非参数检验（Nonparametric tests）是统计分析方法的重要组成部分，它与参数检验共同构成统计推断的基本内容。小咖整理了医咖会推送过的“非参数检验”的SPSS操作教程，有简易版，还有详细版，大家可以根据情况选择学习，也可以收藏起来，以备不时之需。

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1. 两独立样本：Mann-Whitney U检验（简洁版）

2. 两独立样本：Mann-Whitney U检验（详细版）

对于两组平行设计、数据不符合正态分布的连续变量，可使用Wilcoxon秩和检验。

3.配对样本：Wilcoxon符号秩检验 (简洁版)

4.配对样本：Wilcoxon符号秩检验 (详细版)

配对设计的连续性变量在两组间的差异，可以选用配对t检验或Wilcoxon符号秩检验。配对t检验适用于两组差值近似服从正态分布的数据，当不满足该前提时，可选择的一种方案是使用Wilcoxon符号秩检验。

5. 多个独立样本：Kruskal-Wallis H检验 (简洁版)

6.多个独立样本：Kruskal-Wallis H检验 (详细版)

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。此外，教程中还给出了两两比较的结果。

7.多个相关样本：Friedman检验

在单因素重复测量方差分析中，如果数据不服从正态分布，其中一种处理方法是可以使用Friedman test等非参数检验方法。当判断多组相关数据的变化情况时，可以使用Friedman检验，需要满足2项假设：结局变量是连续变量或有序分类变量；具有3个及以上的分组，各组之间存在相关性或者存在配对设计。

8.多个相关样本：Cochran's Q检验

要检验三组或多组相关样本中，分类变量是否存在差异，可以使用Cochran's Q 检验。结局变量为二分类，且两类之间互斥。互斥是指一个研究对象只能在一个分组中，不可能同时出现在两个组中，例如 “安全”和“不安全”。当变量为连续变量或有序分类变量时，可使用Friedman检验。

对于与非参数检验的运用，医咖会推出过相关的问答，小咖也一并做了整理，有需要的小伙伴可以直接点击查看：

两组间连续变量的比较，什么时候用t检验，什么时候用非参数检验？

最后，感兴趣的小伙伴，也可以看看非参数检验的历史：

Wilcoxon, Friedman...扒一扒非参数检验名称中的牛人

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