1樓：匿名使用者
比較標準的答案：兩獨立樣本的非引數檢驗（wilcoxon m-w u檢驗）+bonferroni檢驗（bonferroni correction）。樓主碰到的是參見的多重檢驗校正問題multiple testing或者稱為post hoc，不管是在方差分析、卡方檢驗還是非引數檢驗都會碰到。
在方差分析中提供了諸如lsd-t、snk-q檢驗之類方法，而在其它情況基本無公認方法（有方法，但不常用）。但有一種通用的校正方法叫bonferroni檢驗，即根據檢驗次數將檢驗水準降低（一般書本放在卡方檢驗這章），當然這是一種過於保守的校正方法，試想，檢驗了k次，alpha就要除以k，得到這樣的陽性結果確實不太容易；當然根據概率的計算，如果k次檢驗完全相互獨立，檢驗水準確實應該除以k。由於非引數檢驗兩兩比較主要採用wilcoxon m-w u檢驗，這時校正再加上bonferroni即可。
引數檢驗時因為lsd-t等檢驗的檢驗效率更高，所以一般不採用它；理論上其實也可以，這時用t檢驗+bonferroni檢驗，只不過檢驗效率較低而已。非參轉換成引數檢驗，不是不可以，只是如果是等級資料肯定轉不過去，如果是引數不服從正態轉成非參再轉成引數，這麼來回倒騰，再考慮lsd-t本身的檢驗效率，這時估計都還不如bonferroni了。順便說句，多重檢驗這塊目前在生物統計學中還是研究熱點，因為在生物統計中經常碰到像基因表達譜、全基因組關聯分析等動輒上萬次、上百萬次的多重檢驗，不校正肯定不行，bonferroni是標準做法但是太狠了，因此又應用了許多諸如fdr、bootstrap一類的方法。
2樓：匿名使用者
我也遇到過這個問題，找了半天，得到的答案是將變數編秩，再用引數檢驗裡的方法兩兩比較~~~
非引數檢驗多組比較後兩兩比較的軟體（spss）如何實現。
3樓：匿名使用者
spss可以實現的。
需要的就找我。
4樓：匿名使用者
嗯，可以實現的呢，親。
我經常幫別人做類似的資料分析。
請問您，如何在spss上進行多個樣本兩兩比較的非引數檢驗，如何程式設計序？發給我可以嗎。
spss非引數檢驗怎麼做兩兩比較
5樓：匿名使用者
對資料排序後對秩次進行兩兩比較。
6樓：荔菲騫澤
可以做post hoc，比如dunnett（基於秩次）
spss可以把多個變數兩兩分別做相關分析嗎
7樓：一羚
可以。spss裡的pearson相關分析的作用就是單純考量變數兩兩之間的關係，雖然你可以在分析時一次。
放入多個變數，但出來的結果都是兩個變數的簡單的相關，也就是不在求兩變數相關時考慮其他。
的控制變數。然而回歸不同，迴歸的結果是綜合所有進入迴歸方程的自變數對因變數的結果而成。
的。舉個例子，比如你考查變數a，b，c之間的關係，如果你使用一般的相關，那麼其結果呈現的是a
和b的簡單相關，b和c的簡單相關，a和c的簡單相關，每一個相關都只涉及到兩個變數，而與第三。
個變數無關，但如果是迴歸，迴歸裡a和b的相關是在減去c變數的效應之後的，b和c的相關是在減。
去a的效應後的，a和c的相關是減去b的效應後的。
計算方法不同，得出的結果就不同。所以相關性分析時兩變數負相關，迴歸分析卻是正相關這很正常。出現任何形式的不同都不奇怪。
8樓：匿名使用者
分析結果上看會輸出包括平均值和標準差，以及相關係數和p值。
前兩列即為各變數的平均值和標準差，第三列開始為兩兩變數之間的相關係數。
數值右上角的星號代表p值。對於相關分析，一般規範的**格式是：p值使用*號表示，p < 使用2個*號表示；p < 使用1個*號表示。
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