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SPSS統計分析案例:Wilcoxon符號秩檢驗
2018-02-13
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SPSS統計分析案例:Wilcoxon符號秩檢驗

最近我發現，大家對T檢驗的使用頻率很高，但是有一個共同的應該引起注意的問題，幾乎沒有人去討論原始數據的正態分布情況，只要是兩樣本差異檢驗，就直接使用T檢驗出結果。

嚴格來說，這是不嚴謹的。為什么呢？因為T檢驗對數據正態分布有一定的要求和假設，當數據明顯不是正態分布的時候，要考慮使用非參數檢驗過程。

從這個角度，也能說明非參數檢驗的實用性更強，使用范圍更為廣泛。

今天就送上一個非參數配對檢驗：Wilcoxon符號秩檢驗，與之遙相呼應的恰好是大家比較喜歡的配對T檢驗。

某減肥班15名學員，記錄了減肥前的體重，參加1個月的減肥特訓后，再次稱重，現在我們要考察一下一個月的減肥訓練是否有效。

這個話題真的是很貼近生活吧，接下來讓我們滿懷期待開始SPSS非參數Wilcoxon符號秩檢驗吧。

數據個案只有15個，樣本少的時候，真的很難看清是不是正態分布，所以使用非參數檢驗就顯得很可貴了，我們可以不用去關注分布的問題。

在【分析】菜單中找到【非參數檢驗】→【相關樣本】，打開對話框，【目標】選項卡選擇【定制分析】，【字段】選項卡設置如下：

【設置】選項卡里面的參數比較重要，首先要在【定制檢驗】的檢驗方法中選擇【威爾科克森匹配對符號秩檢驗】，如下：

其他參數可以不用設置。最后點擊下方的【運行】按鈕，軟件開始執行。

來看結果吧。

原假設減肥訓練前后的體重無差異，這樣的事情概率是0.034（表中的顯著性值），與顯著性水平0.05相比呢，0.034足夠小，是小概率事件，也就是說，減肥訓練前后體重沒有差異的概率是0.034，概率太小了，拒絕原假設。說明減肥訓練前后體重發生了變化，有顯著差異，有統計學意義。

我們雙擊上面這個統計圖表，或者鼠標右鍵選擇【編輯內容】→【在單獨窗口中】，此時軟件自動打開【模型查看器】，我們能看到此次分析更為細致的統計結果，結論當然是不變的。所以我們只看前面的檢驗表就是可以的。

為了輔助看清楚減肥訓練前后的體重變化方向，我們還需要自己動手制作一個多線圖，結果如下：

顯然大部分的學員在減肥特訓之后，體重的確是有所下滑的，減肥班報的有效果，當然也有個別的學員并沒有如愿。



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