健康資料加值暨統計中心

無母數檢定
 
前言

       在自己收集資料時,受限於人力時間,有時會有樣本數較少或資料不是常態分佈的情形,此時平均值可能不是適合用來呈現兩組的差異,也不適用於T

檢定,這時可以改用無母數檢定來比較兩組間的差異,以下示範的為SPSS的點選式操作,其他語法請參考連結


獨立雙樣本無母數檢定

       Wilcoxon-Mann Whitney test或者為Mann-Whitney U test,類似於獨立樣本T檢定(Independent-Sample t test),點選分析→無母數檢定→歷史

對話紀錄→二個獨立樣本,如Figure 1(A),操作上也類似於前面的獨立樣本T檢定,如Figure 1(B)的畫面,一樣選擇比較的連續數值到檢定變數清單,然後

分組的變數放入分組變數,記得按下定義組別,輸入要比較的組別代號(如Figure 2的0是女性和1是男性),旁邊的選項,則可以增加描述性統計量或者四分

位數的統計。若有勾選描述性統計量及四分位數的話,就會出現如Figure 2的第一個表格,接著就是Mann-Whitney 檢定結果,一樣可以跳到最後的檢定統

計量來看顯著性,P-value<0.000,拒絕虛無假設,表示男女的腰圍顯著不同。

 
Figure 1.
 
Figure 2.

獨立多樣本無母數檢定

       Kruskal-Wallis test類似於ANOVA,可以做多組比較,按鍵位置如Figure 1(A),改成選取K個獨立樣本,接著畫面如Figure 3,類似於前面的兩個

獨立樣本檢定,在檢定變數清單放入要比較的連續變數,放入分組變數,定義範圍則是改為輸入區間,如圖中抽樣量總共有三組(1、2、3),所以區間輸

入1~3。在Kruskal-Wallis 檢定的表格中,等級呈現了包含三個組別在比較,最後的統計量顯示P-value<0.000,表示三組間至少有兩組間腰圍不同

 
Figure 3.
 
Figure 4.

相依樣本無母數檢定

       對於配對的資料,我們可以利用Wilcoxon signed rank test或是Signed test來進行,操作一樣Figure 1(A)中,改成點選兩個相關樣本,之後記得

將變項分別放入變數1及變數2(Figure 5),請記得同一列的是同一組資料,下面可以點選方法,此範例使用的是Wilcoxon signed rank test。Wilcoxon

符號等級檢定結果如Figure6,他會依序比較前測和後測的大小關係,檢定統計量的結果一樣可以直接看到最後面的顯著性,此範例為10位學生的成績前

測和後測,在P-value>0.05,表示10位學生前測和後測沒有顯著差異,若使用的是Signed test,解讀方式相同。
 
Figure 5.
 
Figure 6.
 

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