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KruskalWallis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。
sps非参数检验K多个独立样本检验(KruskalWallis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”一一非参数检验一一旧对话框一一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:KruskaI^Wallis 检验殓脸纺计量話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: 3=k-1=4-1F 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:13.900自由度为:KW^k组间平方和》场0” - K + P 厂仕I1屯V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）全体样本的秩方差京羽心”最后得到的公式为:组间平方和 全体样本的秩方差上海地区的“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=1812/20(20+1/(72的平方旳十41的平对5*79的平方殆日8的平方苗卜3 (20^1)=127420* (1036.8+336 2+1248.2+64 8)-63 =0 C28S7fr 2G8G^G9=13 739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)12 "(" +1)77 + 1北京地区的“秩和”为: 秩平均*观察数（N ） = 14.4*5=72 72:“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。
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。
2021/3/26
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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。
Kruskal-Wallis检验的使用技巧(十)
Kruskal-Wallis检验的使用技巧Kruskal-Wallis检验是一种非参数检验方法，用于比较三个或更多个独立样本的总体中位数是否相等。
它是一种广泛应用于统计学和生物学领域的方法，尤其适用于样本数据不服从正态分布的情况。
在进行Kruskal-Wallis检验时，需要注意一些使用技巧，以确保得到准确的结果。
本文将分析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. 数据的准备在进行Kruskal-Wallis检验之前，需要对数据进行准备。
首先，要确保每个样本都是独立的，并且来自于不同的总体。
其次，要对数据进行清洗，排除异常值和缺失值。
最后，要对数据进行变量类型的确认，确保所用的变量是连续型变量而不是分类变量。
这些准备工作可以帮助确保检验结果的准确性。
2. 检验假设在进行Kruskal-Wallis检验时，需要明确检验的假设。
零假设是各组总体的中位数相等，备择假设是至少有一组总体的中位数不同。
在进行检验时，需要根据数据情况选择合适的假设，并对检验结果进行解释。
3. 数据分布的检查尽管Kruskal-Wallis检验不要求数据服从正态分布，但是最好对数据的分布进行检查。
可以通过绘制直方图、箱线图等方式来检查数据的分布情况，从而更好地理解数据的特点。
这有助于对检验结果的解释和结论的推断。
4. 多重比较的问题在进行Kruskal-Wallis检验后，如果发现组间存在显著差异，可能需要进行多重比较。
多重比较可以帮助确定哪些组之间存在显著差异，但是在进行多重比较时需要注意控制错误率，以避免得出错误的结论。
常用的多重比较方法包括Dunn法、Bonferroni法等，可以根据具体情况选择合适的方法。
5. 效应量的计算在进行Kruskal-Wallis检验后，除了判断组间是否存在显著差异外，还可以计算效应量来衡量差异的大小。
常用的效应量包括eta-squared、omega-squared等，可以通过这些效应量来评估组间差异的大小，有助于更全面地理解检验结果。
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。
Kruskal-Wallis检验的使用技巧(五)
Kruskal-Wallis检验是一种用于比较三个以上独立样本的非参数检验方法。
它通常用于检验多组数据的总体中位数是否相等。
与方差分析和t检验不同，Kruskal-Wallis检验不要求数据满足正态分布和方差齐性的假设，因此在数据不满足这些假设的情况下，Kruskal-Wallis检验是一个非常有用的统计方法。
首先，我们来看一下Kruskal-Wallis检验的基本原理。
该检验的原假设是各组样本来自同一总体分布，备择假设是各组样本来自不同的总体分布。
在进行检验之前，需要计算每组样本的秩和，然后根据秩和来计算检验统计量H。
H的计算方法较为复杂，通常需要使用统计软件进行计算。
在进行Kruskal-Wallis检验时，需要注意以下几点使用技巧。
首先，要注意选择合适的样本量。
Kruskal-Wallis检验对样本量的要求相对较高，较小的样本量可能导致检验结果不够可靠。
通常来说，每组样本的数量应该不少于5才能保证检验结果的准确性。
其次，要注意选择合适的统计软件进行计算。
由于Kruskal-Wallis检验需要进行秩和的计算，手动计算比较繁琐，容易出错。
因此建议使用专业的统计软件如SPSS、R或者Python进行计算，以确保结果的准确性和可靠性。
另外，Kruskal-Wallis检验的结果需要进行解释时，需要注意检验统计量H 的概念。
H的值越大，意味着样本之间的差异越大，备择假设的支持程度越高。
通常来说，当H的值显著大于临界值时，可以拒绝原假设，认为各组样本来自不同的总体分布。
此外，Kruskal-Wallis检验的结果也可以进行后续的多重比较分析。
当检验的结果显著时，可以使用多重比较方法如Dunn检验或者Conover-Iman检验来进一步比较各组样本之间的差异。
这有助于更加深入地理解各组样本之间的差异性。
最后，要注意Kruskal-Wallis检验的局限性。
虽然Kruskal-Wallis检验在数据不满足正态分布和方差齐性假设时仍然能够进行有效的比较，但是它对于样本量的要求较高，而且在样本量较小的情况下可能会导致结果的不稳定。
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。
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。
kruskal-wallis非参检验效应量
kruskal-wallis非参检验效应量在统计学中，为了研究不同组别之间的差异，我们常常使用非参数检验方法。
Kruskal-Wallis非参数检验是一种常用的方法，用于比较三个或更多组别的中位数是否相等。
本文将重点讨论Kruskal-Wallis非参数检验的效应量，并一步一步回答关于该话题的问题。
一、什么是Kruskal-Wallis非参数检验？Kruskal-Wallis非参数检验是一种用于比较三个或更多组别的中位数是否相等的方法。
它是Wilcoxon秩和检验的推广，用于处理多个独立样本的情况。
Kruskal-Wallis非参数检验基于观察到的数据的秩次，而不是具体的数值。
因此，它是一种针对不满足正态分布假设的数据的有效方法。
二、Kruskal-Wallis非参数检验的步骤是什么？Kruskal-Wallis非参数检验的步骤如下：1. 提出研究问题和假设。
首先，明确需要比较的组别数量和研究问题。
假设我们有K个组别，研究问题是是否存在这些组别之间的差异。
2. 数据收集和整理。
收集所有样本数据，并将数据整理成适合进行Kruskal-Wallis非参数检验的格式。
3. 计算秩次。
对于每个组别，将数据按照大小排序，并计算每个数据点的秩次。
如果有相同的数值，可以取它们的平均秩次。
4. 计算总秩次和平均秩次。
计算每个组别的总秩次和平均秩次，作为比较组别之间差异的依据。
5. 计算检验统计量。
计算Kruskal-Wallis检验统计量，该统计量基于总秩次和平均秩次。
6. 计算p值。
根据检验统计量和自由度，计算p值。
通常，使用Kruskal-Wallis表格或计算机软件进行计算。
7. 结果解释。
根据p值判断是否拒绝或接受原假设。
如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，说明组别之间存在显著差异。
三、Kruskal-Wallis非参数检验的效应量是什么？在Kruskal-Wallis非参数检验中，常用的效应量是eta-squared（η^2）。
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。
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。
第七章-SPSS非参数检验
• WilcoxonW统计量：
若 mn，W 则ilcoW nxW oY n 若 mn，W 则ilcoW nxW oXn 若 mn，W 则ilcoW n为 xo第 n 一个变本 量值 值 W值 的 所在样
• 曼-U惠特W尼1统k(k计1量) U为： 2 WWilcoxoWn，kW对应样本组的样本个数
（2）通过两组样本平均秩的研究实现推断
秩-变量值排序的名次，变量值有几个，对应的 秩便有几个。
（3）检验步骤
Ri
①将两组样本混合并升序排列，得每W 个X m 数据W Y n的
秩
U1
和②分别U 1对样UU2本③2 X计和算Y样的本秩X求优平于均样，本得Y平秩均的秩个数
和样本Y优于样本X秩的个数
④依据 和 计算WilcoxonW统计量和
②卡方统计量的p值>显著性水平，不拒绝原假设，多个独立 样本来自的总体的中位数不存在显著差异。
7.3.2多独立样本的Kruskal-Wallis检验
• 1.基本思想
（1）原假设：多个独立样本来自的多个总体的分布无显著差异。 （2）是两独立样本曼-惠特尼U检验的推广 （3）检验步骤
第七章
SPSS非参数检验
本章内容
• 7.1 单样本的非参数检验 • 7.2 两独立样本的非参数检验 • 7.3 多独立样本的非参数检验 • 7.4 两配对样本的非参数检验 • 7.5 多配对样本的非参数检验
非参数检验
• 非参数检验：
（1）在总体分布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。 （2）推断过程中不涉及有关总体分布的参数。
小样本下，H服从Hollander分布,大样本下，H近似服从正态分布
（4）决策： ①H统计量的p值<显著性水平，拒绝原假设，两独立样本来自的 总体分布存在显著差异 ②H统计量的p值>显著性水平，不拒绝原假设，两独立样本来自 的总体分布不存在显著差异
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
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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。