SPSS两个独立样本秩和检验操作步骤

SPSS学习之——两独立样本的非参数检验(Mann-Whitney U

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SPSS学习之——两独立样本的非参数检验
（Mann-Whitney U
SPSS 学习笔记之两独立样本的非参数检验（ Mann-Whitney U 一、概述Mann‐WhitneyU 检验是用得最广泛的两独立样本秩和检验方法。

简单的说，该检验是与独立样本 t 检验相对应的方法，当正态分布、方差齐性等不能达到 t 检验的要求时，可以使用该检验。

其假设基础是：
若两个样本有差异，则他们的中心位置将不同。

二、问题为了研究某项犯罪的季节性差异，警察记录了 10 年来春季和夏季的犯罪数量，请问该项犯罪在春季和夏季有无差异。

下面使用Mann‐WhitneyU 检验进行分析。

SPSS 版本为 20。

三、统计操作SPSS 变量视图：
SPSS 数据视图：
进入菜单如下图：
点击进入如下的界面，目标选项卡不需要手动设置进入字段选项卡，将报警数量选入检验字段框，将季节选入组框中。

再进入设置选项卡，选中自定义检验单选按钮，选择Mann‐WhitneyU（二样本）检验。

1 / 2
点击运行即可。

四、结果解读这是输出的主要结果，零假设是报警数量的分布在季节类别上相同，其 P=0.0090.05，故拒绝原假设，认为报警数量在季节上有统计学差异。

双击该表格，可以得到更多的信息，不再叙述。

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_案例解析非参数检验是一种在统计学中常用于比较两个或多个独立样本的方法。

与参数检验不同，非参数检验不需要对数据的分布进行假设，并且适用于非正态分布的数据。

SPSS（统计软件包for社会科学）是一个广泛使用的统计分析软件，它提供了许多非参数检验的功能。

本文将以一个案例为例，解析如何使用SPSS进行两独立样本的非参数检验。

案例描述：一家公司正在评估一个新的培训课程对员工的绩效是否有显著影响。

为了评估培训课程的效果，研究人员随机选择了两组员工，一组接受了培训课程（实验组），另一组没有接受培训课程（对照组）。

研究人员想要比较两组员工在绩效上的差异。

步骤一：导入数据首先，将实验组和对照组的数据分别导入SPSS中。

假设每个样本中有n个观测值。

在SPSS中，每一组数据应该是一个独立的变量（或列），并且每个观测值应该占据矩阵中的一个单元格。

步骤二：选择非参数检验方法在SPSS中，可以使用Mann-Whitney U检验来比较两组独立样本的绩效差异。

该检验的原假设是两组样本来自同一个总体，备择假设是两组样本来自不同的总体。

步骤三：运行非参数检验在SPSS的菜单栏中，依次选择"分析" - "非参数检验" - "独立样本检验（Mann-Whitney U）"。

将实验组和对照组的变量分别输入到"因子1"和"因子2"中。

在"可选"选项中，可以选择在报告中包含各种统计量。

步骤四：解读结果SPSS将输出很多统计信息，包括推断统计、置信区间、效应大小等。

其中，最重要的是U值和显著性。

U值是用来检验两组样本是否来自同一个总体的统计量，显著性则是用来判断差异是否显著。

如果显著性小于0.05，则可以拒绝原假设，认为两组样本在绩效上存在显著差异。

总结：通过上述步骤，我们可以利用SPSS进行两独立样本的非参数检验。

使用SPSS进行两组独立样本的t检验、F检验、显著性差异、计算p值

使用SPSS 进行两组独立样本的t检验、F检验、显著性差异、计算p值SPSS版本为SPSS 20.如有以下两组独立的数据，名称分别为“111”，“222”。

111组：4、5、6、6、4222组：1、2、3、7、7首先打开SPSS，输入数据，命名分组，体重和组名要对应，111组的就不要输入到222组了。

数据视图如下：变量视图如下，名称可以改成“分组嗷嗷嗷”“体重喵喵喵”等点击“分析”-“比较均值”-“独立样本T检验”来到这里，分组变量为“分组嗷嗷嗷”，检验变量为“体重喵喵喵”。

【关键的一步】点击分组嗷嗷嗷，进行“定义组”【关键的一步】输入对应的两组数据的组名：“ 111”和“222”点击确定，可见数据与组名对应上了。

点击“确定”，生成T检验的报告，即将大功告成！第一个表都知道什么回事就不缩了，excel都能实现的。

第二个表才是重点，不然用SPSS干嘛。

F检验：在两样本t检验中要用到F检验，F检验又叫方差齐性检验，用于判断两总体方差是否相等，即方差齐性。

如图：F旁边的 Sig的值为.007 即0.007， <0.01, 即两组数据的方差显著性差异！看到“假设方差相等”和“假设方差不相等”了么？此时由于F检验得出Sig <0.01，即认为假设方差不相等！因此只关注红框中的数据即可。

如图，红框内，Sig（双侧），为.490即0.490，也就是你们要求的P值啦，Sig ( 也就是P值 ) >0.05，所以两组数据无显著性差异。

PS：同理，如果F检验的Sig >.05（即>0.05），则认为两个样本的假设方差相等。

所以相应的t检验的结果就看上面那行。

by 20150120 深大医学院 FG。

秩和检验spss中文版

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 11.00 2、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 208a检验统计量文化程度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。

下面是赠送的团队管理名言学习,不需要的朋友可以编辑删除!!!谢谢!!!1、沟通是管理的浓缩。

两独立样本T检验---SPSS操作详解

两独立样本T检验-SPSS操作详解
为了解某一新药降血压的效果，将28名高血压患者随机分为实验组和对照组，实验组采用新药，对照组采用常规药，测得治疗前后的血压变化，问新药是否优于常规药？
1 打开SPSS软件，定义变量。

变量1设置：name-group , decimals-0 , label-分组, value-(1=新药，2=常规药) 变量2设置：name-value , decimals-0 , label-血压下降值
2 输入数据---血压差=用药前血压-用药后血压
3 单击菜单栏analyze/compare means/independent-samples t test
4 将血压下降值调入test variables下矩形框
5 将分组（group）调入grouping variable 下矩形框
6单击define groups…定义分组group1为1 定义group2为2 单击continue
7 options选项默认
8 bootstrap选项默认
9 单击OK 输出结果
10 结果界面
11 结果解释
表1表示两独立样本t检验基本统计量-group statistics
表2表示两独立样本t检验结果，方差方程的levene检验（Levene’s Test for Equality of Variances 方差齐性检验）F=3.115，P=0.93，认为两样本来自的总体方差齐。

T检验中t=3.18，P=0.005。

按α=0.05水准拒绝H0
，差异有统计学意义。

可认为新药组的降压效果优于常规药。

2017/06/06于深圳
随时交流：ammomeng@。

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)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步骤例表：
分组动物数病变
组织
各组病变严重程度分级/动物数（只）数字
评分病变不明显病变轻度病变中度病变显著
正常组14 心11 2 0 1 5 肝14 0 0 0 0 脑14 0 0 0 0 主动脉14 0 0 0 0
模型组16 心 4 7 5 0 17 肝 1 3 9 3 30 脑10 6 0 0 6 主动脉8 4 1 3 15
对正常组及模型组各脏器病变差异进行统计分析：
1、打开SPSS，点变量视图，进行定义，注意都选择数值类型。

2、点数据视图，组别以1、2代替，病变程度0（不明显）、1（轻度）、2（中度）及3（显著），例数以模型及正常组心脏例数为例填上。

3、点数据→加权个案，频率变量选择例数，点确定，弹出输出数据对话框，可以选择不保存。

4、点击分析→非参数检验→2个独立样本，检测变量列表选择病变，分组变量选择组别，点定义组，写上1和2，再选择Mann-Whitney U检验，点确定。

5、分析结果看双侧P值，示例结果为0.008，P<0.01，具有显著性差异。

spss秩和检验

秩和检验前面介绍的均数的区间估计及假设检验，都是要求个体变量值服从正态分布，或根据中心极限定理，当样本较大时，样本均数服从正态分布。

这种要求样本来自总体分布型是已知的，在此基础上对总体参数进行估计或检验，称为参数统计（parametric statistics）。

但在医学研究中，许多数据不符合参数统计的要求，这时有两种处理的方法。

一是，进行数据转换，使其符合参数统计方法的要求。

二是，选择非参数检验方法，非参数检验(non-parametric test)方法是对样本来自的总体分布不作要求（如不要求样本来自正态分布）的一类假设检验方法。

非参数检验的主要优点是对样本的总体分布不作要求，适用的范围广，尤其是当变量中有不确定数值时，如<0.5mg,可用非参数检验。

同时，非参数检验方法存在其致命的缺点，其检验功效低于相应的参数统计方法。

因此，如果数据符合参数统计的要求首选参数统计方法；如果数据不符合参数统计的要求有两个选择，一是选择非参数检验方法。

下面介绍了属于非参检验的两种秩和检验（rank sum test）方法。

二是，将数据经过变换使其符合参数统计方法，再选择参数统计方法，本节介绍了几种数据变换方法。

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。

在SPSS中利用均数和标准差做两独立样本t检验

在SPSS中利用均数和标准差做两独立样本t检验一、引言在统计学中，两个独立样本t检验被广泛应用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。

它可以用于各个领域，比如医学、心理学、社会科学等等。

本文将介绍如何使用SPSS软件进行两独立样本t检验，以及如何使用均数和标准差来解读结果。

二、数据准备首先，我们需要准备好两组独立的样本数据。

例如，我们对男性和女性的身高进行比较。

我们需要收集到足够的样本数据，分别记录男性身高和女性身高。

这里我们假设每组数据的样本量相等，并且服从正态分布。

数据准备完毕后，我们可以开始进行两独立样本t检验。

三、SPSS分析步骤1. 打开SPSS软件，新建数据文件，并将收集到的数据录入到不同的变量列中。

确保每列代表一个变量，每行代表一个样本。

2. 点击“分析”选项卡，选择“比较手段”下的“独立样本t检验”。

3. 在弹出的对话框中，将两组独立样本的变量分别拖拽到左右两栏中。

点击“确定”。

4. SPSS会进行假设检验，计算两组样本的均值和标准差，并给出两组样本均值是否有显著差异的判断结果。

同时，SPSS 还会给出相关的统计指标和可视化图表帮助解读结果。

四、结果解释1. 假设检验结果SPSS会给出一个包括假设检验结果的统计表，其中包括两组样本的均值、标准差、t值、自由度、显著性水平等信息。

通过观察显著性水平是否小于设定的显著性水平（通常为0.05），我们可以判断两组样本的均值是否存在显著差异。

如果显著性水平小于设定的显著性水平，我们可以得出结论：两组样本的均值存在显著差异，即可以认为两组样本在某个变量上有不同的表现。

反之，如果显著性水平大于设定的显著性水平，我们则无法准确地判断两组样本的均值是否存在显著差异。

2. 相关统计指标除了假设检验结果，SPSS还会给出两组样本的均值和标准差，以及t值和自由度。

均值表示两组样本的平均水平，标准差代表样本值的差异程度。

t值则表示两组样本均值之差的标准误差，自由度代表样本数据参与构建t统计量的程度。

独立样本t检验spss的步骤

独立样本t检验spss的步骤独立样本t检验SPSS的步骤概述：独立样本t检验（Independent Samples t-test）是一种常见的统计方法，用于比较两组独立样本的均值是否存在显著差异。

在SPSS （Statistical Package for the Social Sciences）软件中进行独立样本t检验是一项相对简单而又方便的任务。

本文将详细介绍如何使用SPSS进行独立样本t检验的步骤。

步骤一：准备数据和SPSS环境在进行独立样本t检验之前，首先需要准备好需要进行比较的两组数据以及将其输入到SPSS软件中。

确保数据的格式正确，即每一组数据都应该是一个单独的变量。

打开SPSS软件，并在数据编辑器中将这两组数据输入到不同的变量列中。

步骤二：指定假设在进行独立样本t检验之前，需要明确要比较的两组数据的假设。

独立样本t检验有一对假设需要检验，分别是零假设（H0）和备择假设（H1）。

零假设（H0）：两组数据的均值相等。

备择假设（H1）：两组数据的均值不相等。

步骤三：进行独立样本t检验在SPSS软件中，进行独立样本t检验需要使用“Analyze”和“Compare Means”菜单。

按照以下步骤进行操作：1. 选择菜单栏中的“Analyze”。

2. 选择“Compare Means”。

3. 在“Compare Means”菜单下，选择“Independent-Samples T Test”。

在弹出的对话框中，将需要比较的两组数据变量选择到“Test Variables”框中。

点击“箭头”按钮将其移至“Grouping Variable”框中。

点击“OK”按钮，SPSS将自动为你进行独立样本t检验，并生成相应的结果报告。

步骤四：解读结果SPSS生成的独立样本t检验结果报告包含了一些关键的统计信息。

以下是一些常见的结果：1. “Mean Difference”（平均数差异）：表示两组数据均值之间的差异。

spss-非参数检验-K多个独立样本检验(-K

spss-非参数检验-K多个独立样本检验（ Kruskal-Wallis检验）案例解析最近经常失眠，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接近13.90 （由于中间的计算，我采用四舍五入，丢弃了部分数值，所以，会有部分误差）2：“检验统计量a,b”表中可以看出：“渐进显著性为0.003，由于0.003<0.01 所以得出结论：H1：不同地区的儿童，身高分布是不同的秩和检验前面介绍的均数的区间估计及假设检验，都是要求个体变量值服从正态分布，或根据中心极限定理，当样本较大时，样本均数服从正态分布。

在SPSS中利用均数和标准差做两独立样本t检验

在SPSS中利用均数和标准差做两独立样本t检验在SPSS中利用均数和标准差做两独立样本t检验统计学中的t检验是一种经典的假设检验方法，广泛应用于研究中两个独立样本的均值是否存在显著差异。

而SPSS （Statistical Package for the Social Sciences）是一款能够进行统计数据分析的专业软件，它提供了方便快捷进行t检验的功能。

本文将详细介绍在SPSS中如何通过均数和标准差进行两独立样本t检验。

首先，我们需要准备两组独立的样本数据。

假设我们正在研究两种不同疗法对患者疼痛程度的影响，我们随机选择了100名患者，将他们分为两组，分别接受疗法A和疗法B，然后记录他们的疼痛程度数据。

接下来，我们打开SPSS软件，并导入我们准备好的数据。

在菜单栏中选择“文件（File）”，然后选择“导入（Import）”，再选择“数据（Data）”。

然后我们选择我们的数据文件，并点击“打开（Open）”按钮，我们的数据将会被导入到SPSS中。

在导入数据后，我们需要检查数据的质量和健康程度。

我们可以使用SPSS的描述性统计功能，来获取样本的均值和标准差。

首先，选择菜单栏中的“分析（Analyse）”，然后选择“描述统计（Descriptive Statistics）”，再选择“统计（Statistics）”。

在弹出的对话框中勾选“平均值（Mean）”和“标准差（Standard Deviation）”，然后点击“确定（OK）”按钮。

SPSS将会生成两组样本的均值和标准差信息。

在获得两组样本的均值和标准差之后，我们可以进行两独立样本t检验来检验两组样本均值是否存在显著差异。

可以使用SPSS的独立样本t检验功能来进行分析。

选择菜单栏中的“分析（Analyse）”，然后选择“比较手段（Compare Means）”，再选择“独立样本t检验（Independent-Samples T Test）”。

在弹出的对话框中，选择我们的两组样本数据，点击“变量（Variables）”按钮，将我们的自变量和因变量添加到列表中。

SPSS软件单个样本样品、两个独立样本样品和两个配对样本样品T检验的应用

表3
单个样本统计量 N 太空种子直径 10 均值 9.4640 标准差 .71787 均值的标准误 .22701
表3 表4太空种子直径T检验结果
单个样本检验检验值 = 8.86 差分的 95% 置信区间 t 太空种子直径 2.661 df 9 Sig.(双侧) .026 均值差值 .60400 下限 .0905 上限 1.1175
2 S12 S 2 )2 n n2 f 21 S S2 ( 1 )2 ( 2 ) n1 n 2 n1 n2
(
⑶计算检验统计量观测值和概率 P-值。该步的目的是计算 F 统计量和 t 统计量的观测值以及相应的概率 P-值。SPSS 将自动依据单因素方差分析的方法计算 F 统计量和概率 P-值，并自动将两组样本的均值、样本数、抽样分布方差等代入式③中，计算出 t 统计量的观测值和对应的概率 P-值。 ⑷给定显著性水平，并作出决策。第一步，利用 F 检验判断两总体的方差是否相等，并据此决定抽样分布方差和自语度的计算方法和计算结果。如果 F 检验统计量的概率 P-值小于显著想水平，则应拒绝原假设，认为两总体方差没有显著差异，应选择式②和式③计算出的结果：反之，若果概率 P值大于显著性水平则不应拒绝原假设，认为两总体方差无显著差异。第二步，体用 t 检验判断两总体均值是否存在显著差异。如果 t 检验统计量的概率 P-值小于显著性水平，则应拒绝原假设，认为两总体均值有显著性差异；反之，如果概率 P值大于显著性水平，则不应拒绝原假设，认为两总体均值无显著差异。 3.两独立样本 T 检验的应用举例：某种物料施加保润剂木糖醇 1%，对照为加等量的水，问木糖醇是否能提高物料含水率？样品数量不相等
推断某种植物种子平均直径是 8.87mm。由于该问题设计的是单个总体，且要进行总体均值比较，同时植物种子平均直径总体可近似认为服从正态分布，因此，可采用单样本 T 检验来进行分析。 SPSS 单样本 T 检验的基本操作步骤是： ⑴spss 输入数据和参数名称：

SPSS中，进行两独立样本T检验

SPSS中，进⾏两独⽴样本T检验•两独⽴样本T检验的⽬的是利⽤来⾃两个正态总体的独⽴样本，推断两个总体的均值是否存在显著差异。

区别于配对样本T检验，独⽴样本T检验是来⾃两个独⽴样本，或者被同⼀样本数据的⼆分类变量分配的两个样本；配对样本是同⼀样本数据，不同环境。

⼀、验证两独⽴样本数据是否符合正态分布（分析-描述统计-探索），若不符合对数据进⾏处理，若符合进⾏第⼆步；关注正态分布结果：（1）单样本的K-S检验是⽤来检验⼀个数据的观测经验分布是否是已知的理论分布。

当两者间的差距很⼩时，推断该样本取⾃已知的理论分布。

作为零假设的理论分布⼀般是⼀维连续分布 F（如正态分布、均匀分布、指数分布等），有时也⽤于离散分布（如Poisson分布）。

即H0：总体X 服从某种⼀维连续分布 F。

检验统计量为：（2）Shapiro—Wilk检验法是S.S.Shapiro与M.B.Wilk提出⽤顺序统计量W来检验分布的正态性。

统计量：H0：总体服从正态分布（3）两种检验的选择：•样本量⼩于2000时看shapiro-wilk的检验结果，精度⾼。

•kolmogorov-smimov适合⼤样本，⼀般⼤于2000。

•对于此两种检验，如果P值⼤于0.05，没有理由说样本数据不服从正态分布。

•由下表得出结论：三国样本数据中，⽂官和武将两类数据均服从正态分布，可以进⾏两独⽴样本T检验⼆、分析-⽐较均值-两独⽴样本T检验；选项-置信⽔平；定义组-输⼊分类数据；三、输出结果；第⼀步：下表可以看出，⽂官和武将之间武⼒的样本平均值很⼤的差距。

通过假设检验应推断这种差异是抽样误差造成的还是系统性的。

第⼆步：First，两总体⽅差是否相等的F检验。

这⾥，该检验的F统计量的观测值为42.595，对应的概率P-值为0.000。

在0.05显著性⽔平下，由于概率P-值⼩于0.05，可以认为两总体的⽅差有显著差异，即两总体⽅差是不相等的。

原假设：⽅差相等。

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。

两组独立样本T检验

两独立样本T检验-SPSS步骤详解
1）首先确认是否为相互独立，没有任何关系的两组数据（如何确认）。

2）确定样本量：
（1）样本量N≥30，默认为大样本（有的要求为N≥50）进行方差齐性分析，方差齐采用两独立样本T检验，方差不齐采用秩和检验。

（2）如样本量N<30，为小样本，首先应进行各组资料正态性分布分析，如为正态分布，进行方差分析，方差齐，进行独立样本T检验，方差不齐，采用秩和检验；
如为非正态分布，采用秩和检验。

3）如确定应采用两独立样本T检验，则按照以下步骤进行分析，以两组患者收缩压水平为例，首先在SPSS“变量视图”（variable view）中对变量进行命名，可修改变量类型，定义变量宽度（即数字长度）等
随后调整到“数据视图（data view）”，录入数据
随后在上方菜单栏“分析（Analyze）”找到“比较均值（Compare Means）”，找到“独立
样本T检验（Independent Sample T Test）”，得到以下对话框：
将变量收缩压选入“检验变量”，分组情况选入“分组变量”，点击“定义组”，得到以下对话框：
定义组1为“1”，定义组2为“2”，点击继续，并点击“独立样本T检验”对话框（即上一对话框）中的“确定”，得到以下数据：
1组均值±标准差为126.25±12.45，2组均值±标准差为168.75±16.25
一般不确定数据方向，应检测双尾P值（Sig-two tail）=0.000，P<0.05,组间差异有统计学意义。

当确定2组数据一定大于1组时（即数据方向一定），可选用单尾P值，否则选用双尾P值。

Mann-Whitney U检验(两独立样本)-SPSS教程

Mann-Whitney U检验（两独立样本）-SPSS教程一、问题与数据某研究者想了解某工作岗位男性和女性的收入差异。

该研究者招募20名男性和20名女性，收集了每个研究对象的性别（变量名为gender）和每月平均收入水平（变量名为income）。

部分数据图1。

图1 部分数据二、对问题分析研究者想知道某工作岗位不同性别收入水平是否相同。

由于一般情况下收入水平不服从正态分布（仅为模拟数据，实际使用时需要专业判断或结合正态性检验结果），因此可以使用Mann-Whitney U检验。

使用Mann-Whitney U检验时，需要考虑以下3个假设。

假设1：有一个因变量，且因变量为连续变量或等级变量。

假设2：有一个自变量，且自变量为二分类。

假设3：具有相互独立的观测值。

三、SPSS操作3.1 Mann-Whitney U检验此处以旧对话框为例。

在主界面点击Analyze→Nonparametric Tests→Legacy Dialogs→2 Independent Samples，在Two-Independent-Samples Tests 对话框中，将变量income放入Test Variable List，将变量gender放入Grouping Variable，并确认勾选了Test Type中的Mann-Whitney U选项。

如图2。

图2 Two-Independent-Samples Tests点击变量gender下方的Define Groups，将男性的赋值“1”填写至Group 1，将女性的赋值“2”填写至Group 2。

点击Continue→OK。

如图3。

图3 Define Groups3.2 对数据分布的了解Mann-Whitney U检验，其原理是将原始数据排序后分配秩次，再对秩次做假设检验。

因此，统计描述只能描述各组数据的“平均秩次”，假设检验的结果也只能表述为“各组数据分布的差异有无统计学意义”。

spss教程：两独立样本t检验

spss教程：两独立样本t检验
操作方法
01
首先需要输入数据，t检验数据的输入格式为区别为一列，数值为一列。

02
接下是做正态性检验。

首先需要拆分文件，对两组数据分别做检验。

即数据——拆分文件
03
然后点一下比较组，把组别调入分组方式这里，再点击确定。

这样就拆分完毕了。

04
继续点分析——非参数检验——旧对话框——1-样本K-S
05
这样就弹出了正态性检验的对话框，将需要分析的数值调入右边的框框，然后勾选上下方检验分布的第一个，正态（也写为常规，一般默认已经勾上），然后点击确定（数值调入右边后，确定键变为可用）
查看结果，第一组的正态性检验P=0.798，第二组为P=0.835，可认为近似正态分布。

07
接着取消拆分。

数据——拆分文件，在跳出来的框框中点一下第一个（分组所有组），然后点确定
08
然后点分析——比较均值——独立样本t检验
将组别调入分组变量，数值调入检验变量
10
接着点一下分组变量下方的定义组，在弹出来的框框中输入组别1、2，再点继续——确定
11
结果出来了。

第一个表格是两组数据的例数、均值、标准差和均数的标准误。

第二个表格前部是方差齐性检验，可看到P=0.141＞0.05，具有方差齐性，
然后t检验的P值为0.007，可认为差异有统计学意义。

两样本资料的秩和检验

两样本资料的秩和检验
秩和检验是一种非参数统计方法，用于比较两组独立样本的中位数是
否相等。

与其他假设检验方法相比，秩和检验不要求数据满足特定的分布
假设，因此在实际应用中具有较广泛的适用性。

秩和检验的具体步骤如下：
1.根据研究问题和数据特点，明确原假设和备择假设。

原假设通常为“两组样本的中位数相等”，备择假设则根据具体问题进行设定。

2.将两组样本数据合并，并进行排序。

3.对合并后的数据进行秩排序，即按照从小到大的顺序为每个观察值
分配一个秩。

4.计算两组样本在排序后的数据中的秩和。

6.比较计算得到的秩和与秩和的分布，判断原假设的可信程度。

常见
的方法是计算秩和分布中低于或高于观察值的比例，并与事先设定的显著
性水平进行比较。

需要注意的是，秩和检验对样本的大小不敏感，因此适用于小样本和
大样本的情况。

此外，秩和检验还可以扩展至多组样本的情况。

秩和检验的优点之一是不要求数据满足特定的分布假设，因此对于非
正态分布的数据具有较好的适应性。

另外，秩和检验对于异常值的影响较小，对于相对较小的样本也能保持较好的效果。

缺点是秩和检验没有提供
关于中位数差异的具体信息，只能给出两组样本是否存在显著差异的结论。

总之，秩和检验是一种非参数统计方法，用于比较两组独立样本的中
位数是否相等。

它不要求数据满足特定的分布假设，在实际应用中具有较
广泛的适用性。

通过对数据的秩排序和秩和的计算，可以判断两组样本是否存在显著差异，从而为研究问题的解答提供依据。

spss实验组和对照组中位数

spss实验组和对照组中位数今天我们用 SPSS 做两组独立样本秩和检验的操作解析。

实例说明某实验室观察某药物治疗大鼠某疾病的疗效，以生存日数作为观察指标，实验结果如下。

问该药物治疗该疾病是否可以延长大鼠生存日数。

研究假设：H0：实验组和对照组的生存日数的总体中位数相等H1：实验组和对照组的生存日数的总体中位数不相等α= 0.051. 变量视图和数据视图界面① 在变量视图界面输入变量的信息，注意在这里生存天数是标度变量。

② 在数据视图界面输入变量的各个数据。

2. 选择两组独立样本秩和检验相关选项点击分析（A），选中非参数检验（N），选中独立样本。

选择扫描数据（S）即可① 设定目标：在各个组之间自动比较分布（U）② 设定字段：使用自定义字段分配（C）③ 将生存天数选入检验字段（T），将组别选入组（G）④ 设定设置：使用定制检验（C），选中曼-惠特尼U（两个样本）（H）⑤ 按下运行即可3. 查看结果P<0.01，拒绝原假设，可认为实验组和对照组之间的差异具有统计学意义。

4. 结果解释该图为条图，显示了两组的生存天数的频率分布情况，对照组的生存天数最为集中在 8 天，实验组最为集中在 20 天，两者差异在图上较为明显，但是具体统计结果如何，还需要进一步的统计分析。

该表为两组秩和检验结果，给出了曼-惠特尼U（Mann-Whitney U）统计量，威尔科克森 W（Wilcoxon W）统计量近似法计算出的 P 值（渐进显著性）和确切概率法计算的P 值（精确显著性），可见P<0.01，说明两组生存日数的分布差别具有显著性，结合实际数据，通过实验组和对照组中位数可以推断实验组的生存日数高于对照组。