參考文章：http://blog.sina.com.cn/s/blog_83d9188c0102xjbz.html

對于8個單細胞轉錄組數據集，用NMI和SE算法聚類，得到ARI和NMI評估指標：

統計上述8個數據集的ARI和NMI均值，作為NMI和SE聚類的性能評估，但均值可能是隨機采樣導致的結果更優，如果要嚴格說明需進行統計學分析，如Mann-Whitney U等統計方法，如果得到pvalue小于0.05則從統計學上認為兩者存在顯著差異，SE確實優于NMI。通俗理解可參考文章：https://blog.csdn.net/guomutian911/article/details/81604545

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一、概述

????Mann-Whitney U 檢驗是用得最廣泛的兩獨立樣本秩和檢驗方法。簡單的說，該檢驗是與獨立樣本t檢驗相對應的方法，當正態分布、方差齊性等不能達到t檢驗的要求時，可以使用該檢驗。其假設基礎是：若兩個樣本有差異，則他們的中心位置將不同。

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二、問題

???為了研究某項犯罪的季節性差異，警察記錄了10年來春季和夏季的犯罪數量，請問該項犯罪在春季和夏季有無差異。

???下面使用Mann-Whitney U檢驗進行分析。?SPSS版本為20。

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三、統計操作

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SPSS變量視圖：?

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SPSS數據視圖：

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進入菜單如下圖：

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點擊進入如下的界面，“目標”選項卡不需要手動設置

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進入“字段”選項卡，將“報警數量”選入“檢驗字段”框，將“季節”選入“組”框中。

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再進入“設置”選項卡，選中“自定義檢驗”單選按鈕，選擇“Mann-Whitney U（二樣本）”檢驗。點擊“運行”即可。

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四、結果解讀

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這是輸出的主要結果，零假設是“報警數量的分布在季節類別上相同”，其P=0.009<0.05，故拒絕原假設，認為報警數量在季節上有統計學差異。

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雙擊該表格，可以得到更多的信息，不再敘述。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的SPSS学习笔记之——两独立样本的非参数检验（Mann-Whitney U ）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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