非参数检验SPSS
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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
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。
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
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
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
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
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。
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使用教程非参数检验
第23页/共152页
SPSS二项分布检验就是根据收集到的样本 数据，推断总体分布是否服从某个指定的二项 分布。其零假设是H0：样本来自的总体与所指 定的某个二项分布不存在显著的差异。
第24页/共152页
SPSS中的二项分布检验，在样本小于或等 于30时，按照计算二项分布概率的公式进行计 算；样本数大于30时，计算的是Z统计量，认 为在零假设下，Z统计量服从正态分布。Z统计 量的计算公式如下
人数 2 4 7 16 20 25 24 22 16 2 6 1
第49页/共152页
实现步骤
图10-12 在菜单中选择“1-Sample K-S”命令
第50页/共152页
图10-13 “One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test”对话框
第51页/共152页
图10-14 “One-Sample K-S：Options”对话框
第28页/共152页
表10-2
35名婴儿的性别
婴儿
Sex
婴儿
Sex
婴儿
Sex
1
1
13
1
25
1
2
0
14
1
26
1
3
1
15
1
27
0
4
1
16
1
28
0
5
1
17
0
29
0
6
1
18
0
30
0
7
0
19
0
31
1
8
0
20
0
32
0
9
0
21
0
33
0
10
SPSS二项分布检验就是根据收集到的样本 数据，推断总体分布是否服从某个指定的二项 分布。其零假设是H0：样本来自的总体与所指 定的某个二项分布不存在显著的差异。
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SPSS中的二项分布检验，在样本小于或等 于30时，按照计算二项分布概率的公式进行计 算；样本数大于30时，计算的是Z统计量，认 为在零假设下，Z统计量服从正态分布。Z统计 量的计算公式如下
人数 2 4 7 16 20 25 24 22 16 2 6 1
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实现步骤
图10-12 在菜单中选择“1-Sample K-S”命令
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图10-13 “One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test”对话框
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图10-14 “One-Sample K-S：Options”对话框
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表10-2
35名婴儿的性别
婴儿
Sex
婴儿
Sex
婴儿
Sex
1
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SPSS学习笔记非参数检验
学习必备欢迎下载总体分布未知，不会涉及有关总体分布的参数1.单样本非参数检验：卡方分布，二项分布，K-S检验，变量值随机性检验2.两独立样本非参数检验：两独立样本所来自的总体分布是否存在显著差异3.两配对样本非参数检验4.多独立样本非参数检验5.多配对样本非参数检验得到样本数据后，判断总体分布：直方图、P-P图、Q-Q图，或非参数检验1.1 卡方检验：根据样本数据，推断总体分布于期望分布或某一理论分布是否存在显著性差异，是一种吻合性检验，离散型数据。
原假设：样本来自总体的分布与期望分布或某一理论分布无显著性差异。
Eg：心脏病猝死人数与日期。
1.2二项分布检验：检验总体是否服从指定概率为P的二项分布，原假设：样本来自的总体与指定的二项分布无显著差异。
用于：二值型数据，性别，是否合格，是否为三好学生，硬币正反面等，用01表示。
注：检验概率值（检验比例）1.3单样本K-S检验：样本来自的总体是否与某一理论分布有显著差异，是一种拟合优度的检验方法。
用于：探索连续性变量的分布。
正态分布（normal）、均匀分布（uniform）、指数分布（ex.）、泊松分布。
原假设：样本来自的总体与指定的理论分布无显著差异。
另外，对于数据量很大的连续型变量，可以用图形直观判断。
P-P图:数据与理论分布一致时，各个数据点应落在对角线上。
Q-Q图：如果数据与理论分布无显著差异，点应分布在0横线附近。
（没找到啊？）2 Test type：Mann-Whitney: 秩：变量值排序的名次或位置K-S检验：游程检验Wald-wolfwitz Runs极端反应检验Moses Extreme Reactions：踢出极端值前后P值变化情况，是否踢出。
注：不同分析方法对同批数据的分析，结论可能不相同，要反复进行探索性分析，还要注意方法本身侧重点上的差异性。
4 中位数检验强调位置，Kruskal-Wallis检验侧重分析平均秩，Jonckheere比较同相对数。
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12
统计分析
分析→非参数统计→两个相关样本检验→ 将正常饲料和Vit E 选入检验对列框→检 验类型: 选择前两种(Wilcoxon和符号检 验) →确定
13
结果解释
首先显示两变量正常饲料和Vit E 缺乏的例数、 均数、标准差、最大值和最小值；
配对符号秩和检验（Wilcoxon Matched-Pairs Signed-Ranks Test）结果，其平均秩分别为 5.00 和1.00 ，Z = -2.380，双侧P = 0.017， 可认为两组大鼠肝中Vit A含量有差别，饲料中 缺乏Vit E会使大鼠肝中Vit A含量降低；
非参数检验的SPSS实现
1
一、两独立样本的检验
[例13-1]调查某厂的铅作业工人7人和非铅作业工 人10人的血铅值（μg / 100g）如下，问两组工 人的血铅值有无差别？
非铅作业组 5 5 6 7 9 12 13 15 18 21 铅作业组 17 18 20 25 3义2个变量：group（非铅作业组为1， 铅作业组为2），Pb。按顺序输入数据。
皮质醇增多症
9.8 10.2 10.6 13.0 14.0 14.8 15.6 15.6 21.6 24.0
6
数据准备
定义分组变量为 group（正常人为1，单 纯性肥胖为2，皮质醇增多症为3），总皮 质醇测定值为x。按顺序输入数据。
7
统计分析
分析→非参数统计→Ｋ个独立样本→ x选入检验变量框， 组别选入分组变量框 →定义组别，最小值为1，最大值为3 → 确定
3
统计分析
分析→非参数统计→两独立样本→ Ｐb选入检验变量列表框， group选入 分组变量框→定义组别，定义组1为1， 组2为2 →检验类型：Mann-Whitney U →确定
4
结果解释
结果表明，第1组的平均秩次（Mean Rank） 为5.95，第2组的平均秩次为13.36， Mann-Whitney U = 4.5，W = 59.5，z=2.98,精确双侧概率P = 0.001，可认为铅作 业组工人的血铅值高于非铅作业组。
8
结果解释
结果表明，1至3组的平均秩次（Mean Rank）分别为9.65、11.75、25.10，χ2 值（即H值）为 18.1219，P = 0.0001； 可认为三组人的血桨总皮质醇测定值有差 异，根据本例情况可看出皮质醇增多症组 高于其他两组人。
9
三、配对资料秩和检验
[例13-3]研究饲料中缺乏Vit E对大鼠肝 中Vit A含量的关系，将大鼠按性别相同、 体重相近的原则配成8对，并将每对大 鼠随机分为2组（正常饲料组、Vit E缺 乏饲料组），一定时间后杀死大鼠，测 定肝中Vit A含量，结果如下表，问：饲 料中缺乏Vit E对大鼠肝中Vit A含量有 无影响？
10
大鼠对别 1 2 3 4 5 6 7 8
正常饲料组 37.2 20.9 31.4 41.4 39.8 39.3 36.1 31.9
Vit E 缺乏饲料组 25.7 25.1 18.8 33.5 34.0 28.3 26.2 18.3
11
数据准备
两个变量:正常饲料;Vit E 缺乏, 按顺 序输入数据。
疗效 完全缓解
消炎痛 2
合剂 19
基本缓解
4
5
部分缓解
6
9
无效
15
4
21
2020/1/13
22
五、等级资料秩和检验
等级资料的SPSS操作要点：
1.定义3个变量，即疗效、疗法（或疾病） 和频数。 2.在进行统计分析前，需对频数加权。 3.采用2个和K个独立样本的非参数检验。
23
[例13-6]某村发生一种地方病，其住户沿一 条河排列，调查时对发病的住户标记为“1”， 共9例，对非发病的住户标记为“0”，共17户： 问病户的分布排列是呈聚集趋势，还是随机分布？
01100010010000110010000101
24
六、Runs过程 （游程检验）
19
[例13-5] 某研究者欲比较消炎痛与消 炎痛加皮质激素制剂（简称合剂）治疗 肾小球肾病的疗效，将64例肾小球肾病 患者随机分为两组，分别用消炎痛与合 剂治疗，全程用药后病情分为完全缓解、 基本缓解、部分缓解与无效四个等级， 数据见下表，试比较两种药物治疗肾小 球肾病的疗效有无不同？
20
表 两种疗效对肾小球肾病的疗效比较
5
二、多个独立样本的检验
[例13-2]随机抽 样得以下三组 人的血桨总皮 质醇测定值 （μg / L）， 试比较有无差 异？
正常人
0.4 1.9 2.2 2.5 2.8 3.1 3.7 3.9 4.6 7.0
单纯性肥胖
0.6 1.2 2.0 2.4 3.1 4.1 5.0 5.9 7.4 13.6
17
统计分析
分析→非参数统计→K个相关样本检验→ before、w1、w2和w4均进入检验对列 框→检验类型: 选择Friedman →确定
18
结果解释
首先显示的是四个变量before、w1、w2、 w4的例数、均数、标准差、最大值和最小值。 接着显示检验结果： 秩均值分别1.29、3.86、3.00和1.86 ，χ2 = 16.714，P = 0.001，可认为患者四个阶 段的血清SGPT值有差别。
15
用某药治疗血吸虫病患者治疗前后血清SGPT值
患者编号 治疗前
治疗后
一周
二周
四周
1
63
188
138
54
2
90
238
220
144
3
54
300
83
92
4
45
140
213
100
5
54
175
150
36
6
72
300
163
90
7
64
207
185
87
16
数据准备
定义4个变量：治疗前为before、 治疗后一周为w1、二周为w2、 四周为w4，按顺序输入各组 SGPT数据。
符号检验（Sign Test）的结果，双侧P = 0.0703，则认为两组大鼠肝中Vit A含量无差别。
在这种情况下，应取配对符号秩和检验 （Wilcoxon）结果，因两法比较之下，配对符 号秩和检验较为敏感，效率较高。
14
四、配伍组资料秩和检验
[例13-4]用某药治疗血吸虫病患者，在 治疗前和治疗后一周、二周和四周各测 定7名患者血清SGPT值的变化，以观察 该药对肝功能的影响，结果如下表，问： 患者四个阶段的血清SGPT值有无不同
统计分析
分析→非参数统计→两个相关样本检验→ 将正常饲料和Vit E 选入检验对列框→检 验类型: 选择前两种(Wilcoxon和符号检 验) →确定
13
结果解释
首先显示两变量正常饲料和Vit E 缺乏的例数、 均数、标准差、最大值和最小值；
配对符号秩和检验（Wilcoxon Matched-Pairs Signed-Ranks Test）结果，其平均秩分别为 5.00 和1.00 ，Z = -2.380，双侧P = 0.017， 可认为两组大鼠肝中Vit A含量有差别，饲料中 缺乏Vit E会使大鼠肝中Vit A含量降低；
非参数检验的SPSS实现
1
一、两独立样本的检验
[例13-1]调查某厂的铅作业工人7人和非铅作业工 人10人的血铅值（μg / 100g）如下，问两组工 人的血铅值有无差别？
非铅作业组 5 5 6 7 9 12 13 15 18 21 铅作业组 17 18 20 25 3义2个变量：group（非铅作业组为1， 铅作业组为2），Pb。按顺序输入数据。
皮质醇增多症
9.8 10.2 10.6 13.0 14.0 14.8 15.6 15.6 21.6 24.0
6
数据准备
定义分组变量为 group（正常人为1，单 纯性肥胖为2，皮质醇增多症为3），总皮 质醇测定值为x。按顺序输入数据。
7
统计分析
分析→非参数统计→Ｋ个独立样本→ x选入检验变量框， 组别选入分组变量框 →定义组别，最小值为1，最大值为3 → 确定
3
统计分析
分析→非参数统计→两独立样本→ Ｐb选入检验变量列表框， group选入 分组变量框→定义组别，定义组1为1， 组2为2 →检验类型：Mann-Whitney U →确定
4
结果解释
结果表明，第1组的平均秩次（Mean Rank） 为5.95，第2组的平均秩次为13.36， Mann-Whitney U = 4.5，W = 59.5，z=2.98,精确双侧概率P = 0.001，可认为铅作 业组工人的血铅值高于非铅作业组。
8
结果解释
结果表明，1至3组的平均秩次（Mean Rank）分别为9.65、11.75、25.10，χ2 值（即H值）为 18.1219，P = 0.0001； 可认为三组人的血桨总皮质醇测定值有差 异，根据本例情况可看出皮质醇增多症组 高于其他两组人。
9
三、配对资料秩和检验
[例13-3]研究饲料中缺乏Vit E对大鼠肝 中Vit A含量的关系，将大鼠按性别相同、 体重相近的原则配成8对，并将每对大 鼠随机分为2组（正常饲料组、Vit E缺 乏饲料组），一定时间后杀死大鼠，测 定肝中Vit A含量，结果如下表，问：饲 料中缺乏Vit E对大鼠肝中Vit A含量有 无影响？
10
大鼠对别 1 2 3 4 5 6 7 8
正常饲料组 37.2 20.9 31.4 41.4 39.8 39.3 36.1 31.9
Vit E 缺乏饲料组 25.7 25.1 18.8 33.5 34.0 28.3 26.2 18.3
11
数据准备
两个变量:正常饲料;Vit E 缺乏, 按顺 序输入数据。
疗效 完全缓解
消炎痛 2
合剂 19
基本缓解
4
5
部分缓解
6
9
无效
15
4
21
2020/1/13
22
五、等级资料秩和检验
等级资料的SPSS操作要点：
1.定义3个变量，即疗效、疗法（或疾病） 和频数。 2.在进行统计分析前，需对频数加权。 3.采用2个和K个独立样本的非参数检验。
23
[例13-6]某村发生一种地方病，其住户沿一 条河排列，调查时对发病的住户标记为“1”， 共9例，对非发病的住户标记为“0”，共17户： 问病户的分布排列是呈聚集趋势，还是随机分布？
01100010010000110010000101
24
六、Runs过程 （游程检验）
19
[例13-5] 某研究者欲比较消炎痛与消 炎痛加皮质激素制剂（简称合剂）治疗 肾小球肾病的疗效，将64例肾小球肾病 患者随机分为两组，分别用消炎痛与合 剂治疗，全程用药后病情分为完全缓解、 基本缓解、部分缓解与无效四个等级， 数据见下表，试比较两种药物治疗肾小 球肾病的疗效有无不同？
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表 两种疗效对肾小球肾病的疗效比较
5
二、多个独立样本的检验
[例13-2]随机抽 样得以下三组 人的血桨总皮 质醇测定值 （μg / L）， 试比较有无差 异？
正常人
0.4 1.9 2.2 2.5 2.8 3.1 3.7 3.9 4.6 7.0
单纯性肥胖
0.6 1.2 2.0 2.4 3.1 4.1 5.0 5.9 7.4 13.6
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统计分析
分析→非参数统计→K个相关样本检验→ before、w1、w2和w4均进入检验对列 框→检验类型: 选择Friedman →确定
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结果解释
首先显示的是四个变量before、w1、w2、 w4的例数、均数、标准差、最大值和最小值。 接着显示检验结果： 秩均值分别1.29、3.86、3.00和1.86 ，χ2 = 16.714，P = 0.001，可认为患者四个阶 段的血清SGPT值有差别。
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用某药治疗血吸虫病患者治疗前后血清SGPT值
患者编号 治疗前
治疗后
一周
二周
四周
1
63
188
138
54
2
90
238
220
144
3
54
300
83
92
4
45
140
213
100
5
54
175
150
36
6
72
300
163
90
7
64
207
185
87
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数据准备
定义4个变量：治疗前为before、 治疗后一周为w1、二周为w2、 四周为w4，按顺序输入各组 SGPT数据。
符号检验（Sign Test）的结果，双侧P = 0.0703，则认为两组大鼠肝中Vit A含量无差别。
在这种情况下，应取配对符号秩和检验 （Wilcoxon）结果，因两法比较之下，配对符 号秩和检验较为敏感，效率较高。
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四、配伍组资料秩和检验
[例13-4]用某药治疗血吸虫病患者，在 治疗前和治疗后一周、二周和四周各测 定7名患者血清SGPT值的变化，以观察 该药对肝功能的影响，结果如下表，问： 患者四个阶段的血清SGPT值有无不同