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1、.spss-非参数检验-K 多个独立样本检验（ Kruskal-Wallis 检验）案例解析2011-09-19 15:09最近经常失眠， 好痛苦啊！ 大家有什么好的解决失眠的方法吗？希望知道的能够告诉我，啦，今天和大家一起探讨和分下一下 SPSS-非参数检验-K 个独立样本检验 （ Kruskal-Wallis 检验）。还是以 SPSS 教程为例：假设：HO:不同地区的儿童，身高分布是相同的 H1： 不同地区的儿童，身高分布是不同的不同地区儿童身高样本数据如下所示：提示：此样本数为 4 个（， ，）每个样本的样本量（观察数）都为 5 个即：K=43 n=5,此时如果样本逐渐增大，呈现出自由度
2、为 K-1 的平方的1 / 5.分布，（即指：卡方检验）点击“分析”非参数检验旧对话框K 个独立样本检验，进入如下界面：将“周岁儿童身高”变量拖入右侧“检验变量列表”，将“城市 （CS)变量” 拖入“分组变量”，点击“定义围” 输入“最小值”和“最大值”（这里的变量类型必须为“数字型”）如果不是数字型，必须要先定义或者重新编码。在“检验类型”下面选择“秩和检验”（ Kruskal-Wallis 检验）点击确定运行结果如下所示：2 / 5.对结果进行分析如下：1：从“检验统计量 a,b”表中可以看出：秩和统计量为：13.900自由度为：3=k-1=4-1下面来看看“秩和统计量”的计算过程，如下所
3、示：假设“秩和统计量”为 kw那么:3 / 5.其中： n+1/2为全体样本的“秩平均” Ri./ni为第 i 个样本的秩平均 Ri.代表第 i 个样本的秩和， ni 代表第 i 个样本的观察数）最后得到的公式为：地区的“秩和”为：秩平均*观察数（N) = 14.4*5=72地区的“秩和”为：8.2*5=41地区的“秩和”为：15.8*5=79地区的“秩和”为：3.6*5=184 / 5.接近 13.90（由于中间的计算，我采用四舍五入，丢弃了部分数值，所以，会有部分误差）2：“检验统计量 a,b”表中可以看出：“渐进显著性为 0.003， 由于0.0030.01所以得出结论：H1： 不同地区的儿童，身高分布是不同的5 / 5
