SPSS教程学习笔记1：K个独立样本秩和检验及多重比较 （转载） （非参数假设检验）

本文地址：http://www.datasoldier.net/archives/173
版权声明：本文为原创文章，版权归 数据小兵 所有，欢迎分享本文，转载请保留出处！

 

 

方差分析经常会出现不满足前提条件的情况，比如：

数据不符正态分布；

如何转换为正态；

方差不齐怎么办；

辛辛苦苦收集的原始数据，无法从中获取相应的结果。我们会很苦恼，不知下一步要如何去做。

我们一方面想通过参数检验获取相对准确的分析结论，另一方面却又不得不面对众多参数检验的前提假设条件难以满足的窘态。

如果遇到此类问题，不妨考虑一下非参数检验方法，今天我们就分享一个实用的非参统计方法。秩和检验。

某研究员，想要比较小白鼠接种3种不同伤寒杆菌9D、11C和DSC1后存活日数，收集到的结果如下表，试分析小白鼠接种不同伤寒杆菌的存活日数有无差别。

我们先梳理一下思路，收集到的原始数据，有两个变量，第一个是伤寒杆菌分组，是分类变量，有3个水平，分别是9D、11C、DSC，第二个变量是存活日数，共有30个数字，是连续型的数值变量。

3种不同伤寒杆菌，将30个数字划分为3组，这3组小白鼠在接种和存活试验过程是互不影响的，是3组独立样本。

研究目标就是要考察3个独立样本间存活日数有无差别。

我们不管它是不是符合方差分析的几个条件，最起码使用非参数的方法是合适的。

第一步，我们把原始数据录入到SPSS统计软件。

点【分析】→【非参数检验】→【独立样本】，通过SPSS的菜单栏，调出独立样本的非参数检验主对话框。

【目标】选项卡中选择【定制分析】，【字段】选项卡中勾选【使用自定义字段分配】，将存活日数变量移入【检验字段】框内，将伤寒杆菌分组变量移入【组】框内。

在【设置】选项卡中，可以勾选【根据数据自动选择检验】，此时软件会自动根据数据结构来选择最合适的非参数检验方法。当然我们也可以自己选择合适的方法，例如本例，当勾选【定制检验】时，可再勾选【克鲁斯卡尔-沃利斯单因素检验】。

实际上，我们完全可以软软件自动，智能的去选择最合适的检验方法。

其他参数可以不用设置了，点底部的【运行】按钮，要求软件执行统计分析。

接下来一起来解读输出的结果。

结果查看器窗口中，我们看到检验表，原假设不同伤寒杆菌分组之间白鼠的存活日数没有差别，软件帮我们智能的选择了克鲁斯卡尔-沃利斯单因素检验，也可以简称为KW秩和检验。

直接给出了该检验的显著性p值=0.007，小于0.05，最后一列给出软件的判定是要拒绝原假设，即原假设不成立，说明不同组白鼠存活日数有差别，并达到统计学意义。

完了么？当然没有。

我们现在仅仅知道了3个组有差别，那么更应关切的是3种伤寒杆菌两两之间的关系，为进一步研究提供数据支持。此时则需要进行多重比较。

现在用鼠标双击检验表，软件随之会打开KW检验的模型查看器，呈现更为细致的统计结果。

SPSS统计软件得到的结果里面，也提供了多重比较的数据结论。在模型查看器右下角，点开【独立样本测试视图】，然后勾选【成对比较】。

成对比较的结果展示如下：

9D与11C两组之间的差别，显著性p值=0.029，小于0.05，说明两组之间差异达统计学意义；

9D与DCS两组之间的差别，显著性p值=0.013，小于0.05，说明两组之间差异达统计学意义；

11C与DSC两组之间的差别，显著性p值=1，大于0.05，说明两组之间存活日数分布一致，没有差别。

综合起来，即9D和其他两个组在存活日数方面有较为明显的差别，而11C和DSC之间几乎是一致的。

再结合存活日数绝对值的大小，11C和DSC存活日数较高，明显高于9D。

全文完

文/图=数据小兵

参考文献：

刘万里, 薛茜, 曹明芹,等. 用SPSS实现完全随机设计多组比较秩和检验的多重比较[J]. 疾病预防控制通报, 2007, 22(2):27-29.