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
---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------
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
病变中度病变显着
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（显着），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，P<，具有显着性差异。
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。
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。
实训5教学演示：秩和检验方法的SPSS软件实现
项目一：配对设计资料的符号秩和检验
【实训目的】
运用SPSS“分析”菜单中“非参数检验” 选项，检验配对设计资料的差值是否来自 中位数为0的总体，正确解释SPSS输出的 结果。
【实训内容】
✓ 某研究者欲研究保健食品对小鼠抗疲劳作用，将同种 属的小鼠按性别和年龄相同、体重相近配成对子，共 10对，并将每对中的两只小鼠随机分到保健食品两个 不同的剂量组，到一定时期将小鼠杀死，测得其肝糖 原含量（mg/100g），结果如下表1。问不同剂量组的 小鼠肝糖原含量有无差别？
实训5
秩和检验方法的SPSS 软件实现
【教学目标】
通过实训项目的操作，详细讲解秩和检验 在医学研究中的应用，做到理论指导与实 践操作相结合，从而避免统计学理论与实 际运算脱节的困扰。
【实践教学具体实施过程】
1. 教师对理论知识进行梳理、讲授并演示操 作过程。
2. 学生实训：学生根据实训要求基于SPSS软 件进行实训操作——对不同设计类型的资 料进行秩和检验分析。
n2=12
秩次 1.5 8 12 13 14 15 16 17 18 20 21 22 T2=177.5
【实训步骤】
1. 启动SPSS。 2. 单击SPSS界面左下角的“变量视图”标签，建立
两个变量，变量名分别为“排汞比值”、“分 组”。数值型。
3. 单击左下角的“数据视图”标签，分别对两个变 量录入数据，“分组”变量取值为1和2，分别代 表二硫丁二钠、二硫基丙磺酸钠。“排汞比值” 变量值录入要与“分组”取值对应。
【实训步骤】
4. 操作步骤：单击“分析”“非参数检验”→“旧对话框” →“2个相关样本”菜单，弹出对话框。
5. 在主对话框中，左边变量名列表框中的“中剂量肝糖原 含量”变量和“高剂量肝糖原含量”变量分别移到检验 对变量框中，形成了两个变量的对应关系。
两独立样本秩和检验
三、两独立样本秩和检验（等级资料）
LOGO
例3 使用中药与西药治疗百日咳，并观察其疗效，
其数据如下所示。
表3 中西药治疗百日咳疗效比较 治愈 好转 无效 58 35 16 37 35 35 96 70 50
组别 中药 西药 合计
合计 109 107 216
2019/4/6
Nonparametric tests
2019/4/6
卫生统计学教研室
配对秩和检验
LOGO
2019/4/6
卫生统计学教研室
结 果（1）
LOGO
统计描述：
1.Weight<edta 有5例，平均秩 次为5，秩次之 和为15； 2.Weight>edta 有3例，平均秩 次为7，秩次之 和为21。
2019/4/6
2019/4/6
卫生统计学教研室
四、多个独立样本秩和检验（计量资料）
LOGO
例4 用三种饲料饲养白鼠，它们的体重的增加量如 表6.10所示，试问三种饲料对白鼠体重增加量有无 显著性差异？
表4 三种饲养白鼠8周后体重增加量 甲种饲料 乙种饲料 110.5 110.0 110.0 116.0 115.0 125.0 120.0 135.0 116.0 140.0 120.0 124.0 126.0
2019/4/6
卫生统计学教研室
两独立样本秩和检验（计量资料）
LOGO
2019/4/6
卫生统计学教研室
结 果（1）
LOGO
统计描述：
1.非铅作业组供7例，平均秩次为5.50，秩次之和为 38.5； 2.铅作业组共例，平均秩次为10.19，秩次之和为 81.50。
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。
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。
根据相关文献,进行双样本T检验SPSS操作步骤
根据相关文献，进行双样本T检验SPSS
操作步骤
双样本T检验是一种常用的统计方法，用于比较两组独立样本
的均值是否存在显著差异。
下面是使用SPSS进行双样本T检验的
操作步骤：
1. 导入数据：在SPSS软件中打开数据文件，确保包含两组独
立样本的变量。
2. 设定分组：将两组样本分别指定为不同的组别，在SPSS中
使用“Variable View”界面进行设置。
确保组别变量的取值分别对应
两组样本。
4. 设置变量：在弹出的“Independent-Samples T Test”对话框中，将需要比较的变量移至“Test Variables”框中。
同时，在“Grouping Variable”框中选择之前设定的组别变量。
5. 设置选项：可以根据需要，在对话框中选择一些额外的选项。
例如，可以指定显著性水平、置信区间等。
6. 运行分析：点击“OK”按钮，SPSS将自动执行双样本T检验
并生成结果。
7. 解读结果：查看SPSS输出结果中的统计量和显著性水平。
一般情况下，我们关注的是均值差异是否显著，即显著性水平是否
小于设定的显著性水平（通常为0.05或0.01）。
请注意，进行双样本T检验前需要满足一些基本假设，如两组
样本来自正态分布总体、具有相同的方差等。
在解读结果时，应考
虑是否满足这些假设。
以上是根据相关文献进行双样本T检验SPSS操作的基本步骤，希望对你有帮助！。
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操作
连续性结局变量与多个变量之间关系
前提1：线性，独立（专业知识，D-W检验），正态（直方图），等方差（残差图）
DW统计：0-4,残差靠近2相互独立，靠近0或4不满足独立性
PRE：未标准化预测值
ZRE：标准化残差
多重线性回归—哑变量设置
设置哑变量：转换——重新编码为不同变量——名称——X1——旧值和新值-——旧值，1，新值，1，——其他值，新值，0（血型A设置哑变量）依次进行
因变量和自变量散点图线性、独立、正态、等方差
PRE：基于X对Y预测值
LMCI：因变量Y可信区间上下值
LICI/UICI：个体值允许区间上下限
多重线性回归
筛选自变量：
分析——回归——线性回归——统计——逐步法统计——估算值，置信区间，模型拟合（DW）保存——预测值——未标准化——残差分析——标准化
绘制残差图：
生存结局，生存时间兼顾
有丧失时间
协变量不随时间改变
spss缺失值补充
转换——替换缺失值（方法：选择合适方法序列平均值）
转换——重新编码——旧值与新值——系统缺失值或用户缺失值——值（999）离散缺失值——添加
变量视图——缺失——离散缺失值（999）
missing are all (-999);
统计——描述（可看见缺失值是否填充完毕）
因变量为分类变量
生存分析——生存率估计
寿命表法：大样本或粗略生存时间估计
Kaplan—Meier：小样本或大样本精确生存时间估计
寿命表法：
数据：time，死亡结尾数据，生存结局
加权：死亡结尾加权
分析——生存分析——寿命表法
K-M法
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。
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不基于总体分布特征的统计方法，适用于数据分布未知、非正态分布或无法满足参数检验假设的情况。
其中一种非参数检验是两独立样本检验，用于比较两组独立样本之间的统计差异。
本篇文章将结合案例解析，详细介绍SPSS软件中如何进行非参数检验的两独立样本检验。
案例背景：工厂生产两种不同形状的零件，为了比较两种零件的尺寸是否存在差异，随机选取了30个零件进行测量。
现在需要使用两独立样本检验来研究这两种零件的尺寸是否存在显著差异。
步骤一：数据导入首先，将收集到的数据导入SPSS软件中。
数据包括两个变量：零件类型（Group）和尺寸（Size）。
将数据按照Excel或CSV格式保存，然后在SPSS中选择"文件"->"导入"->"数据"，选择导入文件，并进行数据格式定义。
步骤二：描述性统计分析在进行假设检验之前，首先进行描述性统计分析，以了解样本数据的基本特点。
在SPSS中，选择"分析"->"描述性统计"->"描述性统计"，将"Size"变量拖入"变量"框中，然后点击"统计"按钮，选择要统计的统计量（如均值、标准差等），最后点击"确定"按钮进行计算。
步骤三：正态性检验在进行非参数检验之前，需要进行正态性检验，以确定数据是否满足参数检验的假设。
在SPSS中，选择"分析"->"非参数检验"->"单样本分布检验"，将"Size"变量拖入"变量"框中，然后点击"选项"按钮，选择要进行的正态性检验方法，如Kolmogorov-Smirnov检验或Shapiro-Wilk检验等。
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？
*
制作：王立芹
表12.6
三种病变类型组织中Twist蛋白表达水平
*
制作：王立芹
*
制作：王立芹
*
制作：王立芹
*
制作：王立芹
*
制作：王立芹
*
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？
*
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
*
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。
*
制作：王立芹
*
制作：王立芹
*
制作：王立芹
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。
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
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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。