SPSS-非参数检验—两独立样本检验 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。

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SPSS学习之——两独立样本的非参数检验
（Mann-Whitney U
SPSS 学习笔记之两独立样本的非参数检验（ Mann-Whitney U 一、概述Mann‐WhitneyU 检验是用得最广泛的两独立样本秩和检验方法。

简单的说，该检验是与独立样本 t 检验相对应的方法，当正态分布、方差齐性等不能达到 t 检验的要求时，可以使用该检验。

其假设基础是：
若两个样本有差异，则他们的中心位置将不同。

二、问题为了研究某项犯罪的季节性差异，警察记录了 10 年来春季和夏季的犯罪数量，请问该项犯罪在春季和夏季有无差异。

下面使用Mann‐WhitneyU 检验进行分析。

SPSS 版本为 20。

三、统计操作SPSS 变量视图：
SPSS 数据视图：
进入菜单如下图：
点击进入如下的界面，目标选项卡不需要手动设置进入字段选项卡，将报警数量选入检验字段框，将季节选入组框中。

再进入设置选项卡，选中自定义检验单选按钮，选择Mann‐WhitneyU（二样本）检验。

1 / 2
点击运行即可。

四、结果解读这是输出的主要结果，零假设是报警数量的分布在季节类别上相同，其 P=0.0090.05，故拒绝原假设，认为报警数量在季节上有统计学差异。

双击该表格，可以得到更多的信息，不再叙述。

多个独立样本的非参数检验—两两比较
再次使用SPSS实现Kruskal-Wallis H检
验，和Holm-Bonferroni Correction校正，
发现忘记怎么操作了，简单记录。

声明：所有数据仅为记录SPSS操作的随
意设定值，不具有市场参考价值
研究，不同人群对某影视作品喜爱程度不同，记录28名研究对象的年龄及打分
年龄分为四组，分别为儿童组（children），青年组（youth），中年组（middle），老年组（elderly），分数满分10分
1. 打开SPSS，输入数据
2. 选项卡：分析-非参数检验-独立样本目标：选择自动比较不同组间的分布
字段：分数添加到score，group添加到组
设置：选择自定义检验的Kruskal-Wallis 单因素ANOVE(k样本)，成对比较。

也可不做选择，默认根据自动选择校验。

3. 运行
4. 结果
双击上图，弹出模型浏览器
右下角-视图-改为成对比较
5. 分析
上图Sig.为Kruskal-Wallis H检验后的p值，调整显著性为Holm-Bonferroni Correction校正后的p值。

SPSS非参数检验—两独立样本检验_案例解析非参数检验是一种在统计学中常用于比较两个或多个独立样本的方法。

与参数检验不同，非参数检验不需要对数据的分布进行假设，并且适用于非正态分布的数据。

SPSS（统计软件包for社会科学）是一个广泛使用的统计分析软件，它提供了许多非参数检验的功能。

本文将以一个案例为例，解析如何使用SPSS进行两独立样本的非参数检验。

案例描述：一家公司正在评估一个新的培训课程对员工的绩效是否有显著影响。

为了评估培训课程的效果，研究人员随机选择了两组员工，一组接受了培训课程（实验组），另一组没有接受培训课程（对照组）。

研究人员想要比较两组员工在绩效上的差异。

步骤一：导入数据首先，将实验组和对照组的数据分别导入SPSS中。

假设每个样本中有n个观测值。

在SPSS中，每一组数据应该是一个独立的变量（或列），并且每个观测值应该占据矩阵中的一个单元格。

步骤二：选择非参数检验方法在SPSS中，可以使用Mann-Whitney U检验来比较两组独立样本的绩效差异。

该检验的原假设是两组样本来自同一个总体，备择假设是两组样本来自不同的总体。

步骤三：运行非参数检验在SPSS的菜单栏中，依次选择"分析" - "非参数检验" - "独立样本检验（Mann-Whitney U）"。

将实验组和对照组的变量分别输入到"因子1"和"因子2"中。

在"可选"选项中，可以选择在报告中包含各种统计量。

步骤四：解读结果SPSS将输出很多统计信息，包括推断统计、置信区间、效应大小等。

其中，最重要的是U值和显著性。

U值是用来检验两组样本是否来自同一个总体的统计量，显著性则是用来判断差异是否显著。

如果显著性小于0.05，则可以拒绝原假设，认为两组样本在绩效上存在显著差异。

总结：通过上述步骤，我们可以利用SPSS进行两独立样本的非参数检验。

SPSS操作：多个独立样本的非参数检验及两两比较一、问题与数据某研究者想探讨不同体力活动的人，应对职场压力的能力是否不同。

因此，研究招募了31名研究对象，测量了他们每周进行体力活动的时间（分钟），以及应对职场压力的能力。

根据体力活动的时间长短，研究对象被分为4组：久坐组、低、中、高体力活动组（变量名为group）。

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coping_stress）。

部分数据如下图。

二、对问题的分析研究者想知道不同体力活动组之间CWWS得分是否不同，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）连续或有序变量是否存在差异。

使用Kruskal-Wallis H test进行分析时，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等级变量。

假设2：存在多个分组（≥2个）。

假设3：具有相互独立的观测值，如本研究中各位研究对象的信息都是独立的，不存在相互干扰作用。

三、SPSS操作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。

点击Fields，在Fields下方选择Use custom field assignments，将变量coping_stress放入Test Fields框中，将变量group放入Groups框中。

点击Settings→Customize tests，在Compare MedianDifference to Hypothesized区域选择Kruskal-Wallis 1-way ANOVA (k samples)，如下图。

实验报告——（非参数检验）实验目的：1、学会使用SPSS软件进行非参数检验。

2、熟悉非参数检验的概念及适用范围，掌握常见的秩和检验计算方法。

实验内容：1、某公司准备推出一个新产品，但产品名称还没有正式确定，决定进行抽样调查，在受访200人中，52人喜欢A名称，61人喜欢B名称，87人喜欢C 名称，请问ABC三种名称受欢迎的程度有无差别？(数据表自建)SPSS计算结果如下：此题为总体分布的卡方检验。

零假设：样本来自总体分布形态和期望分布没有显著差异。

即ABC三种名称受欢迎的程度无差别,分布形态为1：1：1，呈均匀分布。

观察结果，上表为200个观察数据对A、B、C三个名称（分别对应1，2，3）的喜爱的期望频数以及实际观察频数和期望频数的差。

从下表中可以看出相伴概率值为0.007小于显著性水平0.05，因此拒绝零假设，认为样本来自的总体分布与制定的期望分布有显著差异，即A、B、C三种名称受欢迎的程度有差异。

2、某村庄发生了一起集体食物中毒事件，经过调查，发现当地居民是直接饮用河水，研究者怀疑是河水污染所致，县按照可疑污染源的大致范围调查了沿河居民的中毒情况，河边33户有成员中毒（+）和均未中毒（-）的家庭分布如下：（案例数据run.sav）-+++*++++-+++-+++++----++----+----毒源问：中毒与饮水是否有关？SPSS计算结果如下：此题为单样本变量值随机检验零假设：总体某变量的变量值是随机出现的。

即中毒的家庭沿河分布的情况随机分布，与饮水无关。

相伴概率为0.036，小于显著性水平0.05，拒绝零假设，因此中毒与饮水有关。

3、某试验室用小白鼠观察某种抗癌新药的疗效，两组各10只小白鼠，以生存日数作为观察指标，试验结果如下，案例数据集为：npara1.sav，问两组小白鼠生存日数有无差别。

试验组：24 26 27 30 32 34 36 40 60 天以上对照组：4 6 7 9 10 10 12 13 16 16SPSS计算结果如下：此题为两独立样本非参数检验。

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。

实验二 SPSS的参数检验和非参数检验（验证性实验 4学时）1、目的要求：熟练掌握t检验及其结果分析。

熟练掌握单样本、两独立样本、多独立样本的非参数检验及各种方法的适用范围，能对结果给出准确分析。

2、实验内容：使用指定的数据按实验教材完成相关的操作。

3、主要仪器设备：计算机。

练习：1、给幼鼠喂以不同的饲料，用以下两种方法设计实验：鼠体内钙的留存量有显著不同。

2、为分析大众对牛奶品牌是否具有偏好，随机挑选超市收集其周一至周六各天并说明分析结论。

1 参数检验概述假设检验的基本思想.事先对总体参数或分布形式作出某种假设，然后利用样本信息来判断原假设是否成立；.采用逻辑上的反证法，依据统计上的小概率原理。

2 单样本的T检验2.1检验目的：•检验单个变量的均值是否与给定的常数(总体均值)之间是否存在显著差异。

如：分析学生的IQ平均分是否为100分；大学生考研率是否为5%。

•要求样本来自的总体服从或近似服从正态分布。

2.2 单样本T检验的实现思路•提出原假设：•计算检验统计量和概率P值●给定显著性水平与p值做比较：如果p值小于显著性水平，小概率事件在一次实验中发生，则我们应该拒绝原假设，反之就不能拒绝原假设。

2.3 单样本t检验的基本操作步骤1、选择选项Analyze－Compare means－One-Samples T test，出现窗口：2、在Test Value框中输入检验值。

3、单击Option按钮定义其他选项。

Option选项用来指定缺失值的处理方法。

其中，Exclude cases analysis by analysis表示计算时涉及的变量上有缺失值，则剔除在该变量上为缺失值的个案；Exclude cases listwise表示剔除所有在任意变量上含有缺失值的个案后再进行分析。

可见，较第二种方式，第一种处理方式较充分地利用了样本数据。

在后面的分析方法中，SPSS对缺失值的处理方法与此相同，不再赘述。

SPSS非参数检验—两独立样本检验_案例解析非参数检验是一种不基于总体分布特征的统计方法，适用于数据分布未知、非正态分布或无法满足参数检验假设的情况。

其中一种非参数检验是两独立样本检验，用于比较两组独立样本之间的统计差异。

本篇文章将结合案例解析，详细介绍SPSS软件中如何进行非参数检验的两独立样本检验。

案例背景：工厂生产两种不同形状的零件，为了比较两种零件的尺寸是否存在差异，随机选取了30个零件进行测量。

现在需要使用两独立样本检验来研究这两种零件的尺寸是否存在显著差异。

步骤一：数据导入首先，将收集到的数据导入SPSS软件中。

数据包括两个变量：零件类型（Group）和尺寸（Size）。

将数据按照Excel或CSV格式保存，然后在SPSS中选择"文件"->"导入"->"数据"，选择导入文件，并进行数据格式定义。

步骤二：描述性统计分析在进行假设检验之前，首先进行描述性统计分析，以了解样本数据的基本特点。

在SPSS中，选择"分析"->"描述性统计"->"描述性统计"，将"Size"变量拖入"变量"框中，然后点击"统计"按钮，选择要统计的统计量（如均值、标准差等），最后点击"确定"按钮进行计算。

步骤三：正态性检验在进行非参数检验之前，需要进行正态性检验，以确定数据是否满足参数检验的假设。

在SPSS中，选择"分析"->"非参数检验"->"单样本分布检验"，将"Size"变量拖入"变量"框中，然后点击"选项"按钮，选择要进行的正态性检验方法，如Kolmogorov-Smirnov检验或Shapiro-Wilk检验等。

140图3-65 多关联样本的非参数检验图3-66 多关联样本的差异显著性检验结果由于Kendall W的值仅有0.055，这说明尽管这4个科目的成绩存在着显著的差异，但其值的差别并不太大。

3．多关联样本非参数检验的补充说明在多关联样本的非参数检验中，SPSS提供了3种“检验类型”，以适应不同数据序列的特点。

在针对非正态分布的多关联样本实施差异显著性检验时，需要根据数据的本身特征，正确地选择合适的分析算法。

3.4.4 两独立样本的非参数检验1．两独立样本非参数检验的概念（1）两独立样本非参数检验对样本分布的要求对不满足正态分布的两独立样本，如需要分析其是否存在显著性差异，不可以通过均值比较其差异性，通常是通过分布形态或秩分比较其差异性。

对于两独立样本的非参数检验，对数据序列主要有以下要求。

①样本数据来源于同一总体；②样本数据不满足正态分布、或样本的测量区分度不高；③样本数据可被另外的分组变量划分为两组。

（2）两独立样本非参数检验的方法对于两独立样本的非参数检验，主要有以下几种方法。

① Wilcxon W等级和检验（Mann-Whitney U）Wilcxon W（威尔克科逊）等级和检验，也叫曼-惠特尼U检验。

其基本思路是：把全部样本混在一起求秩，然后根据两组样本的秩分情况判断是否存在差异。

曼-惠特尼U检验本质上是一种通过比较两个样本秩分情况而获得差异显著性检验结论的一种检验技术。

本算法适应于定距数据和定序数据。

②摩西极端反映的差异检验（Moses Extreme reaction）摩西极端反映检验，即摩西极端反映的差异显著性检验，即对全体样本混合求秩分，根据两。

SPSS20‎.0实现多个独‎立样本非参数‎检验后两两比‎较
SPSS---分析---非参数检验---独立样本(I)...
在出现的名为‎“非参数检验：两个或更多独‎立样本”的对话框里，点击“字段”选项卡。

在出现的画面‎中把要检验的‎变量放入右边‎的“检验字段（T）”文本框里，把分组变量
放入其下面的‎“组（G）”里。

点击“运行”按钮即可。

在输出的结果‎中，双击“假设检验汇总‎”图表，在出现的模型‎浏览器里的右‎下角的“视图”的
右边下拉菜单‎里，选中其中的“成对比较”，结果就会出现‎两两的非参数‎检验的比较的‎结果。

注：
①分组变量（G）变量类型（度量标准）需定义为“序号”或“名义”
变量；
②两两比较方法‎：Mann-Whitne‎y U检验？。

SPSS两独立样本T检验结果解析SPSS中的两独立样本T检验是一种用于比较两个独立样本均值是否存在显著差异的统计方法。

在进行T检验时，SPSS会提供多个结果和统计指标，以下将对这些结果进行详细解析。

1.描述统计：首先，SPSS提供了每个样本的基本统计描述，包括样本均值（Mean）、标准差（Standard Deviation）、样本大小（N）等。

这些统计指标可以帮助我们了解样本的基本情况，并对比两个样本的差异。

2.正态性检验：T检验的前提是两个样本都满足正态分布。

SPSS会进行正态性检验，提供Shapiro-Wilk和Kolmogorov-Smirnov两种方法。

若p值大于显著性水平（通常是0.05），则我们可以认为数据满足正态分布假设；若p值小于显著性水平，则我们需谨慎解释数据结果，并可以采用非参数检验方法。

3.方差齐性检验：T检验还要求两个样本的方差齐性。

SPSS提供Levene's Test和Brown-Forsythe两种方差齐性检验方法。

若p值大于显著性水平，我们可以认为两个样本具有方差齐性；若p值小于显著性水平，则需要调整我们对于T检验结果的解释，例如使用修正的T检验方法。

4.独立样本T检验结果：SPSS提供了多个独立样本T检验的结果，包括T值、自由度、双侧p 值、置信区间等。

其中T值表示两个样本均值之间的差异是否显著，自由度用于计算T分布的临界值，p值则用于判断差异是否具有统计学意义，置信区间则给出了均值差异的范围估计。

通常，p值小于显著性水平（例如0.05）可以认为两个样本的均值存在显著差异。

5.效应量指标：除了上述的结果，SPSS还提供了一些效应量指标，可以帮助评估均值差异的大小。

其中，Cohen's d是一种常用的效应量指标，表示两个样本均值差异的标准化大小。

Cohen's d的值越大，表示两个样本的均值差异越大。

6.异常值和离群值：最后，SPSS还可以通过箱线图和散点图等方法帮助我们检查两个样本中是否存在异常值或离群值。

SPSS—非参数检验-两独立样本检验案例解析2011—09—16 16：29好想睡觉，写一篇博文，希望可以减少睡意，今天跟大家研究和分享一下:spss 非参数检验——两独立样本检验，我还是引用教程里面的案例，以：一种产品有两种不同的工艺生产方法,那他们的使用寿命分别是否相同下面进行假设：1：一种产品两种不同的工艺生产方法，他们的使用寿命分布是相同的2：一种产品两种不同的工艺生产方法，他们的使用寿命分布是不相同的我们采用SPSS进行分析，数据如下所示：点击“分析"选择“非参数检验" 再选择“旧对话框——2个独立样本检验如下所示：在检验类型下面选择"Mann-Whitney U “ 检验类型 (Mann-whitney u 检验等同于对两组数据的Wilcoxon秩和检验和Kruskal—Wallis检验，主要检验两个样本的总体在某些位置上是否相等.）两种工艺类型分别为：甲种工艺和乙种工艺分别用定义值为“1” 和“2”将“工艺类型”变量拖入“分组变量”下拉框内，点击“定义组”按钮,在组别1 和组别 2 中分别填入 1和2，点击继续按钮选择“使用寿命”作为“检验变量”点击确定,得到分析结果如下:下面对结果，我将进行详细分解：1：N 代表变量个数，甲种工艺秩和为 80乙种工艺秩和为 40，下面来分析“秩和”这个结果如何出来的第一步:我们将”使用寿命“这个变量按照“从小到大”的顺序进行排序,得到如下结果：得到数据如下：甲种工艺: 661 669 675 679 682 692 693乙种工艺：646 649 650 651 652 662 663 672我们将“甲种工艺”和“乙种工艺”两组数据进行合并排序，并且对两组数据进行“秩次排序"分别用“序号”代替以上数据序号分别为：1 2 3 4 5 6 7 8 910 11 12 13 14 15得到以下结果：甲种工艺为：6 9 11 12 13 14 15 （加起来刚好等于80）乙种工艺为：1 2 3 4 5 7 8 10 （加起来刚好等于40）结果得到了验证2：“在检验统计量B ”表中可以看出：1：渐进显著性和“单侧显著性”（精确显著性“ 都分别小于 0。