spss的多独立样本的非参数检验论文

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1、4.为研究烫伤后不同时间切痂对大鼠肝脏三磷酸腺苷（ATP）的影响，现将30只雄性大鼠随机分成3组，每组10只：A组为烫伤无切痂，B组为烫伤后24小时时切痂组，C组为烫伤后96小时切痂组，全部大鼠在烫伤168小时后测量其肝脏ATP含量。试检验3组大鼠肝脏ATP总数均数是否相同。表。大鼠烫伤后肝脏ATP含量（mg）A组B组C组7.6711.2410.747.5311.708.688.3911.527.3210.1813.439.627.0314.198.7811.697.218.325.7412.879.856.7213.8911.317.0716.938.73解：由题

2、意可知，通过分析多组独立样本的数据，推断样本来自多个总体的中位数或分布是否存在差异，所以可以选用多独立样本的Kruskal-Wallis检验数据的组织方式如下：NameTypeWidthDecimalsLabelValuesMissingColumnsAlignMeasureATPNumeric82NoneNone8RightScale分组Numeric82{1.00，A组None8RightScaleATP分组17.67A组27.53A组38.39A组48.51A组510.18A组67.03A组711.69A组85.74A组96.72A组107.07A组1111.

3、24B组1211.70B组1311.52B组1413.65B组1513.43B组1614.19B组177.21B组1812.87B组1913.89B组2016.93B组2110.74C组228.68C组237.32C组249.41C组259.62C组268.78C组278.32C组289.85C组2911.31C组308.73C组30只雄性大鼠的多独立样本非参数检验的基本操作步骤如下：(1)选择菜单：【Nnalyze】→【NonparametricTests】→【KIndependentSamples】于是出现以下所示的窗口。（2）、选择ATP到【TestVaria

4、bleList】框中。（3）、指定分组的变量到【GroupingVariable】框，并按DefineRange按钮给出组标志值的而取之范围。(4)、在【TestType】框中选择三种检验方法。一、中位数检验结果如下图所示表（a）三组雄性大鼠的中位数检验结果（一）·表（b）三组雄性大鼠的中位数检验结果（二）表（a）与表（b）中，三组共同的中位数为9.5150，计算出卡方统计量为10.400，概率P-值为0.006。如果显著性水平α为0.05，由于概率P-值小于显著性水平α，应拒绝原假设，认为三组雄性大鼠的分布存在显著性差异。二、多独立样本Kruskal-Wallis

5、检验结果表（c）三组雄性大鼠的Kruskal-Wallis检验结果（一）表（d）三组雄性大鼠的Kruskal-Wallis检验结果（二）由表（c）和表(d)可知：三组雄性大鼠的平均秩分别为8.7、23.6、14.2，K-W统计量为14.65，概率P值为0.001。如果显著性水平α为0.05，由于概率P-值小于显著性水平α，应拒绝原假设，认为三组雄性大鼠的平均秩差异是显著的，总体分布存在显著性差异。三、多独立样本Jonckheere-Terpstra检验结果表（e）三组雄性大鼠的Jonckheere-Terpstra检验结果由表（e）可知，观测的J-T值为179.0，

6、所有J-T值的平均值为150.0，标准差为26.30，观测的J-T值的标准化值为1.103，小于平均值相距较明显。J-T统计量的概率P-值为0.27，如果显著性水平α为0.05，由于概率P-值大于显著性水平，不应拒绝原假设，认为三组雄性大鼠的分布不存在显著性差异。心得通过该次数理统计课程设计学习，使我更加深刻地体会到做任何事都要有耐心，不要一遇到困难就退缩，实验操作使我们巩固了原有的理论知识，培养了我们灵活运用所学过知识及技能来分析、解决实际问题的能力。让我们运用自身知识和能力能在实际中的应用和发挥，激发创新意识，经过一周课程设计的学习，让我熟练的掌握了运用spss

7、分析数据，尤其在求均数、频数、方差、标准差、T检验、相关分析、方差分析、回归分析。在SPSS学习中,对它的认识由浅入深，循序渐进,实践中遇到的各种问题逐个攻克,学习这种在日常工作中有价值的分析方法，使我们更能轻易应付日后的社会的信息工作;掌握这种高级的技能,对我们工作就业提供了竞争优势。在操作的过程中，由于对操作过程的不熟悉，导致输出数据的错误，经过我们耐心的学习，我们发现错误，寻找错误，更改错误，出于对知识的渴望，出于对新技术的好奇，出于对一切未知的求知。我完成了这次数理统计的课程设计，不过这只是我学习路上的驿站，我会继续学习它。