SPSS详细教程:配对样本的非参数检验『Wilcoxon符号秩检验』
一、问题与数据
某研究者研发出一种新型的运动饮料,该饮料在传统运动饮料的基础上增加了蛋白质混合物。研究者拟分析该新型运动饮料是否可以提升受试者的长跑能力。
他招募了20位受试者,分别进行两次试验。第一次让受试者在饮用传统运动饮料后,尽全力地跑2小时,随后测量每位受试者的长跑距离,记录为carb变量。第二次让受试者在饮用新型运动饮料后,尽全力地跑2小时,随后也测量每位受试者的长跑距离,记录为carb_protein变量。
两项试验的间隔时间适中,可认为受试者在服用运动饮料之前的身体能力基本一致,收集的部分数据如下。
二、对问题的分析
对于配对设计的连续性变量在两组间的差异,可以选用配对t检验或Wilcoxon signed-rank检验(Wilcoxon符号秩检验)。配对t检验适用于两组差值近似服从正态分布的数据,当不满足该前提时,可选择的一种方案是使用Wilcoxon signed-rank检验。
研究者拟判断同一组受试者在饮用传统运动饮料与新型运动饮料后长跑距离的差别,本研究的数据非正态(即差值不服从正态分布,注意这里仅为模拟数据,实际使用时需要专业判断或结合正态性检验结果)。针对这种情况,我们可以使用Wilcoxon signed-rank检验。
使用Wilcoxon signed-rank检验时,需要满足3项假设:
假设1:观测变量是连续变量或有序分类变量,如本研究的观测变量长跑距离是一项连续变量。
假设2:研究数据可以被分为两组,如本研究数据可以分为服用新型运动饮料和服用传统运动饮料两组。
假设3:数据结构为配对形式,如本研究数据属于受试者自身配对的形式。
经分析,本研究数据符合假设1-3,那么如何进行Wilcoxon signed-rank检验呢?
三、SPSS操作
1. 生成差值变量
Wilcoxon signed-rank检验是针对配对变量差值进行假设检验的,所以生成差值变量十分重要。
在主界面点击Transform→Compute Variable,弹出Compute Variable对话框。在 Target Variable栏输入“difference”,生成新变量的变量名。接着在Numeric Expression栏输入“carb_protein - carb”,计算新变量值,如下图:
点击OK,数据视图生成一列新变量“difference”。
2. 生成中位数
在主界面点击Analyze→Compare Means→Means
弹出Means对话框后,将carb、carb_protein和difference变量放入Dependent List栏。
点击Options选项,将Median放入Cell Statistics栏,去掉Cell Statistics栏对Mean、Number of Cases和Standard Deviation的选择,点击Continue→OK。
3. Wilcoxon signed-rank检验的SPSS操作
在主界面点击Analyze→Nonparametric Tests→Legacy Dialogs→2 Related Samples。
弹出下图Two-Related-Samples Tests对话框后,将carb和carb_protein变量放入 Test Pairs栏后,点击OK。
四、结果解释
1. 统计描述
在进行Wilcoxon signed-rank检验结果解释之前,我们需要对研究数据有一个基本的了解。经上述“生成中位数”的操作,SPSS输出各组中位数结果如下图。
由上图可知,服用传统运动饮料后受试者的长跑距离中位数为11.1600 km,服用新型运动饮料后受试者的长跑距离中位数为11.3675 km,差值的中位数为0.1350 km。
2. Wilcoxon signed-rank检验结果
SPSS输出Wilcoxon signed-rank检验结果如下图。
本研究Wilcoxon signed-rank检验的Z=-3.672,P<0.001, 说明两组数据中位数差值与0的差异具有统计学意义,即服用传统运动饮料与服用新型运动饮料受试者的长跑距离不同。结合中位数的结果可知,新型的运动饮料有助于提升受试者的长跑能力(P<0.001)。
五、撰写结论
采用Wilcoxon signed-rank检验,分析相较于传统运动饮料,服用新型运动饮料是否可以提升受试者的长跑能力。结果提示,服用传统运动饮料后受试者的长跑距离中位数为11.1600 km,服用新型运动饮料后受试者的长跑距离中位数为11.3675 km,差值的中位数为0.1350 km。
Wilcoxon signed-rank检验显示,Z=-3.672,P<0.001, 说明新型的运动饮料有助于提升受试者的长跑能力。
数据分析咨询请扫描二维码
数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21