您有没有碰到过这样的问题，投稿后，编辑让您提供检验统计量，话说，这五个汉字我都认识，但是连到一起，尴尬了。
检验统计量，是出现在假设检验中的一个概念。当我们需要通过假设检验进行统计推断时，也就是说借助样本去推断总体，比如研究两样本是否来自同一总体，这时候，我们往往会利用样本数据构造一个检验统计量。比如利用两样本均值和标准差构造 t 检验统计量，进而求出p值，从而做出推断。
所以说，检验统计量和假设检验方法是有很大关系的。比如 t 检验的检验统计量是 t ，方差分析的检验统计量是 F，卡方检验的检验统计量是卡方。这些看来比较简单，虽说计算公式相对复杂，但是SPSS中都会直接给出，一般都和p值相邻。
比如，两样本 t 检验的检验统计量就是图中的 t=1.791，先看前面的 F=1.596 是方差齐性检验的检验统计量，因为方差齐性检验 p=0.207，方差齐，所以看第一行的 t=1.791。方差分析的 F 值和卡方检验的 卡方 SPSS也会直接给出，大家如果有问题可以留言讨论。
t 检验、方差分析、卡方检验的检验统计量比较明确，非参数检验的检验统计量就要好好讨论了。比如您觉得下图的两独立样本的非参数 Mann-Whitney U 检验，哪个才是编辑想要的检验统计量呢?
如果写图中的 Test Statistic，即为 U 值，数值一般都很大，看着也不美观。所以，我们一般都写下面的 Standardized TestStatistic 标准化的检验统计量，即为 z 值。所以说，针对两独立样本的非参数 Mann-Whitney U 检验，咱们可以提供标准化检验统计量 z 。多样本非参数 Kruskal-Wallis 也是这样么，大家可以先思考下，小编正好也组织下语言，下回再跟大家一起讨论。(文中示例采用的是SPSS24)