如何在 spss 中执行 kruskal-wallis 检验

Kruskal-Wallis 检验用于确定三个或更多独立组的中位数之间是否存在统计显着差异。它被认为是单向方差分析的非参数等效项。

本教程介绍如何在 SPSS 中执行 Kruskal-Wallis 检验。

示例：SPSS 中的 Kruskal-Wallis 检验

研究人员想知道三种药物对膝盖疼痛是否有不同的影响。因此，他招募了 30 名都经历过类似膝盖疼痛的人，并将他们随机分为三组，分别接受药物 1、药物 2 或药物 3。

服用该药一个月后，研究人员要求每个人按照 1 到 100 的等级对膝盖疼痛进行评分，其中 100 表示疼痛最严重。 30人的得分如下：

按照以下步骤执行 Kruskal-Wallis 测试，以确定三组之间报告的膝盖疼痛水平是否存在差异：

步骤 1：执行 Kruskal-Wallis 检验。

单击“分析”选项卡，然后单击“非参数检验” 、 “旧版对话框” 、 “K 个独立样本” ：

在出现的窗口中，将疼痛变量拖到标有测试变量列表的框中，将药物拖到标有分组变量的框中。然后单击“设置范围”并将最小值设置为 1，将最大值设置为 3。然后单击“继续” 。确保选中Kruskal-Wallis H旁边的框，然后单击“确定” 。

第 2 步：解释结果。

单击“确定”后，将显示 Kruskal-Wallis 测试结果：

输出中的第二个表显示测试结果：

• Kruskal-Wallis H：这是 X ²检验统计量。
• df：这些是自由度，计算公式为#groups-1 = 3-1 = 2。
• 无症状。 Sig：这是与具有 2 个自由度的 3.097 的 X ²检验统计量相关的 p 值。这也可以使用P 值计算器的卡方分数来找到。

由于 p 值 (0.213) 不小于 0.05，因此我们无法拒绝原假设。我们没有足够的证据表明这三组之间的膝盖疼痛评级存在统计学上的显着差异。