signed 【科研加油站】SPSS操作之Wilcoxon符号秩检验

以下内容转载自“医咖社”微信官方号(medieco-ykh)，作者:李东同、张耀文。

在最后一期中，我们讨论了配对样本之间的差异不符合正态分布统计的SPSS操作。本期《科研加油站》，我们讨论的是Wilcoxon符号秩检验。

问题和数据

一名研究人员开发了一种新的运动饮料，它在传统运动饮料中加入了蛋白质混合物。研究者试图分析这种新型运动饮料是否能提高受试者的长跑能力。

他招募了20名受试者，并分别进行了两次试验。第一次要求受试者在饮用传统运动饮料后尽可能用力地跑2小时，然后测量每个受试者的长跑距离，并记录为碳水化合物变量。第二次，要求受试者在饮用新的运动饮料后尽可能用力地跑2小时，然后还测量每个受试者的长跑距离，并记录为碳水化合物_蛋白质变量。

两次试验间隔适中，可以认为受试者服用运动饮料前的体能基本相同。收集的一些数据如下。

从上图可以看出，服用传统运动饮料后长跑的中位距离为11.1600 km，而服用新运动饮料后长跑的中位距离为11.3675 km，中位差为0.1350km..

2.威尔科克森符号秩检验结果

SPSS输出的Wilcoxon符号秩检验结果如下。

在这项研究中，威尔科克森符号秩检验显示Z=-3.672，p

写结论

采用Wilcoxon符号秩检验分析服用新型运动饮料与传统运动饮料相比是否能提高受试者的长跑能力。结果表明，服用传统运动饮料后长跑的中位距离为11.1600 km，服用新运动饮料后长跑的中位距离为11.3675 km，中位差为0.1350 km。

Wilcoxon符号秩检验显示Z=-3.672，p

扩展阅读

1.本文中的数据类型不仅可以用于威尔科克森符号秩检验，还可以用于符号检验。然而，符号检验对这类数据检验的效率低于威尔科克森符号秩检验。因此，对于两对非正态分布的连续性变量或有序分类变量，建议采用Wilcoxon符号秩检验。

Sign测试的使用场景是:不知道两个配对数据(如pre和after)的具体值，只知道每个研究对象的两个配对数据的相对大小(如pre >: After，或pre

2.对于两组配对数据，分析方法和适用条件主要包括以下内容:

(1)非正态分布的连续性变量或有序分类变量:Wilcoxon符号秩检验。

(2)正态分布的连续性变量:配对t检验。

(3)二级分类变量:麦克内尔测验。

3.对于两组以上的配对数据，主要分析方法和适用条件如下:

(1)连续变量，或有序分类变量:弗里德曼检验。

(2)两个分类变量:鲍克检验、边缘分布检验、卡帕值计算等。