蘭州大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)研究所 申希平 祁海萍 劉小寧
Friedman M檢驗(yàn)平均秩的多重比較在SPSS軟件的實(shí)現(xiàn)*
蘭州大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)研究所 申希平 祁海萍 劉小寧△
△通信作者:劉小寧,E-mail:liuxn@lzu.edu.cn
完全隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的秩和檢驗(yàn)(Friedman’s test)是隨機(jī)化區(qū)組設(shè)計(jì)方差分析不滿足方差分析條件時(shí)采用的方法。隨機(jī)化區(qū)組設(shè)計(jì)的秩和檢驗(yàn)是由M·Friedam在符號(hào)檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上提出來(lái)的,又稱M檢驗(yàn),目的是推斷各處理組樣本分別代表的總體分布是否不同〔1〕。對(duì)于Friedman M檢驗(yàn),在當(dāng)P<α(α為檢驗(yàn)水準(zhǔn))差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義時(shí),可認(rèn)為多個(gè)總體間相比較有差異,但不能說(shuō)明任何兩個(gè)總體間均是有差異的。通常,研究者更想知道究竟是哪兩個(gè)組之間有差異,哪兩個(gè)組之間無(wú)差異,此時(shí)需要做多重比較。目前,尚無(wú)書籍或文獻(xiàn)介紹Friedman M檢驗(yàn)的組間兩兩比較在SPSS軟件中的實(shí)現(xiàn)過(guò)程〔2-3〕。本研究的目的是通過(guò)SPSS中的菜單操作(限于SPSS18.0及以上版本)和編寫程序兩種方式,實(shí)現(xiàn)Friedman M檢驗(yàn)的組間多重比較。
實(shí)例〔4〕:8名受試對(duì)象在相同實(shí)驗(yàn)條件下分別接受4種不同頻率聲音的刺激,他們的反應(yīng)率(%)資料見表1。問(wèn)4種頻率聲音刺激的反應(yīng)率是否有差別?
表1 8名受試對(duì)象對(duì)4種不同頻率聲音刺激的反應(yīng)率(%)比較
1.將數(shù)據(jù)輸入SPSS 19.0軟件,輸入格式見表2。
2.Friedman M檢驗(yàn)。步驟為:
(1)Analysis→Nonparametric Test→Related Samples…,彈出 Nonparametric Tests:Two or More Related Samples對(duì)話框。
表2 實(shí)例數(shù)據(jù)輸入格式
(2)在Fields標(biāo)簽中,將變量“頻率A、頻率B、頻率C、頻率”移入Test Fields:欄中。
(3)在Settings標(biāo)簽中,左邊的Select an item:欄中選擇Chosen Tests,右邊選擇Customize tests,復(fù)選框中勾選 Friedman’s 2-way ANOVA by Ranks(k samples),multiple comparisons:下拉框選擇 All pairwise。
(4)點(diǎn)擊Run按鈕,即可得到運(yùn)行結(jié)果。
(5)點(diǎn)擊運(yùn)行結(jié)果“Hypothesis Test Summary”并單擊右鍵,選擇Edit Content→In Separate Window,結(jié)果窗口將變?yōu)镸odel Viewer窗口(圖1)。
(6)從該窗口可得到:Friedman M檢驗(yàn)M=15.152,自由度=3,P=0.002,說(shuō)明不同頻率的反應(yīng)率有差異。需進(jìn)行兩兩比較;頻率A的平均秩MRA=1.38,MRB=2.00,MRC=2.94,MRD=3.69。
(7)在該窗口下方的View:下拉菜單中選擇Pairwise Comparisons,則出現(xiàn)兩兩比較結(jié)果(表3)。
(8)由表3的概率(Sig.列)可得:頻率A和頻率C,D有差異,頻率B和頻率D有差異(P<0.05);由調(diào)整概率(Adj.Sig列)可得:僅頻率A和頻率D有差異(P=0.002)。
多個(gè)相關(guān)樣本兩兩比較的q檢驗(yàn)〔4〕,公式為:
圖1 Model Viewer窗口
表3 兩兩比較結(jié)果
(1)打開SPSS的程序編輯窗口(syntax Editor,F(xiàn)ile→New→Syntax),輸入表4程序。
第1行:變量定義。
Num:行的編號(hào)。最大值(本例為6)可理解為兩兩比較次數(shù)。
表4 多個(gè)相關(guān)樣本兩兩比較的q檢驗(yàn)
n:區(qū)組數(shù),也即樣本含量。本例n=8。
g:處理組數(shù)。本例g=4。
g_MeanRank:每組平均秩。
I_MeanRank:第I組平均秩。
J_MeanRank:第J組平均秩。
第2行:輸入數(shù)據(jù)。
第3~4:計(jì)算比較兩組的秩和。公式為Ri=n*平均秩。
第5~14:計(jì)算公式(2)中的∑R2i。
第16行:按照公式(2)計(jì)算MS誤差。
第17行:按照公式(1)計(jì)算q值。
第19行:將運(yùn)行結(jié)果刪除不需要的中間結(jié)果后保存在‘d:/friedman.sav’。
第20行:打開‘d:/friedman.sav’數(shù)據(jù)文件。見表5。
運(yùn)行結(jié)果中q值的結(jié)果與文獻(xiàn)〔4〕的結(jié)果基本一致。查q界值表,所得結(jié)論與文獻(xiàn)〔4〕完全一致。
表5 多個(gè)相關(guān)樣本q檢驗(yàn)程序運(yùn)行結(jié)果
菜單操作方式的分析結(jié)果提供了2個(gè)概率值,即直接運(yùn)算結(jié)果概率和調(diào)整的概率P(Adj.P)。程序操作按照文獻(xiàn)中多個(gè)相關(guān)樣本兩兩比較的q檢驗(yàn)公式的計(jì)算過(guò)程編寫程序,其運(yùn)行結(jié)果與軟件菜單操作的結(jié)果基本一致,與文獻(xiàn)〔4〕查q界值表得到的概率更為接近(表6)。
表6 菜單方式與程序方式結(jié)果比較
Friedman M 檢驗(yàn)平均秩的多重比較,在SPSS18.0及以上版本中已經(jīng)可以通過(guò)菜單操作實(shí)現(xiàn),但在低版本中無(wú)法得到多重比較的結(jié)果。本研究通過(guò)編程方式進(jìn)行Friedam M檢驗(yàn)的多重比較,結(jié)果與高版本菜單運(yùn)行結(jié)果一致,很好地解決了SPSS軟件對(duì)Friedam M檢驗(yàn)的多重比較問(wèn)題。
結(jié)果顯示,SPSS編程方式和菜單操作結(jié)果稍有不同,如頻率B與C的比較結(jié)果不一致。這是因?yàn)閮烧咚玫膬蓛杀容^的方法不同。在編程方式中,秩次間的多重比較用的是SNK-q檢驗(yàn)。而SPSS菜單方式中,統(tǒng)計(jì)量的構(gòu)建如下〔5〕:
如在表3的運(yùn)行結(jié)果中,頻率A與頻率B“Test Statistic”的值為兩平均秩次之差(1.38-2.00=-0.625),為公式(3)的分子,“Std Error”的值計(jì)算公式見公式(4),為0.645,因此“Std.Test Statistic”的值為TAB=-0.625/0.645=-0.968,TAB服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,利用 SPSS提供的 CDF.NORMAL(Z,0,1)函數(shù)可以計(jì)算出P=2*(1-φ|Z|)=0.3482,與0.333接近。同時(shí),為減少I類錯(cuò)誤的發(fā)生概率,對(duì)概率P進(jìn)行調(diào)整,調(diào)整的概率公式為:P*=P*g(g-1)/2。對(duì)于頻率A與B比較的調(diào)整概率值為0.33*4(4-1)/2=1.98>1,故直接置為1〔5〕。與直接計(jì)算的概率值相比較,調(diào)整后的概率值皆偏大,這主要是由于考慮到隨著兩兩比較次數(shù)的增加,發(fā)生I類錯(cuò)誤的概率會(huì)增加,研究者在下結(jié)論時(shí),可結(jié)合專業(yè)知識(shí)進(jìn)行權(quán)衡。
1.顏虹主編.醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)第2版.北京:人民衛(wèi)生出版社,2010:178-179.
2.孫紅衛(wèi),王玖,韓春蕾.基于Monte Carlo模擬的非參數(shù)多重比較方法評(píng)價(jià).中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì),2011,28(5):501-504.
3.胡小剛,陳劍鴻,劉鳳軍,等.基于Matlab的Kruskal-Wallis和Nemenyi檢驗(yàn)的界面實(shí)現(xiàn).中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì),2011,28(4):466-467.
4.孫振球主編.醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)第3版.北京:人民衛(wèi)生出版社,2010:142-145.
5.SPSS 19.0 幫助文件.鏈接為:http://127.0.0.1:2072/help/index.jsp?topic=/com.ibm.spss.statistics.help/alg_introduction.htm.
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(責(zé)任編輯:丁海龍)