Kruskal-Wallis H检验（多个独立样本）【详】-SPSS教程

Kruskal-Wallis H检验（多个独立样本）【详】-SPSS教程

Kruskal-Wallis H检验是一种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。本文将通过一个具体的研究案例，详细介绍Kruskal-Wallis H检验的应用场景和SPSS操作步骤。

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3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

本文原文来自医咖会