非参数检验-SPSS
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SPSS统计学精品课件7-非参数检验
非参数统计方法的主要缺点：
对适宜用参数方法的资料，若用非参数法处理，常损失部 分信息，降低效率。
精选PPT
4
7.3 两个独立样本的非参数检验
例7-1 舌诊白苔与剥脱苔脱落细胞计数结果见表715，问两种舌苔脱落细胞数有无差别?
白 苔 组 14 剥脱苔组 26
表7-1 舌诊白苔与剥脱苔脱落细胞计数结果 42 50 50 66 82 94 99 103 107 109 113 147 339 56 114 195 199 215 228 270 448 543 548 620 685 873
表 7-2 四组大白鼠耻骨间隙增加量
组别
xi （耻骨间隙增加量，mm）
1
0.15
0.30
0.40
0.40
0.50
——
2
1.20
1.35
1.40
1.50
1.90
2.30
3
0.50
1.20
1.40
2.00
2.20
2.20
4
1.50
1.50
2.50
2.50
——
——
分析步骤如下：
(1)数据录入：如图7-6示。
SPSS for Windows10.0
第七讲
非参数检验
精选PPT
1
内容提要
7.1 非参数检验概述 7.2 非参数检验的优缺点 7.3 两个独立样本的非参数检验 7.4 多个独立样本的非参数检验
精选
2
7.1 非参数检验概述
已知分布的总体指标称为参数。统计推断的目的如果是 对样本所属的已知分布的总体的未知参数进行估计或检验，这
7
(3)选择变量和统计方法：
对适宜用参数方法的资料，若用非参数法处理，常损失部 分信息，降低效率。
精选PPT
4
7.3 两个独立样本的非参数检验
例7-1 舌诊白苔与剥脱苔脱落细胞计数结果见表715，问两种舌苔脱落细胞数有无差别?
白 苔 组 14 剥脱苔组 26
表7-1 舌诊白苔与剥脱苔脱落细胞计数结果 42 50 50 66 82 94 99 103 107 109 113 147 339 56 114 195 199 215 228 270 448 543 548 620 685 873
表 7-2 四组大白鼠耻骨间隙增加量
组别
xi （耻骨间隙增加量，mm）
1
0.15
0.30
0.40
0.40
0.50
——
2
1.20
1.35
1.40
1.50
1.90
2.30
3
0.50
1.20
1.40
2.00
2.20
2.20
4
1.50
1.50
2.50
2.50
——
——
分析步骤如下：
(1)数据录入：如图7-6示。
SPSS for Windows10.0
第七讲
非参数检验
精选PPT
1
内容提要
7.1 非参数检验概述 7.2 非参数检验的优缺点 7.3 两个独立样本的非参数检验 7.4 多个独立样本的非参数检验
精选
2
7.1 非参数检验概述
已知分布的总体指标称为参数。统计推断的目的如果是 对样本所属的已知分布的总体的未知参数进行估计或检验，这
7
(3)选择变量和统计方法：
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
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
SPSS第讲非参数检验(共72张PPT)
SPSS应用
Kendall协同系数检验中会计算Friedman检验方 法，得到friedman统计量和相伴概率。如果相伴概
率小于显著性水平，可以认为这10个节目之间没有 显著差异，那么可以认为这5个评委判定标准不一 致，也就是判定结果不一致。
SPSS应用
3．多配对样本的Cochran Q检验
多配对样本的Cochran Q检验也是对多个互 相匹配样本总体分布是否存在显著性差异的统计 检验。不同的是多配对样本的Cochran Q检验所能 处理的数据是二值的（0和1）。其零假设是：样 本来自的多配对总体分布无显著差异。
SPSS应用
单样本K-S检验可以将一个变量的实际频数分
布与正态分布（Normal）、均匀分布（Uniform）、
泊松分布（Poisson）、指数（Exponential）分 布进行比较。其零假设H0为样本来自的总体与指定
的理论分布无显著差异。
SPSS应用
6.2 两配对样本非参数检验
6.2.1 统计学上的定义和计算公式
SPSS应用
两配对样本非参数检验的前提要求两个样本 应是配对的。在应用领域中，主要的配对资料包 括：具有年龄、性别、体重、病况等非处理因素 相同或相似者。首先两个样本的观察数目相同， 其次两样本的观察值顺序不能随意改变。
SPSS应用
SPSS中有以下3种两配对样本非参数检验方 法。
SPSS应用
1验．两配对样本的McNemar变化显著性检
SPSS应用
2．两配对样本的符号（Sign）检验
当两配对样本的观察值不是二值数据时，无法 利用前面一种检验方法，这时可以采用两配对样本
的符号（Sign）检验方法。其零假设为：样本来
自的两配对样本总体的分布无显著差异。
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
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1
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1
3
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6
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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
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
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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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2 22 72 0
227 7
75
5
7
1 9 07
2 01 59 0
2 0 51 5
15 8
8
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2 58
3 82 5
3 81 3
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7
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2 42 31 2
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3 6 1 0 .5
1 0 .5
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3 18 0
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44 6
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11
2 3 16 1
2 02 03 6
2 0 -03 6
两独立样本比较 多独立样本比较 两相关样本比较 多相关样本比较
非参数检验
1.配对样本比较的符号秩和检验 2 Related Samples…
例1 某院检验科试用检测谷-丙转氨酶的新方法， 时间由20分钟缩短为10分钟，加基液后孵箱 温度由37°升至56°，原法与新法同测一份血清。 问两法所得结果有无显著差别？
（ 5）
1
6 01
8 06 0
8 02 0
20 9
9
2
1 4 22
1 51 24 2
1 5 21 0
10 6
6
3
1 9 53
2 41 39 5
2 4 34 8
48 12
12
4
8 04
8 28 0
82 2
2 1 .5
1 .5
5
2 4 25
2 42 04 2
2 4 0-2
-2 -1 .5
-1 .5
6
2 2 06
穿 4种 防 护 服 时 的 脉 搏 数 （ 次 /分 ）
编 号 防 护 服 A
防 护 服 B
防 护 服 C
防 护 服 D
脉 搏秩 号 脉 搏 秩 号 脉 搏秩 号 脉 搏秩 号
1 144.4 4 143.0 3 133.4 1 142.8 2
2 116.2 2 119.2 4 118.0 3 110.8 1
16 4
36 8
81 16 136
18
42 10 81 16
Ri 10
36
67
58
ni
4
5
5
4
➢数据格式 n行2列（指标变量、分组变量）
➢检验步骤
Analyze →Nonparametric Tests → K Independent Samples …
Test for Several Independent Samples对话框
四种不同处理组的胆汁分泌观察结果（滴/30’）
1.对照组 2.甲药组 3.乙药组 4.甲药+乙药组
滴数 秩次 滴数 秩次 滴数 秩次 滴数 秩次
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)
(8)
81
23 5
38 9
56
11
12 2
23 6
64 12
74
13
12 3
31 7
78 14
81
16
检验变量 分组变量
定义分组
Define Groups对话框
点击“OK”，运行结果
➢结果输出
秩统计量描述
秩和检验结果
Mann-Whitney U统计量 Wilcoxon W统计量 Z统计量 P值 确切概率
3. 多个独立样本比较的K-W H检验 K-Independent Samples…
例3 某研究所为观察甲、乙两种药物的利胆作用， 将18条犬随机分为四组，禁食18小时后，在麻醉情 况下分别给予不同处理，计算30分钟内胆汁分泌滴 数，结果如表。试比较各组间有无显著差别？
19
4.23
14
5.88
20
n 1= 10
T1= 67.5
n 2= 10
T2= 142.5
➢数据格式 n行2列（指标变量、分组变量）
➢检验步骤
Analyze →Nonparametric Tests → 2 Independent Samples …
Two-Independent-Samples Test对话框
检验变量 分组变量
定义分组
Define Groups对话框
点击“OK”，运行结果
➢结果输出
秩统计量描述
秩和检验结果
卡方值 自由度
P值
4.多个相关样本比较的Friendman M检验 K-related Samples…
例4 受试者6人，每人穿4种不同的防护服时的脉搏数如表， 问4种防护服对脉搏的影响有无显著差别？
非参数统计的SPSS实现
SPSS非参数统计过程名
Analyze Nonparametric Tests（非参数检验） 2 Independent Samples… （两独立样本比较） K Independent Samples… （多独立样本比较） 2 Related Samples… （两相关样本比较） K Related Samples… （多相关样本比较）
两 组 大 鼠 肺 含 水 量 （ g· g 干 重 ） 比 较
给药组
对照组
肺含水量
秩次
肺含水量 秩次
3.62
1
3.83
6
3.62
2
4.01
9
3.64
3
4.04
10.5
3.75
4
4.06
12
3.81
5
4.31
15
3.94
7
4.40
16
3.98
8
4.64
17
4.04
10.5
4.72Biblioteka 184.15135.15
两 种 方 法 检 测两 血种 清方 谷法 -检丙 测转 血氨 清酶 谷（ - n丙 m 转o l ·氨 s酶 - 1 / （L ）n m 结 o l果· s - 1 / L ） 结 果
编号
原 编法 号
新 原法 法
新差 法值 d
差 值 秩 d次
秩次
（ 1）
（ （ 2 ）1 ）
（ （ 3 ）2 ）
( （4 ) =3 ）( 3 ) - ( 2 ) ( 4 ) = ( 3（ ) - 5( 2） )
-3 6 -1 0 .5
-1 0 .5
12
9 15 2
1 0 09 5
100 5
T 66
T 5 3 12 T 66
T 3 12
➢ 数据格式 n行2列 （指标变量（两组））
➢检验步骤
Analyze →Nonparametric Tests
→ 2 Related Samples …
Two-Related-Samples对话框
3 105.8 1 4 98.0 1
114.8 3 120.0 3
113.2 2 104.0 2
115.8 4 132.8 4
5 103.8 2 110.6 4 109.8 3 100.6 1
6 121.4 4 107.3 1 115.6 2 119.2 3
配对检验指标
➢结果输出
秩统计量描述
负秩
例数 平均秩次 秩和
正秩
秩和检验结果
P值
2.两独立样本比较的秩和检验 2-Independent Samples…
例2 某研究室在用药物预防高原肺水肿的动物实 验中，模拟海拔4000m状态下12小时后处死实验 大白鼠，测得给药组与不给药（对照）组肺含水 量（g·g干重）资料，试检验两组大鼠肺含水量有 无差别？