Kruskal-Wallis H检验(多个独立样本) (详细版)

SPSS教程非参数检验
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一、问题与数据

某研究者想探讨不同体力活动的人,应对职场压力的能力是否不同。因此,研究招募了31名研究对象,测量了他们每周进行体力活动的时间(分钟),以及应对职场压力的能力。

 

根据体力活动的时间长短,研究对象被分为4组:久坐组、低、中、高体力活动组(变量名为group)。利用Likert量表调查的总得分(CWWS得分)来评估应对职场压力的能力,分数越高,表明应对职场压力的能力越强(变量名为coping_stress)。部分数据如下图。

 

二、对问题分析

研究者想知道不同体力活动组之间CWWS得分是否不同,可以使用Kruskal-Wallis H检验。Kruskal-Wallis H检验(有时也叫做对秩次的单因素方差分析)是基于秩次的非参数检验方法,用于检验多组间(也可以是两组)连续或有序变量是否存在差异

 

使用Kruskal-Wallis H test进行分析时,需要考虑以下3个假设。 

 

假设1:有一个因变量,且因变量为连续变量或等级变量。

 

假设2:存在多个分组(≥2个)。

 

假设3:具有相互独立的观测值,如本研究中各位研究对象的信息都是独立的,不存在相互干扰作用。

三、SPSS操作
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四、结果解释
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五、撰写结论

1. 各组CWWS评分的分布形状基本一致时

 

比较不同体力活动组中CWWS评分的分布差异,采用Kruskal-Wallis H检验。根据直方图判断各组中CWWS评分分布的形状基本一致。各组CWWS评分的分布不全相同,差异具有统计学意义(H= 14.468, P=0.002)。

 

久坐组CWWS评分中位数为4.12 (n=7),低体力活动组CWWS评分中位数为5.50 (n=9),中度体力活动组CWWS评分中位数为7.10 (n=8),高体力活动组CWWS评分中位数为7.47 (n=7),总的CWWS评分中位数为5.97 (n=31)。

 

采用Bonferroni法校正显著性水平的事后两两比较发现,CWWS评分的分布在久坐组和中度体力活动组(调整后P=0.008)、久坐组和高体力活动组(调整后P=0.005)的差异有统计学意义,其它组之间的差异无统计学意义。

 

2. 各组CWWS评分的分布形状不一致时

 

比较不同体力活动组中CWWS评分的分布差异,采用Kruskal-Wallis H检验。根据直方图判断各组中CWWS评分分布的形状不一致。各组CWWS评分的分布不全相同,差异具有统计学意义(H= 14.468, P=0.002)。

 

久坐组CWWS评分平均秩次为6.00 (n=7),低体力活动组CWWS评分平均秩次为14.44 (n=9),中度体力活动组CWWS评分平均秩次为21.13 (n=8),高体力活动组CWWS评分平均秩次为22.14 (n=7)。

 

采用Bonferroni法校正显著性水平的事后两两比较发现,CWWS评分的分布在久坐组和中度体力活动组 (调整后P=0.008)、久坐组和高体力活动组 (调整后P=0.005) 的差异有统计学意义,其它组之间的差异无统计学意义。

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