SPSS17.0在生物统计学中的应用_实验八_非参数检验

SPSS在生物统计学中的应用

——实验指导手册

实验八：非参数检验

一、两个相关样本的差异显著性检验——配对设计资料的非参数检验

配对设计资料的非参数检验在SPSS主菜单Analyze / Nonparametric Tests / 2 Related Samples …中得到。

【课本例14-1】用甲乙两种方法检测20个奶样的脂肪含量（%），其数据如下，问两种方法的检测结果有无显著差异？（

将表格中数据在excel表格中编制成spss数据文件格式后保存为“两个相关样本的差异显著性检验——配对设计资料的非参数检验”,再用spss程序打开。

按照SPSS主菜单Analyze / Nonparametric Tests / 2 Related Samples …路径，点击打开“两个关联样本检验”对话框，按照下列图示中红框中的容进行选择，其它设置保持默认，点击【确定】按钮，在输出窗口看结果。

Wilcoxon 带符号秩检验秩

N 秩均值秩和

乙方法 - 甲方法负秩6a7.58 45.50

正秩13b11.12 144.50

结1c

总数20

a. 乙方法 < 甲方法

b. 乙方法 > 甲方法

c. 乙方法 = 甲方法

检验统计量b

乙方法 - 甲方法Z -1.993a 渐近显著性(双侧) .

a. 基于负秩。

b. Wilcoxon 带符号秩检验

符号检验

频率

N 检验统计量b

乙方法 - 甲方法

乙方法 - 甲方法负差分a 6

正差分b13

结

c 1

总数20

a. 乙方法 < 甲方法

b. 乙方法 > 甲方法

c. 乙方法 = 甲方法

本节中的检验比较两个相关变量的分布。要使用的适当检验取决于数据类型。

●如果数据是连续的，可使用符号检验或Wilcoxon 符号秩检验。符号检验计算所有个案的两个变量之间

的差，并将差分类为正、负或平。如果两个变量分布相似，则正差和负差的数目不会有很大的差别。

Wilcoxon 符号秩检验考虑关于各对之间的差的符号和差的幅度的信息。由于 Wilcoxon 符号秩检验纳入了有关数据的更多信息，因此它比符号检验更为强大。

●如果数据为二值数据，则使用 McNemar 检验。此检验通常用于重复度量情况，在此情况中，每个主体的

反应将被引出两次，一次在指定事件发生之前，一次在之后。McNemar 检验确定初始响应率（事件前）是否等于最终响应率（事件后）。此检验对于在前后对比设计中检测由实验干预引起的响应变化很有用。如果数据为分类数据，则使用边际齐性检验。此检验是 McNemar 检验从二值响应到多项式响应的扩展。它检验响应中的变化（使用卡方分布），对于在前后对比设计中检测因实验干预所导致的响应变化很有用。只有安装了 Exact Tests 后，才可用边际齐性检验。

二、两个独立样本的差异显著性检验——成组设计资料的非参数检验

成组设计资料的非参数检验在SPSS主菜单Analyze / Nonparametric Tests / 2 Independent Samples…中得到。

【课本例14-2 】现有两组饲料喂猪的料重比数据如下，试用非参数检验法检验这两种饲料的料重比有无显著差异。

饲料A 3.08 2.73 3.03 2.95 2.21 3.03 2.86 3.13 2.59 2.89

饲料B 3.43 3.04 3.37 3.29 2.46 3.37 3.19 2.89 3.49 —

选择菜单“【分析】→【非参数检验】→【2个独立样本（2）…】”，弹出“两个独立样本检验”对话框，

将变量“饲料”、“料重比”按图中所示分别放入分组变量栏和检验变量栏中，点击【定义组（D）…】按钮，

在弹出的对话框中定义饲料变量的分组名称“1”、“2”，点击【继续】继续返回“两个独立样本检验”对话框，其余设置保持默认，点击【确定】后，在输出窗口查看统计分析结果。

检验类型——有四种检验可用于检验两个独立样本（组）是否来自同一个总体。

Mann-Whitney U 检验（曼·惠特尼U检验 ; 秩和检验）

是最常用的两个独立样本检验。它等同于对两个组进行的Wilcoxon 秩和检验和 Kruskal-Wallis 检验。Mann-Whitney 检验被抽样的两个总体处于等同的位置。对来自两个组的观察值进行组合和排秩，在同数的情况下分配平均秩。同数的数目相对于观察值总数要小一些。如果两个总体的位置相同，则在两个样本之间随机混合秩。该检验计算组 1 分数领先于组 2 分数的次数，以及组 2 分数领先于组 1 分数的次数。Mann-Whitney U 统计量是这两个数字中较小的一个。同时显示的 Wilcoxon 秩和 W 统计量是两个秩和中较小的那个。如果两个样本的观察值数相同，则 W 为“两个独立样本: 定义组”对话框中首先命名的组的秩和。

Kolmogorov-Smirnov Z 检验和 Wald-Wolfowitz 游程检验

是检测分布对于位置和形状的差异所更为通用的检验。Kolmogorov-Smirnov 检验是以两个样本的观察累积分布函数之间的最大绝对差为基础的。当这个差很大时，就将这两个分布视为不同的分布。Wald-Wolfowitz 游程检验对来自两个组的观察值进行组合和排秩。如果两个样本来自同一总体，则两个组应随机散布在整个秩次中。

Moses 极端反应检验

假定实验变量在一个方向影响某些主体，而在相反方向影响其他主体。它检验与控制组相比的极端响应。当与控制组结合时，此检验主要检查控制组的跨度，是对实验组中的极值对该跨度的影响程度的测量。控制组由“两个独立样本: 定义组”对话框中的组 1 值定义。来自两个组的观察值都进行了组合和排秩。控制组的跨度通过控制组的最大值和最小值的秩差加上 1 来计算。因为意外的离群值可能轻易使跨度围变形，所以将自动从各端修剪 5% 的控制个案。

其中，Mann-Whitney检验允许两组样本的个数不一致，它既适用于大样本情形，也适用于小样本情形(n<30)，只需要根据不同情形选取不同的统计量和概率。因此，本文采用Mann。

需注意的是：样本量太小的话效度会很低。比如，如果总的数据只有7个或者更少的话，p值总是大于5%的。Mann-Whitney 检验结果.

秩

饲料N 秩均值秩和

料重比饲料A 10 7.15 71.50 饲料B 9 13.17 118.50

总数19

检验统计量b

料重比Mann-Whitney U 16.500 Wilcoxon W 71.500 Z -2.330 渐近显著性(双侧) .020 精确显著性[2*（单侧显著性）] .017a

a. 没有对结进行修正。

b. 分组变量: 饲料

似乎