多组独立(完全随机设计)样本秩和检验的SPSS操作教程及结果解读

作者/风仕

在上一期，我们已经讲完了两组独立样本秩和检验的SPSS操作教程及结果解读，这期开始讲多组独立样本秩和检验，我们主要从多组独立样本秩和检验介绍、两组独立样本秩和检验使用条件及案例的SPSS操作演示这几方面进行讲解。

多组独立样本秩和检验介绍

多组独立样本比较的秩和检验是由Kruskal和Wallis在Wilcoxon两样本秩和检验的基础上扩展而来，又称Kruskal-Wallis H检验，用于推断连续变量或有序分类变量的多个总体分布有无差别。多组连续变量独立样本的比较，首选单因素方差分析,但是根据经验，本例中生存月数通常不服从正态分布，不满足方差分析的条件，故用Kruskal-Wallis H秩和检验。而多组有序分类变量的比较，详见于列联表章节中的单向有序的列联表分析。（1）原始数据的多样本比较；（2）频数表数据的多样本比较。

多组独立样本秩和检验使用条件

1.样本独立性：各组样本之间必须是相互独立的，即一个样本的结果不会影响其他样本的结果。

2.分布要求：不要求数据必须服从特定的分布，如正态分布。这使得它适用于非正态分布的数据。

3.组数限制：适用于检验三个或更多独立样本的差异。组别数量超过两组的情境是适用的。

4.数据类型：适用于连续变量或有序分类变量。

案例的SPSS操作演示

分析示例

某医院用3种不同方法治疗15例胰腺癌患者，每种方法各治疗5例，治疗后生存月数见 下表，问这3种方法对胰腺癌患者的疗效有无差别?

研究假设

H0：3种方法治疗后患者生存月数的总体中位数相等。

H1：3种方法治疗后患者生存月数的总体中位数不全相等。

a=0.05

数据录入

1.变量视图

名称 treat 标签 治疗方法 值 1 = 甲法 2 = 乙法 3 = 丙法

名称 month 标签 生存月数

2.数据视图

操作流程

1.下图指出了非参数检验对于数据的要求：非参数检验不假定您的数据呈正态分布。至于目的，默认为自动比较不同组间的分布，我们先不用管它，因为还需要在其他地方进行设置。

2.下图为字段选项卡，检验字段(测量指标)框选入生存月数，而组(分组变量)框则选入治疗方法。值得注意的是，有时检验字段的类型必须为数值，组变量的类型必须为字符，变量类型可以在变量视图窗口进行修改。在变量视图中的测量中将“名义”改为“标度”即可。

3. 在选择检验类型中，我们选用Kruskal-Wallis 单因素ANOVA(见下图),也就是常用的 多样本比较的秩和检验，此处出现了ANOVA, 即方差分析，提示该检验与方差分析存在着某种 联系，其实Kruskal-Wallis单因素 ANOVA 就是首先将各组数据一起进行排序，将排序的结果形成新的秩变量，然后对新生成的秩变量进行常规的单因素ANOVA。我们不应选择中位数检 验，它虽然直接检验多个样本所代表的各总体的中位数是否相同，但是检验效能很低，很难发 现组间的差别。

结果解释

1.下表对检验结果作了简单介绍，原假设为各组的生存月数的分布相同，检验方法为独 立样本Kruskal-Wallis 检验，即多组独立样本的秩和检验，检验结果为P=0.041<0.05,因此 可以认为3种治疗的生存月数有差异。

2.在结果窗口双击假设检验摘要表格，弹出详细结果窗口，其结果如下：

这是常见的箱式图(box plot),常用于描述不符合正态分布的连续变量的分布特征，它表现了连续型变量的5个特征值，即最小值、下四分位数(Q, 即25%百分位数)、中位数(M,Me- dian)、上四分位数(Q, 即75%百分位数)和最大值。由Q 和Q 构成箱式图的“箱体”部分，箱体的距离为四分位数间距(interquartile range,IQR) 。Q和最小值之间、Q 和最大值之间分别 构成“箱子”的上下两条“触须”,箱体中间的横线为该组的中位数。但该图大家需要特别注意，纵轴所代表的生存月数并非原始数据，而是排序后形成的生存月数秩次，图形能帮助大家 直观地感受各组之间的数据分布。

3. 下表给出了具体的统计值，检验统计量校正H 为6 .388,P=0.041<0.05。

注意事项

1.从操作界面可以看出，多组秩和检验只是参数检验中方差分析对非参数分析的一个简单延伸，但是与参数检验比较而言，秩和检验的统计方法较少，如当例题中各组总体出现差异时(P<0.05), 无法进行两两比较来发现哪些组之间存在差异，因此我们可以对数据进行排秩，然后以秩次作为测量变量，应用参数统计方法进行统计分析更为实用。操作如下：

2. 操作完成后，结果窗口显示已创建了新变量Rmonth, 因此我们只需对Rmonth 采用普通的方差分析(ANOVA) 即可。

参考：《临床医学研究中的统计分析和图形表达实例详解》

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