京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
SPSS分析技术:两个独立样本的非参数检验
在医学类研究中,经常会遇到治疗效果无法量化,但需要比较不同治疗方法优劣的需求。例如,比较止痛药的效果,疼痛程度无法准确量化,只能用主观打分来描述;理疗复健方法的优劣也无法量化,只能通过病人的情况粗略划分成卧床,部分自主等层次。当遇到这样无法量化数据的比较要求时,应该如何进行比较呢?两个样本的非参数检验是合适的分析方法。下面将介绍两个独立样本的非参数检验方法。
两个独立样本的非参数检验
单个样本的非参数检验对比的是样本分布与已知分布,从而得出随机样本所代表的总体是否服从已知分布。两独立样本的非参数检验是对两个独立样本的分布情况直接进行对比,目的是获得关于两总体分布状况差异大小的信息。这与单个样本假设检验和两个样本假设检验是一个套路。
SPSS提供了4种检验方法:Mann-Whitney U检验(曼-惠特尼U检验)、K-S检验、Wald-Wolfowitz检验(随机序列检验)和Moses极端反应检验。它们的原假设都是两个样本来自的总体分布没有显著性差异,只不过它们的分析方法不同。
Mann-Whitney U检验
Mann-Whitney U检验又称Mann-Whitney秩和检验,可用于对两总体分布的比例判断。其原假设为:两个独立样本来自的两个总体的分布无显著差异。Mann-Whitney U检验通过对两组样本平均秩的研究来实现判断。
Mann-Whitney U检验原理:将两个样本混合后按升序排列,得到每个样本值的秩(排名),然后分别求得两组样本的平均秩,并对这两个平均秩进行比较。如果两个总体分布无显著差异,其秩应该差别不大,从而两组样本的平均秩差别较小;反之,若两总体差异显著,则二者的平均秩会有较大差异。此外,Mann-Whitney U检验还要计算样本A的秩大于样本B的秩的个数U1,以及样本B的秩优于A的秩的个数U2,如果总体分布无显著差异,则两者应该接近;反之,若两总体差异显著,则二者的平均秩会有较大差异。
两独立样本K-S检验
检验原理:首先将两独立样本的数据混合并按升序排列,然后分布计算两个独立样本秩的累计频率,并求得两个累计频率的差值序列数据以获得D统计量。SPSS将自动计算D统计量的概率P值,如果P值大于显著性水平,则接受原假设;反之,则拒绝原假设,即两个样本来自的总体分布差异显著。
两个独立样本Wald-Wolfowitz检验
将两组样本混合并升序排列。同时,两组样本的每个观测值对应的样本组标志值序列也将随之重新排序,求出此游程。如果所得游程数较小,说明两总体的分布差异较大;反之,则不存在显著性差异。同时SPSS将据此自动计算相伴概率P值,如果P值大于显著性水平临界值,则接受原假设;反之则拒绝原假设,即两个样本来自的总体分布差异显著。
两独立样本Moses极端反应检验
原理为:将一组样本作为控制样本;另一组作为比较样本。一般按升序排列的第一个值定义控制组,第二个值定义比较组。以控制组作为参照,检验比较组相对于控制组是否出现极端反应。为此,将两组样本混合并升序排列,求得控制样本最高秩次和最低秩次之间包含的观测值个数,即跨度,以及去掉两个极端值后的截头跨度。如果跨度和截头跨度都很小,说明比较样本可能存在极端反应,两总体的分布差异显著;如果比较样本没有出现极端反应,则两总体分布无显著差异。
范例分析
现在由一份运用药物治疗和物理治疗方法对中风患者治疗结果的数据,治疗结果被分成5各层次:正常、可以自主活动、部分肢体可以自主活动、卧床和无自理能力;总共记录了100位患者的治疗效果,需要分析两种治疗方法的结果是否有显著性差异。

分析步骤
1、选择菜单【分析】-【非参数检验】-【旧对话框】-【2个独立样本】,在跳出的对话框中,做如下操作,然后点击确定。
2、或者也可以选择【分析】-【非参数检验】-【独立样本】,跳出如下对话框:
在字段页将生活行为能力选为检验字段,将治疗组选为组;在设置页选中所有4种两个样本的非参数检验方法。最后点击运行。
结果分析
两种操作方式的计算结果是一致的,由于第二种操作的显示结果是综合显示,所以选取第二种操作的显示结果进行讲解。
从结果可知;K-S检验和Wald-Wolfowitz游程检验的结果是接受原假设,即两种治疗方法的效果没有显著性差异;Moses检验和Mann-Whitney U检验的结果是拒绝原假设,即两种治疗方法的效果有显著性差异;所以,不同的检验方法可能会有不同的结论,这也说明了非参数检验是一种近似的检验方法,提示我们一定要根据数据的性质和检验方法的侧重点合理的选择检验方法。
可以对比不同的检验方法原理,Mann-Whitney U检验常用判别两独立样本所属的总体是否具有相同分布,Moses检验和K-S检验主要用于检验两个样本是否来自相同总体,所以本题中,建议选择Mann-Whitney U检验的分析结果,即两种治疗方法的治疗效果有显著性差异。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09