spss配对样本T检验（两独立样本的Mann-Whitney）

案例来源：中华护理杂志2018年11期

新生儿早期基本保健技术对0~6个月婴儿体重增长的影响。

方法：将2016年7月~2017年4月在某省妇幼保健院住院分娩、符合纳入标准的203例研究对象随机分为试验组103例和对照组100例，试验组予以新生儿早期保健技术护理，对照组予以传统新生儿常规护理；收集新生儿出生、出院时和出院后30d及3、6个月的体重；记录第一次皮肤接触持续时间及第一次吸吮持续时间。

本研究属于典型的随机对照试验，无论是比较两组婴儿不同时间的体重差异还是比较第一次吮吸持续时间的差异，实质都是对两组均值的比较。对于两组均值比较的计量资料，若数据服从方差齐性的正态分布，则选用t检验；若服从方差非齐的正态分布，则选用t’检验或Wilcoxon秩和检验；若数据不服从正态分布，则直接选用非参数检验中的Wilcoxon秩和检验。（这里我们以出院后30天的婴儿体重数据为例进行介绍）

注：在两独立样本的非参数检验中，SPSS没有Wilcoxon模块，提供的是Mann-Whitney U检验，Mann-Whitney U检验和Wilcoxon检验没有实质上的差别，检验原理和方法也几乎完全等价。SAS中有Wilcoxon模块，在统计分析时，我们只要写清楚用的哪种方法就可以了。

1.正态性检验

将婴儿体重放入因变量列表，分组放入因子列表；点击图，出现如下对话框，勾选含检验的正态图；点击继续，确定。

2.正态检验结果

由结果得：两组婴儿体重数据的P值均小于0.05，因此应该拒绝原假设，认为数据不服从正态分布。解析中提到若数据不服从正态分布，则直接选用非参数检验。

3.Mann-Whitney U检验

将婴儿体重放入检验变量列表，分组放入分组变量，点击定义组，设置指定的组值，点击继续；检验类型栏选择曼—惠特尼U（Mann-Whitney U），点击确定。

4.结果解读

（1）曼-惠特尼检验

上述表格给出了两组数据的个案数、秩平均值以及秩的总和。

（2）检验统计

结果给出了曼—惠特尼U统计量、威尔科克森W统计量、Z值和渐进显著性。Z=-8.701,P<0.001,因此应该拒绝原假设，认为两组在出院后30天婴儿体重是存在显著性差异的。由两组婴儿体重情况可以看出，试验组婴儿体重要大于对照组婴儿体重。

非参数检验的应用范围非常广泛，因为它不受总体分布的限制，可以直接对总体分布作假设检验。这节介绍的是两独立样本的Mann-Whitney U检验，当样本资料为多个独立的方差不齐或非正态样本时，常用的有Kruskal-Wallis H检验、Friedman M检验等。后续我们会根据例子讲解更多非参数检验方法的应用与操作。#清风计划# #健康真探社#

问题反馈

如您遇到有关统计学的问题，可以通过邮件联系我们。

通过邮件发送您的问题，我们第一时间为您解答。

NursingCare01@126.com