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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。
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。
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。
