菜鸟也爱数据分析之SPSS篇——非参数两个相关样本检验

作者：菁悦      审核：Ling      封面：自己想吧

不知不觉已经到了节日的尾巴，大家是否已经准备好开始工作了呢~~

新的一年要有新气象，SPSS学堂始终陪伴您成长，那今天小编给大家带来的内容就是“两相关样本的非参数检验"啦~

01

原理与方法

两个相关样本检验的方法主要有：Wilcoxon检验、Sign（符号）检验、McNemar检验和Marginal Homogeneity（边际同质性）检验等。

Sign（符号）检验

配对资料的符号检验，通过分析两个样本各每对数据之差的正负符号的数目，来判断两个总体分布是否相同，而不考虑差值的实际大小。它对样本是否来自正态总体没有严格规定，它常用来检验两平均值的一致性。

通常情况下，配对数据之差是正值时为“+”，是负值时为“-”。若所得的差值为“+”、“-”号的个数大致相等，则可认为两组数据的分布没有显著差异，出现“+”或“-”的概率为0.5。若配对数据之差中“+”号和“-”号出现次数悬殊，则说明就可以在一定的显著性水平α上，推断这两组数据的中值水平或总体分布是不相同的。

Wilcoxon符号秩检验 ( Wilcoxon signedrank test )

它是非参数统计中符号检验法的改进， 它不仅利用了观察值和原假设中心位置的差的正负，还利用了差的值的大小的信息。虽然是 简单的非参数方法，但却体现了秩的基本思想。

将差值按大小顺序排列且编自然序号（秩）后，若其正号的秩和（记为T+）与负号的秩和（记为T−）大致相等，则说明关联样本的两组数据没有显著差异。若正秩和（T+）与负秩和（T−）相差悬殊，并超过给定显著性水平α所确定的临界点，就推断这两组数据之间存在显著差异，即总体的分布不相同。

其他检验

McNemar检验用于两个相关二分变量的检验；

Marginal Homogeneity（边际同质性）检验用于两个相关定序变量的检验，是McNemar检验的扩展。

02

SPSS实际操作

例题：采集10名正常成年男性志愿者的血清，分别用放射免疫法和酶联免疫法测量甲胎蛋白的含量ug/L）。结果如下：

放射免疫法：16，15，9，18，21，11，23，16，4，14

酶联免疫法：17，13，6，20，17，14，10，16，8，47

两种方法测量结果有无差异？

Step 1：打开文件，点击【分析】——【非参数检验】——【相关样本】。

Step 2：在【目标】选项卡中选择【定制分析】。

Step 3：在【字段】选项卡选择【使用自定义字段分配】，并将下方检验字段选择到右方。

Step 4：在【设置】选项卡中，选择【定制检验】，勾选【威尔科克森匹配对符号秩检验（2个样本）】，点击【运行】。

Step 5：结果分析。原来的零假设是“用放射免疫法和酶联免疫法测量这10名正常成年男性志愿者的血清甲胎蛋白的含量无明显差异”，这样事情的概率是0.905，大于显著性水平0.05，不是小概率事件，因此，不拒绝原假设，用放射免疫法和酶联免疫法测量这10名正常成年男性志愿者的血清甲胎蛋白的含量无显著性差异，没有统计学意义。

上述配对资料的Wilcoxon符号秩检验操作起来是不是很简单呢？注意多多练习哦~

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