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1、SPSS-非參數檢驗-K多個獨立樣本檢驗（Kruskal-Wallis檢驗）案例解析2011-09-1915:09最近經常失眠，好痛苦啊！大家有什么好的解決失眠的方法嗎？希望知道的能夠告訴我，謝謝啦，今天和大家一起探討和分下一下SPSS-非參數檢驗-K個獨立樣本檢驗（Kruskal-Wallis檢驗）。還是以SPSS教程為例：假設：H0:不同地區的兒童，身高分布是相同的H1：不同地區的兒童，身高分布是不同的不同地區兒童身高樣本數據如下所示：提示：此樣本數為4個（北京，上海，成都，廣州）每個樣本的樣本量（觀察數）都為5個即：K=43n=5,此時如果樣本逐漸增大，呈現出自由度為K-1的平方的分布，

2、（即指：卡方檢驗）點擊“分析”一一非參數檢驗一一舊對話框一一K個獨立樣本檢驗，進入如下界面：將“周歲兒童身高”變量拖入右側“檢驗變量列表”內，將“城市（CS）變量”拖入“分組變量”內，點擊“定義范圍”輸入“最小值”和“最大值”（這里的變量類型必須為“數字型”）如果不是數字型，必須要先定義或者重新編碼。在“檢驗類型”下面選擇“秩和檢驗”（Kruskal-Wallis檢驗）點擊確定運行結果如下所示:Kruskai-WaJiis檢驗枕城市標盅N秩溝値周歲兒董身高北京514.40上海58.-20成都515.E0廣州5荻總數20周歲兒童身高卡方12.900df3漸近顯著性.003對結果進行分析如下：1：

3、從“檢驗統計量a,b”表中可以看出：秩和統計量為：13.900自由度為:3=k-1=4-1F面來看看“秩和統計量”的計算過程，如下所示:假設“秩和統計量”為kw那么:KW組愉平方和全體樣本的秩方差組間平方和匸工i=l0-其中：n+l/2為全體樣本的“秩平均”Ri./ni為第i個樣本的秩平均Ri.代表第i個樣本的秩和，ni代表第i個樣本的觀察數）全體樣本的秩方差右=17=1丿最后得到的公式為:疋護二組間平方和全體樣本的秩方弟12吃（用+1）f=i12kR2侖召計如）北京地區的“秩和”為：秩平均*觀察數（N）=14.4*5=72上海地區的“秩和”為：8.2*5=41成都地區的“秩和”為：15.8*5=79廣州地區的“秩和”為：3.6*5=1812/20(20+172的平/5+41的平啟苗十了9的平啟佶日&的平污牯卜3(20+tJ8)-63=12/420*(10368+336.2+124B.2+64.=002857*2686-63=13.739接近13.90(由于中間的計算，我采用四舍五入，丟棄了部分數值，所以,會有部分誤差)2：“檢驗統計量a,b”表

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