检验两组数据是否显著差异_SPSS非参数两个相关样本检验

本文介绍了如何使用SPSS进行两个相关样本的非参数检验,包括Sign检验、Wilcoxon符号秩检验以及McNemar和Marginal Homogeneity检验。通过一个实际例子展示了检验血清甲胎蛋白含量差异的操作步骤,结果显示两者无显著性差异。

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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࿰

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