在前期的参数类假设检验课程中，我们已经讲解过两独立样本的T检验，有兴趣的朋友请看：
《SPSS差异分析（3）独立样本T检验》
非参数类假设的两独立样本检验与独立样本T检验大同小异，唯一的区别在于：检验变量类型。独立样本T检验适用的检验变量类型为服从正态性分布的连续型变量，而两独立样本检验适用的检验变量类型为非正态分布的连续型变量。
本期我们通过实际案例数据来详细讲解两独立样本检验的操作步骤及结果解读。我们搜集了472例样本数据，来分析“减肥前体重”在“是否为独生子女”上有无显著的差异（图1）
图1
SPSS中的操作步骤：
①点击“分析”--“非参数检验”--“旧对话框”--“两个独立样本”（图2）
图2
②将减肥前体重选入右侧检验变量列表，将是否独生子女选入分组变量（图3）
图3
③点击“定义组”，定义分组范围赋值，这里编码为0-1（图4）
图4
④勾选下方检验类型为“曼-惠特尼 U”（图5）
图5
上图中（图5）的四种检验类型简单的说明一下：
曼-惠特尼U检验（Mann-Whitney U test），考查了每一个样本中各测定值所排的秩。
柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验（Kolmogorov-Smirnov），也就是K-S检验，将理论累积频率分布与观测的经验累积频率分布加以比较，求出它们最大的偏离值，然后在既定的显著性水平上检验。
莫斯极端反应，将两样本分别作为对照和处理。以对照为参考标准，检验处理是否存在极端反应。
瓦尔德-沃尔福威茨游程检验，将两样本混合升序排列，计算分组标志序列的游程数。
通常我们使用的都是曼-惠特尼U检验，能效性在这些中相对较强。
⑤结果分析
图6
由上表（图6）看出：两独立样本的非参数检验原假设H0为，两独立组之间不存在显著的差异，基于此假设的显著性水平大于0.05，因此接受原假设，因此独生和非独生组之间的减肥前体重不存在显著的差异。
以上就是本期内容，我们将持续推出更多实用的生物医药统计课程，涵盖SPSS、Meta、Stata、GraphPad、SAS、R、NoteExpress、EndNote、Revman等数据统计分析软件及统计学方法！敬请关注哦！
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