1、解螺旋課堂醫學統計與SPSS運用解螺旋老師醫學統計與SPSS運用之十二秩和檢驗秩和檢驗一、非參數檢驗的概念、優缺點秩和檢驗的基本步驟二配對資料的符號秩和檢驗（Wilcoxon配對法） 三兩樣本比較的秩和檢驗（Wilcoxon兩樣本比較法）四多個樣本比較的秩和檢驗（Kruskal-wallis法，即H檢驗）五、多個樣本間兩兩比較的秩和檢驗一、非參數檢驗的概念、優缺點前面介紹的檢驗方法稱為參數檢驗（parametrictest），對總體的分布類型作某種假定，基于這類假定的統計方法。非參數檢驗：對總體的分布類型不作任何要求的統計方法稱非參數檢驗（nonparametric test），由于其對總體分

2、布不作嚴格假定，所以又稱任意分布檢驗（distribution-free test）。非參數檢驗使用條件1.總體嚴重偏離正態性且無適當的數據轉換方法的資料方差不齊等級資料2.3.4.邊界不確定的資料(如資料中出現50mg或0.5mg以下)秩和檢驗 屬非參數方法。2檢驗對總體的分布沒有任何要求，也屬非參數方法。非參數檢驗的優缺點優點：不受總體分布的限制，適用范圍廣。適宜定量模糊的變量和等級變量。方法簡便易學。 缺點：如果是精確測量的變量，并且已知服從或者經數學轉換后服從某個特定分布（如正態分布），這時進行秩和檢驗，人為地將精確測量值變成順序的秩，將丟失部分信息，造成檢驗功效下降。秩和檢驗的基本例

3、：假設有一組觀察值為1.1,1.3,1.7,2.3,11.4。顯然這一變量從正態分布，觀察值間差異較大，既不對稱，標準差也較大。但如果將變量作轉換，變成秩變量：Y=1，2，3，4，5，則分布對稱了，觀察值間的差異也均勻了，標準差也減小了。然后對秩和分布的中心位置(平均秩和)作檢驗，這就是秩和檢驗。秩和檢驗的基本步驟(1)建立假設(2)計算檢驗統計量由小到大編秩分別求秩和(3)確定P值，下結論二、配對設計資料的符號秩和檢驗用于檢驗配對資料的差值是否來自于中位數為0的總體，適用于連續性資料。可用于推斷總體中位數是否等于某個指定值或推斷配對樣本差值的總體中位數是否為0。配對設計資料的符號秩和檢驗的基

4、本步驟建立假設：H0：差值的總體中位數為0。H1：差值的總體中位數不為0。0.05計算檢驗統計量： (1)求差值： (2)編秩：差值的絕對值從小到大編秩，絕對值相等，符號不相同時，取平均；零差值不參與編秩；將之前。 (3)分別求正負差值的正負標在，T-，T+。之和3確定P值，判斷結果配對設計資料如何編秩某醫院培訓前后護理分護士（1）培訓前評分（2）培訓后評分（3）109771069689667配對設計資料如何編秩某醫院培訓前后護理分配對設計資料的符號秩和檢驗SPSS操作例1 某種新藥治療高血壓病患者18例，治療前后的收縮壓（毫米柱）數據如下，問某新藥治療前后收縮壓的差別有無統計學意義？治療前：

5、184，173，181，159，148，161，172，183，194，152，173，180，162，167，154，184，172，148治療后：171，169，172，162，134，161，167，180，191，152，162，167，160，179，152，171，169，1401）建立數據文件2relas2。2）選擇【分析（Tests）】【舊（2 Related Sysis）】 【非參數檢驗（ Nonparametric Tests ）】框（LegacyDialogs）】【2個相關樣本les）.】，打開兩個關聯樣本檢驗（Two-Related-Sles Tests）主框。檢驗對（

6、Test Pair(s)），選擇Variable 1為x1（治療前）、Variable 2為x2（治療后）。檢驗類型（Test Type），用戶應根據數據類型選擇適當的檢驗方法，本例選擇Wilcoxon。配對設計資料的符號秩和檢驗SPSS操作結果分析Wilcoxon符號秩檢驗（Wilcoxon Signed Rs Test）的檢驗統計（Test Sistics）表，Z-2.670，P0.0080.01，按0.05水準，尚不能認為治療前后收縮壓的差值來自于中位數為0的總體，即該藥有降壓作用三、兩樣本比較的秩和檢驗兩樣本比較的秩和檢驗也叫Wilcoxon秩和檢驗，目的是推斷連續變量資料或有序變量資

7、料的兩個獨立樣本代表的總體分布是否有差別，其H0兩總體分布相同，即兩樣本來自同一總體，也可以簡化為兩總體中位數相等。護理教育對影響結直腸癌的的影響grade students risk awareness total score average was foundto be X = 12 X = 16.93 7.24 while it was X=16,93 7.71 forthe last year students. The difference was found to be ssignificant (Z = -9.333; P =.000).istically兩樣本比較的秩和檢驗SP

8、SS操作例2 測得鉛作業工人與非鉛作業工人的血鉛值（g/100g），已建立數據文件2inds.sav：變量名為x（血鉛值）、group（分組），試檢驗兩組工人的血鉛值有無差別？兩樣本比較的秩和檢驗SPSS操作1）打開數據文件2inds.sav。2）選擇【分析（Tests）】【舊（2 Independent S（Two Independent Syze）】【非參數檢驗（Nonparametric框（Legacy Dialogs）】【2個獨立樣本les）.】，打開兩個獨立樣本檢驗les Tests）主框。兩樣本比較的秩和檢驗SPSS操作檢驗變量列表（Test Variable List），可選擇1

9、個或以上有序數值變量，本例為x（血鉛值）。分組變量（GrouVariable）為group（分組），有兩組。單擊【定義組（Define Groups）.】，打開定義組（DefineGroups）框，設定組（Group）1為1（非鉛作業工人），組（Group）2為2（鉛作業工人），單擊【繼續】返回主對話框。檢驗類型（Test Type），本例選擇Mann-Whitney U。兩樣本比較的秩和結果分析Wilcoxon W值為59.500，P0.0030.01，按0.05水準，認為兩組工人血鉛值的差異有統計學意義。結合排秩（Rs）表，即鉛作業組的平均秩（13.36）高于非鉛作業組的平均秩（5.95）

10、，可認為鉛作業工人（第2組）的血鉛值高于非鉛作業工人（第1組）的血鉛值。四、多個樣本比較的秩和檢驗多個獨立樣本非參數檢驗用于檢驗多個獨立樣本是否來自相同總體，Kruskal-Wallis H檢驗是最常用的多樣本比較的秩和檢驗，用于檢驗定量變量或有序分類變量總體分布位置的差別。多個樣本比較SPSS操作例3 對四組大白鼠用不同劑量的某種激素后，測量恥骨間隙寬度的增加量(mm)并建立數據文件kinds.sav，變量名為x（增加量）、group（分組）問各組的增加量有無差異？多個樣本比較的秩和檢驗SPSS操作1）打開數據文件kinds.sav。2）選擇【分析（Tests）】【舊（K Independe

11、nt Syze）】【非參數檢驗（Nonparametric框（Legacy Dialogs）】【K個獨立樣本les）.】，打開多個獨立樣本檢驗（Tests for Several Independent Sles）主框。多個樣本比較的秩和檢驗SPSS操作檢驗變量列表（Test Variable List），可選擇1個或以上有序數值變量，本例為x（增加量）。分組變量（GrouVariable）為group（分組），本例有4組。定義范圍（Define Range）設定最小（Minimum）為1，最大（um）為4。檢驗類型（Test Type），本例選擇Kruskal-Wallis H。多個樣本比較

12、的秩和檢驗結果分析Kruskal Wallis 檢驗（Kruskal Wallis Test）的檢驗統計（TestSistics）表，212.209， P0.0070.01，按0.05水準，認為四組大白鼠的恥骨間隙寬度增加量對應總體分布的中位數不等或不完全相等，等級（Rs）表，一組、二組、三組和四組大白鼠的恥骨間隙寬度增加量的平均秩（Mean R別為3.10、12.33、12.42和16.75。）分五、多個獨立樣本間兩兩比較非參數檢驗多個樣本比較的秩和檢驗其結論認為各總體分布的中心位置不同時，常需進一步作兩兩比較的秩和檢驗。例3經Kruskal-Wallis檢驗認為四組大白鼠的恥骨間隙寬度增加量對應總體分布的中位數不同。進一步需要檢驗哪兩個總體間有差別?哪兩個總體間無差別？五、多個獨立樣本間兩兩比較非參數檢驗這里Variable為x（恥骨間隙寬度增加量），分組變量（GrouVariable）設定組（