:非参数检验的两两比较。两组之间均值比较,t检验妥妥的。可是,突然发现,样本来自的总体不服从正态分布,t检验不能用了,必须使用非参数检验来比较两个总体之间的差异。诸如此类,当参数检验的条件不满足时,非参数检验就在里。
一、新版本(18及以上)保留了 18以前的非参数检验界面,称为“旧对话框”。温故知新,首先是“旧对话框”实现非参数检验。以多个独立样本检验为例,分析—非参数检验—旧对话框—k个独立样本出现如下对话框,选择检验变量和分组变量,确定即可。
二、这里默认的是kruskal-wallis检验,即比较不同组间的分布。输出结果发现统计量为33.656,p<0.001,组间分布是有差异的。可惜的是,旧对话框不能提供两两比较的结果,也许正因为如此,旧对话框才成为旧对话框。
三、接下来我们看看新版本如何进行非参数检验。同样以多个独立样本检验为例,分析—非参数检验—独立样本—字段,选择检验字段和组,运行即可。
四、大家可能留意到,当p>0.05时,没什么特殊表示,而当p<0.05,会自动涂黄,双击即可查看检验统计量和两两比较结果。
五、双击即转到下图,在箱式图下方可以看到检验统计量为33.656,p<0.001,说明组间分布有差异(结果同旧对话框)。底栏“视图”有不同的选择,默认为独立样本测试视图。
六、底栏“视图”有不同的选择,默认为独立样本测试视图。“视图”选择成对比较,即出现两两比较的结果。这里第1列sample1、sample2的1、2、3、4是对应您分组的顺序的,第4列std.test statistic为检验统计量z,第6列adj.sig.为p值。可以看到1组和2组、1组和3组、2组和4组、3组和4组差异有统计学意义。
七、另外,我们也可以直接进行两两比较,一共4组,两两之间需比较6次,调整p值为0.008,通过两独立样本检验进行进行任意两组之间的比较,发现1组和3组、1组和2组、2组和4组、3组和4组差异有统计学意义(p均<0.008),结果同新版本。
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