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13.3.2 实例操作
[例13-3]某村发生一种地方病，其住户沿一条河排列，调查时对发病的住户标记为“1”，对非发病的住户标记为“0”，共17户： 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 问病户的分布排列是呈聚集趋势，还是随机分布？ 13.3.2.1 数据准备
激活数据管理窗口，定义住户变量为epi。按住户顺序输入数据，发病的住户为1 ,非发病的住户为0。
13.3.2.2 统计分析
激活Statistics菜单选Nonparametric Tests中的Runs Test...项，弹出 Runs Test对话框（图13.5）。在对话框左侧的变量列表中选epi，点击钮使之进入Test Variable List框。在临界割点Cut Point框中有四个选项：
图13.5 游程检验对话框
1、Median：中位数作临界割点，其值在临界割点之下的为一类，大于或等于临界割点的为另一类；
2、Mode：众数作临界割点，其值在临界割点之下的为一类，大于或等于临界割点的为另一类；
3、Mean：均数作临界割点，其值在临界割点之下的为一类，大于或等于临界割点的为另一类；
4、Custom：用户指定临界割点，其值在临界割点之下的为一类，大于或等于临界割点的为另一类；
本例选Custom项，在其方框中键入1（根据需要选项，本例是0、1二分变量，故临界割点值用1），再点击OK钮即可。 13.3.2.3 结果解释
在结果输出窗口中将看到如下统计数据：
检验结果可见本例游程个数为14，检验临界割点值（Test value） = 1.00，小于1.00者有17个案例，而大于或等于1.00者有9个案例。Z = 0.3246，双侧 P = 0.7455。 所以认为此地方病的病户沿河分布的情况无聚集性，而是呈随机分布。
EPI Runs: 14 Test value = 1.00 Cases: 17 LT 1.00 9 GE 1.00 Z = .3246 -- 26 Total 2-Tailed P = .7455 第四节 1-Sample K-S过程
13.4.1 主要功能
调用此过程可对单样本进行Kolmogorov-Smirnov Z检验，它将一个变量的实际频数分布与正态分布（Normal）、均匀分布（Uniform）、泊松分布（Poisson）进行比较。
13.4.2 实例操作
[例13-4]某地正常成年男子144人红细胞计数（万/立方毫米）的频数资料如下，问该资料的频数是否呈正态分布？ 红细胞计数 420- 440- 460- 480- 500- 520- 人数 2 4 7 16 20 25 红细胞计数 540- 560- 580- 600- 620- 640- 人数 24 22 16 2 6 1 13.4.2.1 数据准备
激活数据管理窗口，定义频数变量名为f，依次输入人数资料。 13.4.2.2 统计分析
激活Statistics菜单选Nonparametric Tests中的1-Sample K-S ...命令项，弹出One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test 对话框（图13.6）。在对话框左侧的变量列表中选f,点击钮使之进入Test Variable List框，在Test Distribution框中选Normal项，表明与正态分布形式相比较，再点击OK钮即可。
图13.6 单样本Kolmogorov-Smirnov Z检验对话框
13.4.2.3 结果解释
在结果输出窗口中将看到如下统计数据：
K-S正态性检验的结果显示，Z值=0.7032，双侧P值=0.7060，可认为该地正常成年男子的红细胞计数符合正态分布。 F Test distribution - Normal Mean: 12.0000 Standard Deviation: 9.3808 Cases: 12 Most extreme differences Absolute Positive Negative K-S Z 2-Tailed P .20298 .20298 -.16509 .7032 .7060 第五节 2 Independent Samples过程
13.5.1 主要功能
调用此过程可对两个独立样本的均数、中位数、离散趋势、偏度等进行差异比较检验。
13.5.2 实例操作
[例13-5]调查某厂的铅作业工人7人和非铅作业工人10人的血铅值（μg / 100g）如下，问两组工人的血铅值有无差别？ 非铅作业组 铅作业组 5 5 6 7 9 12 13 15 18 21 17 18 20 25 34 43 44 13.5.2.1 数据准备
激活数据管理窗口，定义分组变量为group（非铅作业组为1，铅作业组为2），血铅值为Pb。按顺序输入数据。 13.5.2.2 统计分析
激活Statistics菜单选Nonparametric Tests中的2 Independent Samples...命令项，弹出Two-Independent-Samples-Test对话框（图13.7）。在对话框左侧的变量列表中选Pb,
点击钮使之进入Test Variable List框；选group，点击钮使之进入Grouping Variable框，点击Define Groups...钮，在弹出的Two Independent Samples:Define Groups对话框内定义Group 1为1，Group 2为2，之后点击Continue钮返回Two-Independent-Samples-Test对话框；在Test Type框中有四种检验方法：
图13.7 两独立样本检验对话框
Mann-Whitney U：主要用于判别两个独立样本所属的总体是否有相同的分布； Kolmogorov-Smirnov Z：推测两个样本是否来自具有相同分布的总体；
Moses extreme reactions：检验两个独立样本之观察值的散布范围是否有差异存在，以检验两个样本是否来自具有同一分布的总体；
Wald-Wolfowitz runs：考察两个独立样本是否来自具有相同分布的总体。 本例选Mann-Whitney U检验方法，之后点击OK钮即可。 13.5.2.3 结果解释
在结果输出窗口中将看到如下统计数据： 结果表明，第1组的平均秩次（Mean Rank）为5.95，第2组的平均秩次为13.36，U = 4.5，W = 93.5，精确双侧概率P = 0.0012，可认为铅作业组工人的血铅值高于非铅作业组。
PB by GROUP Mean Rank Cases 5.95 10 GROUP = 1 13.36 7 GROUP = 2 -- 17 Total Exact Corrected for ties U W 2-Tailed P Z 2-Tailed P 4.5 93.5 .0012 -2.9801 .0029
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