京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
SPSS详细教程:配对样本的非参数检验『Wilcoxon符号秩检验』
一、问题与数据
某研究者研发出一种新型的运动饮料,该饮料在传统运动饮料的基础上增加了蛋白质混合物。研究者拟分析该新型运动饮料是否可以提升受试者的长跑能力。
他招募了20位受试者,分别进行两次试验。第一次让受试者在饮用传统运动饮料后,尽全力地跑2小时,随后测量每位受试者的长跑距离,记录为carb变量。第二次让受试者在饮用新型运动饮料后,尽全力地跑2小时,随后也测量每位受试者的长跑距离,记录为carb_protein变量。
两项试验的间隔时间适中,可认为受试者在服用运动饮料之前的身体能力基本一致,收集的部分数据如下。
二、对问题的分析
对于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 signed-rank检验(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 signed-rank检验。
研究者拟判断同一组受试者在饮用传统运动饮料与新型运动饮料后长跑距离的差别,本研究的数据非正态(即差值不服从正态分布,注意这里仅为模拟数据,实际使用时需要专业判断或结合正态性检验结果)。针对这种情况,我们可以使用Wilcoxon signed-rank检验。
使用Wilcoxon signed-rank检验时,需要满足3项假设:
假设1:观测变量是连续变量或有序分类变量,如本研究的观测变量长跑距离是一项连续变量。
假设2:研究数据可以被分为两组,如本研究数据可以分为服用新型运动饮料和服用传统运动饮料两组。
假设3:数据结构为配对形式,如本研究数据属于受试者自身配对的形式。
经分析,本研究数据符合假设1-3,那么如何进行Wilcoxon signed-rank检验呢?
三、SPSS操作
1. 生成差值变量
Wilcoxon signed-rank检验是针对配对变量差值进行假设检验的,所以生成差值变量十分重要。
在主界面点击Transform→Compute Variable,弹出Compute Variable对话框。在 Target Variable栏输入“difference”,生成新变量的变量名。接着在Numeric Expression栏输入“carb_protein - carb”,计算新变量值,如下图:
点击OK,数据视图生成一列新变量“difference”。
2. 生成中位数
在主界面点击Analyze→Compare Means→Means
弹出Means对话框后,将carb、carb_protein和difference变量放入Dependent List栏。
点击Options选项,将Median放入Cell Statistics栏,去掉Cell Statistics栏对Mean、Number of Cases和Standard Deviation的选择,点击Continue→OK。
3. Wilcoxon signed-rank检验的SPSS操作
在主界面点击Analyze→Nonparametric Tests→Legacy Dialogs→2 Related Samples。
弹出下图Two-Related-Samples Tests对话框后,将carb和carb_protein变量放入 Test Pairs栏后,点击OK。
四、结果解释
1. 统计描述
在进行Wilcoxon signed-rank检验结果解释之前,我们需要对研究数据有一个基本的了解。经上述“生成中位数”的操作,SPSS输出各组中位数结果如下图。
由上图可知,服用传统运动饮料后受试者的长跑距离中位数为11.1600 km,服用新型运动饮料后受试者的长跑距离中位数为11.3675 km,差值的中位数为0.1350 km。
2. Wilcoxon signed-rank检验结果
SPSS输出Wilcoxon signed-rank检验结果如下图。
本研究Wilcoxon signed-rank检验的Z=-3.672,P<0.001, 说明两组数据中位数差值与0的差异具有统计学意义,即服用传统运动饮料与服用新型运动饮料受试者的长跑距离不同。结合中位数的结果可知,新型的运动饮料有助于提升受试者的长跑能力(P<0.001)。
五、撰写结论
采用Wilcoxon signed-rank检验,分析相较于传统运动饮料,服用新型运动饮料是否可以提升受试者的长跑能力。结果提示,服用传统运动饮料后受试者的长跑距离中位数为11.1600 km,服用新型运动饮料后受试者的长跑距离中位数为11.3675 km,差值的中位数为0.1350 km。
Wilcoxon signed-rank检验显示,Z=-3.672,P<0.001, 说明新型的运动饮料有助于提升受试者的长跑能力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-08-06【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30