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.
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Figure 2.
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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.
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Figure 4.
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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.
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Figure 6.
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