Kruskal-Wallis H检验(多个独立样本) (详细版)

SPSS教程非参数检验
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一、问题与数据

某研究者认为工作年限多的人能更好地应对职场的压力。为了验证这一假设,某研究招募了31名研究对象,调查了他们的工作年限,并测量了他们应对职场压力的能力。


根据工作年限,研究对象被分为4组:0-5年、6-10年、11-15年、>16年(变量名为working_time)。利用Likert量表调查的总得分(CWWS得分)来评估应对职场压力的能力,分数越高,表明应对职场压力的能力越强(变量名为stress_score)。部分数据如图1。

 

图1 部分数据

二、对问题分析

研究者想知道不同工作年限之间CWWS得分是否不同。由于CWWS得分不服从正态分布(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),因此可以使用Kruskal-Wallis H检验。Kruskal-Wallis H检验(有时也叫做对秩次的单因素方差分析)是基于秩次的非参数检验方法,用于检验多组间(也可以是两组)连续或有序分类变量是否存在差异。


使用Kruskal-Wallis H test检验时,需要考虑以下4个假设。 


假设1:有一个因变量,且因变量为连续变量或有序分类变量。


假设2:存在多个分组(≥2个)。


假设3:具有相互独立的观测值。

三、SPSS操作
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四、结果解释
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五、撰写结论

5.1 各组CWWS评分的分布形状基本一致时


比较不同工作年限人群之间CWWS评分的分布差异,采用Kruskal-Wallis H检验。根据直方图判断各组中CWWS评分分布的形状基本一致。各组CWWS评分的分布不全相同,差异具有统计学意义(H= 21.989,P<0.001)。工作0-5年CWWS评分中位数为3.82(n=7),6-10年CWWS评分中位数为5.50(n=9),11-15年CWWS评分中位数为6.29(n=8),>16年CWWS评分中位数为7.47(n=7),总的CWWS评分中位数为5.85(n=31)。采用Bonferroni法校正显著性水平的事后两两比较发现,CWWS评分的分布在工作年限0-5年和11-15年(调整后P=0.002)、0-5年和>16年(调整后P<0.001)的差异有统计学意义,其它组之间的差异无统计学意义。


5.2 各组CWWS评分的分布形状不一致时


比较不同工作年限人群之间CWWS评分的分布差异,采用Kruskal-Wallis H检验。根据直方图判断各组中CWWS评分分布的形状不一致。各组CWWS评分的分布不全相同,差异具有统计学意义(H= 21.989,P<0.001)。工作0-5年CWWS评分平均秩次为4.21(n=7),6-10年CWWS评分平均秩次为13.61(n=9),11-15年CWWS评分平均秩次为20.88(n=8),>16年CWWS评分平均秩次为25.29(n=7)。采用Bonferroni法校正显著性水平的事后两两比较发现,CWWS评分的分布在工作年限0-5年和11-15年(调整后P=0.002)、0-5年和>16年(调整后P<0.001)的差异有统计学意义,其它组之间的差异无统计学意义。

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