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首頁(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代【CDA干貨】SPSS 中的 Mann-Kendall 檢驗(yàn)：數(shù)據(jù)趨勢(shì)與突變分析的有力工具
【CDA干貨】SPSS 中的 Mann-Kendall 檢驗(yàn)：數(shù)據(jù)趨勢(shì)與突變分析的有力工具
2025-07-08
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SPSS 中的 Mann-Kendall 檢驗(yàn)：數(shù)據(jù)趨勢(shì)與突變分析的有力工具?

? ? 在數(shù)據(jù)分析的廣袤領(lǐng)域中，準(zhǔn)確捕捉數(shù)據(jù)的趨勢(shì)變化以及識(shí)別可能存在的突變點(diǎn)，對(duì)于洞察現(xiàn)象本質(zhì)、做出科學(xué)決策至關(guān)重要。尤其是在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，我們常常面臨這樣的問(wèn)題：數(shù)據(jù)隨時(shí)間是呈現(xiàn)穩(wěn)定態(tài)勢(shì)，還是有著上升或下降的趨勢(shì)？在某個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)，數(shù)據(jù)是否發(fā)生了顯著的突變？Mann-Kendall 檢驗(yàn)作為一種強(qiáng)大的非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法，為我們解決這些問(wèn)題提供了有效的途徑。而借助 SPSS 這一功能強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)分析軟件，MK 檢驗(yàn)的操作變得更加便捷高效。?

Mann-Kendall 檢驗(yàn)原理剖析?

Mann-Kendall 檢驗(yàn)是一種非參數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法，它的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)在于不依賴于數(shù)據(jù)的具體分布形式，這意味著無(wú)論數(shù)據(jù)是服從正態(tài)分布，還是呈現(xiàn)出其他復(fù)雜的分布形態(tài)，Mann-Kendall 檢驗(yàn)都能大顯身手，適用于各種類型的數(shù)據(jù)，包括不滿足正態(tài)分布的數(shù)據(jù)。該檢驗(yàn)主要用于分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)的趨勢(shì)變化以及檢測(cè)數(shù)據(jù)序列中的突變點(diǎn)。? 在時(shí)間序列 ? x1 ? ,x2 ? ,...,xn中，對(duì)于任意兩個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)x i和xj（i<j），若xi<xj，則記為 1；若xi>xj，則記為?1；若xi=xj，則記為 0。通過(guò)計(jì)算這些秩次關(guān)系的統(tǒng)計(jì)量，構(gòu)建檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 Z，并與給定的顯著性水平（如 0.05）下的臨界值進(jìn)行比較，判斷數(shù)據(jù)是否存在顯著趨勢(shì)。若∣Z∣>Zα/2，則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為數(shù)據(jù)存在顯著趨勢(shì)；若∣Z∣≤Zα/2，則接受原假設(shè)，認(rèn)為數(shù)據(jù)不存在顯著趨勢(shì)。?

在突變點(diǎn)檢測(cè)方面，通過(guò)構(gòu)建正序列和逆序列的統(tǒng)計(jì)量曲線，觀察兩條曲線的交點(diǎn)，交點(diǎn)對(duì)應(yīng)的時(shí)間點(diǎn)即為可能的突變點(diǎn)。這種基于秩次的計(jì)算方式，使得 Mann-Kendall 檢驗(yàn)對(duì)數(shù)據(jù)中的異常值具有較強(qiáng)的抗性，不會(huì)因?yàn)閭€(gè)別極端數(shù)據(jù)的存在而影響整體的分析結(jié)果，大大提高了分析的可靠性。?

SPSS 實(shí)操：讓 Mann-Kendall 檢驗(yàn)落地?

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備?

將時(shí)間序列數(shù)據(jù)導(dǎo)入 SPSS 軟件中，確保數(shù)據(jù)包含時(shí)間變量和對(duì)應(yīng)的觀測(cè)變量，且數(shù)據(jù)排列整齊，無(wú)缺失值或異常值干擾（如有缺失值，需提前進(jìn)行合理處理，如刪除缺失行或使用插補(bǔ)法填充）。這一步是后續(xù)分析的基礎(chǔ)，只有保證數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性，才能得到可靠的結(jié)果。?

選擇分析方法?

在 SPSS 菜單欄中依次點(diǎn)擊 “分析”-“非參數(shù)檢驗(yàn)”-“舊對(duì)話框”-“趨勢(shì)”，打開(kāi)趨勢(shì)分析對(duì)話框。這一系列操作引導(dǎo)我們進(jìn)入到 Mann-Kendall 檢驗(yàn)的設(shè)置界面，SPSS 的菜單設(shè)計(jì)簡(jiǎn)潔明了，即使是初次使用的用戶也能快速上手。?

變量設(shè)置?

將觀測(cè)變量選入 “檢驗(yàn)變量列表”，將時(shí)間變量選入 “分組變量”，并定義分組變量的范圍（如時(shí)間序列的起始和結(jié)束時(shí)間）。通過(guò)明確指定觀測(cè)變量和時(shí)間變量，SPSS 能夠準(zhǔn)確地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，確保分析結(jié)果與我們的研究目的一致。?

檢驗(yàn)選項(xiàng)設(shè)置?

在 “檢驗(yàn)類型” 中選擇 “Kendall 的協(xié)同系數(shù)”（此選項(xiàng)可用于趨勢(shì)分析），若要進(jìn)行突變點(diǎn)檢測(cè)，還需在后續(xù)通過(guò)編程或特定插件輔助完成。雖然 SPSS 的常規(guī)界面操作在突變點(diǎn)檢測(cè)功能上存在一定局限性，但借助外部編程或插件，我們?nèi)匀荒軌虺浞职l(fā)揮 Mann-Kendall 檢驗(yàn)的全部潛力。?

運(yùn)行分析?

點(diǎn)擊 “確定” 按鈕，SPSS 將自動(dòng)計(jì)算相關(guān)統(tǒng)計(jì)量并輸出分析結(jié)果。結(jié)果中主要關(guān)注的指標(biāo)是檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 Z 值及其對(duì)應(yīng)的顯著性水平 p 值，若 p<0.05，則表明數(shù)據(jù)存在顯著趨勢(shì)。這一簡(jiǎn)潔明了的結(jié)果輸出方式，讓我們能夠迅速判斷數(shù)據(jù)的趨勢(shì)特征，為進(jìn)一步的分析和決策提供依據(jù)。?

實(shí)戰(zhàn)案例：某地區(qū)年降水量數(shù)據(jù)分析?

以某地區(qū)近 30 年的年降水量數(shù)據(jù)為例，利用 SPSS 進(jìn)行 Mann-Kendall 檢驗(yàn)。通過(guò)上述步驟，我們將年降水量數(shù)據(jù)導(dǎo)入 SPSS，設(shè)置好相關(guān)變量和檢驗(yàn)選項(xiàng)后運(yùn)行分析。假設(shè)分析結(jié)果得到檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 Z 值為 2.3，對(duì)應(yīng)的 p 值為 0.02，由于 p 值小于 0.05，我們可以得出結(jié)論：該地區(qū)近 30 年的年降水量存在顯著的變化趨勢(shì)。進(jìn)一步觀察數(shù)據(jù)，若發(fā)現(xiàn)正序列和逆序列的統(tǒng)計(jì)量曲線在第 15 年出現(xiàn)交點(diǎn)，則可以推測(cè)該地區(qū)年降水量在第 15 年可能發(fā)生了突變。?

這一結(jié)果對(duì)于該地區(qū)的水資源管理、農(nóng)業(yè)規(guī)劃以及防災(zāi)減災(zāi)等工作具有重要的參考價(jià)值。例如，水資源管理部門(mén)可以根據(jù)降水量的趨勢(shì)和突變情況，合理調(diào)整水資源調(diào)配方案，以應(yīng)對(duì)可能出現(xiàn)的水資源短缺或洪澇災(zāi)害；農(nóng)業(yè)部門(mén)可以據(jù)此優(yōu)化種植結(jié)構(gòu)，選擇更適應(yīng)降水量變化的農(nóng)作物品種，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的穩(wěn)定性和可持續(xù)性。?

結(jié)語(yǔ)?

Mann-Kendall 檢驗(yàn)與 SPSS 軟件的結(jié)合，為我們提供了一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)趨勢(shì)與突變分析工具。通過(guò)深入理解 Mann-Kendall 檢驗(yàn)的原理，熟練掌握在 SPSS 中的操作流程，并將其應(yīng)用于實(shí)際案例分析，我們能夠從復(fù)雜的數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，為各個(gè)領(lǐng)域的決策提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)支持。無(wú)論是在科學(xué)研究、工程實(shí)踐還是商業(yè)分析中，這種方法都有著廣泛的應(yīng)用前景，幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)背后的規(guī)律，把握變化的脈搏，做出更明智的決策。?

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