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265 【SPSS非参数检验】SPSS中非参数检验之多个相关样本比较的Friedman M检验(案例:研究不同饮食类别对人体升糖的影响)

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    上期,我们介绍了针对多个独立样本比较的Kruskal-Wallis方法:

    《医学统计SPSS非参数检验之多个独立样本比较的Kruskal-Wallis H检验方法介绍

    Friedman M检验则适用于随机区组设计的多个相关样本的比较。随机区组设计,也称配伍组设计,是多个配对样本的实验设计。

    本期,我们来继续学习不服从正态分布或方差不齐的多个相关样本资料的Friedman M检验的应用。


1SPSS视频教程(陈老师)

2适用条件

    一般来说,Friedman M检验适用于多个不服从正态分布或方差不齐的多个配对的相关样本的比较,样本资料一般为计量资料或等级资料。
3案例解读

    我们为研究饮食的类别的对人体的升糖情况,将身体状况相同的10名成年人,连续每天同一时刻分别给予该10名研究对象同等交换份的米饭、水果、甜点和肉类,并在进食2小时后记录研究对象的血糖值,可知该实验的样本为相关样本。经检验,样本不服从正态分布,采用Friedman M检验来研究这几类食物对于人体的升糖效果是不是存在差异。

    (1)在SPSS中的具体操作

    ①依次点击“分析——非参数检验——k个相关样本”。


    ②出现“针对多个相关样本的检验”窗口。


    ③将“空腹、米饭、水果、甜点、肉类”放入检验变量列表,“检验类型”选择“Friedman M”。


    ④点击“统计”,选择“描述”、“四分位数”。


    ⑤然后点击“确定”,得到检验结果。

    (2)结果解读

    ①首先,查看“检验统计”表,可以看到,相关样本间的Friedman M检验的渐进显著性P=0.000<0.05,认为相关样本间存在差异。


    ②其次,查看“描述统计”表,表中,可以看到这5个相关样本的平均值、最小值、最大值、中位数等情况,反映了几种食物对于人体的升糖效果之间确实存在差异。

4小结

    本期对Friedman M检验进行多个配对相关样本的比较的基本原理、适用条件和具体应用进行了介绍。其与Kruskal-Wallis H检验一样,均只能检验多个样本中至少存在两组之间存在差异,但具体是哪两组存在差异,还不能给出判断。后期,我们将进一步更新非参数检验的多个样本间两两比较的方法,敬请关注!
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