spss-非参数检验-K多个独立样本检验( Kruskal-Wallis检验)案例解析
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spss-非参数检验-K多个独立样本检验
(Kruskal-Wallis检验)案例解析Kruskal-Wallis检验，也称为KW检验，是一种非参数检验方法，用于比较两个或多个独立样本的中位数是否相等。
它利用秩（等级）来进行统计分析，而不是直接使用原始数据。
假设有一个关于人们在不同饮料中的品尝体验的数据集。
数据集中包含了人们在红酒、白酒和啤酒中品尝的感受，包括甜度、酸度、苦度等。
现在想要比较这三种饮料在甜度方面的中位数是否有显著差异。
首先，对每种饮料的甜度进行排序，得到每个人的秩。
然后，将每个人的秩平均分到他们所对应的饮料中，得到每个饮料的平均秩。
接着，对这些平均秩进行比较。
如果红酒、白酒和啤酒的平均秩存在显著差异，则说明这三种饮料在甜度方面的中位数存在显著差异。
如果平均秩没有显著差异，则说明这三种饮料在甜度方面的中位数没有显著差异。
下面是一个具体的案例数据：
根据上述数据，我们可以计算出每种饮料的平均秩：
红酒： (2+1)/2 = 1.5
白酒： (4+3)/2 = 3.5
啤酒： (6+5)/2 = 5.5
然后对这些平均秩进行比较。
由于红酒的平均秩最小，白酒的平均秩次之，啤酒的平均秩最大，因此可以得出结论：这三种饮料在甜度方面的中位数存在显著差异，其中啤酒的甜度最高，白酒次之，红酒最低。
需要注意的是，KW检验的前提假设是各个样本是独立同分布的，且样本容量足够大。
如果样本不满足这些条件，可能会导致检验结果出现偏差。
此外，KW检验只能告诉我们是否存在显著差异，但不能告诉我们差异的具体原因。
如果想要了解更多信息，需要进行后续的统计分析。
多独立样本Kruskal-Wallis检验的原理及其实证分析
2多独立样本Kr u s k a l-Wa llis检验的原理及其实证分析摘要：阐述了多独立样本Kruskal-Wallis检验的基本思想和如何构造K-W统计量，运用多独立样本Kruskal- Wallis检验方法进行了实例分析，并进行H检验的事后比较，给出应用Mathematica和SPSS 做出的相关图形。
关键词：Kruskal-Wallis检验；K-W统计量；Mathematica中图分类号：O212.7非参数检验在总体分布未知时有很大的优越性。
这时如果利用传统的假定分布已知的检验，就会产生错误甚至灾难。
非参数检验总是比传统检验安全。
但是在总体分布形式已知时，非参数检验就不如传统方法效率高。
这是因为非参数方法利用的信息要少些。
往往在传统方法可以拒绝零假设的情况，非参数检验无法拒绝。
但非参数统计在总体未知时效率要比传统方法高，有时要高很多。
是否用非参数统计方法，要根据对总体分布的了解程度来确定[1]。
笔者就K r uskal-Wal lis检验方法及其在经济研究中的应用进行分析，以期对经济分析领域的实证研究提供借鉴。
1多独立样本Kruskal-Wallis检验的基本思想多独立样本K r uskal-Wal lis检验（又称H检验）的实质上是两独立样本时的M ann-Whi tney U检验在多个独立样本下的推广，用于检验多个总体的分布是否存在显著差异。
其原假设是：多个独立样本来自的多个总体的分布无显著差异。
多独立样本K r uskal-Wal lis检验的基本思想是：首先，将多组样本数混合并按升序排序，求出各变量值的秩；然后，考察各组秩的均值是否存在显著差异。
如果各组秩的均值不存在显著差异，则认为多组数据充分混合，数值相差不大，可以认为多个总体的分布无显著差异；反之，如果各组秩的均值存在显著差异，则是多组数据无法混合，有些组的数值普遍偏大，有些组的数值普遍偏小，可认为多个总体的分布存在显著差异，至少有一个样本不同于其他样本。
SPSS的非参数检验
02
SPSS非参数检验概述
定义与特点
定义
非参数检验是在统计分析中，相对于参数检验的一种统计方法。 它不需要对总体分布做严格假定，只关注数据本身的特点，因此 具有更广泛的适用范围。
特点
非参数检验对总体分布的假设较少，强调从数据本身获取信息， 具有灵活性、稳健性和适用范围广等优点。
局限性
计算量大
对于大规模数据集，非参数检验的计算量可 能较大，需要较长的计算时间。
对数据要求高
非参数检验要求数据具有可比性，对于不可 比的数据集可能无法得出正确的结论。
解释性较差
非参数检验的结果通常较为简单，对于深入 的统计分析可能不够满足。
对异常值敏感
非参数检验对异常值较为敏感，可能导致结 果的偏差。
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常用非参数检验方法
独立样本非参数检验
用于比较两个独立样本的差异 ，如Mann-Whitney U 检验 、Kruskal-Wallis H 检验等。
相关样本非参数检验
用于比较相关样本或配对样本 的关联性，如Wilcoxon signed-rank 检验、Kendall's tau-b 检验等。
等级排序非参数检验
案例二：两个相关样本的非参数检验
总结词
适用于两个相关样本的比较，如同一班级内不同时间点的成绩比较。
描述
使用SPSS中的两个相关样本的非参数检验，如Wilcoxon匹配对检验，可以比较两个相关样本的总体分布是否相 同。
案例二：两个相关样本的非参数检验
01
步骤
02
1. 打开SPSS软件，输入数据。
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logisitic回归：概率性非线性回归(二或多分 类)
• 主要用于分析疾病与危险因素的关系。
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3.独立样本t检验：两组数据的均值差异
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4.单因素方差分析：3个或以上独立组
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二、若变量不符合正态分布→非参数检验
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件
一、t检验：定量资料()的假设检验
• 要求：样本符合
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1.单样本t检验：单样本
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2.配对样本t检验：
• 1.两个独立样本秩和检验：等级资料（半定量资料：按不同程度 分组计数）
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2.K个独立样本秩和检验：（等级资料）
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3.两个相关样本秩和检验：
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SPSS教程-非参数检验
一般用来对两个独立样本的均数、中位数、离 散趋势、偏度等进行差异比较检验。
两个样本是否独立，主要看在一个总体中抽取 样本对另外一个总体中抽取样本有无影响。
Mann-Whitney检验
=0.18576
计算表
SPSS基本操作
SPSS基本操作
SPSS基本操作
SPSS基本操作
SPSS基本操作
单样本K-S检验
利用样本数据推断样本来自的总体是否服从某一理论 分布，是一种拟合优度的检验方法，适用于探索连续 型随机变量的分布
步骤
计算各样本观测值在理论分布中出现的理论累计概率值F(x) 计算各样本观测值的实际累计概率值S(x) 计算理论累计概率值与实际累计概率值的差D(x) 计算差值序列中最大绝对差值D
针麻效果
(1) Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ
表
肺癌 (2) 10 17 19 4
三种病人肺切除术的针麻效果比较肺化脓症Fra bibliotek肺结核
(3)
(4)
24
48
41
65
33
36
7
8
合计 (5) 82 123 88 19
SPSS基本操作
与例7的操作相同
随机区组设计资料的秩和检验
M检验(Friedman法)法计算步骤
将每个区组的数据由小到大分别编秩 计算各处理组的秩和Ri 求平均秩：R=1/2b(k+1) 计算各处理组的（ Ri-R） 求M 查M界值表，F近似法
参数统计（parametric statistics) : 在 统计推断 中，若样本所来自的总体分布为已知的函数形式 （正态/近似正态分布），但其中的参数未知，统 计推断的目的就是对这些未知参数进行估计/检验， 这类统计推断方法称参数统计。
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spss- 非参数检验 -K 多个独立样本检验（Kruskal-Wallis检验）案例解析2011-09-19 15:09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。
Kruskal-Wallis检验的使用技巧(Ⅱ)
Kruskal-Wallis检验的使用技巧Kruskal-Wallis检验是一种用于比较三个或三个以上独立样本的非参数检验方法。
与方差分析（ANOVA）相比，Kruskal-Wallis检验不需要满足正态分布和等方差的假设，因此在数据分布不符合正态分布或方差不齐的情况下更为适用。
下面将介绍Kruskal-Wallis检验的使用技巧，包括检验的假设条件、计算方法以及结果的解释。
检验假设条件Kruskal-Wallis检验的假设条件包括独立性、随机性和等方差性。
独立性要求样本之间相互独立，即一个样本的观测值不受其他样本的影响；随机性要求样本是随机抽取的，具有代表性；等方差性要求不同总体的方差相等。
在进行实际检验时，需要对样本数据进行方差齐性检验，例如Levene检验，以确认是否满足等方差性的假设。
计算方法Kruskal-Wallis检验的计算方法较为复杂，需要将样本数据进行秩次转换，并计算秩和。
首先，将所有样本数据（包括各组数据）合并成一个总体，并按照大小顺序排列，然后对每个数据赋予相应的秩次。
接下来，计算各组数据的秩和，并根据秩和的差异来进行假设检验。
通常，这些计算可以通过统计软件（如SPSS、R 等）进行实现，减少了手工计算的复杂度。
结果解释Kruskal-Wallis检验的结果通常包括检验统计量（H值）和P值。
H值代表样本数据的差异程度，而P值则表示在原假设成立的情况下，观察到当前H值或更极端情况的概率。
当P值小于显著性水平（通常取）时，可以拒绝原假设，认为样本之间存在显著性差异；反之，则无法拒绝原假设，认为样本之间不存在显著性差异。
实际应用Kruskal-Wallis检验在实际应用中具有广泛的使用场景。
例如，在医学研究中，可以用于比较不同药物治疗组的疗效差异；在市场调研中，可以用于比较不同产品在消费者满意度上的差异；在教育评估中，可以用于比较不同学校学生的成绩差异等。
通过Kruskal-Wallis检验，可以客观地评估不同总体之间的差异情况，为决策提供科学依据。
SPSS在多独立样本
SPSS在多独立样本 非参数检验中的应用
6.7 SPSS在多独立样本 非参数检验中的应用
6.7.1 多独立样本非参数检验的基本原理 1.方法概述 多独立样本的非参数检验是通过分析多组独立样本 数据，推断样本来自的多个总体的分布是否存在显著 差异。这里样本间的独立是指在一个总体中抽取样本 对在其他总体中抽取样本无影响。 2.基本原理 SPSS提供的多独立样本非参数检验的方法主要包 括：Kruskal-Wallis H检验、中位数检验（Median检 验、Joneckheere-Terpstra检验。
Step03：选择分组变量 在主对话框左侧的候选变量中选择分组变量，将其添 加至【Grouping Variable(s)(分组变量)】文本框中，目的 是要区分检验变量的不同组别。单击【Grouping Variables】 按钮，弹出如下图所示的对话框。在【Minimum(最小值)】 和【Maximum(最大值)】文本框中分别键入最小值和最大 值，这两个值之间的整数值将检验变量的观测值分为若 干个样本，并将其他数值排除在检验分析之外。设置完 成后，单击【Continue】按钮，返回主对话框。
糖果1 230 210 240 250 230
糖果2 225 205 245 253 220
糖果3 200 208 202 190 180
2.中的卡路里 含量有没有显著性差异。由于这里样本量较少，难以 确定总体的分布，因此可以引入非参数的检验方法。 由于三种糖果的卡路里含量独立，故引入多独立样本 非参数检验方法。于是建立如下假设检验。 H0 ：三种糖果的卡路里含量没有显著差异。 H1 ：三种糖果的卡路里含量存在显著差异。
spss参数与非参数检验实验报告
(1).将一样本作为控制样本，另一样本作为实验样本。两样本混合后按升序排列；
(2).找出控制样本的跨度（最低秩和最高秩间的样品数）和截头跨度（去掉控制样本的最小值和最大值后的跨度）。若跨度（截头跨度）很小，认为样本存在极端反应。
以上四种检验的基本操作步骤：
(1)【Analyze】--->【Nonparametric Tests】--->【2 Independent Sample】
该检验可用来检验两个独立样本是否取自同一总体，它是最强的非参数检验之一。
基本思路：
1.将样本X和样本Y混合后作升序排列，计算每个数据的秩；
2.分别对两样本的秩求平均，得到两个平均秩，分别用W1=WX/m和W2=WY/n表示。
若W1和W2比较接近，则说明两个样本来自相同分布的总体，若W1和W2差异较大，则说明两个样本来自不同的总体。
(2)选择待检验变量到【Test Variable】框中
(3)指定存放样本标志值的变量到【Grouping Variable】框
(4)选择非参数检验方法
三、多个独立样本的非参数检验包括：中位数检验、Kruskal-Wallis H检验、Jonkheere-Terpstra检验
3.1中位数检验
（一）含义：通过对多组独立样本的分析，检验它们来自的总体的中位数是否存在显著差异。其原假设是：多个独立样本来自的多个总体的中位数无显著差异。
(2)选定待检验的变量到【Test Variable list】框中
(3)在【Cut Point】框中确定计算游程数的分界点
二、两个独立样本的非参数检验包括：Mann-Whitney U检验、K-S双样本检验、Wald-Wolfowitz游程检验、Moses极端反应检验
SPSS的参数检验和非参数检验
SPSS的参数检验和非参数检验SPSS是一种非常常用的统计分析软件，可以用于参数检验和非参数检验。
参数检验是假设检验的一种方法，用于判断统计样本是否代表总体。
而非参数检验则是用于检验数据是否满足一些分布假设，或判断两个或多个群体是否具有差异。
参数检验主要有t检验、方差分析和回归分析等。
其中，t检验用于比较两个样本均值是否有显著差异，包括独立样本t检验和相关样本t检验。
方差分析用于比较三个或更多样本均值是否有显著差异，可以进行单因素方差分析或多因素方差分析。
回归分析用于建立预测模型，可以通过线性回归或多项式回归进行。
非参数检验通常适用于数据不满足正态分布或方差齐性的情况，如Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis H检验、Mann-Whitney U检验等。
Wilcoxon符号秩检验用于比较两个配对样本的差异是否有显著差异，Kruskal-Wallis H检验用于比较三个或更多独立样本的差异是否有显著差异，Mann-Whitney U检验用于比较两个独立样本的差异是否有显著差异。
在SPSS中进行参数检验和非参数检验一般需要进行以下步骤：1.导入数据：将数据导入SPSS软件，可以通过选择文件-导入功能进行操作。
2.设定分析变量：定义需要进行分析的变量，并将其添加到分析列表中。
3.选择统计方法：根据实验设计和数据分布情况，选择合适的参数检验或非参数检验方法。
4.执行分析：点击运行按钮进行分析，在分析结果中可以查看得到显著性水平、均数、方差等指标。
5.结果解释：根据分析结果进行假设检验，判断是否存在显著差异，并解释其结果。
无论是参数检验还是非参数检验，在进行分析前需要注意数据的合理性、样本的选择和实验设计的合理性等，以保证分析结果的可靠性。
同时，还应根据不同的研究目的和数据特点选择适当的方法，并合理解释分析结果。
在SPSS软件中，可以通过图表、表格和描述性统计等形式展示和解释结果，并通过结果进行科学判断和相关推断。
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( Kruskal-Wallis检验)案例解析
spss-非参数检验-K多个独立样本检验（ Kruskal-Wallis检验）案例解析2011-09-19 15:09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（注：文档可能无法思考全面，请浏览后下载，供参考。
spss-非参数检验-K多个独立样本检验(-Kruskal-Wallis检验)案例解析
spss-非参数检验-K多个独立样本检验(-Kruskal-Wallis检验)案例解析spss-非参数检验-K多个独立样本检验（ Kruskal-Wallis检验）案例解析2011-09-19 15:09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。
Kruskal-Wallis检验的使用技巧(九)
Kruskal-Wallis检验的使用技巧统计学中，Kruskal-Wallis检验是一种用于比较三个或更多组之间差异的非参数检验方法。
与方差分析相比，Kruskal-Wallis检验不需要满足数据正态分布的假设，因此在样本数据不满足正态分布的情况下，Kruskal-Wallis检验是一种很好的选择。
本文将介绍Kruskal-Wallis检验的使用技巧，帮助读者更好地理解和应用这一方法。
1. 概述Kruskal-Wallis检验Kruskal-Wallis检验是基于秩和的非参数检验方法，用于比较三个或更多组的中位数差异。
它的零假设是所有总体的中位数相等，备择假设是至少有一组的中位数不同。
在进行Kruskal-Wallis检验时，首先需要对每组的数据进行合并，然后计算秩次和，最后根据秩次和的大小来判断组间的差异是否显著。
2. 数据的准备在进行Kruskal-Wallis检验之前，需要准备好各组的数据。
确保数据的测量尺度是至少顺序尺度，且是独立互不相关的。
另外，样本量不宜过小，以确保检验的可靠性。
如果样本量较小，建议采用其他非参数检验方法，如Mann-Whitney U检验。
3. 检验的假设在进行Kruskal-Wallis检验之前，需要明确检验的假设。
零假设是各组的总体中位数相等，备择假设是至少有一组的总体中位数不同。
根据备择假设的不同，可以进行单侧或双侧的检验。
4. 统计分析软件的选择进行Kruskal-Wallis检验时，需要选择适当的统计分析软件进行计算。
常见的统计软件如SPSS、R、Python等均能进行Kruskal-Wallis检验，读者可以根据自己的偏好和需要选择合适的软件进行分析。
5. 结果的解释进行Kruskal-Wallis检验后，需要对结果进行解释。
通常会得到秩次和、自由度和显著性水平等统计量。
根据显著性水平的大小，来判断组间的差异是否显著。
如果显著性水平小于设定的显著性水平（通常为），则拒绝零假设，认为组间存在显著差异。
SPSS：T检验、方差分析、非参检验、卡方检验的使用要求和适用场景
SPSS：T检验、方差分析、非参检验、卡方检验的使用要求和适用场景一、T检验1.1 样本均值比较T检验的使用前提1.正态性；（单样本、独立样本、配对样本T检验都需要）2.连续变量；（单样本、独立样本、配对样本T检验都需要）3.独立性；（独立样本T检验要求）4.方差齐性；（独立样本T检验要求）1.2 样本均值比较T检验的适用场景1.单样本T检验（比较样本均数和总体均数）；2.操作：打开分析—比较均值—单样本t检验要求：正态性（可以用K-S检验法，在SPSS中的“分析”–“非参数检验”—“单样本”中；或者直接根据直方图、P-P图，Q-Q图来观察或根据偏度峰度法来分析）说明：由中心极限定理可知，即使原数据不符合正态分布，只要样本量足够大时样本均数分布仍然是正态的。
只要数据不是强烈的偏正态，没有明显的极端值，一般而言单样本t检验都是可以使用的，分析结果都是稳定的。
3.独立样本T检验（比较成组设计的两个样本）；4.操作：打开分析—比较均值—独立样本t检验5.我们输入数据的时候，两个样本的数据是要在一列变量里的，另外还有一列二分类变量为这列因变量做标注。
要求：独立性、正态性（对正态性有耐受性）、方差齐性（影响大，检验更有必要，使用Levene’s检验，两样本T检验中提供Levene’s检验，如需更详细的检验结果可在“分析”–“描述统计”–“探索”中进行）说明：各样本相互独立，且均来自于正态分布的样本，各样本所在总体的方差相等；* 疑问：独立性怎么检验？有些数据可以根据现实环境判断；*6.配对样本T检验（如用药前和用药后的两个人群的样本、同一样品用两种方法的比较）7.操作：打开分析—比较均值—配对样本t检验要求：正态性（配对样本等价于单样本T检验，检验的是两个样本对应的差值，初始假设为差值等于0）二、单因素方差分析2.1 单因素方差分析的基本思想•基本思想：变异分解，总变异=随机变异+处理因素导致的变异，又可以分解为总变异=组内变异+组间变异，F=组间变异/组内变异，F 的值越大，处理因素的影响越大。
SPSS非参数检验
SPSS非参数检验非参数检验 SPSS单样本非参数检验是对单个总体的分布形态等进行推断的方法，其中包括卡方检验、二项分布检验、K-S检验以及变量值随机性检验等方法。
参数检验与非参数检验的区别:参数检验是在总体分布形式已知的情况下，对总体分布的参数如均值、方差等进行推断的方法。
但是，在数据分析过程中，由于种种原因，人们往往无法对总体分布形态作简单假定，此时参数检验的方法就不再适用了。
非参数检验正是一类基于这种考虑，在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。
由于非参数检验方法在推断过程中不涉及有关总体分布的参数，因而得名为“非参数检验”。
一、几种常见的非参数检验1、总体分布的卡方检验卡方检验方法可以根据样本数据，推断总体分布与期望分布或某一理论分布是否存在显著差异，是一种吻合性检验，通常适于对有多项分类值的总体分布的分析。
它的原假设是:样本来自的总体分布与期望分布或某一理论分布无差异。
例如，医学家在研究心脏病人猝死人数与日期的关系时发现:一周之中，星期一心脏病人猝死者较多，其他日子则基本相当。
当天的比例近似为2.8:1:1:1:1:1:1。
现收集到心脏病人死亡日期的样本数据，推断其总体分布是否与上述理论分布相吻合。
2、二项分布检验SPSS的二项分布检验正是要通过样本数据检验样本来自的总体是否服从指定的概率为P的二项分布，其原假设是:样本来自的总体与指定的二项分布无显著差异。
在生活中有很多数据的取值是二值的，例如，人群可以分成男性和女性，产品可以分成合格和不合格，学生可以分成三好学生和非三好学生，投掷硬币实验的结果可以分成出现正面和出现反面等。
通常将这样的二值分别用1或0表示。
如果进行n次相同的实验，则出现两类(1或0)的次数可以用离散型随机变量X来描述。
如果随机变量X为1的概率设为P，则随机变量X值为0的概率Q便等于1-P，形成二项分布。
从某产品中随机抽取23个样品进行检测并得到检测结果。
多样本尺度参数的非参数检验
多样本尺度参数的非参数检验
多样本尺度参数的非参数检验是一种统计分析方法，用于比较多个样本的尺度参数。
尺度参数是描述数据分布离散程度的统计量，常见的尺度参数有标准差、方差、四分位差等。
相比于传统的参数检验方法，非参数检验方法不需要对总体分布做出任何假设，因此具有更广泛的适用性。
非参数检验方法可以用于任何类型的数据，包括定类数据、定序数据和定距数据。
非参数检验方法通常以一或多个统计量作为检验统计量，在不同的检验问题中有不同的选择。
下面介绍几种常见的多样本尺度参数的非参数检验方法。
1. Kruskal-Wallis检验
Kruskal-Wallis检验是一种用于比较多个样本中位数是否相等的非参数方法。
它基于秩和的概念，适用于定距或定比数据。
Kruskal-Wallis检验的原假设是多个样本的总体分布相同，备择假设是至少有一个样本的总体分布不同。
以上介绍的非参数检验方法是常见的多样本尺度参数比较的方法，具体的选择应根据数据类型和实际问题来定。
在进行非参数检验时，需要注意样本的独立性、样本分布的形态等因素，以确保结果的有效性和可靠性。
SPSS操作步骤讲解系列--非参数K个独立样本检验
非参数K个独立样本检验1.理论非参数K个独立样本检验：检验多个两独立样本检验的问题。
分析方法原理和两个独立样本检验类似。
提出假设与备择假设：H0：各个样本代表的总体分布相同，H1各个样本代表的总体分布不完全相同。
求出各个样本秩和统计量求H统计量统计推断：p>0.05,表明各个样本代表的总体分布相同P<0.05,表明各个样本代表的总体分布不完全相同图1成对比较结果2.非参数K个独立样本检验操作步骤先导入数据后点击分析、非参数检验、旧对话框、K个独立样本。
图2操作步骤第一步第二步：进入图对话框后将因变量放入检验变量框中，后将分组变量放入分组变量框中后定义范围，填入分组变量赋值时的最大值和最小值，后点击继续、确定。
图3检验方法勾选及定义分组范围第三步：若需要看描述统计表结果，点击选项勾选描述、四分位数。
图4描述统计勾选第四步：若需要修改检验标准、点击精确、勾选蒙特卡洛法填入对应的检验标准置信区间。
图5检验标准置信区间修改3.非参数K个独立样本检验结果后K个独立样本检验的结果就出来了。
图6结果4.两两比较结果操作步骤第一步：如需要看两两比较结果，点击分析、非参数检验、独立样本。
图7两两比较结果第一步第二步：进入图中对话框后点击、字段、将对应变量放入对应的变量框中。
图8定义字段点击设置、勾选定制检验、克鲁卡尔沃利斯单因素ANOVA检验（K个样本）在多重比较里勾选：全部成对。
点击运行。
图9定义设置5.两两比较结果然后K个独立样本检验两两比较的假设检验结果就出来了。
图10假设检验结果第一步：双击假设检验中的一个结果（一般都是双击显著的结果），及可以进入图中结果查看器。
图11结果查看器第二步：在模型查看器中找到查看并点击其中的成对比较。
图12成对比较选择进入图中两两比较的结果框查看结果。
图13两两比较结果6.结果整理将结果粘贴复制到Excel表格中进行整理，将克鲁斯卡尔-沃利斯检验结果粘贴复制到表格中，后将检验统计放入卡方和p值，且把两两比较结果放入表格中。
Kruskal-Wallis H检验(多个独立样本)-SPSS教程
Kruskal-Wallis H检验（多个独立样本）【详】-SPSS教程一、问题与数据某研究者认为工作年限多的人能更好地应对职场的压力。
为了验证这一假设，某研究招募了31名研究对象，调查了他们的工作年限，并测量了他们应对职场压力的能力。
根据工作年限，研究对象被分为4组：0-5年、6-10年、11-15年、>16年（变量名为working_time）。
利用Likert量表调查的总得分（CWWS得分）来评估应对职场压力的能力，分数越高，表明应对职场压力的能力越强（变量名为stress_score）。
部分数据如图1。
图1 部分数据二、对问题分析研究者想知道不同工作年限之间CWWS得分是否不同。
由于CWWS得分不服从正态分布（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Kruskal-Wallis H检验。
Kruskal-Wallis H检验（有时也叫做对秩次的单因素方差分析）是基于秩次的非参数检验方法，用于检验多组间（也可以是两组）连续或有序分类变量是否存在差异。
使用Kruskal-Wallis H test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有序分类变量。
假设2：存在多个分组（≥2个）。
假设3：具有相互独立的观测值。
三、SPSS操作3.1 Kruskal-Wallis H检验在主界面点击Analyze→Nonparametric Tests→Independent Samples，出现Nonparametric Tests: Two or More Independent Samples对话框，默认选择Automatically compare distributions across groups。
如图2。
图2 Nonparametric Tests: Two or More Independent Samples点击Fields，在Fields下方选择Use custom field assignments，将变量stress_score放入Test Fields框中，将变量working_time放入Groups框中。
SPSS的非参数检验
SPSS
应用举例（以城镇和农村储户存款
SPSS
金额比较为例 ）
SPSS
SPSS
SPS双S 样本 Kolmogorov-Smirnov 检验
SPSS Wald-Wolfowitz 检验
练习题
SPSS
• 现有数据关于患者服用两种不同安眠药后 睡眠时间延长情况，请用四种不同方法来 检验两种不同安眠药对睡眠时间延长分布 是否有显著差异？
输入理论（期 望）分布值
SPSS
SPSS
因为卡方对应的概率P值大于0.05， 所以差异不显著，即认为样本来自的总体
二项分布检验
SPSS
概念
SPSS的二项分布检验正是通过样本数 据检验样本来自的总体是否服从指定概率 值为P的二项分布，其原假设为样本来自的 总体与指定的二项分布无显著差异。
基本思想 SPSS
2.试着检验抛硬币实验中，正面出现的概率 是否为1/2.数据在硬币结果.sav中。
3.试着检验10个电子元件的使用寿命分布是 否服从指数分布？数据在电子元件使用寿 命.sav中。
SPSS
4.现有抛掷一枚硬币66次所得结果保存在数 据文件硬币结果.sav中，请检验该实验是否 是随机性实验。
第二节两独立样本的非参数检验
首先，将两组样本混合并按升序排序，在变量值排 序的同时，对应的组标记值也会随之重新排列
然后，对组标记值序列按前面的计算游程的方法进 行计算游程数。若游程数较少，则说明两总体有 较大差异。反之，则差异不大。
SPSS
根据游程数计算Z统计量
r 2n1n2 1
Z
n1 n2
2n1n2 (2n1n2 (n1 n2 ))
变量值随机性检验的SPSS操作