秩和检验spss

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。

用SPSS实现完全随机设计多组比较秩和检验的多重比较一、本文概述本文旨在详细介绍在SPSS软件中实现完全随机设计多组比较秩和检验（也称为Kruskal-Wallis检验）的多重比较过程。

完全随机设计多组比较秩和检验是一种非参数统计方法，用于比较三个或更多独立样本的中位数。

当数据不满足正态分布或方差齐性假设时，这种方法尤为有用。

本文将从SPSS软件的实际操作出发，逐步引导读者完成数据录入、Kruskal-Wallis检验的实施，以及如何进行多重比较，最后解读和分析结果。

通过本文的学习，读者将能够掌握在SPSS 中进行完全随机设计多组比较秩和检验的基本方法和步骤，为实际科研工作中的数据分析提供有力支持。

二、完全随机设计与多组比较秩和检验完全随机设计是一种实验设计方法，其中每个观察单位被随机分配到不同的处理组，以评估不同处理对观察单位的影响。

这种方法在医学、生物学、社会科学等多个领域的研究中都有广泛应用。

在完全随机设计中，各组之间的比较是独立的，因此，当我们需要对多组数据进行比较时，需要使用适当的统计方法。

在统计学中，当数据不满足正态分布或方差齐性假设时，通常使用非参数检验。

秩和检验（Rank Sum Test）就是一种常用的非参数检验方法，也称为Mann-Whitney U检验。

当有两组独立样本时，可以使用秩和检验来比较它们的中位数是否有显著差异。

然而，在完全随机设计中，当需要对多组数据进行比较时，我们需要使用一种称为多组比较秩和检验的方法。

多组比较秩和检验有多种方法，其中一种是Kruskal-Wallis H检验。

这种方法首先计算每个观察单位的秩，然后根据这些秩计算出一个H统计量。

H统计量用于检验所有组的中位数是否相同。

如果H统计量显著，那么我们可以拒绝所有组中位数相同的假设，认为至少有一组与其他组有显著差异。

然而，Kruskal-Wallis H检验只能告诉我们是否有显著差异，但不能告诉我们哪些组之间有差异。

用SPSS实现完全随机设计多组比较秩和检验的多重比较用SPSS实现完全随机设计多组比较秩和检验的多重比较一、引言在实证研究中，为了探讨不同处理或干预对某个变量的影响，常常需要进行多组比较。

多组比较的目的是确定是否存在差异以及差异的大小。

秩和检验是一种用于比较两组或多组样本之间差异的非参数方法，具有一定的优势。

二、方法以SPSS软件为例，我们可以利用其提供的功能实现完全随机设计多组比较秩和检验的多重比较。

以下是具体的步骤：1. 数据准备首先，需要准备好用于分析的数据。

假设有n个处理组，每个处理组有m个观测值。

可以将数据按照处理组进行分类整理，每个处理组的观测值放在一列中。

2. 数据输入打开SPSS软件，创建一个新的数据文件，并将之前准备好的数据输入。

确保每个处理组的观测值对应正确。

3. 非参数检验选择菜单栏中的“分析-非参数检验-维尔科克森-曼-惠特尼U 检验”或“分析-非参数检验-克鲁斯卡尔-华里斯H检验”，根据实验需要选择适当的检验方法。

4. 设置选项在弹出的对话框中，将要比较的变量选择到“因子”框中，将处理组变量选择到“因子标签”框中。

选择需要进行多重比较的处理组，点击“组间对比”按钮。

5. 多重比较在“组间对比”对话框中，选择想要进行多重比较的处理组。

可以点击“加入全部对比”按钮将所有处理组两两比较，也可以手动选择需要比较的处理组。

点击“确定”进行多重比较。

6. 结果输出SPSS将会输出多重比较的结果，包括均值、标准误差、t值、p值等统计指标。

根据p值判断处理组之间是否存在显著差异。

三、示例为了更好地理解上述方法，我们通过一个假想的实验来展示如何使用SPSS进行完全随机设计多组比较秩和检验的多重比较。

假设研究人员想要比较四种不同药物对降压效果的影响。

他们随机地将30名患有高血压的参与者分为四个处理组，分别接受A药物、B药物、C药物和D药物的治疗。

每个处理组的参与者分别测量他们的血压值。

现在，研究人员想要确定这些药物在降压效果上是否有显著差异。

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 11.002、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208检验统计量 a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。

显著性分析用SPSS进行统计检验
统计显著性分析是一种以数据支持的方法，用来确定其中一给定观察
结果是否经过概率检验而得出的结论。

统计显著性分析对定性成果来都十
分重要，有助于建立研究数据的可靠性，并确保所做出的报告和研究的结
论具有显著性。

用SPSS进行统计显著性分析有多种方法，其中最常用的
是t检验，卡方检验，秩和检验，方差分析等。

首先，t检验是一种用来检验两组样本的均值是否具有显著性差异的
检验方法，简称t检验或独立样本t检验。

在SPSS中，可以使用“T检验”模块来进行t检验，输入一般两组变量，选择计算的类型如均值比较，得出检验结果，显示结论的显著性是否显著。

接下来，卡方检验是一种检验两组样本是否存在独立性差异的检验方法。

在SPSS中，可以使用“卡方检验”模块来进行卡方检验，输入一般
两组变量，计算拟合度指标，检验结果以及显示的结论显著性是否显著。

第三，秩和检验是一种检验数据分布是否有显著性差异的统计检验方法。

检验步骤总结：1、t检验2、方差分析3、卡方检验4、秩和检验5、相关分析6、线性回归1、t检验要求数据来自正态总体,可能需要先做正态检验（1）单一样本t检验数据特征：单一样本变量均数与某固定已知均数进行比较方法：ANALYZE-COMPARE MEANS-ONE SAMPLE t TEST（2）独立样本t检验数据特征：两个独立、没有配对关系的样本有专门变量表示组数方法：ANALYZE-COMPARE MEANS-INDEPENDENT SAMPLES t TEST注意观察方差分析结果,判断查看的数据是哪一行（3）配对样本t检验数据特征：两个不独立的,有配对关系的样本没有专门变量表示组数方法：ANALYZE-COMPARE MEANS-PAIRED SAMPLES t TEST不需要方差分析结果检验步骤：（1）正态性检验1有同学推荐,老师没有强调,但依据理论应进行（2）建立假设H0：;;;;来自同一样本; H1：;;;;不来自同一样本（3）确定检验水准（4）计算统计量依据上面不同样本类型选择检验方法,注意独立样本t检验要先注明方差分析结果（5）确定概率值P（6）得出结论2、方差分析要求数据来自正态总体,可能需要先做正态检验（1）单因素方差分析数据特征：相互独立、来自正态总体、随机、方差齐性的多样本有专门变量表示组数,且组数大于2方法：ANALYZE-COMPARE MEANS-ONE WAY ANOVA注意需要在options 里面选择homogeneity variance test 做方差分析符合方差齐性才可以得出结论>（2）双因素方差分析1正态性检验方法：analyze-explore-plot里面选择normality test数据特征：有三列数据,1列是主要研究因素,1列是配伍组因素,1列是研究数据;方法：GENERAL LINEAR MODEL-UNIVARIATE 注意选择model里的custom,type是main effect,注意把两个因素选择为fixed factor检验步骤：（1）正态性检验有同学推荐,老师没有强调,但依据理论应进行（2）建立假设H0：;;;;来自同一样本; H1：;;;;不全来自同一样本或全不来自同一样本（3）确定检验水准（4）计算统计量依据上面不同样本类型选择检验方法,注意单因素方差分析要先注明方差分析结果（5）确定概率值P（6）得出结论3、卡方检验（1）Crosstabs数据特征：单个或多个样本率的比较;加权数据有三列数据,注意将最后一列数字加权其不参与运算,仅是说明前两列数据的数量;不加权数据有两列;其中运算列中通常第一列表述组数,可以大于二；第二列表述阳性或阴性,通常为1或2;检验方法：ANALYZE-DESCRIPTIVE STASTICS-CROSS TABS-注意加选statistics里面的chi-square复选框得到检验结果后,根据样本量以及每框的数据选择查看的数据行详见课件如果要看有无线性趋势,直接查看linear行（2）非参数检验数据特征：如果针对的是明确两种检测疾病手段的差异性,那么两种手段的阳性结果都要被剔除,此时选择非参数检验具体理论不详检验方法：NONPARAMETIC TESTS- TWO RELATED SAMPLES- 勾选MC MEAR复选框检验步骤：（1）建立假设H0：;;;;来自同一样本; H1：;;;;（2）确定检验水准（3）计算统计量注意cross tabs检验依据样本量以及单元格数据大小选择适宜的数据读取（4）确定概率值P（5）得出结论4、秩和检验T检验以及方差分析中,不满足条件的资料,可以进行秩和检验即非参数检验获得结论参数检验以及非参数检验范围详见课件,依据特征可以分为4类（1）两独立样本数据特征：两列,类似独立样本T检验,一列表明组数,一列是数据检验方法：NONPARAMETIC TESTS-2 INDEPENDENT SAMPLES-复选框勾选KOMOLGOROV（2）两配对样本数据特征：两列,类似独立样本T检验,分别是不同组数据检验方法：NONPARAMETIC TESTS-2 related SAMPLES-复选框勾选wilcoxon （3）多组独立随机样本数据特征：两列, 类似单因素方差分析检验方法：NONPARAMETIC TESTS-k INDEPENDENT SAMPLES-复选框勾选Krushal—Wallis H（4）多组配对样本数据特征：多列,1列说明分组,其余多列都为数据检验方法：NONPARAMETIC TESTS-k related SAMPLES-复选框勾选Friedman检验步骤：（1）建立假设H0：;;;;来自同一样本; H1：;;;;（2）确定检验水准（3）计算统计量（4）确定概率值P（5）得出结论5、相关分析（1）制作散点图：数据特点：双变量,两列数据方法: graphs------scatter,可利用双击左键方式选择绘出相关直线（2）双变量正态分布且连续相关性分析：数据特点：双变量,两列计算方法：一定要检验正态性,首先对两者进行正态性检验,两个正态结果CORRELATE-BIVARIATE-勾选Pearson（3）等级资料相关性分析：数据特点：明显等级资料,三列一列是编号,但不入计算CORRELATE-BIVARIATE-勾选spearman（4）双变量非正态;;;数据特点：检验后非正态CORRELATE-BIVARIATE-勾选kendall检验步骤：非等级资料：（1）正态性检验（2）计算相关系数r（3）建立相关系数的假设检验H0：p=0, 两变量间无直线相关关系H1：p≠0,两变量间有直线相关关系（4）确定检验水准a=（5）计算统计量其实表中会直接给出（6）确定p值（7）得出结论等级资料：（1）计算相关系数r（2）建立相关系数的假设检验H0：p=0, H1：p≠0,（3）确定检验水准a=（4）计算统计量其实表中会直接给出（5）确定p值（6）得出结论6、一元线性回归需建立拟合方程是否需要正态检验、相关分析铺垫7、8、数据类型：类似相关分析计算方法：regression-linear-勾选好后,选enter模式拟合步骤：1）计算回归系数系数表内看,通常<12）对回归系数b进行假设检验系数表内,最后1列3）建立回归方程系数表内4）评价回归方程模型汇总表内R2xybxay bb1+=+=ΛΛ或。

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。

练习题
练习题1：对10例肺癌病人和12例矽肺0期工人用X光片测量肺门横径右侧距RD值（cm），结果见表1，试比较两个人群的RD值有无差别。

表1 两个人群的RD值（cm）
组别 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 肺癌 2.78 3.23 4.20 4.87 5.12 6.21 7.18 8.05 8.56 9.60
矽肺 3.23 3.50 4.04 4.15 4.28 4.34 4.47 4.64 4.75 4.82 4.95 5.10
练习题2：下表资料是10名健康工人用离子交换法与蒸馏法测定尿汞值含量的结果，问两法测定结果有无差别？
表2 10名健康工人用离子交换法与蒸馏法测定尿汞值（ug/L）组别 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 离子交换法0.5 2.2 0.0 2.3 6.2 1.0 1.8 4.4 2.7 1.3 蒸馏法0.0 1.1 0.0 1.3 3.4 4.6 1.1 4.6 3.4 2.1
练习题3：某医科大学营养教研室为了解居民体内核黄素营养状况，于某年夏冬两个季节收集成年居民口服5mg核黄素后4小时的负荷尿，测定体内核黄素含量，结果见表3的第(1)、(2)、(3)栏，试比较该地居民夏冬两节体内核黄素含量有无差别？
表3 某地居民夏冬两季体内核黄素营养状况比较
季节
核黄素营养状况
合计缺乏不足适宜
夏季10 14 16 40 冬季22 18 4 44 合计32 32 20 84。

三组性别差异秩序和检验spss在本文中，我把性别差异秩序，划分为三组。

第一组为性别与其他个体差异（包括年龄、性别、性格）。

因为本文涉及到了具体的案例研究以及性别差异回归分析，所以本文仅做探讨。

同时，这也是本节讨论 spss工作中需要做的第一步工作；因为这意味着除了回归分析外还需要做进一步实验；此外，也意味着未来相关研究还需要进一步处理这些细节问题...所以接下来会针对以上三组分析过程和结果进行验证，本文不做赘述了。

我将在下面的文章中给出我自己在性别差异系统构建后得到的结论，希望对你有帮助。

我们已经做了一些准备（首先感谢 White& Helmut, Lipsky他们给了我们非常好的解释；再给了他们很好的建议）。

本节主要是分析一下本文中对性别差异关系、个体间性别差异秩序和检验 spss工作对我来说是怎样运行的。

1、性别差异的关系我们先来说一下，在定义性别差异时，它是指不同性别之间的关系。

比如我们是男是女，性格、教育背景等都是不同的。

我们在做研究时会观察不同性别的研究对象，对他们的各种问题进行评价。

比如有的人可能会说这个人有暴力倾向（就是暴力倾向);有的人可能会说这个人爱说谎...这些都是个体差异所导致的。

在我们构建性别差异系统时我们要把每个变量和每一项指标都设为0;也就是说对所有变量在其中一个变量上都不会存在男女差异，而只会存在某种意义上男强女弱的关系(Sweet et al.,2016)...如果性别差异变量可以用来描述个体间的性别关系，那么这就是性别差异系统。

这样做可以避免用性别差异变量来描述不同变量之间的关系（例如年龄、性别、性格）。

另外需要注意的是：所有变量都需要独立控制变量间的相关关系（即性别差异变量和年龄、性格相关);如果这些变量之间存在相关关系（例如年龄、性别、性格)...我们可以通过构建性别差异系统来定义这些变量间的关系。

2、个体间性别差异秩序在本节中，我将用一个实验的数据来描述当前已有的性别差异关系。

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。