怎麼才能實現兩獨立樣本資料的秩檢驗|spss入門

不知道理解的是否準確，可以看一下，若答錯，請包涵。 SPSS 24.0裏面 “轉換”---“個案排秩”對話框中有個排序標準，如果選擇按照某一排序標準，則分別對按照這一標準裏面的排序指標從小到大排秩，如果不選擇排序標準，則合在一起排秩。 例：對變量

SPSS（Statistical Product and Service Solutions）“統計產品與服務解決方案”軟件。下面小編給大家分享如何實現兩獨立樣本資料的秩檢驗

材料/工具

spss

方法

SPSS變量視圖

spss進行秩和檢驗，具體操作步驟： 1、非參數檢驗，兩個或多個獨立樣本，2個就進入2個的選單，是多個就進入多個的選單。 2、秩和檢驗是把不正態的正態的數據轉換爲等級對多組進行比較，就像非參數中的方差分析或t檢驗。卡方檢驗的範圍就廣多了，

SPSS數據視圖

你是指非參數檢驗嗎?如果是多個獨立樣本則應該使用Kruskal-Wallis檢驗;兩組的時候則使用mannWhitney檢驗,這個分析可以透過在線SPSS分析軟件SPSSAU找到,而且直接默認幫你做好了建議,非常智能,而且有智能化文字分析出來,非常的傻瓜簡單,你用下可以

選擇【分析】-【非參數檢驗】-【獨立樣本】

如果只有兩組數據，且數據符合正態分佈 ，或雖然不符合正態分佈但是樣本量夠大（>100）,可以用t檢驗。 如果大於兩組數據，應該用方差分析，原則同上。 這幅圖貌似是方差分析的組間比較。

點擊進入如下的介面，“目標”選項卡不需要手動設定

兩組等級資料的比較應用Wilcoxon秩和檢驗，其基本思想是：若檢驗假設成立，則兩組的秩和不應相差太大。其基本步驟是： （1）建立假設； H0：比較兩組的總體分佈相同； H1：比較兩組的總體分佈位置不同；檢驗水準爲0.05。 （2）兩組混合編秩； （

進入“字段”選項卡，將“報警數量”選入“檢驗字段”框，將“季節”選入“組”框中。

在非參數檢驗裏面做 做好之後，利用方差分析計算秩次，spss進階版本已經集成這種方法 這是一種方法 另外一種方法是nemenyi，上教科書的，在spss需要大量編程處理，你應該不會的

進入“設定”選項卡，選中“自訂檢驗”單選按鈕，選擇“Mann-Whitney U（二樣本）”檢驗。點擊“執行”即可。

SPSS的秩和檢驗沒有兩兩比較，“Mann-Whitney U檢驗”是用於兩獨立樣本秩和檢驗(教科書上寫的是：Wilcoxon Rank Sum test，威爾克遜秩和檢驗，兩者等價)，不是用於兩兩比較的。 你的選擇是對的，應選用”Kruskal-Wallis H檢驗“，若有統計學意義，可

輸出的主要結果如下：

比較標準的答案：兩獨立樣本的非參數檢驗（WilcoxonM-WU檢驗）+Bonferroni檢驗（Bonferronicorrection）。樓主碰到的是參見的多重檢驗校正問題multipletesting或者稱爲posthoc，不管是在方差分析、卡方檢驗還是非參數檢驗都會碰到。在方差分析中

零假設是“報警數量的分佈在季節類別上相同”，其P=0.009<0.05，故拒絕原假設，認爲報警數量在季節上有統計學差異

SPSS統計——秩和檢驗 應用條件 ①總體分佈形式未知或分佈類型不明； ②偏態分佈的資料： ③等級資料：不能精確測定，只能以嚴重程度、優劣等級、次序先後等表示； ④不滿足參數檢驗條件的資料：各組方差明顯不齊。 ⑤數據的一端或兩端是不確定數值，如

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怎樣應用spss進行獨立的多組分類資料的比較秩和檢驗

非參數，k組獨立

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怎樣用SPSS做秩檢驗後的兩兩比較

比較標準的答案：兩獨立樣本的非參數檢驗（Wilcoxon　M-WU檢驗）+Bonferroni檢驗（Bonferronicorrection）。樓主碰到的是參見的多重檢驗校正問題multipletesting或者稱爲posthoc，不管是在方差分析、卡方檢驗還是非參數檢驗都會碰到。在方差分析中提供了諸如LSD-t、SNK-q檢驗之類方法，而在其它情況基本無公認方法（有方法，但不常用）。但有一種通用的校正方法叫Bonferroni檢驗，即根據檢驗次數將檢驗水準降低（一般書本放在卡方檢驗這章），當然這是一種過於保守的校正方法，試想，檢驗了k次，alpha就要除以k，得到這樣的陽性結果確實不太容易；當然根據概率的計算，如果k次檢驗完全相互獨立，檢驗水準確實應該除以k。由於非參數檢驗兩兩比較主要採用Wilcoxon　M-WU檢驗，這時校正再加上Bonferroni即可。參數檢驗時因爲LSD-t等檢驗的檢驗效率更高，所以一般不採用它；理論上其實也可以，這時用t檢驗+Bonferroni檢驗，只不過檢驗效率較低而已。非參轉換成參數檢驗，不是不可以，只是如果是等級資料肯定轉不過去，如果是參數不服從正態轉成非參再轉成參數，這麼來回倒騰，再考慮LSD-t本身的檢驗效率，這時估計都還不如Bonferroni了。順便說句，多重檢驗這塊目前在生物統計學中還是研究熱點，因爲在生物統計中經常碰到像基因表達譜、全基因組關聯分析等動輒上萬次、上百萬次的多重檢驗，不校正肯定不行，Bonferroni是標準做法但是太狠了，因此又應用了許多諸如FDR、bootstrap一類的方法。

怎樣用spss秩和檢驗結果做統計學題目

SPSS統計——秩和檢驗

應用條件

①總體分佈形式未知或分佈類型不明；

②偏態分佈的資料：

③等級資料：不能精確測定，只能以嚴重程度、優劣等級、次序先後等表示；

④不滿足參數檢驗條件的資料：各組方差明顯不齊。

⑤數據的一端或兩端是不確定數值，如“>50mg”等。

秩和檢驗分類

一、配對資料的Wilcoxon符號秩和檢驗（Wilcoxon signed-rank test）

二、兩個獨立樣本比較的Wilcoxon秩和檢驗(Wilcoxon rank sum test)

三、多個樣本比較的秩和檢驗(Kruskal-Wallis H test)

四、M檢驗-隨機區組設計。

求一個SPSS軟件比較厲害的大神，關於統計 符號秩檢驗 （兩獨立樣本的秩和檢驗，多組樣本的秩和檢驗

我不是愛因斯坦但是我不想提供任何資訊，因爲我看了你說的那句會把採納給寫的最多的那個人，I'm sorry更多追問追答追問其實我說的是回答我提的問題回答得最多的，不過既然沒人答，好評就送你了。追答太複雜的題目，你讓我贏得好丟臉追問一點也不以前我也會，沒回答的就給人。本回答被提問者採納

多組定量資料如何進行秩和檢驗，在spss軟件上如何操作，謝謝！如何兩兩比較，謝謝。坐等。

NPAR TESTS

/K-W=變量 BY major(1 3)

/STATISTICS DESCRIPTIVES

/MISSING ANALYSIS.

給你發個syntax，將上面“變量”改成你用的變量名，major（1 3）是3組，major（1 4）是4組，

至於兩兩比較用公式Z，再調整比較的P值，SAS我可以做而且有代碼在，SPSS還沒有發現兩兩比較的方法，要不先編秩，再用秩來做方差分析。追問額，請問編佚怎麼編？剛接觸這個東西，愁死了都。謝謝。追答首先我想問你爲什麼要做秩和檢驗呢？原始數據不符合正態性？還是各組數據方差不齊？如果都不是那可以做方差分析啊。

其次我想問你的組數有多少？

如果用公式的活有兩種，一種是NEMENYI法，調整卡方值，另外一種是計算Z值的Kruskal-Wallis法；

編秩就是將幾個組全部的數據由小到大排列，最小的賦秩爲1，第二小的賦秩爲2.。。。

然後再用方差分析。