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SPSS:单样本非参数检验


作者:王晓晓,赵一鸣 文章来源:临床流行病学和循证医学

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  我们知道最常见的t检验、方差分析一般都需要满足一些条件,当条件无法满足时,一般建议改用非参数检验。好多小伙伴表示对非参数检验非常不熟,今天,我们就来学习下怎么做单样本非参数检验。

  比如,单样本连续变量的比较,变量V的直方图如下,有点奇怪的分布,和正态分布差的有点多,这时候就要用单样本非参数检验了。

  默认检验变量V是否符合正态分布,而这不是我们想要的,所以,我们需要设置一下。在【字段】中将变量V放入【检验字段】,在【设置】中选择【比较中位数】,假设和4进行比较。

  SPSS给出结果,p=0.011,拒绝原假设,认为变量V的中位数不等于4。

  除了这个,单样本非参数检验还可以比较单样本分类变量的分布。比如,一组中有男性300人,女性600人,研究女性的比例是否多于男性?首先对频数进行加权。

  在【字段】中将性别放入【检验字段】,SPSS给出结果,p<0.001,拒绝原假设,认为男女比例不同,而女性比例为0.67,男性比例为0.33,可认为该样本中,女性多于男性。当然,也有读者说,我想比较男性比例是否等于0.3,怎么实现呢?

  在【设置】中选择【比较观察二分类可能性】,通过【选项】,将假设比例设为0.3。SPSS给出结果,p=0.016,拒绝原假设,认为男性比例不等于0.3。另外,二项式检验也可用来检验单样本率的差异。

  也有读者会说,单样本除了二分类变量,还有多分类变量,这时候单样本非参数检验还能实现吗?比如,一组中低收入、中等收入和高收入分别有800人、500人、1800人,研究不同收入人群的比例是否相同,首先对频数进行加权。

  在【收入】中将性别放入【检验字段】,SPSS给出结果,p<0.001,拒绝原假设,认为不同收入人群的比例不相同。默认是比较不同分类的比例是否相同,也可以在【设置】中选择【比较观察可能性】,通过【自定义期望概率】,比较不同分类的比例是否等于所定义的比例。

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