graphpad prism显著性差异分析_「SPSS数据分析」SPSS非参数假设检验(4)两独立样本检验...

本篇博客介绍了如何使用SPSS进行两独立样本的非参数检验,特别是曼-惠特尼U检验。通过实际案例分析“减肥前体重”在“是否为独生子女”上的差异,结果显示两组间不存在显著差异。此外,还简要说明了其他非参数检验类型,如K-S检验等。

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在前期的参数类假设检验课程中,我们已经讲解过两独立样本的t检验,有兴趣的朋友请看:

《SPSS差异分析(3)独立样本T检验》

非参数类假设的两独立样本检验与独立样本T检验大同小异,唯一的区别在于:检验变量类型。独立样本T检验适用的检验变量类型为服从正态性分布的连续型变量,而两独立样本检验适用的检验变量类型为非正态分布的连续型变量。

本期我们通过实际案例数据来详细讲解两独立样本检验的操作步骤及结果解读。我们搜集了472例样本数据,来分析“减肥前体重”在“是否为独生子女”上有无显著的差异(图1)

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图1

SPSS中的操作步骤:

①点击“分析”--“非参数检验”--“旧对话框”--“两个独立样本”(图2)

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图2

②将减肥前体重选入右侧检验变量列表,将是否独生子女选入分组变量(图3)

### SPSS显著性检验的标注方法 在 SPSS 中进行显著性检验并完成相应的标注是一项常见的数据分析任务。以下是关于如何实现这一目标的具体说明。 #### 一、显著性检验的基础概念 显著性检验的核心在于评估样本之间的差异是否具有统计学意义。通常,这涉及计算 p 值,并将其与预设的显著性水平(如 α=0.05)进行比较[^1]。如果 p 值小于设定的阈值,则认为存在显著性差异。 对于多组间的比较,Tukey 事后检验是一种常用的方法,能够有效控制 I 类错误率的同时检测各组间是否存在显著性差异[^2]。 --- #### 二、SPSS 中执行 Tukey 事后检验 要在 SPSS 中应用 Tukey 方法: 1. **打开数据文件** 将实验数据导入 SPSS 数据编辑器窗口。 2. **运行单因素方差分析 (ANOVA)** 转至菜单栏 `Analyze` -> `Compare Means` -> `One-Way ANOVA...` 3. **设置因变量和因子** - 将要分析的连续型变量移入“Dependent List”框。 - 把分组变量放入“Factor”框。 4. **配置 Tukey 检验选项** - 单击右侧的按钮 “Post Hoc”,勾选其中的 “Tukey” 复选框。 - 点击继续返回主对话框。 5. **查看输出结果** 执行操作后,在输出窗口中可以找到 Tukey 测试的结果表格,其中包括每一对对比组的均值差及其对应的 p 值[^3]。 --- #### 三、手动添加显著性标记 尽管 SPSS 不直接提供自动化的显著性星号标注功能,但可以通过以下方式实现图表上的可视化表示: 1. **导出原始数据表** 首先保存来自 Tukey 或其他多重比较测试得到的数据矩阵。 2. **处理 P 值转换成符号形式** 根据惯例定义不同等级的显著程度: - \(p < 0.05\) 表示 *; - \(p < 0.01\) 表示 **; - \(p < 0.001\) 则记作 ***。 3. **利用外部工具辅助绘图** 如果希望进一步美化图形展示效果,可借助 Excel 或者专门制图软件(例如 GraphPad Prism),将带有注解的信息叠加到柱状图或者箱线图之上。 ```r # 示例代码:基于 R 的自动化显著性标注流程 library(ggplot2) data <- data.frame( Group = c('A', 'B', 'C'), Value = c(7, 9, 8), Significance = c('', '*', '**') ) ggplot(data, aes(x = Group, y = Value)) + geom_bar(stat='identity') + geom_text(aes(label = Significance), vjust=-0.5) ``` 此脚本片段展示了怎样运用 ggplot2 库创建条形图以及嵌套文本标签来指示哪些类别之间达到了特定层次的重要性标准。 --- #### 四、注意事项 - 当前讨论仅限于独立样本情况下的参数法假设前提满足条件下适用;当遇到非正态分布资料时需考虑采用 Kruskal-Wallis 秩和检验作为替代方案。 - 用户应始终确认自己的实际应用场景符合所选用算法的要求,必要时候查阅权威指南书籍或在线资源加深理解。
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