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SPSS-非参数检验、秩和检验

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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

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。

SPSS 非参数检验

SPSS 非参数检验

Step07单击【OK】按钮，结束操作，SPSS软件自动输
出结果。
实例图文分析：人员结构的调动
• 1. 实例内容 某公司经营多年，形成了一套成熟的企业文化和管理体系， 例如根据多年的运营经验，经理层、监察员、办事员三种职务 类别人员比例大约在15：5：80为宜，这样运行效率最高。目 前公司进行人事调整，公司人员结构发生变动，有员工担心是 否人事调整已经导致职务类型比例的失调。请利用数据文件61.sav来解决该问题。 三种职务的期望构成比为15％、5％和80％。而目前样本中 观察到的三种职务的人数比为84：27：363，构成比分别是17. 7％、5.7％和76.6％，和理论值有差异。那么这种差异是由随 机误差造成的，还是真的构成比和以前有所变化？该问题就可 以用χ2检验来实现。相应的假设检验如下。 H0：目前三个职业的总体构成比仍然是15％、5％和80％。 H1：目前三个职业的总体构成比不再是15％、5％和80％ 。
实例结果及分析
（1）频数表
SPSS的结果报告中列出了期望频数和实际频数。 显然残差值越小，说明实际频数与期望频数越接近。
Observed N-Expected N
Observed N Clerical 363 27 84 474 Expected N 379.2 23.7 71.1 Residual -16.2 3.3 12.9
0.63 0.95 0.95 0.95 0.91 没有可比较的基 础
1 SPSS 在卡方检验中的应用
1.使用目的 卡方检验（Chi-Squar Test）也称为卡方拟合优度检验，是K.Pearso n给出的一种最常用的非参数检验方法。它用于检验观测数据是否与某 种概率分布的理论数值相符合，进而推断观测数据是否是来自于该分 布的样本的问题。 2.基本原理 H 0样本X来自的总体分布服从期 进行卡方检验时，首先提出零假设 ： 望分布或某一理论分布。接着，利用实际观测值的频数与理论的期望 c 2，它描述了观察值和理论值之间的 频数之间的差异来构造检验统计量 偏离程度。 3.软件使用方法 SPSS会自动计算出χ2统计量及对应的相伴概率P值。

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。

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。

(完整版)秩和检验SPSS中文版

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。

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表3 三种手术方法治疗肝癌患者术后生存月数比较
甲法
2 3 6 7 7
乙法
5 8 9 11 12
丙法
1 2 4 6 7
• （一）建立数据文件 • 定义二个变量 • X1 表示组别，1=甲法；2=乙法；3=丙法 • X2 表示术后生存月数
数据文件
（二）分析数据
Analyze →
Nonparametric （非参数统计分析）
表1 出凝血功能异常患者血浆置换治疗前后凝血酶原时间（s）结果
患者编号
治疗前
治疗后
1
25.33
14.69
2
10.45
13.13
3
30.87
12.68
4
24.31
13.45
5
15.50
15.50
6
58.25
14.20
7
79.27
13.39
8
.38
12.05
9
75.29
15.17
10
15.08
12.95
检验类型，选择系统默认的Kurskal-Walls H 方法。
分析：经过Kruskal-Wallis H 检验，χ2=25,123， P=0.000, 差异有统计学意义，可以认为三种药物的疗 效不完全相同。
练习题
• 1.12名宇航员航行前及返航后24小时 的心率（次/分），问航行对心率有无影响。
→ K-InpendentSamples Tests（成 组设计多样本非参 数检验）
点击X1组别进入Grouping Variable 框中，X2术后生存月数进入Test Variable List K框中，激活并点击Define Group 定义分组的取值范 围，在Minimum中键入“1”，Maximum中键入“3”。
（一）建立数据文件 • 定义三个变量
X1 表示复方类型，1=老复方；2=复方Ⅰ ；3=复方Ⅱ X2 表示治疗的疗效等级 1=无效；2=好转；3=显效； 4=控制 X3 表示患者人数
数据文件
• （二）定义频数变量：Data → Weight Cases…，患者人数进行加权
（三）分析数据
Analyze →
• （一）建立数据文件 • 定义二个变量 • X1 表示组别，1=甲法；2=乙法 • X2 表示所增红细胞数
数据文件
（二）分析数据
Analyze →
Nonparametric （非参数统计分析）
→ 2-InpendentSamples Tests（成 组设计两样本非参 数检验）
点击X1进入Grouping Variable 框中，激活并点击Define Group 定义 分组的取值范围，在组1中键入“1”，组2中键入“2”。
完全随机设计多样本资料秩和检验
• 完全随机（成组）设计多样本的比较 是指对从多个不同的总体中分别获得的多个 独立随机样本进行分析，可用K-W检验或H 检验，目的是推断多个独立样本所来自总体 的分布位置是否存在差异。
• 例3 某医院外科用3种手术方法治疗肝癌 患者15例，每组5例，每例术后生存月数见表 所示，比较三种方法的优劣。
学习目的
非参数检验
掌握非参数检验的应用条件及优缺点。
掌握非参数检验的计算方法及步骤。
掌握不同设计类型秩和检验SPSS软件实现
非参数检验的应用条件
• 对总体类型无特殊要求 • 适合于总体类型分布不明资料 • 适合于原始资料是以等级资料表示 • 对于资料两端有不确定的数值
非参数检验的优缺点
优点: 计算简单,结果便于理解,原始数据是不参加 计算;
表5 12名宇航员航行前后心率（次/分）
编 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 号 航 76 71 70 61 80 59 74 62 79 72 63 84 行 前 航 93 68 65 93 78 83 79 79 98 78 60 90 行 后
• 2.表中所示的是测得的铅作业与非铅 作业工人的血铅值（ μmol/l）,问两组工人的 血铅值有无差别？
频数表数据比较的秩和检验
• 例4 某医院用三种复方小叶枇杷治疗 老年慢性支气管炎，试比较其疗效有无差异。
表4 三种复方小叶枇杷治疗老年性慢性支气管炎疗效比较
疗效 等级 控制 显效 好转 无效 合计
老复方 36 115 184 47 382
例数 复方Ⅰ 4 18 44 35 101
复方Ⅱ 1 9 25 4 39
• 例2 甲、乙两法治疗贫血，2月后所增 红细胞的变化如表所示，问两法治疗贫血效 果有无差别。
3
表2 两种不同疗法治疗贫血2月后所增红细胞数的比较（万/mm ）
甲法 所增红细胞数
107 118 120 124 134 134 145 147
乙法 所增红细胞数
70 85 101 119 120 122
检验类型，选择系统默认的Mann-Whitney 方法。
结果分析
描述：甲法的平均秩次为9.56，秩和为76.50； 乙法的平均秩次为4.75，秩和为28.50；
双侧P值
本例Wilcoxon W 为 28.500,Z值为-2.135， 双侧P值为0.033，差 异有统计学意义，可 以认为两法治疗贫血 效果有差别。
11
11.85
12.48
• （一）建立数据文件 • 定义二个变量 • X1 表示血浆置换治疗前 • X2 表示血浆置换治疗后
数据文件
（二）分析数据
Analyze →
Nonparametric （非参数统计 分析）
菜单介绍
• 2-Independent-Samples Tests：即成组设计 的两样本均数比较的非参数检验。
缺点: 对于满足参数检验的资料,会损失信息,同时 会增加犯第二类错误的概率;
主要内容
• 配对设计资料的秩和检验 • 完全随机设计两样本资料的秩和检验 • 完全随机设计多样本资料的秩和检验
配对设计资料的秩和检验
• 例1 为观察血浆置换法治疗凝血功能 异常的临床疗效，某医师治疗了11名该病患 者，问血浆置换治疗前后凝血酶原时间有 无差别。
• K-Independent-Samples Tests ：成组设计的 多个样本均数比较的非参数检验，此处不提 供两两比较方法。
• 2-Related-Samples Tests：配对设计两样本 均数的非参数检验。
Analyze →
Nonparametric （非参数统计分析）
→ 2-RelatedSamples Tests（配 对样本非参数检验）
检验类型，选择系统默认的Kurskal-Walls H 方法。
结果分析
描述：甲法的例数为5，平均秩次为6.8； 乙法的例数为5，平均秩次为12.0； 丙法的例数为5，平均秩次为5.2；
分析：经过Kruskal-Wallis H 检验，χ2=6.388， P=0.041, 差异有统计学意义，可以认为三种方法治疗 肝癌患者术后生存月数不同或不全相同。。
小白鼠接种3种不同菌型的伤寒杆菌9D，11C ，DSC1后存活天数，问接种不同菌型伤寒杆 菌的小白鼠存活天数间有无差别？
表7 小白鼠接种不同菌型伤寒杆菌后存活天数
接种
存活天数
菌型
9D
2
3
4
5
5
11C
4
5
6
8
10
DSC1 7
9
10
11
13
Nonparametric （非参数统计分析）
→ K-InpendentSamples Tests（成 组设计多样本非参 数检验）
点击X1复方类型进入Grouping Variable 框中，X2疗效等级进入Test Variable List K框中，激活并点击Define Group 定义分组的取值范 围，在Minimum中键入“1”，Maximum中键入“3”。
表6 两组工人的血铅测定值（μmol/l）
分组
血铅测定值（μmol/l）
铅作 0.82 0.87 0.97 1.21 1.64 2.08 2.13 业工 人
非铅 0.24 0.24 0.29 0.33 0.44 0.58 0.63 0.72 0.87 1.01 作业 工人
• 3.用15只小白鼠，随机分为3组，比较
检验类型，选择系统默认的Wilcoxon方法。
结果分析
负秩 和
正秩和 双侧P值
本例正秩和为2，负 秩和为8，检验统计 量Z值为-2.293，双侧 P值为0.022，差异有 统计学意义，可以认 为血浆置换前后出凝 血异常患者的凝血酶 原时间有差别。
完全随机设计两样本资料的秩和检验
• 完全随机（成组）设计两样本资料的比较 是对从两个不同的总体分别获得的两个独 立随机样本就行分析，目的是推断两独立 样本所来自的总体的分布位置是否存在差 异。