多个样本的方差齐性检验（方差分析不能用）

多个样本的方差齐性检验（方差分析不能用）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。基础知识大家对于非参数检验可能会比较陌生，一般遇到数据不符合正态分布时，手足无措。今天，我们一起来看看。1

我们一般会在文献的统计方法部分看到这样的描述：

对于数值变量，首先进行正态性检验，如果各组均满足正态性，采用均数（标准差）进行统计描述，两组比较采用t检验，三组及三组以上组间组间比较采用方差分析；否则采用中位数（四分位数间距）进行统计描述，采用非参数检验进行组间比较。

会统计的猫，公众号：刘老师医学统计

​文章中统计方法如何表述（干货收藏，附graphpad 8.0下载）

大家对于非参数检验可能会比较陌生，一般遇到数据不符合正态分布时，手足无措。

今天，我们一起来看看。

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基础知识

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。

当数据符合正态分布时，三组及三组以上组间组间比较采用方差分析，否则采用非参数检验。

与单因素方差分析对应的非参数检验方法叫做Kruskal-Wallis H检验，即克鲁斯卡尔-沃利斯检验(也叫做对秩次的单因素方差分析)。

用于检验多组间连续或有序变量是否存在差异，当然两组间差异也可以用。

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软件操作

问题：我们想比较三组人群的BMI（体质指数）水平是否有差异？

1、查看数据集

Group 组别，分类变量， 1、2、3各代表1组；

Age 年龄，数值变量；bmi 体质指数， 数值变量。

2、 Kruskal-Wallis H检验

点击Analyze→Nonparametric Tests→Independent Samples，在弹出的对话框中选择SCAN DATA，然后出现Nonparametric Tests: Two or More Independent Samples对话框，默认选择Automatically compare distributions across groups。

点击Fields，选择Use custom field assignments，将变量bmi选入Test Fields框中，将变量group选入Groups框中。

点击Settings，选择Customize tests，在Compare Median Difference to Hypothesized区域选择Kruskal-Wallis 1-way ANOVA (k samples)，Multiple comparisons选择All pairwise。

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结果解释

双击Hypothesis Test Summary，启动Model Viewer窗口。

1、总体检验结果可以表述为：

经Kruskal-Wallis H检验结果显示，H=7.873，p=0.020，三组人群BMI差异具有统计学意义。

但至于是哪两组人群间BMI存在差异，还需要进一步看看两两比较的结果。

较低版本的SPSS软件无法直接获取相关结果，但在SPSS 22.0版本以上，能够通过软件直接得出两两比较的结果了。

点击Model Viewer右下方的View，选择“Pairwise Comparisons”，Pairwise Comparisons右侧视图会出现两两比较的结果。

2、两两比较的结果可表述为：

采用Bonferroni法校正显著性水平的事后两两比较结果显示，BMI水平在组1和组3（调整后P=0.023）的差异具有统计学意义，其它组之间的差异无统计学意义。

习惯用R软件的朋友，也可以参考我之前的文章《

多组独立样本非参数检验及两两比较

》。

学会统计分析的好处：

• 分析自己的数据

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