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秩和检验就是用秩和作为统计量进行假设检验的方法。
秩变换分析
秩变换分析的思路和秩和检验差不多。把不符合正太分布或者符合偏态分布的变量取它的秩次代替原来变量做参数的模型进行分析
优点
适用范围广，样本量充足的情况下均可使用
分析结果更为稳健，不易受极端值影响
缺点
检验效能相对稍低，存在信息损失，不适用于中小样本
而且其分析相对没有那么“定量”，毕竟其描述的是影响因素对因变量秩次的作用
获取秩次变量
点击【确定】，在数据视图中可以看到秩次变量。
在主体间效应检验中可以看到，修正模型显著性小于0.05，说明总体而言模型中有一些影响因素确实存在的，组别显著性小于0.05有统计学意义。年龄分组、组别和年龄分组交换性没有统计学意义，可以剔除。
从主体间效应检验中可以看到，组别有统计学意义。性别没有统计学意义。但是组别和性别交互性有统计学意义。
