等級資料常用檢驗方法(編輯修改稿)
2025-08-28 13:37 本頁面
【文章內容簡介】 ble List ： result —— Grouping variable ： group —— Define range： minimum： 1； maximum： 3—— Continue —— Test Type ： KruskalWallis H—— ?OK 分析： 結果 R anks G R O U P N M ea n R ank RESULT 1 18 40 .9 2 2 24 30 .8 8 3 22 27 .3 9 T o ta l 64 T est S tatisti cs R E S U L T C h i S q u are df 2 A sy m p . S ig . .038 結論：按 α= ， 三組間差異有統(tǒng)計學意義 。 H =， P = 計算結果中顯示的 χ2值并不是 χ2檢驗，只是 KruskalWallis Test的檢驗統(tǒng)計量 H，此時近似 χ2分布，所以按 χ2分布的近似值來確定概率，它的自由度 υ = 組數(shù) 1。 注意： ? 雙向有序資料行列表 —— Kendall等級相關法和 Spearman等級相關分析法 例 3 某病病情與療效的關系 表 4 某病病情與療效的關系（ 1 ） 病 情 療效 極重 重 中 輕 惡化 30 20 20 10 無效 20 30 10 20 有效 10 10 30 30 表 5 某病病情與療效的關系（ 2 ） 病 情 療效 極重 重 中 輕 惡化 20 20 30 10 無效 10 30 20 20 有效 30 10 10 30 兩表的區(qū)別僅在于病情“極重”組和“中”組的數(shù)據(jù)進行了互換。 分別對上面兩個表格數(shù)據(jù)進行 χ2檢驗和多組等級資料比較的 KruskalWallis秩和檢驗 。 對于表 4： χ2=， P= H= ， P= 對于表 5： χ2=， P= H= ， P= 兩種檢驗都無法表達表 4和表 5的差別 ，直觀地看 ，表 4的資料顯示病情越輕者療效越好 ，表 5卻未顯示這種趨勢來 。 此時我們選用 Kendall和 Spearman等級相關分析法分別計算相關系數(shù) t和 rs。 計算公式： ?????? ?mmnS122t = n：總例數(shù) m：最長對角線上的格子數(shù) S：專用統(tǒng)計量 Kendall等級相關意義： 當一個變量的等級為標準時，另一個變量的等級與它不一致的情況（可分析兩個以及多個變量間的等級相關性）。 rs = 1 )1(6 2??nndn：總例數(shù) d：每一對值的等級差 Spearman等級相關意義： 兩個變量之間的等級相關性 。 （只適用于分析兩個變量關系） Spearman等級相關公式： （ 以表 4為例 ） ： Analyze —— Correlate —— Bivariate ——Row(s)： 療效 —— Column(s) ： 病情 —— Statistics —— Kendall’s taub ，Spearman—— OK SPSS操作演示： 病情 療效 C o r r ela ti o n C o effici en t .275 Sig. (2 tail ed ) . .000 病情 N 240 240 C o r r ela ti o n C o effici en t .275 Sig. (2 tail ed ) .000 . K en d all 39。s tau _b 療效 N 240 240 C o r r ela ti o n C o effici en t .320 Sig. (2 tail ed ) . .000 病情 N 240 240 C o r r ela ti o n C o effici en t .320 Sig. (2 tail ed )
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