双因素方差分析计算公式_双因素方差分析ANOVA

如何处理不满足单因素方差分析条件的多组连续数据？

（SPSS：Kruskal-Wallis H检验的应用）

在处理多组连续数据对比时，若数据不满足单因素方差分析的条件，例如数据不服从正态分布，此时不可再采用单因素方差分析。这种情况下，我们可以利用Kruskal-Wallis H检验来进行多组间的非参数检验。

类似于Mann-Whitney U检验（先前已提及），Kruskal-Wallis H检验首先会将各组的数据混合，然后按照数值大小进行排序，最后比较各组秩均值之间的差异。

案例分析：

不同训练方法对青年亚健康人群血脂的影响研究

一、实验设计与测试指标

实验对象：随机选取240名青年人，分为三组：HIIT组、持续有氧组、不运动组。

实验方案：HIIT组和持续有氧组分别进行为期一个月的HIIT运动和持续性有氧运动。不运动组则无特定运动要求。三组每周均练习四次，每次练习六十分钟，达到中等强度。

测试指标：实验结束后测试各组的血脂水平（已知实验前各组间均衡）。

分析目的：对比分析HIIT组、持续有氧组、不运动组三组人群的血脂差异。

二、部分数据展示

图示部分数据

自变量：训练方法

因变量：血脂（四个关键指标）

三、SPSS操作步骤

Kruskal-Wallis H检验操作流程

1. 分析—非参数检验—旧对话框—K个独立样本
2. 将因变量“低密度脂蛋白”选入“检验变量列表”，自变量“训练方法”选入“分组变量”。
3. 定义范围：分组变量中的值代表各组别（如1、2、3代表不同组）。
4. SPSS结果展示：查看各组的秩均值及对比结果。
5. 新对话框操作流程
6. 分析—非参数检验—独立样本—选择Kruskal-Wallis单因素ANOVA检验（k样本）
7. 设置与定制：选择“克鲁斯卡尔-沃利斯单因素ANOVA检验（k样本）”，多重比较方法默认为“全部成对”。
8. 运行并查看结果
9. 图示解析与数据分析：
10. [待完善]
11. [补充其他图示与数据分析步骤]
12. [强调Kruskal-Wallis H检验的适用性及与单因素方差分析的关联]
13. [总结]
14. [强调Kruskal-Wallis H检验在非正态分布或等级数据中的应用]
15. [提出可以进一步探讨新老对话框提供的详细结果的比较]

[结束语]