(完整版)SPSS两个独立样本秩和检验操作步骤

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。

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
差异有统自的总体方差齐。

T检验中t=3.18，P=0.005。

按α=0.05水准拒绝H
0，
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@。

(完整版)SPSS两个独立样本秩和检验操作步骤.doc

SPSS两个独立样本秩和检验步骤例表：
分组
病变各组病变严重程度分级/动物数（只）数字动物数
组织病变不明显病变轻度病变中度病变显著评分心11 2 0 1 5
肝14 0 0 0 0
正常组14
14 0 0 0 0
脑
主动脉14 0 0 0 0
心 4 7 5 0 17
肝 1 3 9 3 30 模型组16
10 6 0 0 6
脑
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。

中医药统计学spss操作步骤及答题格式

注：如正态性检验无法通过，则不能用配对样本t检验，要用配对样本秩和检验 2.进行配对样本t检验
分析→比较均值 → 配对样本T检验
Paired Samples Statistics Mean Pair 对 4.6600 1 照实 2.5000 验 N 10 10 Std. Deviation 1.00907 .93095 Paired Samples Test Sig. Paired Differences 95% Confidence Interval of the Difference t df tailed) Std. Error Mean .31910 .29439
Statistic df Sig. Statistic df Sig. * VAR .099 20 .982 20 .200 0001 a. Lilliefors Significance Correction *. This is a lower bound of the true significance.
分析→ 描述统计 →探索→绘制，带检验的正态图
Tests of Normality Shapiro-Wilk Kolmogorov-Smirnova Statistic df Sig. Statistic df Sig. d .193 10 .200* .963 10 .819 *. This is a lower bound of the true significance. a. Lilliefors Significance Correction
③结论：人工培植人参中M物质含量与野生人参不相同
┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉
配对样本t检验（计量资料）例：为研究三棱莪术液的抑瘤效果，将20只小白鼠配成10对，每对中的两只随机分到试验组和对照组，两组都接种肿瘤，试验组在接种肿瘤三天后注射30%的三棱莪术液0.5，对照组则注射蒸馏水 0.5，结果见表，比较两组瘤体大小是否相同。对照组3.64.54.24,43,75.67.04.15.04.5 实验组3.02.32.41.14.03.72.71.92.61.3 解题步骤： 1.对配对差值进行正态检验，转换 → 计算变量 d=对照-实验

SPSS-秩和检验

秩和检验：例7.5 某药治疗不同病情的老年性慢性支气管炎病人，疗效如下表，问该药对两种病情的疗效有无差别。

（nonpara2.sav）病情控制显效有效无效单纯性 65 18 30 13单纯性合并肺气肿 42 6 23 11说明：对于这种情况，用Ridit分析和秩和检验都可以，两者的结果无明显差异，业界也都认同。

但Ridit分析在SPSS上操作比较复杂，而且小样本量时（例数小于40）用秩和检验结果更可靠，因此，此篇只介绍秩和检验的方法。

【操作过程】1、建立数据文件设定三个变量：X、group、F。

X表示疗效，控制、显效、有效、无效，分别用1、2、3、4代表；group，分组变量，单纯性 1 ，单纯性合并肺气肿 2；F 频数。

X group F1.00 1.0065.002.00 1.0018.003.00 1.0030.004.00 1.0013.001.002.0042.002.00 2.00 6.003.00 2.0023.004.00 2.0011.002、统计分析过程(1) data Weight cases..选中 Weight cases by 单选框在Frecuency Variable框里选入：F单击 OK ；（2） Analyze==>Nonparametic test==>Two-Independent-Samples（2）Test variable list框：X(疗效)（3）grouping variables框：group（病情分组）；单击Define groups钮在group1框和group2框中分别输入1和2单击continue钮(4)Test type复选框组：选中Mann-Whitney U复选框(5)单击OK钮【结果解释】单纯性气管炎平均秩和为 102.82；。

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 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。

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。

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。

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

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：。

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。

spss教程(t检验,非参数检验)

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6、意志坚强的人能把世界放在手中像泥块一样任意揉捏。 2020年 12月10 日星期四上午 2时37 分42秒0 2:37:42 20.12.1 0
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7、最具挑战性的挑战莫过于提升自我。。20 20年12 月上午 2时37 分20.12. 1002:3 7December 10, 2020
一、t检验：定量资料()的假设检验
• 要求：样本符合

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
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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SPSS-秩和检验

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