SPSS教程(14)mdash非参数检验mdashK个独立样本检验（spss非参数检验多个独立样本）

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1非参数检验多独立样本的非参数检验

1、非参数检验是一种统计方法，用于分析多组独立样本数据，探究这些样本所代表的总体中位数或分布是否存在显著差异，无需假设样本分布的具体形式。在处理多独立样本时，SPSS提供了多种检验工具，例如： 中位数检验：通过对各组独立样本的中位数进行分析，检验它们是否来自具有共同中位数的总体。

2、在对总体分布缺乏明确了解的情况下，两独立样本的非参数检验是一种重要的统计分析方法，用于推断两个独立样本可能来自的总体分布是否存在显著差异。这种检验适用于那些无法假设数据遵循特定分布的情况，如生产过程中的产品性能比较。

3、秩和检验（Mann-Whitney U 检验）：这是一种用于两独立样本的非参数检验方法。它主要用于比较两组数据的总体分布是否存在显著差异，而不关心数据的具体分布形式。Mann-Whitney U 检验通过比较两组数据的秩次和来评估其差异。

4、多独立样本的非参数检验是通过分析多组独立样本数据，推断样本来自的多个总体的中位数或分布是否存在显著差异。多组独立样本是指按独立抽样方式获得的多组样本。SPSS提供的多独立样本非参数检验的方法主要包括中位数检验、Kruskal-Wallis检验、Jonckheere-Terpstra检验。

5、Friedman检验（弗里德曼检验），用于检测多个（相关）样本是否具有显著性差异的统计检验，它是一种非参数检验方法。

2利用SPSSAU进行14种统计假设检验

1、本文分享利用SPSSAU进行14个常用的统计假设检验的方法，分为以下五个部分：正态性检验 正态性特质是很多分析方法的基础前提，如果不满足正态性特质，则应该选择其它的分析方法，因此在做某些分析时，需要先进行正态性检验。

2、显著性水平是假设检验中的一个概念，是指当原假设为正确时人们却把它拒绝了的概率或风险。它是公认的小概率事件的概率值，必须在每一次统计检验之前确定，通常取α=0.05或α=0.01。这表明，当作出接受原假设的决定时，其正确的可能性（概率）为95%或99%。

3、通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布（probability distribution）进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。

4、首先，分别把这两组数据分别设为x和y，打开SPSS，点击左下角的Variable View选项卡，在Name列那里的第一行输y，第二行输x，返回Data View选项卡，输入对应的数据。

3SPSS两个独立样本秩和检验操作步骤

1、SPSS数据视图：进入菜单如下图：点击进入以下界面，“目标”选项卡无需手动设置 进入“字段”选项卡，将“报警数量”选入“检验字段”框，将“季节”选入“组”框中 再进入“设置”选项卡，选中“自定义检验”单选按钮，选择“Mann-Whitney U（二样本）”检验。点击“运行”即可。

2、SPSS两个独立样本秩和检验步骤例表：对正常组及模型组各脏器病变差异进行统计分析：打开SPSS，点变量视图，进行定义，注意都选择数值类型。点数据视图，组别以2代替，病变程度0（不明显）、1（轻度）、2（中度）及3（显著），例数以模型及正常组心脏例数为例填上。

3、操作流程如下：第一步：打开SPSS软件，选择菜单栏中的【分析】，下拉菜单中选择【非参数检验】，然后点击【独立样本】。第二步：在【目标】标签中，勾选【在各个组之间自动比较分布】。第三步：在【字段】标签中，将【生存时间】字段拖入右侧的【检验字段】区域，【组别】字段拖入【组】区域。

4、当我们的数值不程正态分布的时候，我们就要用到秩和检验了。

5、在SPSS软件中进行配对秩和检验的操作流程如下：SPSS软件 打开SPSS软件并加载需要进行配对秩和检验的数据文件。 在菜单栏选择分析（Analyse），然后选择非参数检验（Nonparametric Tests），再选择两个样本（Related Samples）。

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