SPSS非参数检验多个独立样本怎么做 SPSS独立样本非参数检验结果解读

品牌型号：联想ThinkBook

系统：windows10 64位旗舰版

软件版本：IBM SPSS Statistics 29.0

在数据样本小但总体分布不明确的情况下，研究者通常使用SPSS非参数检验的方法进行操作，并且需要根据有序数据的分类来选择两个或多个独立样本的题项设置，这样的方法有助于了解不满足正态分布的变量之间是否存在关系。今天，我们以SPSS非参数检验多个独立样本怎么做，SPSS独立样本非参数检验结果解读这两个问题为例，带大家了解一下SPSS非参数检验的知识。

一、SPSS非参数检验多个独立样本怎么做

SPSS关于多个独立样本的非参数检验是把多组数据混合编秩后计算各组秩和，通过对某个分类变量进行分组定义，进而以多个独立样本检验分析来判断多组样本是否来自相同分布的数据整体。接下来展示一下SPSS非参数检验多个独立样本怎么做。

1、下图是某实验室不同勘测方法在激素观测值方面的数据信息，目前有四种勘测方法，分别用数值1、2、3、4来代表，第一种勘测方法的激素数值在1.65到2.54的范围，第二种勘测方法的激素数值在1.68到2.58的范围，第三种勘测方法的激素数值在1.67到2.51的范围，第四种勘测方法的激素数值在1.66到2.53的范围。

2、为了查看不同勘测方法与激素观测值之间是否存在显著关系，我们首先在SPSS数据编辑表格找到分析栏目，点击非参数检验模块的【旧对话框】。因为案例数据来自四个勘测方法的数值信息，所以选择K个独立样本的设置格式进行数据分析和检验。

3、检验变量为实验室激素观测值，分组变量为勘测方法组别，非参数检验通常勾选曼-惠特尼的方法类型。下图显示，分组变量名称后边出现问号提示，这表明我们需要进一步对勘测方法组别进行分组设置。

4、由于该实验室勘测方法分别用数值1、2、3、4代表，所以我们在多个独立样本的定义组别中参照了案例数据的数值信息，在分组变量的范围设置中，最小值输入1，最大值输入4。

二、SPSS独立样本非参数检验结果解读

独立样本非参数检验指的是将分组变量纳入检验变量的检测维度，通过曼-惠特尼、相关检验统计等结果来显示，判断数据是否满足正态分布的趋势。我们以上述的多个独立样本检验结果为例展示一下如何解读SPSS独立样本非参数检验结果。

1、根据多独立样本的描述统计表格，激素观测值样本为20个，平均值为1.962，标准差为0.31727，其中，该实验室观测到的激素最小值为1.65，最大值为2.58，表示四个勘测方法总体的观测数值在1.65到2.58之间波动。

2、克鲁斯卡尔-沃利斯检验结果显示，第一种勘测方法的秩平均值均为10.60，第二种勘测方法的秩平均值均为10.40，第三种勘测方法的秩平均值均为9.50，第四种勘测方法的秩平均值均为11.50，样本各自为5个。

3、按照下图的检验统计，克鲁斯卡尔-沃利斯检验的数值为0.289，渐进显著性p值为0.962大于0.05表示接受原假设，整体数据分布无差异，勘测方法的不同类型与激素观测值结果不存在显著关系。

三、小结

以上就是SPSS非参数检验多个独立样本怎么做，SPSS独立样本非参数检验结果解读的解答。如果需要判断非正态分布数据之间的关系，推荐使用SPSS非参数检验方法进行计算和分析。最后，也欢迎大家前往SPSS的中文网站，学习更多关于数据分析的操作技巧。