秩和检验spss

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SPSS两个独立样本秩和检验操作步骤

SPSS两个独立样本秩和检验操作步骤

SPSS两个独立样本秩和检验操作步骤SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一种统计分析软件,可用于执行各种统计分析操作,包括独立样本秩和检验。

独立样本秩和检验是一种非参数检验方法,用于比较两个独立样本的中位数是否存在差异。

以下是在SPSS中执行独立样本秩和检验的操作步骤:1.打开SPSS软件,并导入相关数据。

- 单击"File"选项卡,然后选择"Open"选项,以选择要导入的数据文件。

-在导入数据文件之前,确保数据文件符合SPSS格式要求。

2.在SPSS中创建秩和检验数据。

- 单击"Transform"选项卡,然后选择"Rank Cases"选项,以创建秩和检验所需的秩序变量。

- 在弹出的"Rank Cases"对话框中,选择要进行秩和检验的变量,并为新的秩序变量指定名称。

-单击"OK"按钮以创建秩序变量。

3.执行秩和检验。

- 单击"Analyze"选项卡,然后选择"Nonparametric Tests"选项,以访问非参数测试工具。

- 在"Nonparametric Tests"子菜单中,选择"Legacy Dialogs"选项,以显示传统对话框。

- 在传统对话框中,选择"2 Independent Samples"选项,以执行独立样本秩和检验。

- 在弹出的"2 Independent Samples"对话框中,选择要进行秩和检验的变量,并将其添加至"Test Variables"框中。

- 单击"Options"按钮以访问进一步的选项。

在"Options"对话框中,您可以选择计算效应大小指标等。

卡方检验与秩和检验的SPSS操作过程

卡方检验与秩和检验的SPSS操作过程

b. G rouping V ariable: 组别
20
例10-6
某医院用3种方法治疗478例慢性喉炎,资料见表。问3种方法治疗慢性 喉炎的疗效有无差别?
疗效等级 (1)
无效 好转 显效 痊愈
甲法 (2)
24 26 72 186
乙法 (3)
20 16 24 32
丙法 (4)
20 22 14 22
合计 (5)
T est Statistics a
M ann-Whitney U
营养状况 544.000
Wilcoxon W
1534.000
Z
-3.215
A sy mp. Sig. (2-tailed)
.001
a. Grouping V ariable: 季 节
16
多组独立样本资料秩和检验SPSS操作过程
17
例10-5
用x表示状况: x=1、2、3 用group表示季节:group=1、2 用freq表示人数
14
例10-4 变量参数的确定
15
例10-4分析结果输出
Ra nk s
季节 营 养 状夏 况季
冬季 Total
N Mean RSaunm k of Ranks 40 50.90 2036.00 44 34.86 1534.00 84
92 196.41 78 169.60 478
Te st Statistics a,b
C hi-S quare df A sy mp. S ig.
疗效等 级 51.388 2 .000
a. Kruskal Wallis Test
b. Grouping V ariable: 治 疗 方 法

spss秩和检验操作流程

spss秩和检验操作流程

spss秩和检验操作流程
SPSS是一种常用的统计分析软件,它提供了丰富的数据分析功能,其中包括了秩和检验。

秩和检验是一种非参数检验方法,适用于数据不满足正态分布的情况下进行假设检验。

在SPSS中进行秩和检验操作流程如下:
1. 打开SPSS软件并导入数据:首先打开SPSS软件,然后导入需要进行秩和检验的数据文件。

可以通过“文件”菜单中的“打开”选项来导入数据文件。

2. 进行秩和检验:在SPSS软件中,进行秩和检验的操作是通过“非参数检验”功能来实现的。

在菜单栏中选择“分析”-“非参数检验”-“两组样本”-“秩和检验”。

3. 设置变量:在弹出的对话框中,需要设置需要进行秩和检验的变量。

将需要比较的两组变量分别添加到“测试变量”和“分组变量”中。

4. 设置参数:在设置参数的选项中,可以选择检验的类型,包括单样本、独立样本和配对样本秩和检验。

根据实际情况选择适当的检验类型。

5. 进行分析:点击“确定”按钮后,SPSS会自动进行秩和检验分析,并生成相应的结果报告。

在结果报告中会包括秩和检验的统计
量、显著性水平和推断结论等信息。

6. 结果解读:根据结果报告中的显著性水平,判断两组样本之
间是否存在显著差异。

如果显著性水平小于设定的显著性水平(通
常为0.05),则可以拒绝原假设,认为两组样本之间存在显著差异。

总的来说,SPSS软件提供了方便快捷的秩和检验功能,可以帮
助研究人员进行非参数假设检验,从而更准确地分析数据并得出科
学结论。

通过以上操作流程,可以轻松地进行秩和检验分析,为研
究工作提供有力支持。

SPSS在完全随机设计多个样本间多重比较Nemenyi秩和检验中的应用

SPSS在完全随机设计多个样本间多重比较Nemenyi秩和检验中的应用

7
+ 1 / n2) 3 c) .
com p u te x13 = ( r1 - r3) 3 3 2 / ( (N 3 (N + 1 ) /12 ) 3 ( 1 / n1
8
+ 1 / n3) 3 c) .
com p u te x23 = ( r2 - r3) 3 3 2 / ( (N 3 (N + 1 ) /12 ) 3 ( 1 / n2
5
+ ( r33 n3) 3 3 2 / n3) ) / (N 3 (N + 1) ) - 33 (N + 1) .
6 com p u te C = H /H c.
com p u te x12 = ( r1 - r2) 3 3 2 / ( (N 3 (N + 1 ) /12 ) 3 ( 1 / n1
表 3 接种三种不同菌型伤寒杆菌的小白鼠 存活日数多重比较结果
组间比较
1组与 2组 1组与 3组 2组与 3组
χ2
6. 7019 8. 1273 0. 0156
P 0. 0351 0. 0172 0. 9922
结 论
11多组数据验证 , 证明表 2程序是正确的 。表 3 的结果与教材〔1〕的细微差别可能来源于手算与机算 的误差 。
2. 倪宗瓒主编. 医学统计学. 第 1 版. 北京 : 高等教育出版社 , 2003, 792 80.
3. 张文彤主编. SPSS11统计分析教程 (基础篇 ) . 第 1 版. 北京 : 北京希 望电子出版社 , 2002, 2572258.
4. 刘万里 ,薛茜 , 曹明芹 , 等. 用 S PSS 实现完全随机设计多组比较秩和 检验的多重比较. 地方病通报 , 2007, 22 ( 2) : 27229.

用SPSS实现完全随机设计多组比较秩和检验的多重比较

用SPSS实现完全随机设计多组比较秩和检验的多重比较

用SPSS实现完全随机设计多组比较秩和检验的多重比较一、本文概述本文旨在详细介绍在SPSS软件中实现完全随机设计多组比较秩和检验(也称为Kruskal-Wallis检验)的多重比较过程。

完全随机设计多组比较秩和检验是一种非参数统计方法,用于比较三个或更多独立样本的中位数。

当数据不满足正态分布或方差齐性假设时,这种方法尤为有用。

本文将从SPSS软件的实际操作出发,逐步引导读者完成数据录入、Kruskal-Wallis检验的实施,以及如何进行多重比较,最后解读和分析结果。

通过本文的学习,读者将能够掌握在SPSS 中进行完全随机设计多组比较秩和检验的基本方法和步骤,为实际科研工作中的数据分析提供有力支持。

二、完全随机设计与多组比较秩和检验完全随机设计是一种实验设计方法,其中每个观察单位被随机分配到不同的处理组,以评估不同处理对观察单位的影响。

这种方法在医学、生物学、社会科学等多个领域的研究中都有广泛应用。

在完全随机设计中,各组之间的比较是独立的,因此,当我们需要对多组数据进行比较时,需要使用适当的统计方法。

在统计学中,当数据不满足正态分布或方差齐性假设时,通常使用非参数检验。

秩和检验(Rank Sum Test)就是一种常用的非参数检验方法,也称为Mann-Whitney U检验。

当有两组独立样本时,可以使用秩和检验来比较它们的中位数是否有显著差异。

然而,在完全随机设计中,当需要对多组数据进行比较时,我们需要使用一种称为多组比较秩和检验的方法。

多组比较秩和检验有多种方法,其中一种是Kruskal-Wallis H检验。

这种方法首先计算每个观察单位的秩,然后根据这些秩计算出一个H统计量。

H统计量用于检验所有组的中位数是否相同。

如果H统计量显著,那么我们可以拒绝所有组中位数相同的假设,认为至少有一组与其他组有显著差异。

然而,Kruskal-Wallis H检验只能告诉我们是否有显著差异,但不能告诉我们哪些组之间有差异。

用SPSS实现完全随机设计多组比较秩和检验的多重比较

用SPSS实现完全随机设计多组比较秩和检验的多重比较

用SPSS实现完全随机设计多组比较秩和检验的多重比较用SPSS实现完全随机设计多组比较秩和检验的多重比较一、引言在实证研究中,为了探讨不同处理或干预对某个变量的影响,常常需要进行多组比较。

多组比较的目的是确定是否存在差异以及差异的大小。

秩和检验是一种用于比较两组或多组样本之间差异的非参数方法,具有一定的优势。

二、方法以SPSS软件为例,我们可以利用其提供的功能实现完全随机设计多组比较秩和检验的多重比较。

以下是具体的步骤:1. 数据准备首先,需要准备好用于分析的数据。

假设有n个处理组,每个处理组有m个观测值。

可以将数据按照处理组进行分类整理,每个处理组的观测值放在一列中。

2. 数据输入打开SPSS软件,创建一个新的数据文件,并将之前准备好的数据输入。

确保每个处理组的观测值对应正确。

3. 非参数检验选择菜单栏中的“分析-非参数检验-维尔科克森-曼-惠特尼U 检验”或“分析-非参数检验-克鲁斯卡尔-华里斯H检验”,根据实验需要选择适当的检验方法。

4. 设置选项在弹出的对话框中,将要比较的变量选择到“因子”框中,将处理组变量选择到“因子标签”框中。

选择需要进行多重比较的处理组,点击“组间对比”按钮。

5. 多重比较在“组间对比”对话框中,选择想要进行多重比较的处理组。

可以点击“加入全部对比”按钮将所有处理组两两比较,也可以手动选择需要比较的处理组。

点击“确定”进行多重比较。

6. 结果输出SPSS将会输出多重比较的结果,包括均值、标准误差、t值、p值等统计指标。

根据p值判断处理组之间是否存在显著差异。

三、示例为了更好地理解上述方法,我们通过一个假想的实验来展示如何使用SPSS进行完全随机设计多组比较秩和检验的多重比较。

假设研究人员想要比较四种不同药物对降压效果的影响。

他们随机地将30名患有高血压的参与者分为四个处理组,分别接受A药物、B药物、C药物和D药物的治疗。

每个处理组的参与者分别测量他们的血压值。

现在,研究人员想要确定这些药物在降压效果上是否有显著差异。

(完整版)秩和检验SPSS中文版

(完整版)秩和检验SPSS中文版

秩和检验在 SPSS 实现的操作步骤秩和检验:例两组受试者文化程度如下表,比较两组受试者文化程度有无差别。

小学 1 初中 2 高中 3 大学 4组 1 65 18 30 13组 2 42 6 23 11【操作过程】1、建立数据文件设定三个变量:文化程度、 group 、频数。

文化程度:小学、初中、高中、大学,分别用 1、2、3、4 代表; group ,组别,分组变量:组 1 ,组 2;频数,即对应每组数量。

文化程度group 频数1.00 1.00 65.002.00 1.00 18.003.00 1.00 30.004.00 1.00 13.001.002.00 42.002.00 2.00 6.003.00 2.00 23.004.00 2.00 11.002、统计分析过程(1) 数据加权个案选中加权个案W 单选框在频率变量 E 框里选入:频数单击确定;(2)分析 ==>非参数检验 ==>两独立样本(2)检验变量列表框:文化程度(3)分组变量框: group (分组);单击定义组钮在 group1 框和 group2 框中分别输入 1 和 2单击继续钮(4) 检验类型复选框组:选中 Mann-Whitney U 复选框(5)单击确定钮【结果解释】Mann-Whitney检验秩group N 秩均值秩和文化程度1 126 102.82 12955.502 82 107.08 8780.50总数208检验统计量 a文化程度Mann-Whitney U 4954.500Wilcoxon W 12955.500Z -.543渐近显著性 ( 双侧 ) .587a.分组变量 : group组 1 平均秩和为 102.82 ;组 2 平均秩和为: 107.08 。

u(Z 值)=0.543,P (渐进显著性) =0.587 。

尚不能认为两组文化程度有差别。

显著性分析用SPSS进行统计检验

显著性分析用SPSS进行统计检验

显著性分析用SPSS进行统计检验
统计显著性分析是一种以数据支持的方法,用来确定其中一给定观察
结果是否经过概率检验而得出的结论。

统计显著性分析对定性成果来都十
分重要,有助于建立研究数据的可靠性,并确保所做出的报告和研究的结
论具有显著性。

用SPSS进行统计显著性分析有多种方法,其中最常用的
是t检验,卡方检验,秩和检验,方差分析等。

首先,t检验是一种用来检验两组样本的均值是否具有显著性差异的
检验方法,简称t检验或独立样本t检验。

在SPSS中,可以使用“T检验”模块来进行t检验,输入一般两组变量,选择计算的类型如均值比较,得出检验结果,显示结论的显著性是否显著。

接下来,卡方检验是一种检验两组样本是否存在独立性差异的检验方法。

在SPSS中,可以使用“卡方检验”模块来进行卡方检验,输入一般
两组变量,计算拟合度指标,检验结果以及显示的结论显著性是否显著。

第三,秩和检验是一种检验数据分布是否有显著性差异的统计检验方法。

SPSS检验步骤总结

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>(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数据特征:有三列数据,1列是主要研究因素,1列是配伍组因素,1列是研究数据;方法:GENERAL LINEAR MODEL-UNIVARIATE 注意选择model里的custom,type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(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,注意单因素方差分析要先注明方差分析结果(5)确定概率值P(6)得出结论3、卡方检验(1)Crosstabs数据特征:单个或多个样本率的比较;加权数据有三列数据,注意将最后一列数字加权其不参与运算,仅是说明前两列数据的数量;不加权数据有两列;其中运算列中通常第一列表述组数,可以大于二;第二列表述阳性或阴性,通常为1或2;检验方法:ANALYZE-DESCRIPTIVE STASTICS-CROSS TABS-注意加选statistics里面的chi-square复选框得到检验结果后,根据样本量以及每框的数据选择查看的数据行详见课件如果要看有无线性趋势,直接查看linear行(2)非参数检验数据特征:如果针对的是明确两种检测疾病手段的差异性,那么两种手段的阳性结果都要被剔除,此时选择非参数检验具体理论不详检验方法:NONPARAMETIC TESTS- TWO RELATED SAMPLES- 勾选MC MEAR复选框检验步骤:(1)建立假设H0:;;;;来自同一样本; H1:;;;;(2)确定检验水准(3)计算统计量注意cross tabs检验依据样本量以及单元格数据大小选择适宜的数据读取(4)确定概率值P(5)得出结论4、秩和检验T检验以及方差分析中,不满足条件的资料,可以进行秩和检验即非参数检验获得结论参数检验以及非参数检验范围详见课件,依据特征可以分为4类(1)两独立样本数据特征:两列,类似独立样本T检验,一列表明组数,一列是数据检验方法:NONPARAMETIC TESTS-2 INDEPENDENT SAMPLES-复选框勾选KOMOLGOROV(2)两配对样本数据特征:两列,类似独立样本T检验,分别是不同组数据检验方法:NONPARAMETIC TESTS-2 related SAMPLES-复选框勾选wilcoxon (3)多组独立随机样本数据特征:两列, 类似单因素方差分析检验方法:NONPARAMETIC TESTS-k INDEPENDENT SAMPLES-复选框勾选Krushal—Wallis H(4)多组配对样本数据特征:多列,1列说明分组,其余多列都为数据检验方法:NONPARAMETIC TESTS-k related SAMPLES-复选框勾选Friedman检验步骤:(1)建立假设H0:;;;;来自同一样本; H1:;;;;(2)确定检验水准(3)计算统计量(4)确定概率值P(5)得出结论5、相关分析(1)制作散点图:数据特点:双变量,两列数据方法: graphs------scatter,可利用双击左键方式选择绘出相关直线(2)双变量正态分布且连续相关性分析:数据特点:双变量,两列计算方法:一定要检验正态性,首先对两者进行正态性检验,两个正态结果CORRELATE-BIVARIATE-勾选Pearson(3)等级资料相关性分析:数据特点:明显等级资料,三列一列是编号,但不入计算CORRELATE-BIVARIATE-勾选spearman(4)双变量非正态;;;数据特点:检验后非正态CORRELATE-BIVARIATE-勾选kendall检验步骤:非等级资料:(1)正态性检验(2)计算相关系数r(3)建立相关系数的假设检验H0:p=0, 两变量间无直线相关关系H1:p≠0,两变量间有直线相关关系(4)确定检验水准a=(5)计算统计量其实表中会直接给出(6)确定p值(7)得出结论等级资料:(1)计算相关系数r(2)建立相关系数的假设检验H0:p=0, H1:p≠0,(3)确定检验水准a=(4)计算统计量其实表中会直接给出(5)确定p值(6)得出结论6、一元线性回归需建立拟合方程是否需要正态检验、相关分析铺垫7、8、数据类型:类似相关分析计算方法:regression-linear-勾选好后,选enter模式拟合步骤:1)计算回归系数系数表内看,通常<12)对回归系数b进行假设检验系数表内,最后1列3)建立回归方程系数表内4)评价回归方程模型汇总表内R2xybxay bb1+=+=ΛΛ或。

秩和检验(SPSS)分析

秩和检验(SPSS)分析

其他相关信息
此外,还会提供其他相关信 息,如可信区间、P值等, 帮助用户更全面地理解检验 结果。
03
秩和检验的优缺点
秩和检验的优点
无假设限制
秩和检验不需要严格的假设条件,如正态分布、方差 齐性等,因此应用范围较广。
适用于小样本
在样本量较小的情况下,秩和检验能够提供较为准确 的结果。
避免数据异常值影响
应用价值。
未来研究可以进一步探讨秩和 检验与其他统计方法的结合使 用,以更好地满足研究需求。
在实际应用中,研究者应充分 了解秩和检验的适用范围和限 制条件,根据具体情况选择合 适的统计方法。
随着大数据时代的到来,秩和 检验在处理大规模数据方面的 应用将更加广泛,有助于推动 各领域研究的深入发展。
THANKS
运行检验
点击“运行”按钮,SPSS将自动进 行秩和检验,并输出检验结果。
SPSS中秩和检验的结果解读
描述性统计结果
检验统计量
在检验结果中,首先会给出 各个组别的描述性统计结果, 包括各组的频数、百分比、 中位数等。
接着会给出检验的统计量, 包括秩次、秩次之和、平均 秩次等。
检验结论
根据统计量的大小和分布情 况,SPSS会给出检验结论, 判断各组之间是否存在显著 差异。
04
秩和检验的案例分析
案例一:配对设计资料的秩和检验
总结词
配对设计资料的秩和检验适用于对同一观察对象在不同条件下进行观察或测量的情况,例如同一批受 试者在不同时间点的观察值。
详细描述
配对设计资料的秩和检验首先需要对配对数据进行分析,确定配对数据是否具有相关性,然后采用适 当的统计方法进行检验。在SPSS中,可以使用Wilcoxon匹配对符号秩检验或Wilcoxon符号秩检验等 方法进行配对设计资料的秩和检验。

组别秩和检验spss方法-显效和非显效

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 36.831105.00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) .000a. 分组变量: group组别n痊愈 显效 有效 无效 总有效率 治疗组 316(53.3%) 8(26.7%) 6(20.0%) 0(0.0%)30(100.0%)对照组 265(19.2%)6(23.1%)8(30.7%)7(26.9%) 19(73.1%)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 22 2.2 1.1 1.1 73 0.0 0.0 0.0 —4 2.3 1.3 1.0 65 6.2 3.4 2.8 86 1.0 4.6 -3.6 -97 1.8 1.1 0.7 3.58 4.4 4.6 -0.2 -19 2.7 3.4 -0.7 -3.510 1.3 2.1 -0.8 -5T+=+26.5T-=-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。

spss秩和检验练习题

spss秩和检验练习题

练习题
练习题1:对10例肺癌病人和12例矽肺0期工人用X光片测量肺门横径右侧距RD值(cm),结果见表1,试比较两个人群的RD值有无差别。

表1 两个人群的RD值(cm)
组别 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 肺癌 2.78 3.23 4.20 4.87 5.12 6.21 7.18 8.05 8.56 9.60
矽肺 3.23 3.50 4.04 4.15 4.28 4.34 4.47 4.64 4.75 4.82 4.95 5.10
练习题2:下表资料是10名健康工人用离子交换法与蒸馏法测定尿汞值含量的结果,问两法测定结果有无差别?
表2 10名健康工人用离子交换法与蒸馏法测定尿汞值(ug/L)组别 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 离子交换法0.5 2.2 0.0 2.3 6.2 1.0 1.8 4.4 2.7 1.3 蒸馏法0.0 1.1 0.0 1.3 3.4 4.6 1.1 4.6 3.4 2.1
练习题3:某医科大学营养教研室为了解居民体内核黄素营养状况,于某年夏冬两个季节收集成年居民口服5mg核黄素后4小时的负荷尿,测定体内核黄素含量,结果见表3的第(1)、(2)、(3)栏,试比较该地居民夏冬两节体内核黄素含量有无差别?
表3 某地居民夏冬两季体内核黄素营养状况比较
季节
核黄素营养状况
合计缺乏不足适宜
夏季10 14 16 40 冬季22 18 4 44 合计32 32 20 84。

秩和检验spss

秩和检验spss

(2)在Two-Related-Samples Tests对话框左侧的变量列表 中选hf,在Current Selections栏的Variable 1处出现hf, 选sf,在Current Selections栏的Variable 2处出现sf,然后 点击钮使hf –sf(表明是配对变量)进入Test Pair(s) List 框,在Test Type框中采用系统默认的方法“Wilcoxon方 法”
表 两种药物对肾小球肾病疗效的比较
药物
完全缓解 基本缓解 部分缓解
无效
消炎痛
2
4
6
15
合剂
19
5
9
4
【操作步骤】
建立数据库 设立三个变量 Group变量:1代表消炎痛,2代表合剂 Effect变量:完全缓解赋值为1,基本缓解赋值为2, 部分缓解赋值为3,无效赋值为4 weight
对数据库进行加权 完全随机设计两独立样本的秩和检验
差值 -9.3 0.0 -1.2 3.0 -1.0 -2.0 -2.0 0.4 0.6 -3.0
【操作步骤】
1. 建立SPSS数据文件,定义两个变量:一个为化学法“hf”, 一个为色谱法“sf”
2. SPSS软件操作步骤
(1)菜单选择:Analyze—> Nonparametric Tests—> Two-Related-Samples Tests,进入Two-RelatedSamples Tests对话框
在Test Type中有四个可选项,其中最常用的是第一种方 法Mann-Whitney U(又称秩和检验法)。
(3) 单击Options,在Statistics栏中勾选 Descriptive和Quartiles,点击Continue钮返回主 界面,之后点击OK钮即可。

三组性别差异秩序和检验spss

三组性别差异秩序和检验spss

三组性别差异秩序和检验spss在本文中,我把性别差异秩序,划分为三组。

第一组为性别与其他个体差异(包括年龄、性别、性格)。

因为本文涉及到了具体的案例研究以及性别差异回归分析,所以本文仅做探讨。

同时,这也是本节讨论 spss工作中需要做的第一步工作;因为这意味着除了回归分析外还需要做进一步实验;此外,也意味着未来相关研究还需要进一步处理这些细节问题...所以接下来会针对以上三组分析过程和结果进行验证,本文不做赘述了。

我将在下面的文章中给出我自己在性别差异系统构建后得到的结论,希望对你有帮助。

我们已经做了一些准备(首先感谢 White& Helmut, Lipsky他们给了我们非常好的解释;再给了他们很好的建议)。

本节主要是分析一下本文中对性别差异关系、个体间性别差异秩序和检验 spss工作对我来说是怎样运行的。

1、性别差异的关系我们先来说一下,在定义性别差异时,它是指不同性别之间的关系。

比如我们是男是女,性格、教育背景等都是不同的。

我们在做研究时会观察不同性别的研究对象,对他们的各种问题进行评价。

比如有的人可能会说这个人有暴力倾向(就是暴力倾向);有的人可能会说这个人爱说谎...这些都是个体差异所导致的。

在我们构建性别差异系统时我们要把每个变量和每一项指标都设为0;也就是说对所有变量在其中一个变量上都不会存在男女差异,而只会存在某种意义上男强女弱的关系(Sweet et al.,2016)...如果性别差异变量可以用来描述个体间的性别关系,那么这就是性别差异系统。

这样做可以避免用性别差异变量来描述不同变量之间的关系(例如年龄、性别、性格)。

另外需要注意的是:所有变量都需要独立控制变量间的相关关系(即性别差异变量和年龄、性格相关);如果这些变量之间存在相关关系(例如年龄、性别、性格)...我们可以通过构建性别差异系统来定义这些变量间的关系。

2、个体间性别差异秩序在本节中,我将用一个实验的数据来描述当前已有的性别差异关系。

秩和检验(SPSS)

秩和检验(SPSS)

制作:王立芹
2015年6月2日星期二10时47分19秒
制作:王立芹
2015年6月2日星期二10时47分19秒
制作:王立芹
Ranks r1值 group 肺 癌 病 人 矽 肺 工 人 Total N 10 12 22 Mean Rank 14.15 9.29 Sum of Ranks 141.50 111.50
分组变量 定义分组变量 检验方法类型
2015年6月2日星期二10时47分19秒
制作:王立芹
2015年6月2日星期二10时47分19秒
制作:王立芹
Ranks 死 亡率 药 物 甲 药 乙 药 丙 药 Total N 5 5 5 15 Mean Rank 12.60 7.60 3.80
Test Statisticsa,b Chi-Square df Asymp. Sig. 死 亡 率 9.740 2 .008
a
死 亡率
药 物 甲 药 乙 药 丙 药
Shapiro-Wilk Statistic df .953 5 .964 5 .955 5
Sig. .757 .834 .773
*. This is a lower bound of the true significance. a. Lilliefors Significance Correction
2015年6月2日星期二10时47分19秒
制作:王立芹
二、(完全随机设计)多独立样本非参数检验
1.原始数据资料
例:见P例8-5
数据库:
药物:分组变量,1=甲药, 2=乙药,3=丙药; 死亡率(%)
2015年6月2日星期二10时47分19秒
制作:王立芹
Tests of Normality Kolmogorov-Smirnov Statistic df Sig. .178 5 .200* .216 5 .200* .184 5 .200*

SPSS知识5:秩和检验(有序变量)

SPSS知识5:秩和检验(有序变量)

秩和检验(适用性强,精确度<t和F检验)一、配对比较的秩和检验SPSS操作:第一步:数据录入(类似配对t检验,before和after);第二步:正态性检验(analyze→nonparametric tests →1-sample K-S→两个变量调入右框,激活normal →OK)。

第三步:判断结果,正态配对t检验,非正态秩和检验;第四步:配对比较的秩和检验(analyze→nonparametric tests→2 related sample…→两个源变量调入右框,无顺序也可→OK)。

第五步:判断结果,P<0.05,差异有显著性差异。

操作演示:第一步:数据录入第二步:正态性检验第三步:判断结果。

正态用配对t检验较好,非正态用配对秩和检验第四步:配对比较的秩和检验第五步:判断结果二、两独立样本比较的秩和检验SPSS操作:第一步:建立数据文件(group和p,类似量独立样本t检验);第二步:正态性检验及判断结果;第三步:两独立样本比较的秩和检验(analyze→nonparametric tests→2 independent sample…→变量上框,group下框,框下命名组别→continue→OK)。

判断结果(倒数第2排的P值)。

操作流程:第一步:建立数据文件第二步:正态性检验(4步,略);第三步:两独立样本的秩和检验及结果判断三、有序变量的两独立样本比较的秩和检验SPSS操作:第一步:建立数据文件(group:横标目;纵标目为有序变量——value,f频数);第二步:对频数加权(data→weight cases→激活weight cases by→把频数调入右侧框→OK);第三步:有序变量的两独立样本的秩和检验(analyze→nonparametric tests→2-independent samples→将纵标目调入右上框:test variable list,将横标木调入右下框,grouping variable→激活define groups…→给出组范围→continue→OK);判断结:例如:根据test statistics表中P<0.05?,判断组之间是否有差异?,若P<0.05,则根据组的平均值次判断哪一组的疗效好。

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Wilcoxon符号秩和检验结果
二、两个独立样本比较的秩和检验
秩和检验方法,即检验两个独立样本所在 的总体分布是否有差别的方法。
【操作步骤】
1.
路径: Analyze—> Nonparametric Tests—> 2 independent Samples—>将对话框左侧要检 验的变量选中移入Test Variable List框内,将分 组变量调入Grouping Vairables并点击Define Group,定义Group 1和Group 2的数值,之后 点击Continue钮返回
75th 13.200 2.00
两独立样本秩和检验(Mann-Whitney Test)结果 显示,铅作业工人共7例,平均秩次为5.50,秩次 之和为38.50;非铅作业工人共8例,平均秩次为 10.19,秩次之和为81.50
Ranks bp group 1 2 Total N 7 8 15 Mean Rank 5.50 10.19 Sum of Ranks 38.50 81.50
例7-1. 用二乙胺化学法与气相色谱法测定车间空气中 CS2的含量(mg/m3),问两法所得结果有无差别?
表7-1 二乙胺化学法与气相色谱法测定车间空气中CS2的含量(mg/m2) 样本号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 化学法 50.7 3.3 28.8 46.2 1.2 25.5 2.9 5.4 3.8 1.0 色谱法 60.0 3.3 30.0 43.2 2.2 27.5 4.9 5.0 3.2 4.0 差值 -9.3 0.0 -1.2 3.0 -1.0 -2.0 -2.0 0.4 0.6 -3.0
(3)单击Options,在Statistics栏中勾选 Descriptive和Quartiles,点击Continue钮返回主 界面,之后点击OK钮即可。
3. 主要输出结果
Descriptive Statistics显示两变量hf和sf的例数、 均数、标准差、最小值、最大值以及百分位数;
Descriptive Statistics Percentiles 50th (Median) 4.6000 4.9500
a. Grouping Variable: group
三、多个独立样本比较的秩和检验
多个独立样本非参数检验过程是检验多个 独立样本所在的总体分布是否有差异的方 法。
【操作步骤】
1.
路径: Analyze—>Nonparametric Tests—> k Independent Samples—>将对话框左侧要检验 的变量选中移入Test Variable List框内,将分组 变量调入Grouping Vairables并点击Define Group按钮。 在弹出的K Independent Samples:Define Range对话框内定义Mininum和Maxinum的数值, 之后点击Continue钮返回。
Mann-Whitney U统计量为10.50,Wilcoxon W统计 量为38.50,Z=-2.027,双侧检验P=0.043,确切概 率检验的P=0.040;按=0.05水准可以认为铅作业 工人与非铅作业工人的血铅值分布差别有统计学意 义,铅作业工人的血铅值高于非铅作业工人。
Test Statisticsb Mann-Whitney U Wilcoxon W Z Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] a. Not corrected for ties. b. Grouping Variable: group bp 10.500 38.500 -2.027 .043 .040
【操作步骤】
1. 建立SPSS数据文件,定义两个变量:一个为化学法“hf”, 一个为色谱法“sf”
2. SPSS软件操作步骤
(1)菜单选择:Analyze—> Nonparametric Tests—> Two-Related-Samples Tests,进入Two-RelatedSamples Tests对话框
a
补充例题 某研究者欲比较消炎痛与消炎痛加皮质激素制剂(简称
合剂)治疗肾小球肾病的疗效,将64例肾小球肾病患者
随即分为两组,分别用消炎痛与合剂治疗,全程用药后
病情分为完全缓解、基本缓解、部分缓解与无效4个等
级,见表,试比较两种药物治疗肾小球肾病的疗效有无 不同
表 两种药物对肾小球肾病疗效的比较
药物 消炎痛 合剂 完全缓解 2 19 基本缓解 4 5 部分缓解 6 9 无效 15 4
Ranks effect group 消 炎痛 合剂 Total N 27 37 64 Mean Rank 43.67 24.35 Sum of Ranks 1179.00 901.00
Test Statisticsa Mann-Whitney U Wilcoxon W Z Asymp. Sig. (2-tailed) effect 198.000 901.000 -4.266 .000
2. 在Test for Several Independent Samples对话框 中,在Test Type框中有3种检验方法: Kruskal-Wallis H:为单向方差分析,检验多个样 本在中位数上是否有差异,该方法是多个独立样本 的秩和检验; Median:为中位数检验,检验多个样本是否来自 具有相同中位数的总体; Jonckheere Terpstra:为样本平均秩检验,检验 多个独立样本来自的多个总体的分布是否存在差异。
Ranks N sf - hf Negative Ranks Positive Ranks Ties Total 3a 6b 1c 10 Mean Rank 3.50 5
a. sf < hf b. sf > hf c. sf = hf
Wilcoxon符号秩和检验秩次统计量
Descriptive Statistics Percentiles 50th (Median) 11.000 2.00
N bp group 15 15
Mean 10.527 1.53
Std. Deviation 3.2345 .516
Minimum 5.5 1
Maximum 16.0 2
25th 7.500 1.00
Test Type框中有4种检验方法: Wilcoxon:配对符号等级秩次检验,该法适用于配 对计量资料; Sign:符号检验,该法适用于配对计量资料; McNemar:McNemar检验,该法适用于相关的二 分变量数据; Marginal Homogenity:边际一致性检验,该法适用 于相关的计数资料。
秩和检验的应用范围
不满足正态和方差齐性条件的小样本计量 资料 分布不知是否正态的小样本资料 一端或两端为不确定数值资料 等级资料

一、配对设计两样本比较的秩和检验
当在实验设计中进行两两配对分配研究 对象,或使用同一组研究对象进行两种实 验处理时,此时就需要用到两个相关样本 的差异显著性检验。
(3) 单击Options,在Statistics栏中勾选 Descriptive和Quartiles,点击Continue钮返回主 界面,之后点击OK钮即可。
3. 主要输出结果
Descriptive Statistics显示两变量bp和group 的例数、均数、标准差、最小值、最大值以 及百分位数;
例7-2. 对7名铅作业工人和8名非铅作业工人的血铅值 (μmol/L)进行测定,问铅作业工人的血铅值是 否高于非铅作业工人?
表7-2 铅作业与非铅作业工人的血铅值(μmol/L) 铅作业(7人) 非铅作业(8人) 5.5 9.5 6.5 6.5 8.5 7.5 9.0 11.0 13.2
11.5 12.0 16.0 13.0 14.0 14.2
Z=-4.424,双侧P=0.154,可以认为二乙胺化学 法与气相色谱法测定车间空气中CS2的含量结果 差别无统计学意义。
Test Statisticsb Z Asymp. Sig. (2-tailed) sf - hf -1.424a .154
a. Based on negative ranks. b. Wilcoxon Signed Ranks Test
【操作步骤】
1.路径:
Analyze—> Nonparametric Tests —> 2 Related Samples Tests,进入主对话框。 在左边变量列中点两个相关变量,把它们选到右边变量表 中去。 Test Type中选择Wilcoxon方法(符号等级检验法) 和Sign方法(符号检验法)。 Option对话框中在Statistics栏中勾选Descriptive和 Quartiles, Continue OK。
【操作步骤】


建立数据库 设立三个变量 Group变量:1代表消炎痛,2代表合剂 Effect变量:完全缓解赋值为1,基本缓解赋值为2, 部分缓解赋值为3,无效赋值为4 weight 对数据库进行加权 完全随机设计两独立样本的秩和检验

建立数据库

对数据库进行加权

完全随机设计两独立样本的秩和检验
例7-3. 某研究者用吹氧联合干扰素法用于器官移植术、 肿瘤化疗、放疗中常见并发症口腔溃疡的研究。 其将病人随机分成3组,I组为传统的锡类散,Ⅱ 组单纯用干扰素,Ⅲ组吹氧疗法联合应用干扰素, 问:三组疗效有无差异?
秩和检验
王友信 公共卫生与家庭医学学院
【目的】
掌握非参数检验的适用范围 掌握非参数检验的操作方法 正确解释非参数检验的输出结果
【原理】
许多调查或实验所得的科研数据,其总 体分布未知或无法确定,这时做统计分析 常常不是针对总体参数,而是针对总体的 分布。在进行检验时将原始数据转换为秩, 对秩进行检验。
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