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SPSS教程:多个相关样本的秩和检验『Friedman检验』

2017-11-01 李侗桐 医咖会

我们在之前推送过的“单因素重复测量方差分析的SPSS教程”中提到过:如果数据不服从正态分布,其中一种处理方法是可以使用Friedman test等非参数检验方法。Friedman检验的应用条件是什么?该如何使用SPSS来进行操作呢?且看下文详解。

一、问题与数据

某研究者拟探讨运动对降低心脏疾病风险的作用。目前,已知心脏疾病与一种慢性炎症标记物C-反应蛋白(C-Reactive Protein, CRP)有关。因此,该研究者拟通过分析运动对CRP浓度的影响,探讨运动与心脏疾病风险的关系。


该研究者招募了10位受试者进行为期6个月的运动干预项目,并在项目开始时项目中期(3个月)和项目结束(6个月)时测量受试者的CRP浓度,分别记为crp_pre、crp_mid和crp_post变量,数据情况如下:


 

注释:C-反应蛋白的测量结果是以mg/L为单位的连续变量,即crp_pre、crp_mid和crp_post变量均为连续变量

二、对问题的分析

研究者拟判断多组相关数据的变化情况,可以使用Friedman检验,但需要满足2项假设:


假设1:观测变量是连续变量或有序分类变量,如本研究中crp_pre、crp_mid和crp_post变量均为连续变量。


假设2:具有3个及以上的分组,组之间存在相关性或者存在配对设计。如本研究中将10位受试者重复测量3次,组间存在相关性。


经分析,本研究设计符合上述假设,那么应该如何进行Friedman检验呢?

三、SPSS操作

进行Friedman检验的SPSS操作如下:


1. 在主页面点击 Analyze→Nonparametric Test→Related Samples

 

弹出下图:


 

2. 点击Fields


 

3. 将crp_pre、crp_mid和crp_post变量放入Test Fields栏


 

4. 点击Run


因为非参数方法不能自动计算每组的中位数,我们需要通过SPSS中的Means模块手动统计,操作如下:


1. 在主页面点击Analyze→Compare Means→Means



弹出下图:


 

2. 将crp_pre、crp_mid和crp_post变量放入Dependent List栏


 

3. 点击Options,弹出下图:


 

4. 去掉Cell Statistics栏中的Mean、Number of Cases和Standard Deviation选项,放入Median选项


 

5. 点击Continue→OK

四、结果解释

1. Friedman检验结果


经上述操作,SPSS输出结果如下:


 

上表第一栏(Null Hypothesis栏)是本研究的零假设,即在项目开始时、项目中期(3个月)和项目结束(6个月)时受试者的CRP浓度相同。


第二栏(Test栏)显示本研究的假设检验方法,即Friedman检验,SPSS的输出形式为Related-Samples Friedman's Two-Way Analysis of Variance by Ranks检验。


第三栏(Sig.栏)是假设检验的统计结果,即Friedman检验的P


第四栏(Decision栏)是根据假设检验做出的判断,即判断是否拒绝零假设


从该表可知,本研究Friedman检验的P<0.001,拒绝零假设,即在项目开始时、项目中期(3个月)和项目结束(6个月)时受试者CRP浓度的差异具有统计学意义。


同时,双击该表,SPSS会自动弹出Model Viewer界面,帮助我们进一步了解Hypothesis Test Summary表的结果,如下:


 

此外,SPSS输出本研究的中位数结果如下:


 

在汇报结果是,我们需要加入每组的中位数值,详见第五部分。


2. Friedman检验中的成对比较分析


如果Friedman检验的P<0.05,说明至少有两组结果的差异存在统计学意义。SPSS会可以输出成对比较的结果。但是,值得注意的是,如果Friedman检验的P≥0.05,那么就没有必要再进行组间两两比较,SPSS也不会输出成对比较结果。


在Model Viewer界面的View栏中点选Pairwise Comparisons,如下:


 

SPSS输出成对比较结果,如下:


 

从该表可以看出,项目开始时和项目结束(6个月)时受试者CRP浓度的差异具有统计学意义(P<0.001)。同时,项目开始时和项目中期(3个月)受试者CRP浓度的差异也具有统计学意义(P=0.022)。


注释:“Adj. Sig.”栏是指经过Bonferroni调整的P值。在经Friedman检验的成对比较分析时,经Bonferroni调整后的P值考虑了多重比较中I型错误膨胀的问题,因而比原P值准确性更好。

五、撰写结论

1. 若Friedman检验的P<0.05 


采用Friedman检验分析为期6个月的运动干预对受试者CRP浓度的影响。结果显示,在项目开始时、项目中期和项目结束时受试者CRP浓度的差异具有统计学意义,χ2(2) = 17.684, P < 0.001。


成对比较分析提示,项目开始时受试者CRP浓度(中位数为4.10mg/L)与项目结束时(中位数为3.55mg/L)的差异具有统计学意义(P<0.001),与项目中期(中位数为3.85mg/L)的差异也具有统计学意义(P=0.022)。


2. 若Friedman检验的P≥0.05 


采用Friedman检验分析为期6个月的运动干预对受试者CRP浓度的影响。结果显示,在项目开始时(中位数为4.10mg/L)、项目中期(中位数为3.85mg/L)和项目结束(中位数为3.55mg/L)时受试者CRP浓度的差异没有统计学意义,χ2(2) = 1.168,P = 0.542。


(如果你想使用文中数据进行练习,请随时给小咖(微信:xys2016ykf)发消息,小咖将原始数据发给你。


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