姜小鹰的SPSS教程——SPSS非参数检验13


    第十三章 非参数检验
    第节 ChiSquare程
    1311 功
    1312 实例操作
    第二节 Binomial程
    1321 功
    1322 实例操作
    第三节 Runs程
    1331 功
    1332 实例操作
    第四节 1Sample KS程
    1341 功
    1342 实例操作
    第五节 2 Independent Samples程
    1351 功
    1352 实例操作
    第六节 k Independent Samples程
    1361 功
    1362 实例操作
    第七节 2 Related Samples程
    1371 功
    1372 实例操作
    第八节 K Related Samples程
    1381 功
    1382 实例操作
     
    许统计分析方法应总体特殊求t检验求总体符合正态分布F检验求误差呈正态分布组方差整齐等等方法常估计检验总体参数统称参数统计
    许调查实验科研数总体分布未知法确定时做统计分析常常针总体参数针总体某般性假设(总体分布)类方法称非参数统计(Nonparametric tests)
    非参数统计方法简便适性强检验效率较低应时应加考虑
     
    第节 ChiSquare程
     
    1311 功
    调程样数分布进行卡方检验卡方检验适配合度检验分析实际频数某理频数否相符
     
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    1312 实例操作
    [例131]某周日死亡数分布表请检验周日死亡危险性否相?
     
    周 日
    死亡数







    11
    19
    17
    15
    15
    16
    19
     
    13121 数准备
    激活数理窗口定义变量名:周日day死亡数death序输入数 结果见图131激活Data菜单选Weight Cases命令项弹出Weight Cases话框(图132)选death点击钮进入Frequency Variable框定义死亡数权数点击OK钮
     
     

    图131 数录入窗口
     
     

    图132 数加权话框
     
    13122 统计分析
    激活Statistics菜单选Nonparametric Tests中ChiSquare命令项弹出ChiSquare Test话框(图133)现欲周日死亡数进行分布分析话框左侧变量列表中选day点击钮进入Test Variable List框点击OK钮
     
     


    图133 卡方检验话框
     
    13123 结果解释
    结果输出窗口中统计数:
    运算结果显示周日死亡理数(Expected)1571周日死亡均数算出实际死亡数理死亡数差值(Residual)卡方值χ2 34000度数(DF) 6 P 07572 认周日死亡危险性相
     
    DAY
    Cases
    Category Observed Expected Residual
    100 11 1571 471
    200 19 1571 329
    300 17 1571 129
    400 15 1571 71
    500 13 1571 271
    600 16 1571 29
    700 19 1571 329

    Total 110
     
    ChiSquare DF Significance
    34000 6 7572
     
     
     
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    第二节 Binomial程
     
    1321 功
    总体划分两类医学中生死患病种二分类总体中抽取结果立分类中类类频数分布称二项分布调Binomial程样资料进行二项分布分析
     
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    1322 实例操作
    [例132]某某时期出生40名婴中女性12名(定Sex0)男性28名(定Sex1)问方出生婴性例通常男女性例(总体概率约05)否?
     
    13221 数准备
    激活数理窗口定义性变量sex出生序输入数男性1 女性0
     
    13222 统计分析
    激活Statistics菜单选Nonparametric Tests中Binomial Test命令项弹出 Binomial Test话框(图134)话框左侧变量列表中选sex点击钮进入Test Variable List框Test Proportion框中键入050点击OK钮  
     
     

    图134 二项分布检验话框

     
    13223 结果解释
    结果输出窗口中统计数:
    二项分布检验表明女婴12名男婴28名观察概率07000(男婴占70)检验概率05000二项分布检验结果双侧概率00177认男女例差异高度显著性通常05性例相该男婴女婴明显
     
    SEX
    Cases
    Test Prop 5000
    28 100 Obs Prop 7000
    12 00
    Z Approximation
    40 Total 2Tailed P 0177
     
     
     
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    第三节 Runs程
     
    1331 功
    时间序排列序数列中具相事件符号连续部分称游程调Runs程进行游程检验检验序列中事件发生程机性分析
     
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    1332 实例操作
    [例133]某村发生种方病住户条河排列调查时发病住户标记1非发病住户标记017户:
    0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1
     
    问病户分布排列呈聚集趋势机分布?
     
    13321 数准备
    激活数理窗口定义住户变量epi住户序输入数发病住户1 非发病住户0
     
    13322 统计分析
    激活Statistics菜单选Nonparametric Tests中Runs Test项弹出 Runs Test话框(图135)话框左侧变量列表中选epi点击钮进入Test Variable List框界割点Cut Point框中四选项:
     
     

    图135 游程检验话框
     
    1Median:中位数作界割点值界割点类等界割点类
    2Mode:众数作界割点值界割点类等界割点类
    3Mean:均数作界割点值界割点类等界割点类
    4Custom:户指定界割点值界割点类等界割点类
    例选Custom项方框中键入1(根需选项例01二分变量界割点值1)点击OK钮
     
    13323 结果解释
    结果输出窗口中统计数:
    检验结果见例游程数14检验界割点值(Test value) 100100者17案例等100者9案例Z 03246双侧 P 07455 认方病病户河分布情况聚集性呈机分布
     
    EPI
    Runs 14 Test value 100
     

    Cases 17 LT 100
    9 GE 100 Z 3246

    26 Total 2Tailed P 7455
     
     
     
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    第四节 1Sample KS程
     
    1341 功
    调程单样进行KolmogorovSmirnov Z检验变量实际频数分布正态分布(Normal)均匀分布(Uniform)泊松分布(Poisson)进行较
     
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    1342 实例操作
    [例134]某正常成年男子144红细胞计数(万立方毫米)频数资料问该资料频数否呈正态分布?
     
    红细胞计数

    红细胞计数

    420
    440
    460
    480
    500
    520
    2
    4
    7
    16
    20
    25
    540
    560
    580
    600
    620
    640
    24
    22
    16
    2
    6
    1
     
    13421 数准备
    激活数理窗口定义频数变量名f次输入数资料
     
    13422 统计分析
    激活Statistics菜单选Nonparametric Tests中1Sample KS 命令项弹出OneSample KolmogorovSmirnov Test 话框(图136)话框左侧变量列表中选f点击钮进入Test Variable List框Test Distribution框中选Normal项表明正态分布形式相较点击OK钮
     
     

    图136 单样KolmogorovSmirnov Z检验话框
     
    13423 结果解释
    结果输出窗口中统计数:
      KS正态性检验结果显示Z值07032双侧P值07060认该正常成年男子红细胞计数符合正态分布
     
    F
    Test distribution Normal Mean 120000
    Standard Deviation 93808
    Cases 12
    Most extreme differences
    Absolute Positive Negative KS Z 2Tailed P
    20298 20298 16509 7032 7060
     
     
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    第五节 2 Independent Samples程
     
    1351 功
    调程两独立样均数中位数离散趋势偏度等进行差异较检验
     
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    1352 实例操作
    [例135]调查某厂铅作业工7非铅作业工10血铅值(μg 100g)问两组工血铅值差?
     
    非铅作业组
    铅作业组
    5 5 6 7 9 12 13 15 18 21
    17 18 20 25 34 43 44
     
    13521 数准备
    激活数理窗口定义分组变量group(非铅作业组1铅作业组2)血铅值Pb序输入数
     
    13522 统计分析
    激活Statistics菜单选Nonparametric Tests中2 Independent Samples命令项弹出TwoIndependentSamplesTest话框(图137)话框左侧变量列表中选Pb点击钮进入Test Variable List框选group点击钮进入Grouping Variable框点击Define Groups钮弹出Two Independent SamplesDefine Groups话框定义Group 11Group 22点击Continue钮返回TwoIndependentSamplesTest话框Test Type框中四种检验方法:
     
     

    图137 两独立样检验话框
     
    MannWhitney U:判两独立样属总体否相分布
    KolmogorovSmirnov Z:推测两样否具相分布总体
    Moses extreme reactions:检验两独立样观察值散布范围否差异存检验两样否具分布总体
    WaldWolfowitz runs:考察两独立样否具相分布总体
    例选MannWhitney U检验方法点击OK钮
     
    13523 结果解释
    结果输出窗口中统计数:
    结果表明第1组均秩次(Mean Rank)595第2组均秩次1336U 45W 935精确双侧概率P 00012认铅作业组工血铅值高非铅作业组
     
    PB by GROUP
    Mean Rank Cases
    595 10 GROUP 1
    1336 7 GROUP 2

    17 Total
    Exact Corrected for ties
    U W 2Tailed P Z 2Tailed P
    45 935 0012 29801 0029
     
     
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    第六节 k Independent Samples程
     
    1361 功
    调程独立样进行中位数检验KruskalWallis H检验
     
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    1362 实例操作
    [例136]机抽样三组血桨总皮质醇测定值(μg L)试较差异?
     
    正常
    单纯性肥胖
    皮质醇增症
    04
    19
    22
    25
    28
    31
    37
    39
    46
    70
    06
    12
    20
    24
    31
    41
    50
    59
    74
    136
    98
    102
    106
    130
    140
    148
    156
    156
    216
    240
     
    13621 数准备
    激活数理窗口定义分组变量 group(正常1单纯性肥胖2皮质醇增症3)总皮质醇测定值pzc序输入数
     
    13622 统计分析
    激活Statistics菜单选Nonparametric Tests中k Independent Samples项弹出 Tests for Several Independent Samples话框(图138)话框左侧变量列表中选pzc点击钮进入Test Variable List框选group点击钮进入Grouping Variable框点击Define Range钮弹出K Independent SamplesDefine Range话框定义Mininum1Maxinum2点击Continue钮返回TwoIndependentSamplesTest话框Test Type框中两检验方法选项:KruskalWallis H单方差分析检验样中位数否差异Median中位数检验检验样否具相中位数总体例选KruskalWallis H项点击OK钮
     
     

    图138 样资料秩检验话框
     
    13623 结果解释
    结果输出窗口中统计数:
    结果表明13组均秩次(Mean Rank)分96511752510χ2 值(H值) 181219P 00001认三组血桨总皮质醇测定值差异根例情况出皮质醇增症组高两组
     
    PZC by GROUP
    Mean Rank Cases
    965 10 GROUP 1
    1175 10 GROUP 2
    2510 10 GROUP 3

    30 Total Corrected for ties
    ChiSquare DF Significance ChiSquare DF Significance
    181219 2 0001 181300 2 0001
     
     
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    第七节 2 Related Samples程
     
    1371 功
    调程两相关样资料(配配伍资料)进行秩检验
     
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    1372 实例操作
    [例137]研究饲料中缺乏Vit E鼠肝中Vit A含量关系鼠性相体重相原配成8鼠机分2组(正常饲料组Vit E缺乏饲料组)定时间杀死鼠测定肝中Vit A含量结果表问:饲料中缺乏Vit E鼠肝中Vit A含量影响?
     

    正常饲料组
    Vit E 缺乏饲料组
    1
    2
    3
    372
    209
    314
    257
    251
    188

    4
    5
    6
    7
    8
    414
    398
    393
    361
    319
    335
    340
    283
    262
    183
     
    13721 数准备
    激活数理窗口定义正常饲料组变量名va1 Vit E 缺乏饲料组变量名va2 序输入数
     
    13722 统计分析
    激活Statistics菜单选Nonparametric Tests中 2 Related Samples项弹出TwoRelatedSamples Tests话框(图139)话框左侧变量列表中选va1Current Selections栏Variable 1处出现va1选va2Current Selections栏Variable 2处出现va2然点击钮va1 va2(表明配变量)进入Test Pair(s) List框Test Type框中三种检验方法:
     
     

    图139 两相关样秩检验话框
     
    1Wilcoxon:配符号等级秩次检验
    2Sign:符号检验
    3McNemar:研究象作身检验前变化否显著该法适相关二分变量数
    例选WilcoxonSign两项点击Options钮弹出TwoRelatedSamplesOptions
    话框Statistics栏中选Decriptive项求计算均数标准差等指标点击Continue钮返回TwoRelatedSamples Tests话框点击OK钮
     
    13723 结果解释
    结果输出窗口中统计数:
    首先显示两变量va1va2例数均数标准差值值配符号秩检验(Wilcoxon MatchedPairs SignedRanks Test)结果均秩分500 100 Z 23805双侧P 00173认两组
    鼠肝中Vit A含量差饲料中缺乏Vit E会鼠肝中Vit A含量降低符号检验(Sign Test)结果双侧P 00703认两组鼠肝中Vit A含量差种情况应取配符号秩检验(Wilcoxon)结果两法较配符号秩检验较敏感效率较高
     
    N Mean Std Dev Minimum Maximum
    VA1 8 3475000 664852 2090 4140
    VA2 8 2623750 582064 1830 3400
     
    Wilcoxon MatchedPairs SignedRanks Test
    VA1
    with VA2
    Mean Rank Cases
    500 7 Ranks (VA2 LT VA1)
    100 1 + Ranks (VA2 GT VA1)
    0 Ties (VA2 EQ VA1)

    8 Total
    Z 23805 2Tailed P 0173
    Sign Test
    VA1
    with VA2
    Cases
    7 Diffs (VA2 LT VA1)
    1 + Diffs (VA2 GT VA1) (Binomial)
    0 Ties 2Tailed P 0703

    8 Total
     
     
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    第八节 K Related Samples程
     
    1381 功
    调程相关样资料(配伍资料)进行秩检验
     
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    1382 实例操作
    [例138]某药治疗血吸虫病患者治疗前治疗周二周四周测定7名患者血清SGPT值变化观察该药肝功影响结果表问:患者四阶段血清SGPT值?
     
    患者编号
    治疗前
    治 疗

    二周
    四周
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    63
    90
    54
    45
    54
    72
    64
    188
    238
    300
    140
    175
    300
    207
    138
    220
    83
    213
    150
    163
    185
    54
    144
    92
    100
    36
    90
    87
     
    13821 数准备
    激活数理窗口定义变量名:治疗前before治疗周w1二周w2四周w4序输入组SGPT数
     
    13822 统计分析
    激活Statistics菜单选Nonparametric Tests中k Related Samples命令项弹出 Tests for Serveral Related Samples话框(图1310)话框左侧变量列表中选beforew1w2w4 点击钮beforew1w2w4均进入Test Variables框Test Type框中三种选项:
    1Friedman:双方差分析考察相关样否总体
    2Cochran's Q:作两相关样McNemar检验样推广特适定性变量二分字符变量
    3Kendall's W:Kendall谐系数检验通计算Kendall谐系数W检验相关样否分布总体
    例选FriedmanKendall’s W两种检验方法点击Statistics钮弹出K RelatedSamplesStatistics话框Statistics栏中选Decriptive项求计算均数标准差等指标点击Continue钮返回K RelatedSamples Tests话框点击OK钮
     
     


    图139 相关样秩检验话框
     
    13823 结果解释
    结果输出窗口中统计数:
    首先显示四变量beforew1w2w4例数均数标准差值值
    接着显示检验结果:
    Friedman双方差分析均秩次分129386300186 χ2 167143P 00008认患者四阶段血清SGPT值差
    Kendall谐系数检验均秩次分129386300186 谐系数W 07959χ2 167143P 00008结前
     
    N Mean Std Dev Minimum Maximum
    BEFORE 7 6314286 1470180 4500 9000
    W1 7 22114285 6155331 14000 30000
    W2 7 16457143 4727528 8300 22000
    W4 7 8614286 3448878 3600 14400
    Friedman TwoWay Anova
    Mean Rank Variable
    129 BEFORE
    386 W1
    300 W2
    186 W4
    Cases ChiSquare DF Significance
    7 167143 3 0008
     
    Kendall Coefficient of Concordance
    Mean Rank Variable
    129 BEFORE
    386 W1
    300 W2
    186 W4
    Cases W ChiSquare DF Significance
    7 7959 167143 3 0008

     
     
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