我们一般会在文献的统计方法部门看到这样的形貌：对于数值变量，首先举行正态性磨练，如果各组均满足正态性，接纳均数（尺度差）举行统计形貌，接纳t磨练举行组间比力；否则接纳中位数（四分位数间距）举行统计形貌，接纳非参数磨练举行组间比力。大家对于非参数磨练可能会比力生疏，一般遇到数据不切合正态漫衍时，手足无措。今天，我们一起来看看。

1基础知识非参数磨练(Nonparametric tests)是统计分析方法的重要组成部门，它与参数磨练配合组成统计推断的基本内容。当数据切合正态漫衍时，接纳t磨练举行组间比力，否则接纳非参数磨练。

独立样本 t 磨练对应的非参数磨练方法叫做Mann-Whitney U 磨练，即曼-惠特尼 U 磨练（也叫做曼-惠特尼秩和磨练）。2软件操作1、复制数据集在Excel中，Ctrl+A全选数据集，Ctrl+C复制。2、数据导入到SPSS选中最左上角的单元格-右键-与变量名称一起粘贴3、举行简朴的变量设置分类变量group设为名义（即分类变量），小数位数为0，其他数值变量设置为标度（即数值变量）。

4、非参数磨练分析-非参数磨练-旧对话框-2个独立样本bmi-磨练变量列表；group-分组变量-界说组-组1为1,-组2为2（与变量编码一致即可）-磨练类型选择曼惠特尼3效果解读我们可以看到磨练统计表中给出了3个统计量和1个p值：3个统计量划分为曼-惠特尼U磨练（即Mann-Whitney U 磨练），威尔科克森W磨练（即Wilcoxon W 磨练）和Z统计量，1个p值为渐进显著性（双尾）。我们撰写文章时直接提供Z统计量和渐进显著性（双尾）的值即可。统计效果可以表述为：统计量Z=-0.320，P=0.749>0.05，即尚不能认为两组间BMI有差异。下一篇文章聊聊多个独立样本非参数磨练及两两比力。

本文作者：刘老师，揭晓SCI和焦点期刊论文10余篇，具有富厚的统计分析与文章投稿履历。如你有如下问题：数据清洗、数据整理、统计分析、样本量盘算、诊断试验、ROC曲线、临床预测模型、统计图、R语言、研究设计等问题，均可向刘老师咨询（需收取一定用度）。

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