兩個獨立樣本檢定的類型

檢定類型。 若要檢定兩個獨立樣本 (組別) 是否來自相同的母群體，您可以使用下列四種檢定方法。

曼惠特尼 (Mann-Whitney) U 檢定，是所有兩個獨立樣本檢定中，最常用的方法。 它相當於兩個組別的 Wilcoxon 等級和檢定，以及 Kruskal-Wallis 檢定。 Mann-Whitney 統計量，會檢定兩個取樣的母群體，是否在相同的位置上。 然後，再利用同分觀察值中所指定的平均排名，將這兩個組別的觀察結果進行組合並分級。 同分觀察值的個數，應該比觀察的總個數少。 如果在位置上的母群體相同，則等級應該在兩樣本間隨機混合。 該檢定會計算群組 1 分數高於群組 2 分數的次數，以及群組 2 分數高於群組 1 分數的次數。 Mann-Whitney U 統計量是這兩個數字較小的一個。 也會顯示 Wilcoxon 等級總和檢定 W 統計量。 W 是平均數等級較小之群組的等級總和，若群組具有相同的平均數等級，則其為「兩個獨立樣本定義組別」對話框內最後命名之群組的等級總和。

Kolmogorov-Smirnov Z 檢定和無母數資料分布檢定 (Wald-Wolfowitz Runs) 是屬於比較一般性的檢定，會偵測分散位置和類型差異。 Kolmogorov-Smirnov 檢定，乃是以兩樣本在觀察累積分佈函數之間的最大值絕對差異為基礎。 當差異非常大時，這兩個分佈就會被視為不一樣。 至於無母數資料分布檢定 (Wald-Wolfowitz Runs)，它會組合兩組別中的觀察值，並將其分級。 如果這兩個樣本來自相同的母群體，那麼這兩個組別就應該隨機散佈於等級中。

Moses 極端反應檢定，假設實驗變數將會在某一方面影響某些受試者，而在另一個相反方面影響其他受試者。 此檢定會在另一個控制組的比較之下，檢定極端回應值。 這個檢定方法的焦點，乃是集中在控制組等級差異的範圍，以及在將實驗組與控制組合併下，測量實驗組中極端數值數目，如何影響等級差異範圍的方法。 此檢定方法中的控制組，是由「兩個獨立樣本定義組別」對話框中的 group 1 值所定義的。 它會對這兩個組別進行觀察，然後再將觀察結果組合並分級。 控制組的跨度是以控制組中最大值和最小值的排名差加 1 計算出來的。 因為機會偏離值可以輕易地扭曲跨距的範圍，所以會從兩端自動修整 5% 的控制觀察值。