组别+秩和检验spss方法：显效和非显效
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56Z 值为-4.234，p ＜0.001，拒绝H 0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：组别 n 痊愈 显效 有效 无效 总有效率治疗组 30 16(53.3%) 8(26.7%) 6(20.0%) 0(0.0%) 30(100.0%)对照组 26 5(19.2%) 6(23.1%) 8(30.7%) 7(26.9%) 19(73.1%)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。
（下同）H0：Md （差值的总体中位数）=0 H1：Md ≠0 α=0.05 T ++T -=1+2+3+…n=n(n+1)/2 ① 小样本（n ≤50）--查T 界值表基本思想：如果无效假设H0成立，则正负秩和的绝对值从理论上说应相等，都等于n(n+1)/4，既使有抽样误差的影响正负T 值的绝对值相差也不应过大。
反过来说，如果实际计算出的正负T 值绝对值相差很大，我们只能认为H0成立的可能性很小。
界值的判断标准若下限<T<上限，P 值>表中概率值若T ≤下限或T ≥上限，则P 值≤表中概率值 ② 大样本时（n>50），正态近似法（u 检验）基本思想：假定无效假设H0成立，则正负秩和的绝对值应相等，随着n 增大T 逐渐趋近于均数等于n(n+1)/4、方差为n(n+1)(2n+1)/24的正态分布。
所以可用近似正态法计算u 值。
即：*校正公式：当相同秩次个数较多时48)(24)12)(1(5.0|4/)1(|3j j t t n n n n n T u -∑-++-+-=tj ：第j 个相同秩次的个数SPSS:建立变量名：录入数值：统计分析：分析——非参数检验——两相关样本（配对样本）结果分析：表一：第一行：b-a的负秩（Negative Ranks）有5个（右上角的a在表下方有注释），平均秩次为5.3，负秩和为26.5。
第二行：正秩，正秩的个数，平均秩次，正秩和。
表二：Z即为u值，可用正秩和18.5或负秩和26.5计算，习惯上用较小的秩和计算u值。
p=0.635大于0.05，不拒绝H0，还不能认为两种方法有差别。
二、两个独立样本比较的Wilcoxon秩和检验(Wilcoxon rank sum test) 1．原始数据的两样本比较例2某实验室观察局部温热治疗小鼠移植肿瘤的疗效，以生存日数作为观察指标，试检验两组小鼠生存日数有无差别？实验组对照组生存日数秩次生存日数秩次10 9.5 2 112 12.5 3 215 15 4 315 16 5 416 17 6 517 18 7 618 19 8 720 20 9 823 21 10 9.590以上22 11 1112 12.513 14n1=10 T1=170 n2=12 T2=83时间资料不服从正态分布H0：两总体分布位置相同H1：两总体分布位置不同a=0.05记n较小组秩和为T，样本量n1。
如果n1=n2，可取任秩和①查表法：查T界值表：n1≤10，n2 n1≤10界值的判断标准：若下限<T<上限，P值>表中概率值若T ≤下限或T ≥上限，则P 值≤表中概率值 ② 正态近似法当n1或n2-n1超出T 界值表的范围时，随n 增大，T 的分布逐渐逼近均数为n(n+1)/4、方差为n(n+1)(2n+1)/24的正态分布，所以可用近似正态法计算u 值。
即：12/)1(5.0|2/)1(|2111+-+-=N n n N n T u*校正公式（当相同秩次较多时）c u u C /=∑=)-/()-(-133N N t t C j j SPSS 建立变量名：录入数值：Z值为-3.630，p＜0.001，拒绝H02. 频数表资料（或等级资料）的两样本比较例320名正常人和32名铅作业工人尿棕色素定性检查结果见下表。
问铅作业工人尿棕色素是否高于正常人？结果（1）人数秩次范围（5）平均秩次（6）秩和正常人(2)铅作业工人(3)合计(4)正常人(7)=(2)(6)铅作业工人(8)=(3)(6)- 18 8 26 1-26 13.5 243 108 2 10 12 27-38 32.5 65 325++ 0 7 7 39-45 42.0 0 294 +++ 0 3 3 46-48 47.0 0 141 ++++ 0 4 4 49-52 50.5 0 202 合计n 1=20n 2=3252--T 1=308T 2=1070取n 较小组的秩和为T 值，用校正公式计算。
即：12/)1(5.0|2/)1(|2111+-+-=N n n N n T u c u u C /= ∑=)-/()-(-133N N t t C j j SPSS ： 建立变量名：录入数值：统计分析：结果分析：同两个独立样本比较的Wilcoxon秩和检验P＜0.001，拒绝H0三、多个样本比较的秩和检验(Kruskal-Wallis H test)1．原始数据法例4某研究者测定正常人、单纯性肥胖、皮质醇增多症者各10人的血浆总皮质醇含量见下表，问这三组人的血浆总皮质醇含量有无差别？三组人的血浆总皮质醇含量测定值（μg/L）正常人单纯性肥胖皮质醇增多症测定值秩次测定值秩次测定值秩次0.4 1 0.6 2 9.8 201.9 4 1.2 3 10.2 212.2 6 2.0 5 10.6 222.5 8 2.4 7 13.0 232.8 93.1 10.5 14.0 253.1 10.54.1 14 14.8 263.7 12 5.0 16 15.6 273.9 13 5.9 17 15.6 284.6 15 7.4 19 21.6 296.0 18 13.6 24 24.0 30R i n i 96.510117.51025110H0:：三组人的血浆总皮质醇含量总体分布位置相同H1：三组人的血浆总皮质醇含量总体分布位置不全相同a=0.05)1(3)1(122+-∑+=N n R N N H i i 1-=k νSPSS 建立变量名录入数值：统计分析：结果分析：若g（组数）=3且最小样本列数大于5或g>3时，H或H C近似服从自由度为g-1的卡方分布。
H=18.130，自由度=2，P＜0.001，拒绝H0，三组总体分布位置不全相同，需做两两比较。
2．频数表法：例5 四种疾病患者痰液内嗜酸性粒细胞的检查结果见表6-5。
问四种疾病患者痰液内嗜酸性粒细胞有无差别？四种疾病患者痰液内嗜酸性粒细胞比较白细胞（1）支气管扩张（2）肺水肿（3）肺癌（4）合计（6）秩次范围（7）平均秩次（8）- 0 3 5 11 1—11 6+ 2 5 7 19 12—30 21 ++ 9 5 3 20 31—50 40.5 +++ 6 2 2 10 51—60 55.5 R i 739.5 436.5409.5—— — n i17.0 15 17 60 — — iR43.5029.1024.09———)1(3)1(122+-∑+=N n R N N H iic H H c =∑---=)()(133N N t t C j j1-=k νSPSS 建立变量名：录入数值：统计分析：结果分析：同多样本比较的秩和检验P＜0.001，拒绝H0，三组总体分布位置不全相同，需做两两比较。
秩和检验方法要点和注意事项检验方法方法要点注意事项配对样本的符号秩检验1.依差值大小编秩，再冠以差值的符号，任取T+、T-作为T，查附表9，T界值表。
T>T界值，P>α。
2.n>50，用z检验。
1.编秩时若差值绝对值相同符号相反，取平均秩次。
0差值省略。
2.n<5，不能得有意义结论。
两独立样本 1.按两组数据由小到大统一编 1.编秩时若相同数据在不同组，的秩和检验（分布位置）秩，以n1较小者为T，查附表10 T界值表。
T在界值范围内，P>α。
2.n1>10或n1- n2>10时，用z检验。
取平均秩次。
2.当相同秩次较多时，使用校正公式。
成组设计多样本比较的秩和检验(K-W检验) 1.将k组数据由小到大统一编秩，求各组秩和R i。
2.计算H值，用ν=k-1查χ2界值表，确定P值。
3.拒绝H0时，应作多个样本两两比较的秩和检验。
1.编秩时若相同数据在不同组，取平均秩次。
2.当相同秩次较多时，使用校正公式。
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基本知识点
spss基本知识点【篇一：spss基本知识点】结论不同麻醉诱导方法存在组间差别；患者的收缩压在不同的诱导方法下不同诱导时相变化的趋势不同，其中 a 组不同诱导时相收缩压较为稳定。
第八章非参数检验（nonparametrictests 菜单）参数检验：?? 通过样本的参数来检验总体参数的方法是参数检验。
如：通过样本的均值、方差来检验总体的数学期望与总体方差提出的假设是否为真.?? 参数检验对总体的分布有一定的要求，比如正态性和方差齐性非参数检验：?? 对总体分布情况未知时，无法用参数检验方法?? 非参数检验通过样本的分布对总体的分布进行检验非参数检验所要处理的问题：?? 两个总体分布未知，它们是否相同（用两组样本来检验）?? （由一组样本）猜出总体的分布（假设），然后用另一组样本去检验它是否正确注：两种分布是否相同，一般包含了参数（均值、方差等）是否相同的问题。
如果两个总体的分布函数形式相同，而参数不同，也被视为概率分布不同nonparametrictest 菜单(1) nonparametrictest 菜单(2) 卡方检验chi‐square?? 适用于拟合优度检验，即检验单变量的分布与理论分布是否一致?? 实例 1：贫困调查.sav 中身体状况变量的数据分布是否符合以往的经验：?? 完全不能自理 5%?? 基本不能自理10%?? 能自理无劳动能力 20%?? 部分丧失劳动能力 25%?? 身体健康 40% ?? 1.weightcasesby：death??2.analyze‐nonparametrictest‐chisquare 二项分布检验binomial ?? 二项分布的变量将总体分为两类（如医学中的生与死），二项分布的检验是通过样本中这两类的频率来检验总体中这两类的概率是否为给定的值 ?? binomial 过程可检验二项分类变量是个来自概率为 p 的二项分布例 1：一般来说，新生儿染色体异常率为1%，某医院观察了 400 名新生儿，只发现一例异常，请问该地新生儿异常率是否低于一般水平？数据文件见 6.2sav 1.weight cases by：num 2.analyze－nonparametric test－binomial 例 2：某地某一时期内出生 40 名婴儿，其中女性 12 名（定 sex＝0），男性28名（定 sex＝1）。
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
秩和检验：
例7.5 某药治疗不同病情的老年性慢性支气管炎病人，疗效如下表，问该药对两种病情的疗效有无差别。
（nonpara2.sav）
病情控制显效有效无效
单纯
性65 18 30 13单纯性合并肺气
肿42 6 23 11
说明：对于这种情况，用Ridit分析和秩和检验都可以，两者的结果无明显差异，业界也都认同。
但Ridit分析在SPSS上操作比较复杂，而且小样本量时（例数小于40）用秩和检验结果更可靠，因此，此篇只介绍秩和检验的方法。
【操作过程】
1、建立数据文件
设定三个变量：X、group、F。
X表示疗效，控制、显效、有效、无效，分别用1、2、3、4代表；group，分组变量，单纯性 1 ，单纯性合并肺气肿2；F 频数。
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。
非参数统计中的秩和检验方法详解(八)
非参数统计中的秩和检验方法详解统计学作为一门独立的学科，旨在通过收集、分析和解释数据来揭示事物之间的关系和规律。
在统计学中，参数统计和非参数统计是两种常见的数据分析方法。
参数统计依赖于总体的概率分布，而非参数统计则不依赖于总体的概率分布。
本文将重点介绍非参数统计中的秩和检验方法。
一、秩和检验方法概述秩和检验方法，又称为Wilcoxon秩和检验，是一种非参数统计方法，用于比较两组独立样本的中位数是否有显著差异。
这种方法不要求数据呈正态分布，因此在样本量较小或总体分布未知的情况下也能得到可靠的结果。
秩和检验方法通常应用于医学、生物学和社会科学中。
二、秩和检验方法的基本原理秩和检验方法的基本原理是将两组样本数据合并后按大小排列，然后给每个数据项标上它在所有数据中的相对位置秩次，即所谓的秩。
接下来，计算两组样本的秩和，再根据分布情况进行显著性检验。
例如，假设有两组样本数据分别为A和B，分别有n1和n2个观测值。
将这两组数据合并后按大小排列，然后给每个数据项标上它在所有数据中的相对位置秩次，即所谓的秩。
接下来，计算两组样本的秩和，再根据分布情况进行显著性检验。
三、秩和检验的应用场景秩和检验方法适用于两组独立样本，它能够有效地应对数据不满足正态分布的情况，同时也能应对小样本量的情况。
因此，秩和检验方法在实际应用中具有较广泛的适用性。
在医学领域，秩和检验方法常用于比较治疗组和对照组的治疗效果，特别是当数据不满足正态分布或者样本量较小的情况下。
在生物学和社会科学领域，秩和检验方法也经常被用于比较不同条件下的实验结果，例如药物治疗效果的比较、心理学实验结果的比较等。
四、秩和检验方法的优缺点秩和检验方法的优点是不依赖于总体分布的假设，对异常值不敏感，适用于小样本量和非正态分布数据。
因此，它在实际应用中具有较强的稳健性。
另外，秩和检验方法还能对数据进行排序，从而提供了对数据分布的直观理解。
然而，秩和检验方法也存在一些局限性。
SPSS的参数检验和非参数检验
SPSS的参数检验和非参数检验SPSS是一种非常常用的统计分析软件，可以用于参数检验和非参数检验。
参数检验是假设检验的一种方法，用于判断统计样本是否代表总体。
而非参数检验则是用于检验数据是否满足一些分布假设，或判断两个或多个群体是否具有差异。
参数检验主要有t检验、方差分析和回归分析等。
其中，t检验用于比较两个样本均值是否有显著差异，包括独立样本t检验和相关样本t检验。
方差分析用于比较三个或更多样本均值是否有显著差异，可以进行单因素方差分析或多因素方差分析。
回归分析用于建立预测模型，可以通过线性回归或多项式回归进行。
非参数检验通常适用于数据不满足正态分布或方差齐性的情况，如Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis H检验、Mann-Whitney U检验等。
Wilcoxon符号秩检验用于比较两个配对样本的差异是否有显著差异，Kruskal-Wallis H检验用于比较三个或更多独立样本的差异是否有显著差异，Mann-Whitney U检验用于比较两个独立样本的差异是否有显著差异。
在SPSS中进行参数检验和非参数检验一般需要进行以下步骤：1.导入数据：将数据导入SPSS软件，可以通过选择文件-导入功能进行操作。
2.设定分析变量：定义需要进行分析的变量，并将其添加到分析列表中。
3.选择统计方法：根据实验设计和数据分布情况，选择合适的参数检验或非参数检验方法。
4.执行分析：点击运行按钮进行分析，在分析结果中可以查看得到显著性水平、均数、方差等指标。
5.结果解释：根据分析结果进行假设检验，判断是否存在显著差异，并解释其结果。
无论是参数检验还是非参数检验，在进行分析前需要注意数据的合理性、样本的选择和实验设计的合理性等，以保证分析结果的可靠性。
同时，还应根据不同的研究目的和数据特点选择适当的方法，并合理解释分析结果。
在SPSS软件中，可以通过图表、表格和描述性统计等形式展示和解释结果，并通过结果进行科学判断和相关推断。
秩和检验(SPSS)分析
其他相关信息
此外，还会提供其他相关信 息，如可信区间、P值等， 帮助用户更全面地理解检验 结果。
03
秩和检验的优缺点
秩和检验的优点
无假设限制
秩和检验不需要严格的假设条件，如正态分布、方差 齐性等，因此应用范围较广。
适用于小样本
在样本量较小的情况下，秩和检验能够提供较为准确 的结果。
避免数据异常值影响
应用价值。
未来研究可以进一步探讨秩和 检验与其他统计方法的结合使 用，以更好地满足研究需求。
在实际应用中，研究者应充分 了解秩和检验的适用范围和限 制条件，根据具体情况选择合 适的统计方法。
随着大数据时代的到来，秩和 检验在处理大规模数据方面的 应用将更加广泛，有助于推动 各领域研究的深入发展。
THANKS
运行检验
点击“运行”按钮，SPSS将自动进 行秩和检验，并输出检验结果。
SPSS中秩和检验的结果解读
描述性统计结果
检验统计量
在检验结果中，首先会给出 各个组别的描述性统计结果， 包括各组的频数、百分比、 中位数等。
接着会给出检验的统计量， 包括秩次、秩次之和、平均 秩次等。
检验结论
根据统计量的大小和分布情 况，SPSS会给出检验结论， 判断各组之间是否存在显著 差异。
04
秩和检验的案例分析
案例一：配对设计资料的秩和检验
总结词
配对设计资料的秩和检验适用于对同一观察对象在不同条件下进行观察或测量的情况，例如同一批受 试者在不同时间点的观察值。
详细描述
配对设计资料的秩和检验首先需要对配对数据进行分析，确定配对数据是否具有相关性，然后采用适 当的统计方法进行检验。在SPSS中，可以使用Wilcoxon匹配对符号秩检验或Wilcoxon符号秩检验等 方法进行配对设计资料的秩和检验。
组别秩和检验spss方法-显效和非显效
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。