嘿，那谁，昨天你问的秩和检验给你写这了

众所周知，一般来比较组间差异的时候会首先想到 方差分析 ，但是实现方差分析的前提是，分析数据应满足 方差齐性条件 （方差齐性检验显著性大于0.05），如果所分析数据不满足方差齐性检验（方差齐性检验显著性小于0.05）的话， 我们该采用什么样的方法来分析多个样本间的组间差异呢 ？

在这里我们主要介绍 秩和检验 （Kruskal-Wallis H 检验）。

使用背景：

在实践中我们常常会遇到以下一些资料，如需比较患者和正常人的血清铁蛋白、血铅值、不同药物的溶解时间、实验鼠发癌后的生存日数、护理效果评分等，这类资料有 如下特点 ：

（1）资料的总体分布类型未知；

（2）资料的总体分布类型已知，但不符合正态分布；

（3）某些变量可能无法精确测量；

（4）方差不齐。

对于此类资料，除了进行变量变换或t’检验外，可采用 非参数统计方法 。

【参数统计与非参数统计的区别】

• 参数统计 ：即总体分布类型已知，用样本指标对总体参数进行推断或作假设检验的统计分析方法。

• 非参数统计 ：即不考虑总体分布类型是否已知，不比较总体参数，只比较总体分布的位置是否相同的统计方法。

SPSS过程：

数据录入 ：如重复测量方差分析的数据结构一致。

操作过程： analyze →Nonparametric Tests → K Independent S amples ，打开针对多个独立样本的检验，将自变量选入分组变量栏，将因变量选入检验变量栏内，检验类型勾选 Kruskal-Wallis H 检验 ，点击定义范围，将分组变量的最大值和最小值分别输入，点击确定，即出来结果。

具体操作见下图。

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结果解释：

下图分别展示了秩和检验的两个结果，我们可以得出秩和检验的卡方值为101.390，显著性小于0.001，SPEED指标的组间差异显著。

事后检验：

SPSS提供的Kruskal-Wallis H 检验只能进行总体分析，而不能进行组间的多重比较。

像方差分析的话，我们可以进行事后检验如 SNK分析、LSD 等，那么 当我们想要进一步进行非参数统计的事后检验，想要探究两组之间的差异时我们该如何去做？

Nemenyi 是完全随机设计多样本间多重比较秩和检验的常用方法， 但是Nemenyi检验目前没有可操作的程序，需要 进行编码 。

具体过程 如下：SPSS菜单选择： File→New→Syntax ，打开语句编辑窗口编写程序，如下所示（下图所示的为4组间的差异比较），编辑之后，选择 运行→全部运行 。