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
在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22在数字化运营场景中,用户每一次点击、浏览、交互都构成了行为轨迹,这些轨迹交织成海量的用户行为路径。但并非所有路径都具备业 ...
2026-01-22在数字化时代,企业数据资产的价值持续攀升,数据安全已从“合规底线”升级为“生存红线”。企业数据安全管理方法论以“战略引领 ...
2026-01-22在SQL数据分析与业务查询中,日期数据是高频处理对象——订单创建时间、用户注册日期、数据统计周期等场景,都需对日期进行格式 ...
2026-01-21在实际业务数据分析中,单一数据表往往无法满足需求——用户信息存储在用户表、消费记录在订单表、商品详情在商品表,想要挖掘“ ...
2026-01-21在数字化转型浪潮中,企业数据已从“辅助资源”升级为“核心资产”,而高效的数据管理则是释放数据价值的前提。企业数据管理方法 ...
2026-01-21在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16