.3 1.3 1.0 6 5 6.2 3.4 2.8 8 6 1.0 4.6 -3.6 -9 7 1.8 1.1 0.7 3.5 8 4.4 4.6 -0.2 -1 9 2.7 3.4 -0.7 -3.5 10 1.3 2.1 -0.8 -5 T+=+26. 5 T-=-18.5
SPSS-非参数检验—两独立样本检验 案例解析
SPSS-非参数检验—两独立样本检验案例解析 2011-09-16 16:29 好想睡觉，写一篇博文，希望可以减少睡意，今天跟大家研究和分享一下：spss非参数检验——两独立样本检验， 我还是引用教程里面的案例，以：一种产品有两种不同的工艺生产方法，那他们的使用寿命分别是否相同 下面进行假设：1：一种产品两种不同的工艺生产方法，他们的使用寿命分布是相同的 2：一种产品两种不同的工艺生产方法，他们的使用寿命分布是不相同的 我们采用SPSS进行分析，数据如下所示： 点击“分析”选择“非参数检验” 再选择“旧对话框——2个独立样本检 验如下所示：
在检验类型下面选择"Mann-Whitney U “ 检验类型（Mann-whitney u 检验等同于对两组数据的Wilcoxon秩和检验和Kruskal-Wallis检验，主要检验两个样本的总体在某些位置上是否相等。） 两种工艺类型分别为：甲种工艺和乙种工艺分别用定义值为“1” 和 “2”将“工艺类型”变量拖入“分组变量”下拉框内，点击“定义组”按钮，在组别1 和组别 2 中分别填入 1和2，点击继续按钮 选择“使用寿命”作为“检验变量”点击确定，得到分析结果如下：
下面对结果，我将进行详细分解： 1：N 代表变量个数，甲种工艺秩和为 80 乙种工艺秩和为 40， 下面来分析“秩和”这个结果如何出来的 第一步：我们将”使用寿命“这个变量按照“从小到大”的顺序进行排序，得到如下结果：
得到数据如下： 甲种工艺： 661 669 675 679 682 692 693 乙种工艺：646 649 650 651 652 662 663 672 我们将“甲种工艺”和“乙种工艺”两组数据进行合并排序，并且对两组数据进行“秩次排序”分别用“序号”代替以上数据 序号分别为： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 2 1 3 1 4 15 得到以下结果： 甲种工艺为：6 9 11 12 13 14 15 （加起来刚好等于80） 乙种工艺为：1 2 3 4 5 7 8 10 （加起来刚好等于40） 结果得到了验证
SPSS检验步骤总结
检验步骤总结： 1、t检验 2、方差分析 3、卡方检验 4、秩和检验 5、相关分析 6、线性回归 1、t检验（要求数据来自正态总体，可能需要先做正态检验） （1）单一样本t检验 数据特征：单一样本变量均数与某固定已知均数进行比较 方法：ANALYZE-COMPARE MEANS-ONE SAMPLE t TEST （2）独立样本t检验 数据特征：两个独立、没有配对关系的样本（有专门变量表示组数） 方法：ANALYZE-COMPARE MEANS-INDEPENDENT SAMPLES t TEST 注意观察方差分析结果，判断查看的数据是哪一行！ （3）配对样本t检验 数据特征：两个不独立的，有配对关系的样本（没有专门变量表示组数） 方法：ANALYZE-COMPARE MEANS-PAIRED SAMPLES t TEST 不需要方差分析结果 检验步骤： （1）正态性检验1（有同学推荐，老师没有强调，但依据理论应进行） （2）建立假设（H0：。。。。来自同一样本。H1：。。。。不来自同一样本） （3）确定检验水准 （4）计算统计量（依据上面不同样本类型选择检验方法，注意独立样本t检验要先注明方差分析结果） （5）确定概率值P （6）得出结论 2、方差分析（要求数据来自正态总体，可能需要先做正态检验） （1）单因素方差分析 数据特征：相互独立、来自正态总体、随机、方差齐性的多样本（有专门变量 表示组数，且组数大于2） 方法：ANALYZE-COMPARE MEANS-ONE WAY ANOVA 注意需要在options 里面选择homogeneity variance test 做方差分析 符合方差齐性才可以得出结论！（>0.1） （2）双因素方差分析 1正态性检验方法：analyze-explore-plot里面选择normality test
组别+秩和检验spss方法：显效和非显效
组别n 痊愈显效有效无效总有效率治疗组30 16(53.3%) 8(26.7%) 6(20.0%) 0(0.0%) 30(100.0%) 对照组26 5(19.2%) 6(23.1%) 8(30.7%) 7(26.9%) 19(73.1%) 秩 group N 秩均值秩和 频数对照组26 18.88 491.00 治疗组30 36.83 1105.00 总数56 检验统计量a 频数 Mann-Whitney U 140.000 Wilcoxon W 491.000 Z -4.234 渐近显著性(双侧) .000 a. 分组变量: group Z值为-4.234，p＜0.001，拒绝H0 经检验，某治疗方法有效，治疗组效果优于对照组。 秩和检验
应用条件 ①总体分布形式未知或分布类型不明； ②偏态分布的资料： ③等级资料：不能精确测定，只能以严重程度、优劣等级、次序先后等表示； ④不满足参数检验条件的资料：各组方差明显不齐。 ⑤数据的一端或两端是不确定数值，如“>50mg”等。 一、配对资料的Wilcoxon符号秩和检验（Wilcoxon signed-rank test） 例1对10名健康人分别用离子交换法与蒸馏法，测得尿汞值，如表9.1的第（2）、（3）栏，问两种方法的结果有无差别？ 表1 10名健康人用离子交换法与蒸馏法测定尿汞值(μg/l) 样品号（1）离子交换法 （2） 蒸馏法 （3） 差值 (4)=(2) (3) 秩次 （5） 1 0.5 0.0 0.5 2 2 2.2 1.1 1.1 7 3 0.0 0.0 0.0 — 4 2.3 1.3 1.0 6 5 6.2 3.4 2.8 8 6 1.0 4.6 -3.6 -9 7 1.8 1.1 0.7 3.5 8 4.4 4.6 -0.2 -1 9 2.7 3.4 -0.7 -3.5 10 1.3 2.1 -0.8 -5
组别+秩和检验spss方法：显效和非显效
Z 值为-4.234，p ＜0.001，拒绝H 0 经检验，某治疗方法有效，治疗组效果优于对照组。 秩和检验 应用条件 ①总体分布形式未知或分布类型不明； ②偏态分布的资料： ③等级资料：不能精确测定，只能以严重程度、优劣等级、次序先后等表示； ④不满足参数检验条件的资料：各组方差明显不齐。 ⑤数据的一端或两端是不确定数值，如“>50mg ”等。 一、配对资料的Wilcoxon 符号秩和检验（Wilcoxon signed-rank test ） 组别 n 痊愈 显效 有效 无效 总有效率 治疗组 30 16(53.3%) 8(26.7%) 6(20.0%) 0(0.0%) 30(100.0%) 对照组 26 5(19.2%) 6(23.1%) 8(30.7%) 7(26.9%) 19(73.1%)
例1 对10名健康人分别用离子交换法与蒸馏法，测得尿汞值，如表9.1的第（2）、（3）栏，问两种方法的结果有无差别？ 表1 10名健康人用离子交换法与蒸馏法测定尿汞值(μg /l ) 样品号 （1） 离子交换法 （2） 蒸馏法 （3） 差值 (4)=(2)-(3) 秩次 （5） 1 0.5 0.0 0.5 2 2 2.2 1.1 1.1 7 3 0.0 0.0 0.0 — 4 2.3 1.3 1.0 6 5 6.2 3.4 2.8 8 6 1.0 4.6 -3.6 -9 7 1.8 1.1 0.7 3.5 8 4.4 4.6 -0.2 -1 9 2.7 3.4 -0.7 -3.5 10 1.3 2.1 -0.8 -5 T +=+26.5 T -=-18.5 差值先进行正态性及方差齐性检验，看是否可以做参数检验，其检验效能高于非参数检验。（下同） H0：Md （差值的总体中位数）=0 H1：Md ≠0 α=0.05 T ++T -=1+2+3+…n=n(n+1)/2 ① 小样本（n ≤50）--查T 界值表 基本思想：如果无效假设H0成立，则正负秩和的绝对值从理论上说应相等，都等于n(n+1)/4，既使有抽样误差的影响正负T 值的绝对值相差也不应过大。反过来说，如果实际计算出的正负T 值绝对值相差很大，我们只能认为H0成立的可能性很小。 界值的判断标准 若下限
spss秩和检验
秩和检验 应用条件 ①总体分布形式未知或分布类型不明； ②偏态分布的资料： ③等级资料：不能精确测定，只能以严重程度、优劣等级、次序先后等表示； ④不满足参数检验条件的资料：各组方差明显不齐。 ⑤数据的一端或两端是不确定数值，如“>50mg”等。 一、配对资料的Wilcoxon符号秩和检验（Wilcoxon signed-rank test） 例1对10名健康人分别用离子交换法与蒸馏法，测得尿汞值，如表9.1的第（2）、（3）栏，问两种方法的结果有无差别？ 表1 10名健康人用离子交换法与蒸馏法测定尿汞值(μg/l) 样品号（1）离子交换法 （2） 蒸馏法 （3） 差值 (4)=(2)-(3) 秩次 （5） 1 0.5 0.0 0.5 2 2 2.2 1.1 1.1 7 3 0.0 0.0 0.0 — 4 2.3 1.3 1.0 6 5 6.2 3.4 2.8 8 6 1.0 4.6 -3.6 -9 7 1.8 1.1 0.7 3.5 8 4.4 4.6 -0.2 -1 9 2.7 3.4 -0.7 -3.5 10 1.3 2.1 -0.8 -5 T+=+26.5 T-=-18.5 差值先进行正态性及方差齐性检验，看是否可以做参数检验，其检验效能高于非参数检验。（下同） H0：Md（差值的总体中位数）=0 H1：Md≠0 α=0.05 T++T-=1+2+3+…n=n(n+1)/2 ①小样本（n≤50）--查T界值表 基本思想：如果无效假设H0成立，则正负秩和的绝对值从理论上说应相等，都等于n(n+1)/4，既使有抽样误差的影响正负T值的绝对值相差也不应过大。反过来说，如果实际计算出的正负T值绝对值相差很大，我们只能认为H0成立的可能性很小。 界值的判断标准 若下限
SPSS检验步骤总结
检验步骤总结: 1、t检验 2、方差分析 3、卡方检验 4、秩与检验 5、相关分析 6、线性回归 1、t检验(要求数据来自正态总体,可能需要先做正态检验) （1）单一样本t检验 数据特征:单一样本变量均数与某固定已知均数进行比较 方法:ANALYZE-PARE MEANS-ONE SAMPLE t TEST （2）独立样本t检验 数据特征:两个独立、没有配对关系得样本(有专门变量表示组数) 方法:ANALYZE-PARE MEANS-INDEPENDENT SAMPLES t TEST 注意观察方差分析结果,判断查瞧得数据就是哪一行！ （3）配对样本t检验 数据特征:两个不独立得,有配对关系得样本(没有专门变量表示组数) 方法:ANALYZE-PARE MEANS-PAIRED SAMPLES t TEST 不需要方差分析结果 检验步骤: （1）正态性检验1(有同学推荐,老师没有强调,但依据理论应进行) （2）建立假设(H0:。。。。来自同一样本。H1:。。。。不来自同一样本) （3）确定检验水准 （4）计算统计量(依据上面不同样本类型选择检验方法,注意独立样本t检验要先注明方差分析结果) （5）确定概率值P （6）得出结论 2、方差分析(要求数据来自正态总体,可能需要先做正态检验) （1）单因素方差分析 数据特征:相互独立、来自正态总体、随机、方差齐性得多样本(有专门变量表示 组数,且组数大于2) 方法:ANALYZE-PARE MEANS-ONE WAY ANOVA 注意需要在options 里面选择homogeneity variance test 做方差分析 符合方差齐性才可以得出结论！(>0、1) （2）双因素方差分析 数据特征:有三列数据,1列就是主要研究因素,1列就是配伍组因素,1列就是研究 数据。 方法:GENERAL LINEAR MODEL-UNIVARIATE (注意选择model里得custom,type就是 main effect,注意把两个因素选择为fixed factor) 检验步骤: （1）正态性检验(有同学推荐,老师没有强调,但依据理论应进行) （2）建立假设(H0:。。。。来自同一样本。H1:。。。。不全来自同一样本或全不来自同一样本) 1正态性检验方法:analyze-explore-plot里面选择normality test
(完整版)spss-非参数检验-K多个独立样本检验(Kruskal-Wallis检验)案例解析
spss-非参数检验-K多个独立样本检验（ Kruskal-Wallis检验）案例解析2011-09-19 15:09 最近经常失眠，好痛苦啊！大家有什么好的解决失眠的方法吗？希望知道的能够告诉我，谢谢啦，今天和大家一起探讨和分下一下SPSS-非参数检验--K个独立样本检验（ Kruskal-Wallis检验）。 还是以SPSS教程为例： 假设：HO: 不同地区的儿童，身高分布是相同的 H1：不同地区的儿童，身高分布是不同的 不同地区儿童身高样本数据如下所示： 提示：此样本数为4个（北京，上海，成都，广州）每个样本的样本量（观察数）都为5个 即：K=4>3 n=5, 此时如果样本逐渐增大，呈现出自由度为K-1的平方的
分布，（即指：卡方检验） 点击“分析”——非参数检验——旧对话框——K个独立样本检验，进入如下界面： 将“周岁儿童身高”变量拖入右侧“检验变量列表”内，将“城市（CS)变量” 拖入“分组变量”内，点击“定义范围” 输入“最小值”和“最大值”（这里的变量类型必须为“数字型”）如果不是数字型，必须要先定义或者重新编码。 在“检验类型”下面选择“秩和检验”（ Kruskal-Wallis检验）点击确定 运行结果如下所示：
对结果进行分析如下： 1：从“检验统计量a,b”表中可以看出：秩和统计量为：13.900 自由度为：3=k-1=4-1 下面来看看“秩和统计量”的计算过程，如下所示： 假设“秩和统计量”为 kw 那么:
其中：n+1/2 为全体样本的“秩平均” Ri./ni 为第i个样本的秩平均 Ri.代表第i个样本的秩和， ni代表第i个样本的观察数） 最后得到的公式为： 北京地区的“秩和”为：秩平均*观察数（N) = 14.4*5=72 上海地区的“秩和”为：8.2*5=41 成都地区的“秩和”为：15.8*5=79 广州地区的“秩和”为：3.6*5=18