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SPSS非参数检验

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SPSS非参数检验

SPSS非参数检验
23
SPSS
24
SPSS
正态 分布
25
SPSS
26
SPSS
由于概率P大于 0.05，所以不能拒 绝原假设，即认为 周岁儿童身高的总 体分布与正态分布
无显著差异
27
SPSS
P-P图
28
SPSS
Q-Q图
29
单样本K-S检验的基本操作与应用举例 SPSS 以储户存款金额总体的分布检验为例
30
最后，计算两组累计频率的差，得到秩的差 值序列并得到D统计量，根据D统计量得出 的概率P与显著性水平大小进行比较判断。 48
SPSS
两独立样本K-S检验SPSS基本操作
（以两独立样本-使用寿命为例）
49
SPSS
50
方法三：两独立样本的游程检验
SPSS
基本思想
• 该方法的基本思想与单样本游程检验的基本相同， 不同的是计算游程数的方法。两独立样本的游程 数依赖于变量的秩。
由于概率P大于0.05， 所以不能拒绝原假设， 18 即认为一级品率不低
于0.9
单样本K-S检验
SPSS
概念
• K-S检验（Kolmogorow-Smirnov）,该方法 能够利用样本数据推断样本来自总体是否 与某一个理论分布有显著差异，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。
55
SPSS
• 具体分析过程：
首先，将两组样本混合按升序排序
然后，求出控制样本的最小秩 Qmin 和最大秩
Qmax，并计算出跨度S= Qmax- Qmin+1
接着, 为消除样本数据中极端值对分析结果的
影响，计算跨度之前可按比例去除控制样
本中部分靠近两端的样本值，然后再求跨

第7章spss非参数检验

第7章spss非参数检验

Statistics按钮： 计算卡方值，用于行列
变量的独立性检验
计算pearson和spearman 相关系数
定类资料的行列变 量相关性检验
定序资料的行列变 量相关性检验
定序与定距资料的行 列变量相关性检验
评判内部一致性 相关风险比例 两相关二项分类变量的非参检验
二项分类变量的因、自变量独立性检验
p(1 p) / n
17
【界面设置】
检验的落入第一组的 概率常数值
分组值，小于该值为1 组，其余为1组
注意大小样本的选择
18
【结果形式】
19
7.3 Runs 游程检验 主要用于对二分变量（数值型）或利用断点分 为两组的变量，检验取值的分布随机性或两总体分 布是否一致，即一个case的取值是否影响下一个。 统计原假设H0：样本二分值分布是随机的或两总体分 布相同。
5、 2 Independent Samples 两独立（成组）样本检验
6、 K Independent Samples K个独立样本检验 5、 2 Related Samples 两关联（配对）样本检验 6、 K Related Samples K个关联样本检验
2
7.1 Chi-Square
1、卡方拟合优度检验 （Nonparametric Tests - Chi-Square） 主要用于分析实际频数与理论频数（已知）拟合情况；χ2 值反映了实际频数和理论频数的吻合程度。χ2值越小， 说明实际频数与理论频数越吻合。 适用于一个变量的多项分类数据的检验分析。 统计原假设：实际频数与理论频数相等或实际构成比等于 已知构成比。 k ( f 0 f e )2 卡方统计量为 2
25
【界面设置】

SPSS的非参数检验

SPSS的非参数检验
非参数检验可以提供更准确的统计推断，特别是在 数据特征不明或数据量较小的情况下。
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。
THANK YOU
感谢聆听
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。

第七章SPSS非参数检验

第七章SPSS非参数检验
•第七章SPSS非参数检验
二、SPSS两独立样本非参数检验
(一)目的 由独立样本数据推断两总体的分布是否存在显著差异
(或两样本是否来自同一总体)。 (二)基本假设 H0：两总体分布无显著差异(两样本来自同一总体) (三)数据要求 样本数据和分组标志
•第七章SPSS非参数检验
二、SPSS两独立样本非参数检验
– 与样本在相同点的累计频率进行比较。如果相差较小，则认为样
本所代表的总体符合指定的总体分布。
•第七章SPSS非参数检验
一、SPSS单样本非参数检验
（三）K-S检验 (4)基本步骤
菜单选项：analyze->nonparametric tests->1-sample k-s 选择待检验的变量入test variable list 框 指定检验的分布名称(test distribution)
将两样本混合并按升序排序 分别计算两个样本在相同点上的累计频数和累计频率 两个累计频率相减。 如果差距较小，则认为两总体分布无显著差异
应保证有较大的样本数
案例：7-5 p194使用寿命
•第七章SPSS非参数检验
二、SPSS两独立样本非参数检验
3.游程？检验(Wald-Wolfowitz runs)
一、SPSS单样本非参数检验
（二）总体分布的二项分布检验 (1)目的
通过样本数据检验样本来自的总体是否服从指定的 概率p的二项分布根据 (2)原假设 样本来自的总体与指定的二项分布无显著差异。 (3)案例7-2 p187 产品合格率
•第七章SPSS非参数检验
一、SPSS单样本非参数检验
（三）K-S检验 (1)目的
•第七章SPSS非参数检验
五、SPSS多配对样本非参数检验

SPSS第讲非参数检验(共72张PPT)

SPSS第讲非参数检验(共72张PPT)

SPSS应用
Kendall协同系数检验中会计算Friedman检验方 法，得到friedman统计量和相伴概率。如果相伴概
率小于显著性水平，可以认为这10个节目之间没有 显著差异，那么可以认为这5个评委判定标准不一 致，也就是判定结果不一致。
SPSS应用
3．多配对样本的Cochran Q检验
多配对样本的Cochran Q检验也是对多个互 相匹配样本总体分布是否存在显著性差异的统计 检验。不同的是多配对样本的Cochran Q检验所能 处理的数据是二值的（0和1）。其零假设是：样 本来自的多配对总体分布无显著差异。
SPSS应用
单样本K-S检验可以将一个变量的实际频数分
布与正态分布（Normal）、均匀分布（Uniform）、
泊松分布（Poisson）、指数（Exponential）分 布进行比较。其零假设H0为样本来自的总体与指定
的理论分布无显著差异。
SPSS应用
6.2 两配对样本非参数检验
6.2.1 统计学上的定义和计算公式
SPSS应用
两配对样本非参数检验的前提要求两个样本 应是配对的。在应用领域中，主要的配对资料包 括：具有年龄、性别、体重、病况等非处理因素 相同或相似者。首先两个样本的观察数目相同， 其次两样本的观察值顺序不能随意改变。
SPSS应用
SPSS中有以下3种两配对样本非参数检验方 法。
SPSS应用
1验．两配对样本的McNemar变化显著性检
SPSS应用
2．两配对样本的符号（Sign）检验
当两配对样本的观察值不是二值数据时，无法 利用前面一种检验方法，这时可以采用两配对样本
的符号（Sign）检验方法。其零假设为：样本来
自的两配对样本总体的分布无显著差异。

第5讲SPSS非参数检验

第5讲SPSS非参数检验
二、操作
数据文件：“糖果中的卡路里.sav” 菜单：“分析→非参数检验→旧对话框→K个独立样本”
多独立样本非参数检验整体分析与设计的内容
输入最大值、 最小值。
Kruskal-Wallis H检 验：是曼-惠特尼U 检验在多个独立样 本下的推广。
检验各个样本是否来自有相同中位数的 总体。--- 这种检验的效能最低。
2）对数据的测量尺度无约束，对数据的要求也不严格，任何数据类型 都可以。
3）适用于小样本、无分布样本、数据污染样本、混杂样本等。
注：若参数检验模型的所有假设在数据中都能满足，而且测量达到了所 要求的水平，那么，此时用非参数检验就浪费了数据。
因此，若所需假设都满足的情况下，一般就选择参数检验方法。
卡方检验
此时，零假设：两总体的 均值无显著性差异；就可 能不成立。
K-S检验。以变量的秩 作为分析对象；而非变 量值本身。
也需要先将两组样本混 合、升序排列。
两独立样本非参数检验整体分析与设计的内容 二、操作
该检验有特定用途，给出的结果均为单侧 检验。若施加的处理时的某些个体出现正 向效应，而另一些个体出现负向效应时， 就应当采用该检验方法。 基本思想为：将一组样本作为控制样本， 另一组作为试验样本。以控制样本为对照， 检验试验样本相对于控制样本是否出现了 极端反应。若无极端反应，则认为两总体 分布无显著性差异；否则，有显著性差异。
选择分布
“结”的处理
单样本K-S检验
整体分析与设计的内容
三、补充描述性统计的P-P图和Q-Q图
P-P图的输出样子： P-P图
期望（理论）累计 概率值
去势P-P图
样本数据实际累计 概率值
实际与期望的差值
样本数据实际累计 概率值

SPSS教程-非参数检验

两独立样本的非参数检验是在对总体分布不很 了解的情况下，通过分析样本数据，推断样本 来自的两个独立总体分布是否存在显著差异。
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。

非参数检验-SPSS

非参数检验-SPSS什么是非参数检验？非参数检验是一种统计假设检验方法，它不依赖于总体的任何假设条件，如总体分布的正态性、方差的同一性等。

与参数检验相比，非参数检验更加灵活，能够适应更多的数据情况。

为什么需要非参数检验？当我们的数据不满足正态分布等假设条件时，就需要使用非参数检验。

此外，非参数检验还有以下优点：1.不需要知道总体分布的具体形态，从而更加适用于实际情况2.对于离群值和极端值并不敏感3.数据缺失并不会影响检验结果SPSS中的非参数检验现在我们来介绍SPSS中的非参数检验。

1. Wilcoxon符号秩检验Wilcoxon符号秩检验旨在检验两组配对样本的中位数差异是否为零。

它的原假设是两组样本中位数相同。

首先，我们需要打开SPSS，导入数据集，然后点击菜单栏中的“数据”-“配对样本T检验”-“Wilcoxon符号秩检验”。

接下来，我们需要在弹出的对话框中选择配对变量，然后点击“OK”即可得到检验结果。

2. Mann-Whitney U检验Mann-Whitney U检验是一种非参数检验方法，用于检验两组独立样本的中位数是否相同。

它的原假设是两组样本中位数相同。

要进行Mann-Whitney U检验，我们需要打开SPSS，导入数据集，然后点击菜单栏中的“分析”-“非参数检验”-“2独立样本”。

接着，在弹出的对话框中选择两组样本的变量，并设置分析的方法为“Mann-Whitney U检验”。

最后点击“OK”即可得到检验结果。

3. Kruskal-Wallis检验Kruskal-Wallis检验是一种非参数检验方法，用于检验多个独立样本的中位数是否相同。

它的原假设是多组样本中位数相同。

要进行Kruskal-Wallis检验，我们需要打开SPSS，导入数据集，然后点击菜单栏中的“分析”-“非参数检验”-“Kruskal-Wallis检验”。

接着，在弹出的对话框中选择多组样本的变量，并点击“OK”即可得到检验结果。

SPSS中非参数检验方法


1. 总体分布的卡方（Chi-square）检验 2. 二项分布检验 3. SPSS单样本变量的随机性检验 4. SPSS单样本的K-S检验 5. 两个独立样本的非参数检验 6. 多个独立样本的非参数检验 7. 两个配对样本的非参数检验 8. 多配对样本的非参数检验
本章主要介绍总体分布的卡方（Chi-square） 检验、二项分布（Binomial）检验、单样本K-S （ Kolmogorov-Smirnov ） 检 验 、 单 样 本 变 量 值 随机性检验（Runs Test）；两独立样本非参数 检验、多独立样本非参数检验、两配对样本非 参数检验、多配对样本非参数检验等8类常用的 非参数检验方法。
前面已经讨论的统计分析方法，对总体有特殊的要求，如T检 验要求总体符合正态分布；F检验要求误差呈正态分布，且各 组方差齐，等等。这些方法常用来估计或检验总体参数，统 称为参数检验。
现实中，许多调查或实验所得的科研数据，其总体分布未知 或无法确定。因为有的数据不是来自所假定分布的总体，或 者数据根本不是来自一个总体；还有可能数据因为某种原因 被严重污染。这样在假定分布的情况下进行推断的做法，就 有可能产生错误的结论。此时人们希望检验对一个总体分布 形状不必作限制。
人数 2 4 7 16 20 25 24 22 16 2 6 1
实现步骤
在菜单中选择“1-Sample K-S”命令
“One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test”对话框
“One-Sample K-S：Options”对话框
4.3 结果和讨论
（1）本例输出结果如下表所示。
总体分布的卡方检验的数据是实际收集到 的样本数据，而非频数数据。
1.2 SPSS中实现过程

spss教程_14-1(非参数检验)

将样本值从小到大排序,排列的序号 称为相应数据的的秩,对相同的数据取 序号的平均值作为秩
Xi Ri
15 7
9 5
18 9
3 1
17 8
8 4
5 2
13 6
7 3
19 10
Mann-Whitney U检验(Rank检验)
1 将两组样本混合按升序排序,得到每个 数据的秩
R (Q1 ,Qm , R1 , Rn )
游程检验 基本操作
1 Analyze==>Nonparametic test==> Runs
Test Variable List:待检验变量 Cut Point:游程数的分界值
实例分析
检验某耐压设备在某段时间内 工作是否持续正常
第2 节
两独立样本非参数检验
问题
例:检验两种工艺下产品的使用寿命 是否存在显著差异
非参数检验
非参数检验特点
（1）不要求总体分布已知或对总体分布作任 何限制性假定； （2）不以估计总体参数为目的； （3）能用于定性变量（即定类变量和定序 变量）； （4）方法直观，易于理解，运算比较简单。 （5）缺点是检验的功效不如参数检验方法。
本章内容
单样本非参数检验 两独立样本非参数检验 多独立样本非参数检验 两相关样本非参数检验 多相关样本非参数检验
k 2 i
ni
2
i 1 j 1
3 H 0 成立， H值偏小 , n较大时， H ~ 2 ( K 1)
Jonkheere-Terpstra检验
基本思想与Mann-Whitney U检验 类似
基本操作 Analyze==>Nonparametic test ==>K Independent Samples Test Variable List:待检验变量 Grouping Variable:选入分组变量 Define Range :分组变量范围 Test Type:检验方法
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多个独立样本的非参数检验
结果：当多样本比较时统计量近似服从卡方分布
Ran ks
吞噬指数
分组 对照组 A菌组 B菌组
Total
N 17 24 19 60
Mean Rank 1 4.03 3 9.85 3 3.42
Test Stat istics a,b
Ch i -Sq u are
吞噬 指数
22.6 71
140
a. Comput ed only for a 2x2 t able b. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expect ed count is 17.57.
两（多）个率或构成比的比较
阅读检验结果 教科书：n≥40,T≥5时，使用普通卡方检验
df
(2-sided) (2-sided)
1
.005
1
.009
Exact Sig. (1-sided)
Likelihood Ratio
7.746
1
.005
Fisher's Exact Test
.008
.005
Linear-by-Linear Association 7.717
1
.005
N of Valid Cases
当两样本来自非正态总体或方差不齐时 H0：两总体分布相同 H1：两总体分布不同
11
两独立样本的非参数检验
应用案例 ➢ 分别对8名未患妊娠合并症的孕妇和9名患有妊娠合并
症的孕妇进行葡萄糖耐受水平的测试，据此推断这两 类孕妇的葡萄糖耐受能力是否不同？（naishou.sav）
12
两独立样本的非参数检验
葡萄 糖耐 受水 平
12.0 00
48.0 00
-2.3 09
.021 .021 a
两独立样本的非参数检验
应用案例（两组有序变量资料） ➢ 某研究设欲评价新药按摩乐口服液治疗高甘油三酯血
症的疗效，将高甘油三酯血症患者189例随机分为两 组，分别用按摩乐口服液和山楂精降脂片治疗，据此 能否认为两种药物治疗高甘油三酯血症的疗效不同？ (ganyousanzhi.sav)
Mini法 -
Wri gh t法
Z
-1 .2 45 a
Asymp. Sig. (2-tailed)
.2 13
a. B as ed on n eg ative rank s. b . Wilco xo n Sig n ed Rank s Test
配对设计的非参数检验
确切概率的计算（Exact对话框）
Val ue
N of Valid Cases
16 8
a. Binom ial distribution used.
Exact Sig . (2-sid ed)
.01 3a
配对卡方检验
练习
➢ 在比较A、B两种毒物诱发小白鼠肝癌的实验中，将同窝出生、同性别、体重 相近（±3g）的健康小白鼠配成对子，再将每对中的两只小鼠随机分配到A、 B两毒物组中。53对小鼠中，A药及B药均诱发肝癌为12对，A药及B药均未诱 发肝癌为20对，A药诱发肝癌但B药未诱发肝癌为6对，B药诱发肝癌但A药未 诱发肝癌为15对。问A、B两毒物诱发肝癌的作用是否有差异？
➢ 非参数检验是利用观察值的顺序代替观察值本身进行分析的一 种方法。即：基于秩次的检验方法。
3
配对设计的非参数检验
适用条件：当差值d不满足正态分布时使用 H0：差值的总体中位数为0（两处理无差别） H1：差值的总体中位数不为0（两处理有差别）
4
配对设计的非参数检验
应用案例
➢ 某研究者欲研究保健食品度小鼠抗疲劳作用，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 将小鼠杀死，测得其肝糖原含量，问不同剂量的小鼠肝糖原含 量有无差别？（gantang.sav）
Analyze－Nonparametric Tests－2 Independent Samples
两独立样本的非参数检验
Ranks
分组
N Mean RSaunm k of Ranks
葡萄糖 耐受 未水 患平 妊 娠合并症 8 组 6.00
48.00
患有妊 娠合并症 9 组11.67 105.00
Total
24
卡方检验
流行病学与卫生统计学教研室
25
卡方检验
两（多）个率或构成比的比较 一致性检验与配对卡方检验 分层卡方检验
Analyze
Descriptive Statistics
Crosstabs
26
卡方检验
理论复习 适用于分类变量的统计推断
27
两个率或构成比的比较
应用案例 ➢ 某医生为比较中药和西药治疗胃炎的疗效，随机抽取
培养法
阳性
阴性
64
40
20
44
84
84
合计
104 64 168
配对卡方检验
SPAIF法 * 培 养 法 Crosstabul atio n
Count
SPAIF法 阳性 阴性
T otal
培养法
阳性
阴性
64
40
20
44
84
84
T otal 104 64 168
Chi-Square Tests
McNemar Test
非参数检验
流行病学与卫生统计学教研室
1
非参数检验
配对设计非参数检验 两独立样本非参数检验 多个独立样本的非参数检验
Analyze
Nonparmetric Test
2
非参数检验
理论复习
➢ 当总体分布类型未知、已知总体分布与检验所需条件不符、一 端或两端有不确定值时，不再对总体的几个参数进行假设检验， 而是对总体分布的位置、分布的形状进行比较。
20
多个独立样本的非参数检验
应用案例
➢ 现欲研究A、B两个菌种对小鼠巨噬细胞吞噬功能的激活作用， 将60只小鼠随机分为三组，其中一组为生理盐水对照组，用常 规巨噬细胞吞噬功能的监测方法，获得三组吞噬指数，比较这 三组吞噬指数有无差别？（tunshi.sav）
21
多个独立样本的非参数检验
Analyze－Nonparametric Tests－K Independent Samples
140例胃炎患者分成中药组和西药组，结果中药组治 疗80例，有效64例，西药组治疗60例，有效35例。 问中药西药疗效有无差别？（weiyan.sav) ➢ 频数的格式 ➢ 卡方检验（Crosstabs过程）
28
两个率或构成比的比较
Analyze－Descriptive Statistics－Crosstabs
SPSS分析过程
graphs — Scatter — Simple Analyze — Correlate — Bivariate
秩相关
某研究者对15例30~50岁成年男子的舒张压(mmHg) 与夜间最低血氧含量分级进行研究，结果见下表，试 分析两者的关联性。（correlation2.sav）
n≥40,1≤T<5，使用校正的卡方检验 n<40或T<5,改用确切概率法 软件已全部给出
32
两（多）个率或构成比的比较
练习
➢ 1986年某地城市和农村20至40岁已婚妇女避孕方法情况如 下，试分析该地城市和农村避孕方法的总体分布是否有差 别？
地区
城市 农村 合计
节育器 153 320 473
避孕方法
Mini法 Wright法
-1.245a
.213
.240
.120
.017
配对设计的非参数检验
练习
➢ 为研究长跑运动对增强普通高校学生的心功能的效果，某学院 随机抽取15名男生，进行5个月的长跑锻炼，5个月前后分别测 得其晨脉数据，问长跑锻炼后的晨脉次数是否有降低？ （chenmai.sav)
10
两独立样本的非参数检验
两个率或构成比的比较
处 理 组 * 疗 效 Crosstabu latio n
处理 组
T otal
中药组 Count
Expected Count
西药组 Count
Expected Count Count Expected Count
疗效
有效
64
无效
16
56. 6
23. 4
35
25
42. 4
17. 6
17
Test Stat istics b
Man n-Whitney U Wilcoxon W Z Asy mp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-t ailed S ig.)]
a. Not correcte d for tie s. b. Grouping Variable: 分组
分类变量的相关
为研究青少年在校情况与对艾滋病知晓情况之间的关 系，某研究者在某地共调查了384名青少年，并对每 名青少年按是否在校和对艾滋病是否知晓两种属性交 叉分类。试问两变量是否存在关联性？ （correlation3.sav）
df
2
Asy mp. Sig.
.000
a. Kruskal Wal lis Test b. Grouping Variable: 分组
多个独立样本的非参数检验
在非参数检验中，软件没有提供专用的两两比较功能，此 时采用以下策略： ➢ 直接使用两组比较的方法进行组间非参数检验，样本含量 较小时可以不调整检验水准；样本含量较大时（每组均在 几十例以上）则必须要调整检验水准。