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1、SPSS-非参数检验-K多个独立样本检验（Kruskal-Wallis检验）案例解析2011-09-1915:09最近经常失眠，好痛苦啊！大家有什么好的解决失眠的方法吗？希望知道的能够告诉我，谢谢啦，今天和大家一起探讨和分下一下SPSS-非参数检验-K个独立样本检验（Kruskal-Wallis检验）。还是以SPSS教程为例：假设：H0:不同地区的儿童，身高分布是相同的H1：不同地区的儿童，身高分布是不同的不同地区儿童身高样本数据如下所示：提示：此样本数为4个（北京，上海，成都，广州）每个样本的样本量（观察数）都为5个即：K=43n=5,此时如果样本逐渐增大，呈现出自由度为K-1的平方的分布，

2、（即指：卡方检验）点击“分析”一一非参数检验一一旧对话框一一K个独立样本检验，进入如下界面：将“周岁儿童身高”变量拖入右侧“检验变量列表”内，将“城市（CS）变量”拖入“分组变量”内，点击“定义范围”输入“最小值”和“最大值”（这里的变量类型必须为“数字型”）如果不是数字型，必须要先定义或者重新编码。在“检验类型”下面选择“秩和检验”（Kruskal-Wallis检验）点击确定运行结果如下所示:Kruskai-WaJiis检验枕城市标盅N秩沟値周岁儿董身高北京514.40上海58.-20成都515.E0广州5荻总数20周岁儿童身高卡方12.900df3渐近显著性.003对结果进行分析如下：1：

3、从“检验统计量a,b”表中可以看出：秩和统计量为：13.900自由度为:3=k-1=4-1F面来看看“秩和统计量”的计算过程，如下所示:假设“秩和统计量”为kw那么:KW组愉平方和全体样本的秩方差组间平方和匸工i=l0-其中：n+l/2为全体样本的“秩平均”Ri./ni为第i个样本的秩平均Ri.代表第i个样本的秩和，ni代表第i个样本的观察数）全体样本的秩方差右=17=1丿最后得到的公式为:疋护二组间平方和全体样本的秩方弟12吃（用+1）f=i12kR2侖召計如）北京地区的“秩和”为：秩平均*观察数（N）=14.4*5=72上海地区的“秩和”为：8.2*5=41成都地区的“秩和”为：15.8*5=79广州地区的“秩和”为：3.6*5=1812/20(20+172的平/5+41的平启苗十了9的平启佶日&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(由于中间的计算，我采用四舍五入，丢弃了部分数值，所以,会有部分误差)2：“检验统计量a,b”表

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