SPSS-秩和检验

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。

SPSS两个独立样本秩和检验操作步骤

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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。

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。

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

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。

SPSS详细操作：多个独立样本的秩和检验

SPSS详细操作：多个独立样本的秩和检验导读：一、问题与数据在前边的文章我们分别介绍了两组比较的秩和检验与配对秩和检验，然而在研究中往往有多个独立样本需要进行比较，如果多个样本的观察值满足独立性，服从正态分一、问题与数据在前边的文章我们分别介绍了两组比较的秩和检验与配对秩和检验，然而在研究中往往有多个独立样本需要进行比较，如果多个样本的观察值满足独立性，服从正态分布，并且各组之间的方差齐，则可选用单因素方差分析，如果样本数据不满足上述几个条件，则需要用到多个独立样本的秩和检验。

我们使用单因素方差分析中的例子：为调查A、B、C三种治疗措施对患者谷丙转氨酶（AL T）的影响，某科室将45名患者随机等分为三组，每组15人，分别采取A、B、C三种治疗措施。

血常规测得治疗后AL T水平（U/L）如下。

试问应用三种治疗措施后，患者的AL T水平是否有差异？二、对数据结构的分析本组数据有三组患者，每组15人，测量的指标为血常规报告的AL T水平，属于多组设计的定量资料。

我们先进行方差齐性检验，使用单因素方差分析中的General Linear Model → Univariate，在Options中选择Homogenetity tests（方差齐性检验）。

Levene’s Test of Equality of Error V ariances表格报告了方差齐性检验的结果。

F值=，P(Sig.)=三、SPSS分析方法1. 将数据录入SPSS，将分组情况填写在第一列（1=A组，2=B 组，3=C组），AL T水平填写在第二列。

2. 选择Analyze → Nonparametric Tests → Legacy Dialogs → K Independent Samples3. 选项设置对话框设置：将分析变量（AL T）放进Test V ariable List框中，分组变量（Group）放入Grouping V ariable框中，选中Test Type的Kruskal-Wallis H。

spss秩和检验 k-w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 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。

（下同）H0：Md（差值的总体中位数）=0 H1：Md≠0 α=0.05T++T-=1+2+3+…n=n(n+1)/2①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<T<上限，P值>表中概率值若T≤下限或T≥上限，则P值≤表中概率值②大样本时（n>50），正态近似法（u检验）基本思想：假定无效假设H0成立，则正负秩和的绝对值应相等，随着n增大T 逐渐趋近于均数等于n(n+1)/4、方差为n(n+1)(2n+1)/24的正态分布。

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 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。

（下同）H0：Md（差值的总体中位数）=0 H1：Md≠0 α=0.05T++T-=1+2+3+…n=n(n+1)/2①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<T<上限，P值>表中概率值若T≤下限或T≥上限，则P值≤表中概率值②大样本时（n>50），正态近似法（u检验）基本思想：假定无效假设H0成立，则正负秩和的绝对值应相等，随着n增大T 逐渐趋近于均数等于n(n+1)/4、方差为n(n+1)(2n+1)/24的正态分布。

秩和检验

两配对样本比较
秩和检验
两配对样本比较
秩和检验
两配对样本比较
秩和检验
表一：第一行：负秩（Negative Ranks）有2个（右上角的a在表下方有注释），平均秩次为5.75，负秩和为 11.50。第二行：正秩，正秩的个数，平均秩次，正秩和。
表二：Z即为u值，可用正秩和54.50或负秩和11.50计算，习惯上用较小的秩和计算u值。p=0.056大于0.05，不拒绝H0，尚不能认为两种方法有差别
含量
(1) 很低低中偏高高合计
吸烟工人不吸烟工人合计秩范围平均秩
(2) 1 8 16 10 4 39(n1 )
(3) 2 23 11 4 0 40(n2 )
(4)
(5)
(6)
3
1～3
2
31
4～34
19
27 35～61 48
14 62～75 68.5
4
76～79 77.5
79
─
─
秩和
编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
合计
原法 60 142 195 80 242 220 190 25 198 38 236 95 ─
新法 76 152 293 82 240 220 205 38 243 44 190 100 ─
差值 16 10 98 2 -2 0 15 13 45 6 -46 5 ─
差值先进行正态性 H0：Md（差值的总体中位数）=0
正秩 8 5 11 1.5
7 6 9 4
3 54.5
负秩 1.5
10 11.5
H1：Md≠0 α=0.05
秩和检验
两配对样本比较

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。

秩和检验spss

（2）在Two- Independent -Samples Tests对话框左侧的变量列表中点bp，选入到检验变量表列（Test Variables List）中去，把group选到分组变量（Grouping Variable）中，并单击Define Groups…，在随后打开的对话框中分别键入1与2，单击Continue回到主对话框。
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。
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；
Ranks
N
Байду номын сангаас
Mean Rank Sum of Ranks
sf - hf Negativ e Ranks
3a
3.50
10.50
Positiv e Ranks
6b
5.75
34.50
Ties
1c
Total
10
a. sf < hf b. sf > hf
Wilcoxon符号秩和检验秩次统计量
c. sf = hf
【操作步骤】
1. 建立SPSS数据文件，定义两个变量：分组变量“group” 血铅值“pb”
2. SPSS软件操作步骤
（1）菜单选择：Analyze—> Nonparametric Tests—> 2 Independent Samples …，进入TwoIndependent-Samples Tests对话框

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)

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。

spss 秩和检验ppt课件

颈炎(20例)、宫颈上皮瘤样病变(40例)以及宫颈鳞状
细胞癌(40例)。采用免疫组化方法测定Twist蛋白表达水平，结果判定为阴性(-)、弱阳性(+)、阳性(++)和强阳性(+++)，数据见表12.6，问三种类型病变组织中 Twist蛋白表达水平是否有差异？
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制作：王立芹
表12.6
三种病变类型组织中Twist蛋白表达水平
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制作：王立芹
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制作：王立芹
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制作：王立芹
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制作：王立芹
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制作：王立芹
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制作：王立芹
如果样本量与比较的组数较小,当认为多个总体分布位置不同或不全相同时,对欲比较的每两组采用两个独立样本的非参数检验(Mann - Whitney U 检验) 。即直接使用两组比较的方法进行两组间的非参数检验,不一定需要调整α 水准,这样可以补偿非参数方法检验效能不足所带来的损失;如果样本量较大,比如每组均在几十例以上,则必须要调整 α 水准,否则就会犯和多组均比较时采用两两t检验性质相同的错误,此时α ′次数将检验水准调整为α ′， α ′=α /要比较次数。
试验结果见表12.3，问含有25%蔗糖的奶嘴对新生儿足底采血时产生
的疼痛有无缓解作用？
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制作：王立芹
表12.3 22名新生儿使用不同奶嘴时足底采血疼痛评分比较
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制作：王立芹
数据的建立：
两个变量：
Group 1:含25%蔗糖的奶嘴组 2 :普通奶嘴组疼痛评分疼痛评分作为效应评价指标，
为等级变量。
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制作：王立芹
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制作：王立芹
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制作：王立芹

SPSS秩和检验--实例分析

u n T n
n
1
1

4
n
1 2 n 24

t
3 j

t
j

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SPSS 统计——秩和检验
*校正公式：当相同秩次个数较多时
u | T n( n 1) / 4 | 0.5
3 n( n 1)(2n 1) ( t j t j ) 24 48
SPSS 统计——秩和检验
SPSS 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) 样品号离子交换法蒸馏法差值秩次（1）（2）（3） (4)=(2)(3) （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。

ΟAsymptotic only：渐进分布法，样本含量
较大时。系统默认。
ΟMonte Carlo：计算机模拟法，样本含量不
太小时。
ΟExact：确切概率法，样本含量较小时。
结果
描述
秩和检验
二、两独立样本的秩和检验
当资料不能满足两独立样本t检验的条件：（方差齐性和正态性）时，可以用本节介绍的方法做两独立样本的秩和检验。
秩和检验
目的要求
1. 理解非参数检验的优缺点。
2. 了解秩和检验的基本原理。 3. 掌握几种不同设计类型资料
的秩和检验方法。
• 非参数检验:着眼于总体的分布情况,即
研究目标总体的分布是否和已知理论分布相同,或者各样本所在的总体分布位置和形状是否相同,而并不涉及总体的参数。
• 参数检验:在已知总体分布的条件下,对
斯米诺夫检验）：总体位置及形状。
Moses extreme reactions：检验两组的极距是否相同。 Wald-Wolfowitz runs：总体位置及形状。
20名正常人和32名铅作业工人尿棕色素定性检查结果见下表，问铅作业工人尿棕色素是否高于正常人？
结果
正常人
人 18 2
结果
两两比较
编秩后进行方差分析
Transform
Rank Cases…
• 例：四种疾病患者痰液内嗜酸性粒细
胞的检查结果。问四种疾病患者痰液内嗜酸性粒细胞的等级分布有无差别？
表四种疾病患者痰液内嗜酸性粒细胞等级比较
例数肺癌 5 7 3 2 17
白细胞等级
+ ++ +++ 合计
支气管扩张