秩和检验(SPSS)分析解析
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操作步骤SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种统计分析软件，可用于执行各种统计分析操作，包括独立样本秩和检验。
独立样本秩和检验是一种非参数检验方法，用于比较两个独立样本的中位数是否存在差异。
以下是在SPSS中执行独立样本秩和检验的操作步骤：1.打开SPSS软件，并导入相关数据。
- 单击"File"选项卡，然后选择"Open"选项，以选择要导入的数据文件。
-在导入数据文件之前，确保数据文件符合SPSS格式要求。
2.在SPSS中创建秩和检验数据。
- 单击"Transform"选项卡，然后选择"Rank Cases"选项，以创建秩和检验所需的秩序变量。
- 在弹出的"Rank Cases"对话框中，选择要进行秩和检验的变量，并为新的秩序变量指定名称。
-单击"OK"按钮以创建秩序变量。
3.执行秩和检验。
- 单击"Analyze"选项卡，然后选择"Nonparametric Tests"选项，以访问非参数测试工具。
- 在"Nonparametric Tests"子菜单中，选择"Legacy Dialogs"选项，以显示传统对话框。
- 在传统对话框中，选择"2 Independent Samples"选项，以执行独立样本秩和检验。
- 在弹出的"2 Independent Samples"对话框中，选择要进行秩和检验的变量，并将其添加至"Test Variables"框中。
- 单击"Options"按钮以访问进一步的选项。
在"Options"对话框中，您可以选择计算效应大小指标等。
spss秩和检验操作流程
spss秩和检验操作流程
SPSS是一种常用的统计分析软件，它提供了丰富的数据分析功能，其中包括了秩和检验。
秩和检验是一种非参数检验方法，适用于数据不满足正态分布的情况下进行假设检验。
在SPSS中进行秩和检验操作流程如下：
1. 打开SPSS软件并导入数据：首先打开SPSS软件，然后导入需要进行秩和检验的数据文件。
可以通过“文件”菜单中的“打开”选项来导入数据文件。
2. 进行秩和检验：在SPSS软件中，进行秩和检验的操作是通过“非参数检验”功能来实现的。
在菜单栏中选择“分析”-“非参数检验”-“两组样本”-“秩和检验”。
3. 设置变量：在弹出的对话框中，需要设置需要进行秩和检验的变量。
将需要比较的两组变量分别添加到“测试变量”和“分组变量”中。
4. 设置参数：在设置参数的选项中，可以选择检验的类型，包括单样本、独立样本和配对样本秩和检验。
根据实际情况选择适当的检验类型。
5. 进行分析：点击“确定”按钮后，SPSS会自动进行秩和检验分析，并生成相应的结果报告。
在结果报告中会包括秩和检验的统计
量、显著性水平和推断结论等信息。
6. 结果解读：根据结果报告中的显著性水平，判断两组样本之
间是否存在显著差异。
如果显著性水平小于设定的显著性水平（通
常为0.05），则可以拒绝原假设，认为两组样本之间存在显著差异。
总的来说，SPSS软件提供了方便快捷的秩和检验功能，可以帮
助研究人员进行非参数假设检验，从而更准确地分析数据并得出科
学结论。
通过以上操作流程，可以轻松地进行秩和检验分析，为研
究工作提供有力支持。
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
三、建立假设检验，确定检验水准
H0: 三组总体分布相同，即三组吞噬指数的总体 分布相同
H1: 三组总体分布不全相同，即三组吞噬指数的 总体分布不全相同
787.47
880.83
差值
10
27.88
1.15
154.72
结果展示： 根据样本数据分布类型，选择合适的表示方法 正态分布时，用均数和标准差表示（mean±SD） 偏态分布时，用中位数和四分位间距表示
两样本比较的秩和检验
例2、在河流监测断面优化研究中，研究者从某河流甲乙两个
断面分别随机抽取10和15个样本，测得其亚硝酸盐氮（mg/L）
表1 不同剂量组小鼠肝糖原含量（mg/100g）
小鼠对号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
中剂量组 620.16 866.50 641.22 812.91 738.96 899.38 760.78 694.95 749.92 793.94
高剂量组 958.47 838.42 788.90 815.20 783.17 910.92 758.49 870.80 862.26 805.48
要求掌握内容
计算机操作
配对比较的秩和检验 两样本比较的秩和检验 多个独立样本比较的秩和检验
结果的表达
配对比较的秩和检验
例1、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，过一定时期将小鼠处死，测得其肝 糖原含量（mg/100g），结果见表1，问不同剂量组的小鼠肝糖原含量有 无差别？
SPSS在完全随机设计多个样本间多重比较Nemenyi秩和检验中的应用
7
+ 1 / n2) 3 c) .
com p u te x13 = ( r1 - r3) 3 3 2 / ( (N 3 (N + 1 ) /12 ) 3 ( 1 / n1
8
+ 1 / n3) 3 c) .
com p u te x23 = ( r2 - r3) 3 3 2 / ( (N 3 (N + 1 ) /12 ) 3 ( 1 / n2
5
+ ( r33 n3) 3 3 2 / n3) ) / (N 3 (N + 1) ) - 33 (N + 1) .
6 com p u te C = H /H c.
com p u te x12 = ( r1 - r2) 3 3 2 / ( (N 3 (N + 1 ) /12 ) 3 ( 1 / n1
表 3 接种三种不同菌型伤寒杆菌的小白鼠 存活日数多重比较结果
组间比较
1组与 2组 1组与 3组 2组与 3组
χ2
6. 7019 8. 1273 0. 0156
P 0. 0351 0. 0172 0. 9922
结 论
11多组数据验证 , 证明表 2程序是正确的 。表 3 的结果与教材〔1〕的细微差别可能来源于手算与机算 的误差 。
2. 倪宗瓒主编. 医学统计学. 第 1 版. 北京 : 高等教育出版社 , 2003, 792 80.
3. 张文彤主编. SPSS11统计分析教程 (基础篇 ) . 第 1 版. 北京 : 北京希 望电子出版社 , 2002, 2572258.
4. 刘万里 ,薛茜 , 曹明芹 , 等. 用 S PSS 实现完全随机设计多组比较秩和 检验的多重比较. 地方病通报 , 2007, 22 ( 2) : 27229.
论文中的SPSS独立样本t检验与Mann-Whitney秩和检验
论文中的SPSS独立样本t检验与Mann-Whitney秩和检验因为有正态分布这个条件，所以使用t检验有时候会因为数据非正态从而采用非参数秩和检验方法，或在一个研究中，同时使用t检验和秩和检验。
===回顾性分析AIS患者108例，将患者分为预后良好组(79例)和预后不良组(29例)，采集患者的基本资料，于入院24h内采集静脉血，测定RDW及其他血液学指标。
并记录入院时NIHSS评分及mRS评分，于患者发病后3个月时采用mRS量表对患者进行预后评分。
研究目的：探讨红细胞分布宽度(ＲDW)对急性缺血性卒中(AIS)患者静脉溶栓预后的预测作用。
核心方法：采用多因素 Logistic回归分析方程分析危险因素，及受试者工作特征曲线(ＲOC) 分析ＲDW 对患者溶栓结局的预测作用。
t检验：基线分析时采用t检验。
===统计学分析：采用SPSS 22.0统计软件包。
计数资料用例数(%)表示，两组符合正态分布的计量资料用(均值±标准差)表示，组间比较采用两独立样本t检验，偏态分布的计量资料用中位数和四分位距M(P25,P75)]表示，组间比较采用秩和检验。
应用多因素Logistic回归方程分析危险因素及受试者工作特征曲线(ROC)分析RDW对rt-PA溶栓治疗AIS患者预后的预测价值。
以P<0.05为差异有统计学意义。
这段文字是描述论文中数据分析方法的，这里注意，满足正态则t检验，非正态则秩和检验。
===上面这个三线表是常见的格式，适用于t检验，卡方检验，方差分析等检验方法统计分析结果的呈现和报告。
上面这段文字是对基线特征分析的结果描述，特点是言简意赅。
===上文主要分享t检验，后面的logistic回归、roc曲线分析，大家可以自行阅读原论文。
论文原文引用信息：梁安心,&汤颖.(2023).红细胞分布宽度对急性缺血性卒中患者静脉溶栓预后的预测作用.中国脑血管病杂志,15(2),5.==全文完==。
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。
组别秩和检验spss方法-显效和非显效
秩group N秩均值秩和 频数对照组 26 18.88 491.00 治疗组 30 36.831105.00总数56检验统计量a频数 Mann-Whitney U 140.000 Wilcoxon W 491.000 Z-4.234 渐近显著性(双侧) .000a. 分组变量: group组别n痊愈 显效 有效 无效 总有效率 治疗组 316(53.3%) 8(26.7%) 6(20.0%) 0(0.0%)30(100.0%)对照组 265(19.2%)6(23.1%)8(30.7%)7(26.9%) 19(73.1%)Z值为-4.234，p＜0.001，拒绝H0经检验，某治疗方法有效，治疗组效果优于对照组。
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。
spss授课_秩和检验
33
a Test Statistics
等 级 Mann-Whitney U Wilcoxon W Z A symp. Sig. (2-tailed)
a.Group ing Varia ble: 组别
98.000 308.000 -4.503 .000
34
（三）成组设计多个样本比较的秩和检验 （Kruskal-Wallis法）
a. Kruskal Wallis Test b. Grou ping Variab le: 组 别
14. 981 2 .00 1
42
2. H值的校正
例5 比较小白鼠接种三种不同菌型伤寒 杆菌9D、11C、DSC1后存活日数，见表 9.5，问各接种组存活日数间有无差别？
43
表 9.5 小白鼠接种三种不同菌型伤寒杆菌存活日数 表 9.5 小白鼠接种三种不同菌型伤寒杆菌存活日数 9D 11C DSC1 11C 秩次 DSC 存活日数9D 秩次 存活日数 存活日数 1 秩次 存活日数 秩次 存活日数 秩次 存活日数 秩次 （1） （2） （3） （4） （5） （6） （1） （2） （3） （4） （5） （6） 2 1 5 10.5 3 4.5 2 1 5 10.5 3 4.5 2 2 5 10.5 5 10.5 2 2 5 10.5 5 10.5 2 3 6 15.5 6 15.5 2 3 6 15.5 6 15.5 3 4.5 6 15.5 6 15.5 3 4.5 6 15.5 6 15.5 4 6 6 15.5 6 15.5 4 6 6 15.5 6 15.5 4 7 7 21 7 21 4 7 7 21 7 21 5 8 8 24 7 21 5 8 8 24 7 21 7 10.5 10 26.5 9 25 7 10.5 10 26.5 9 25 7 21 12 30 10 26.5 7 21 12 30 10 26.5 7 21 11 28 7 21 11 28 11 29 11 29 Ri 84 169 212 － － Ri 84 169 212 － － Ni 10 9 11 － － Ni 10 9 11 － －
秩和检验spss 英文版 (2)
正态性检验结果
主要步骤
（2）Analyze →Nonparametric Tests →Legacy Dialogs→2 Independent Samples
两独立样本检验对话框
结果输出
二.两独立样本比较的秩和检验
例3 39名吸烟工人和不吸烟工人检测碳氧血红蛋白含 量记录如下，请问两组人群碳氧血红蛋白含量有无差
表1 两种方法对12分血清检测谷-丙转氨酶的比较
样品号
原法
新法
1
20
18
2
32
42
3
25
23
4
80
62
5
42
50
6
12
20
7
19
25
8
35
28
9
12
73
10
38
44
11
36
20
12
10
Байду номын сангаас
22
数据格式 N行2列 （计量资料）
主要步骤
（1）计算差值（配对样本资料正态性检验对差值进 行正态性检验）：Transform Compute variable
-
平均秩次 （7)
32.5 96.5 183.5 358.5
-
数据格式 N行3列 （计数资料）
主要步骤：
（1）数据加权：Data → Weight casesWeight cases by将“人数”选入Frequency variable OK
主要步骤：
（2）Analyze →Nonparametric Tests→Legacy Dialogs →K Independent Samples
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两个独立样本秩和检验操作步骤
SPSS二个独力样原秩战考验步调之阳早格格创做例表：
分组动物数病变
构造
各组病变宽沉程度分级/动物数（只）数字
评分病变没有明隐病变沉度病变中度病变隐著
平常组14心112015肝140000脑140000主动脉140000
模型组16心475017肝139330脑106006主动脉841315
对于平常组及模型组各净器病变好别举止统计分解：
1、挨启SPSS，面变量视图，举止定义，注意皆采用数值典型.
2、面数据视图，组别以1、2代替，病变程度0（没有明隐）、1（沉度）、2（中度）及3（隐著），例数以模型及平常组心净例数为例挖上.
3、面数据→加权个案，频次变量采用例数，面决定，弹出输出数据对于话框，不妨采用没有保存.
4、面打分解→非参数考验→2个独力样原，检测变量列表采用病变，分组变量采用组别，面定义组，写上1战2，再采用MannWhitney U考验，面决定.
5、分解截止瞅单侧P值，示例截止为0.008，P<0.01，具备隐著性好别.。
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
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r1值
group 肺癌病人 矽肺工人
Shapiro-Wilk Statistic df .959 10 .943 12
Sig. .775 .533
*. This is a lower bound of the true significance. a. Lilliefors Significance Correction
F r1值 Equal variances assumed Equal variances not assumed 20.455
Sig. .000
t 2.352 2.160
df 20 9.893
Sig. (2-tailed) .029 .056
Mean Difference 1.62417 1.62417
a
正态近似 法计算的u 值及P值
2018年10月20日星期六11时4分28秒
制作：王立芹
2.频数表资料和等级资料
例：见P例8-4 数据库：group:分组，1=吸烟工人组，2=不吸烟工人组； 含量：HbCO(%)，1=很低，2=低，3=中，4=偏高，5=高； freq：频数变量
2018年10月20日星期六11时4分28秒
2018年10月20日星期六11时4分28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（%）
2018年10月20日星期六11时4分28秒
制作：王立芹
Tests of Normality Kolmogorov-Smirnov Statistic df Sig. .178 5 .200* .216 5 .200* .184 5 .200*
秩转换的非参数检验
河北医科大学公共卫生学院 流行病与卫生统计教研室
制作：王立芹
一、（完全随机设计）两独立样本非参数检验
1.原始数据
例：见P例8-3 数据库：rd值：肺门横径右侧距（cm）； group：组别，1=肺癌病人，2=矽时4分28秒
制作：王立芹
Tests of Normality Kolmogorov-Smirnov Statistic df Sig. .145 10 .200* .122 12 .200*
制作：王立芹
2018年10月20日星期六11时4分28秒
制作：王立芹
变量加权:一旦对数据进行了加权处理，在以后的
分析中加权处理一直有效，直到关闭加权处理过
程或选择其他加权变量进行处理。
从“Data”菜单项选择“Weight Cases”， 弹出Weight Cases对话框。
2018年10月20日星期六11时4分28秒
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
2018年10月20日星期六11时4分28秒
制作：王立芹
Test of Homogeneity of Variances 死亡率 Levene Statistic .061 df1 2 df2 12 Sig. .941
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ANOVA 死亡率 Sum of Squares 1803.900 635.100 2439.000 df 2 12 14 Mean Square 901.950 52.925 F 17.042 Sig. .000
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Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper .18399 -.05361 3.06435 3.30194
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Test Statisticsa Mann-Whitney U Wilcoxon W Z Asymp. Sig. (2-tailed) 含量 423.000 1243.000 -3.702 .000
a. Grouping Variable: group
秩和
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Test Statisticsb Mann-Whitney U Wilcoxon W Z Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] a. Not corrected for ties. b. Grouping Variable: group r1值 33.500 111.500 -1.748 .080 .080
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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
Std. Error Difference .69042 .75189
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检验变量
分组变量 定义分组变量 检验方法类型
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1 2
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Ranks 含量 group 吸烟 不吸烟 Total N 39 40 79 Mean Rank 49.15 31.08 Sum of Ranks 1917.00 1243.00