发布时间:2021-06-02 19: 43: 55
一般来说在研究中,我们往往会有多个独立的样本需要进行比较分析,如果样本数据观察值不满足独立性或正态分布的条件,则我们需要使用到多个独立样本的非参数检验。
为了分析多个独立样本互相之间对结果的产生是否有影响,本文采用IBM SPSS Statistic统计分析软件,进行多独立样本之间两两比较的非参数检验。
一、独立样本两两比较
下图1是准备好的多独立样本数据,共分为三组独立样本,在Group列中用1、2、3表示,结果在ALT列,表示测试人员进行血常规测验后的ALT水平。
在分析菜单中打开“非参数检验”的“独立样本”选项,在第一个目标标签中,我们选择“在各个组之间自动比较分布”,将比较对象设定为两两对比,如图2。
随后我们在字段标签中,选择“使用定制字段分配”,检验字段选择“ALT”,组选择“Group”。
“设置”项中,选择“定制检验”,勾选“克鲁斯卡尔-沃利斯单因素ANOVA检验(K个样本)”,多重比较中可选项有“全部成对”和“逐步降低”,本次演示选择“全部成对”,最后点击下方“运行”按钮。
二、结果解释
非参数检验后SPSS会给我们生成7个不同的图表,我们主要关注下图5的成对比较表格。第一行是Group 1和Group3 对比的结果;第二行是Group 1和Group2 对比的结果;第三行是Group 2和Group3 对比的结果。
我们主要看红框位置的参数(显著性和调整后显著性),第一个显著性是未经过矫正的,使用原始的显著性参数与显著水平0.05比较时假阳性率会升高,因此SPSS会自动对原始显著性参数进行矫正,得到调整后的显著性。
经过两两比较,我们可以得知,Group1和Group 3之间的人员ALT水平有区别(调整后显著性=0.002);,Group1和Group 2之间的人员ALT水平有区别(调整后显著性=0.000);,Group2和Group 3之间的人员ALT水平无差别(调整后显著性=0.054 > 0.05);
通过使用IBM SPSS Statistics自带的多独立样本非参数检验功能,我们对多个独立样本之间进行了两两对比,最终得出结论:Group 1变量因素对ALT的整体水平有较明显的影响。这就是本节关于多独立样本进行非参数检验对比的具体教程,希望能给大家带来帮助。
作者署名:包纸
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