SPSS第9單元非參數(shù)檢驗

1、第9單元 非參數(shù)檢驗spss應(yīng)用應(yīng)用 前面已經(jīng)討論的許多統(tǒng)計分析方法對總體前面已經(jīng)討論的許多統(tǒng)計分析方法對總體有特殊的要求，如有特殊的要求，如t t檢驗要求總體符合正態(tài)分檢驗要求總體符合正態(tài)分布，布，f f檢驗要求誤差呈正態(tài)分布且各組方差整檢驗要求誤差呈正態(tài)分布且各組方差整齊，等等。這些方法常用來估計或檢驗總體參齊，等等。這些方法常用來估計或檢驗總體參數(shù)，統(tǒng)稱為參數(shù)檢驗。數(shù)，統(tǒng)稱為參數(shù)檢驗。spss應(yīng)用應(yīng)用 但許多調(diào)查或?qū)嶒炈玫目蒲袛?shù)據(jù)，其總但許多調(diào)查或?qū)嶒炈玫目蒲袛?shù)據(jù)，其總體分布未知或無法確定。因為有的數(shù)據(jù)不是來體分布未知或無法確定。因為有的數(shù)據(jù)不是來自所假定分布的總體，或者數(shù)據(jù)根本不是

2、來自自所假定分布的總體，或者數(shù)據(jù)根本不是來自一個總體，還有可能數(shù)據(jù)因為某種原因被嚴重一個總體，還有可能數(shù)據(jù)因為某種原因被嚴重污染，這樣在假定分布的情況下進行推斷的做污染，這樣在假定分布的情況下進行推斷的做法就有可能產(chǎn)生錯誤的結(jié)論。此時人們希望檢法就有可能產(chǎn)生錯誤的結(jié)論。此時人們希望檢驗對一個總體分布形狀不必作限制。驗對一個總體分布形狀不必作限制。spss應(yīng)用應(yīng)用 這種不是針對總體參數(shù)，而是針對總體的某些這種不是針對總體參數(shù)，而是針對總體的某些一般性假設(shè)（如總體分布）的統(tǒng)計分析方法稱非參一般性假設(shè)（如總體分布）的統(tǒng)計分析方法稱非參數(shù)檢驗（數(shù)檢驗（nonparametric testsnonpar

3、ametric tests）。）。 非參數(shù)檢驗對數(shù)據(jù)分布沒有要求，適于參數(shù)檢非參數(shù)檢驗對數(shù)據(jù)分布沒有要求，適于參數(shù)檢驗的數(shù)據(jù)都可以用非參數(shù)檢驗的方法進行檢驗，有驗的數(shù)據(jù)都可以用非參數(shù)檢驗的方法進行檢驗，有研究表明，非參數(shù)檢驗的統(tǒng)計效能大約為參數(shù)檢驗研究表明，非參數(shù)檢驗的統(tǒng)計效能大約為參數(shù)檢驗的的95%95%，這是一個能夠接受的水平。，這是一個能夠接受的水平。 非參數(shù)檢驗根據(jù)樣本數(shù)目以及樣本之間的關(guān)系非參數(shù)檢驗根據(jù)樣本數(shù)目以及樣本之間的關(guān)系可以分為單樣本非參數(shù)檢驗、兩獨立樣本非參數(shù)檢可以分為單樣本非參數(shù)檢驗、兩獨立樣本非參數(shù)檢驗、多獨立樣本非參數(shù)檢驗、兩配對樣本非參數(shù)檢驗、多獨立樣本非參數(shù)檢驗、

4、兩配對樣本非參數(shù)檢驗和多配對樣本非參數(shù)檢驗幾種。驗和多配對樣本非參數(shù)檢驗幾種。spss應(yīng)用應(yīng)用 在得到一批樣本數(shù)據(jù)后，人們往往希望在得到一批樣本數(shù)據(jù)后，人們往往希望從中得到樣本所來自的總體的分布形態(tài)是否從中得到樣本所來自的總體的分布形態(tài)是否和某種特定分布相擬合。這可以通過繪制樣和某種特定分布相擬合。這可以通過繪制樣本數(shù)據(jù)直方圖的方法來進行粗略的判斷。如本數(shù)據(jù)直方圖的方法來進行粗略的判斷。如果需要進行比較準確的判斷，則需要使用非果需要進行比較準確的判斷，則需要使用非參數(shù)檢驗的方法。其中總體分布的卡方檢驗參數(shù)檢驗的方法。其中總體分布的卡方檢驗（也記為（也記為22檢驗）就是一種比較好的方法。檢驗）就

5、是一種比較好的方法。spss應(yīng)用應(yīng)用8.1.1 統(tǒng)計學上的定義和計算公式統(tǒng)計學上的定義和計算公式 定義：總體分布的卡方檢驗適用于配合定義：總體分布的卡方檢驗適用于配合度檢驗，是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)的實際頻數(shù)推斷度檢驗，是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)的實際頻數(shù)推斷總體分布與期望分布或理論分布是否有顯總體分布與期望分布或理論分布是否有顯著差異。它的零假設(shè)著差異。它的零假設(shè)h0h0：樣本來自的總體：樣本來自的總體分布形態(tài)和期望分布或某一理論分布沒有分布形態(tài)和期望分布或某一理論分布沒有顯著差異。顯著差異。spss應(yīng)用應(yīng)用spss應(yīng)用應(yīng)用spss應(yīng)用應(yīng)用spss應(yīng)用應(yīng)用spss應(yīng)用應(yīng)用 因此，總體分布的卡方檢驗是一種吻合性因此

6、，總體分布的卡方檢驗是一種吻合性檢驗，比較適用于一個因素的多項分類數(shù)據(jù)分檢驗，比較適用于一個因素的多項分類數(shù)據(jù)分析?？傮w分布的卡方檢驗的數(shù)據(jù)是實際收集到析。總體分布的卡方檢驗的數(shù)據(jù)是實際收集到的樣本數(shù)據(jù)，而非頻數(shù)數(shù)據(jù)。的樣本數(shù)據(jù)，而非頻數(shù)數(shù)據(jù)。 spss應(yīng)用應(yīng)用 研究問題研究問題 某地一周內(nèi)各日患憂郁癥的人數(shù)分布如表某地一周內(nèi)各日患憂郁癥的人數(shù)分布如表10-110-1所示，請檢驗一周內(nèi)各日人們憂郁數(shù)是否所示，請檢驗一周內(nèi)各日人們憂郁數(shù)是否滿足滿足1:1:2:2:1:1:11:1:2:2:1:1:1。8.1.2 spss中實現(xiàn)過程中實現(xiàn)過程spss應(yīng)用應(yīng)用周 日患 者 數(shù)131238370480

7、529624731spss應(yīng)用應(yīng)用 實現(xiàn)步驟實現(xiàn)步驟spss應(yīng)用應(yīng)用spss應(yīng)用應(yīng)用spss應(yīng)用應(yīng)用spss應(yīng)用應(yīng)用spss應(yīng)用應(yīng)用 （1 1）本例輸出結(jié)果中有兩個表格，其中）本例輸出結(jié)果中有兩個表格，其中第一個表格如下。第一個表格如下。8.1.3 結(jié)果和討論結(jié)果和討論spss應(yīng)用應(yīng)用（2 2）輸出的結(jié)果文件中第二個表格如下。）輸出的結(jié)果文件中第二個表格如下。spss應(yīng)用應(yīng)用8.2.1 統(tǒng)計學上的定義和計算公式統(tǒng)計學上的定義和計算公式 現(xiàn)實生活中有很多數(shù)據(jù)的取值只有兩類，現(xiàn)實生活中有很多數(shù)據(jù)的取值只有兩類，如醫(yī)學中的生與死、患病的有與無、性別中的如醫(yī)學中的生與死、患病的有與無、性別中的男性和女

8、性、產(chǎn)品的合格與不合格等。從這種男性和女性、產(chǎn)品的合格與不合格等。從這種二分類總體中抽取的所有可能結(jié)果，要么是對二分類總體中抽取的所有可能結(jié)果，要么是對立分類中的這一類，要么是另一類，其頻數(shù)分立分類中的這一類，要么是另一類，其頻數(shù)分布稱為二項分布。調(diào)用布稱為二項分布。調(diào)用spssspss中的二項分布檢驗中的二項分布檢驗（binomialbinomial）可對樣本資料進行二項分布分）可對樣本資料進行二項分布分析。析。spss應(yīng)用應(yīng)用 spss spss二項分布檢驗就是根據(jù)收集到的樣二項分布檢驗就是根據(jù)收集到的樣本數(shù)據(jù)，推斷總體分布是否服從某個指定的二本數(shù)據(jù)，推斷總體分布是否服從某個指定的二項分布

9、。其零假設(shè)是項分布。其零假設(shè)是h0h0：樣本來自的總體與所：樣本來自的總體與所指定的某個二項分布不存在顯著的差異。指定的某個二項分布不存在顯著的差異。spss應(yīng)用應(yīng)用 spss spss中的二項分布檢驗，在樣本小于或中的二項分布檢驗，在樣本小于或等于等于3030時，按照計算二項分布概率的公式進行時，按照計算二項分布概率的公式進行計算；樣本數(shù)大于計算；樣本數(shù)大于3030時，計算的是時，計算的是z z統(tǒng)計量，統(tǒng)計量，認為在零假設(shè)下，認為在零假設(shè)下，z z統(tǒng)計量服從正態(tài)分布。統(tǒng)計量服從正態(tài)分布。z z統(tǒng)統(tǒng)計量的計算公式如下計量的計算公式如下spss應(yīng)用應(yīng)用 spss spss將自動計算將自動計算z

10、z統(tǒng)計量，并給出相應(yīng)的統(tǒng)計量，并給出相應(yīng)的相伴概率值。如果相伴概率小于或等于用戶的相伴概率值。如果相伴概率小于或等于用戶的顯著性水平顯著性水平，則應(yīng)拒絕零假設(shè)，則應(yīng)拒絕零假設(shè)h0h0，認為樣本，認為樣本來自的總體分布形態(tài)與指定的二項分布存在顯來自的總體分布形態(tài)與指定的二項分布存在顯著差異；如果相伴概率值大于顯著性水平，則著差異；如果相伴概率值大于顯著性水平，則不能拒絕零假設(shè)不能拒絕零假設(shè)h0h0，認為樣本來自的總體分布，認為樣本來自的總體分布形態(tài)與指定的二項分布不存在顯著差異。形態(tài)與指定的二項分布不存在顯著差異。spss應(yīng)用應(yīng)用spssspss二項分布檢驗的數(shù)據(jù)是實際收集到的二項分布檢驗的數(shù)據(jù)

11、是實際收集到的樣本數(shù)據(jù)，而非頻數(shù)數(shù)據(jù)。樣本數(shù)據(jù)，而非頻數(shù)數(shù)據(jù)。spss應(yīng)用應(yīng)用 研究問題研究問題某地某一時期內(nèi)出生某地某一時期內(nèi)出生3535名嬰兒，其中女性名嬰兒，其中女性1919名名（定（定sex=0sex=0），男性），男性1616名（定名（定sex=1sex=1）。問這）。問這個地方出生嬰兒的性別比例與通常的男女性比個地方出生嬰兒的性別比例與通常的男女性比例（總體概率約為例（總體概率約為0.50.5）是否不同？數(shù)據(jù)如表）是否不同？數(shù)據(jù)如表10-210-2所示。所示。 8.2.2 spss中實現(xiàn)過程中實現(xiàn)過程spss應(yīng)用應(yīng)用嬰 兒sex嬰 兒sex嬰 兒sex111312512014126

12、131151270411612805117029061180300701903118020032090210330100220340111231350121241spss應(yīng)用應(yīng)用 實現(xiàn)步驟實現(xiàn)步驟spss應(yīng)用應(yīng)用spss應(yīng)用應(yīng)用spss應(yīng)用應(yīng)用8.2.3 結(jié)果和討論結(jié)果和討論spss應(yīng)用應(yīng)用8.3.1 統(tǒng)計學上的定義和計算公式統(tǒng)計學上的定義和計算公式 定義：單樣本定義：單樣本k-sk-s檢驗是以兩位前蘇聯(lián)數(shù)檢驗是以兩位前蘇聯(lián)數(shù)學家學家kolmogorovkolmogorov和和smirnovsmirnov命名的，也是一種命名的，也是一種擬合優(yōu)度的非參數(shù)檢驗方法。單樣本擬合優(yōu)度的非參數(shù)檢驗方法。

13、單樣本k-sk-s檢驗檢驗是利用樣本數(shù)據(jù)推斷總體是否服從某一理論分是利用樣本數(shù)據(jù)推斷總體是否服從某一理論分布的方法，適用于探索連續(xù)型隨機變量的分布布的方法，適用于探索連續(xù)型隨機變量的分布形態(tài)。形態(tài)。spss應(yīng)用應(yīng)用 單樣本單樣本k-sk-s檢驗可以將一個變量的實際頻檢驗可以將一個變量的實際頻數(shù)分布與正態(tài)分布（數(shù)分布與正態(tài)分布（normalnormal）、均勻分布）、均勻分布（uniformuniform）、泊松分布（）、泊松分布（poissonpoisson）、指數(shù)）、指數(shù)（exponentialexponential）分布進行比較。其零假設(shè)）分布進行比較。其零假設(shè)h0h0為樣本來自的總體與指

14、定的理論分布無顯著差為樣本來自的總體與指定的理論分布無顯著差異。異。spss應(yīng)用應(yīng)用spssspss實現(xiàn)實現(xiàn)k-sk-s檢驗的過程如下：檢驗的過程如下： （1 1）根據(jù)樣本數(shù)據(jù)和用戶的指定構(gòu)造出）根據(jù)樣本數(shù)據(jù)和用戶的指定構(gòu)造出理論分布，查分布表得到相應(yīng)的理論累計概率理論分布，查分布表得到相應(yīng)的理論累計概率分布函數(shù)；分布函數(shù)；spss應(yīng)用應(yīng)用spss應(yīng)用應(yīng)用 spss spss在統(tǒng)計中將計算在統(tǒng)計中將計算k-sk-s的的z z統(tǒng)計量，并統(tǒng)計量，并依據(jù)依據(jù)k-sk-s分布表（小樣本）或正態(tài)分布表（大分布表（小樣本）或正態(tài)分布表（大樣本）給出對應(yīng)的相伴概率值。如果相伴概率樣本）給出對應(yīng)的相伴概率值。

15、如果相伴概率小于或等于用戶的顯著性水平小于或等于用戶的顯著性水平，則應(yīng)拒絕零，則應(yīng)拒絕零假設(shè)假設(shè)h0h0，認為樣本來自的總體與指定的分布有，認為樣本來自的總體與指定的分布有顯著差異；如果相伴概率值大于顯著性水平，顯著差異；如果相伴概率值大于顯著性水平，則不能拒絕零假設(shè)則不能拒絕零假設(shè)h0h0，認為樣本來自的總體與，認為樣本來自的總體與指定的分布無顯著差異。指定的分布無顯著差異。spss應(yīng)用應(yīng)用8.3.2 spss中實現(xiàn)過程中實現(xiàn)過程 研究問題研究問題 某地某地144144個周歲兒童身高數(shù)據(jù)如表個周歲兒童身高數(shù)據(jù)如表10-410-4所所示，問該地區(qū)周歲兒童身高頻數(shù)是否呈正態(tài)分示，問該地區(qū)周歲兒童

16、身高頻數(shù)是否呈正態(tài)分布？布？ spss應(yīng)用應(yīng)用身 高 區(qū) 間人 數(shù)642684697701671207225732474227616782796831spss應(yīng)用應(yīng)用 實現(xiàn)步驟實現(xiàn)步驟spss應(yīng)用應(yīng)用spss應(yīng)用應(yīng)用spss應(yīng)用應(yīng)用8.3.3 結(jié)果和討論結(jié)果和討論（1 1）本例輸出結(jié)果如下表所示。）本例輸出結(jié)果如下表所示。spss應(yīng)用應(yīng)用8.4.1 統(tǒng)計學上的定義和計算公式統(tǒng)計學上的定義和計算公式 定義：兩獨立樣本的非參數(shù)檢驗是在對總定義：兩獨立樣本的非參數(shù)檢驗是在對總體分布不很了解的情況下，通過分析樣本數(shù)據(jù)，體分布不很了解的情況下，通過分析樣本數(shù)據(jù)，推斷樣本來自的兩個獨立總體分布是否存在顯推

17、斷樣本來自的兩個獨立總體分布是否存在顯著差異。一般用來對兩個獨立樣本的均數(shù)、中著差異。一般用來對兩個獨立樣本的均數(shù)、中位數(shù)、離散趨勢、偏度等進行差異比較檢驗。位數(shù)、離散趨勢、偏度等進行差異比較檢驗。spss應(yīng)用應(yīng)用兩個樣本是否獨立，主要看在一個總體中抽取兩個樣本是否獨立，主要看在一個總體中抽取樣本對另外一個總體中抽取樣本有無影響。如樣本對另外一個總體中抽取樣本有無影響。如果沒有影響，則可以認為兩個總體是獨立的。果沒有影響，則可以認為兩個總體是獨立的。spssspss提供了提供了4 4種兩獨立樣本的非參數(shù)檢驗方法。種兩獨立樣本的非參數(shù)檢驗方法。spss應(yīng)用應(yīng)用1兩獨立樣本的兩獨立樣本的mann-

18、whitney u檢驗檢驗兩獨立樣本的兩獨立樣本的mann-whitney umann-whitney u檢驗的零假設(shè)檢驗的零假設(shè)h0h0為樣本來自的兩獨立總體均值沒有顯著差異。為樣本來自的兩獨立總體均值沒有顯著差異。spss應(yīng)用應(yīng)用兩獨立樣本的兩獨立樣本的mann-whitney umann-whitney u檢驗主要通過檢驗主要通過對平均秩的研究來實現(xiàn)推斷。秩簡單地說就是對平均秩的研究來實現(xiàn)推斷。秩簡單地說就是名次。如果將數(shù)據(jù)按照升序進行排序，這時每名次。如果將數(shù)據(jù)按照升序進行排序，這時每一個具體數(shù)據(jù)都會有一個在整個數(shù)據(jù)中的位置一個具體數(shù)據(jù)都會有一個在整個數(shù)據(jù)中的位置或名次，這就是該數(shù)據(jù)的

19、秩，數(shù)據(jù)有多少個，或名次，這就是該數(shù)據(jù)的秩，數(shù)據(jù)有多少個，秩便有多少個。秩便有多少個。spss應(yīng)用應(yīng)用2兩獨立樣本的兩獨立樣本的k-s檢驗檢驗兩獨立樣本的兩獨立樣本的k-sk-s檢驗?zāi)軌驅(qū)瑟毩颖镜目倷z驗?zāi)軌驅(qū)瑟毩颖镜目傮w分布情況進行比較。其零假設(shè)是體分布情況進行比較。其零假設(shè)是h0h0為樣本來為樣本來自的兩獨立總體分布沒有顯著差異。自的兩獨立總體分布沒有顯著差異。spss應(yīng)用應(yīng)用兩獨立樣本的兩獨立樣本的k-sk-s檢驗實現(xiàn)方法是：首先將兩檢驗實現(xiàn)方法是：首先將兩組樣本數(shù)據(jù)（組樣本數(shù)據(jù)（x1x1，x2x2，xmxm）和（）和（y1y1，y2y2，ynyn）混合并按升序排列（）混合并按升序

20、排列（m m和和n n是兩組是兩組樣本的樣本容量），分別計算兩組樣本秩的累樣本的樣本容量），分別計算兩組樣本秩的累計頻率和每個點上的累計頻率；最后將兩個累計頻率和每個點上的累計頻率；最后將兩個累計頻率相減，得到差值序列數(shù)據(jù)。計頻率相減，得到差值序列數(shù)據(jù)。spss應(yīng)用應(yīng)用兩獨立樣本的兩獨立樣本的k-sk-s檢驗將關(guān)注差值序列。檢驗將關(guān)注差值序列。spssspss將自動計算將自動計算k-s zk-s z統(tǒng)計量，并依據(jù)正態(tài)分布表統(tǒng)計量，并依據(jù)正態(tài)分布表給出對應(yīng)的相伴概率值。如果相伴概率小于或給出對應(yīng)的相伴概率值。如果相伴概率小于或等于用戶的顯著性水平等于用戶的顯著性水平 ，則應(yīng)拒絕零假設(shè)，則應(yīng)拒絕零

21、假設(shè)h0h0，認為兩個樣本來自的總體分布有顯著差異；如認為兩個樣本來自的總體分布有顯著差異；如果相伴概率值大于顯著性水平，則不能拒絕零果相伴概率值大于顯著性水平，則不能拒絕零假設(shè)假設(shè)h0h0，認為兩個樣本來自的總體分布無顯著，認為兩個樣本來自的總體分布無顯著差異。差異。spss應(yīng)用應(yīng)用3兩獨立樣本的游程檢驗（兩獨立樣本的游程檢驗（wald-wolfwitz runs）兩獨立樣本的游程檢驗用來檢驗樣本來自的兩兩獨立樣本的游程檢驗用來檢驗樣本來自的兩獨立總體的分布是否存在顯著差異。其零假設(shè)獨立總體的分布是否存在顯著差異。其零假設(shè)是是h0h0為樣本來自的兩獨立總體分布沒有顯著差為樣本來自的兩獨立總體

22、分布沒有顯著差異。異。spss應(yīng)用應(yīng)用 樣本的游程檢驗中，計算游程的方法與觀樣本的游程檢驗中，計算游程的方法與觀察值的秩有關(guān)。首先，將兩組樣本混合并按照察值的秩有關(guān)。首先，將兩組樣本混合并按照升序排列。在數(shù)據(jù)排序時，兩組樣本的每個觀升序排列。在數(shù)據(jù)排序時，兩組樣本的每個觀察值對應(yīng)的樣本組標志值序列也隨之重新排列，察值對應(yīng)的樣本組標志值序列也隨之重新排列，然后對標志值序列按照前面然后對標志值序列按照前面10.310.3節(jié)的方法求游節(jié)的方法求游程。程。spss應(yīng)用應(yīng)用 如果計算出的游程數(shù)相對比較小，則說明如果計算出的游程數(shù)相對比較小，則說明樣本來自的兩總體的分布形態(tài)存在較大差距；樣本來自的兩總體的

23、分布形態(tài)存在較大差距；如果得到的游程數(shù)相對比較大，則說明樣本來如果得到的游程數(shù)相對比較大，則說明樣本來自的兩總體的分布形態(tài)不存在顯著差距。自的兩總體的分布形態(tài)不存在顯著差距。spss應(yīng)用應(yīng)用 spss spss將自動計算游程數(shù)得到將自動計算游程數(shù)得到z z統(tǒng)計量，并統(tǒng)計量，并依據(jù)正態(tài)分布表給出對應(yīng)的相伴概率值。如果依據(jù)正態(tài)分布表給出對應(yīng)的相伴概率值。如果相伴概率小于或等于用戶的顯著性水平相伴概率小于或等于用戶的顯著性水平 ，則，則應(yīng)拒絕零假設(shè)應(yīng)拒絕零假設(shè)h0h0，認為兩個樣本來自的總體分，認為兩個樣本來自的總體分布有顯著差異；如果相伴概率值大于顯著性水布有顯著差異；如果相伴概率值大于顯著性水平

24、，則不能拒絕零假設(shè)平，則不能拒絕零假設(shè)h0h0，認為兩個樣本來自，認為兩個樣本來自的總體分布無顯著差異。的總體分布無顯著差異。spss應(yīng)用應(yīng)用4兩獨立樣本的極端反應(yīng)檢驗（兩獨立樣本的極端反應(yīng)檢驗（moses extreme reactions） 兩獨立樣本的極端反應(yīng)檢驗用來檢驗樣本兩獨立樣本的極端反應(yīng)檢驗用來檢驗樣本來自的兩獨立總體的分布是否存在顯著差異。來自的兩獨立總體的分布是否存在顯著差異。其零假設(shè)其零假設(shè)h0h0為樣本來自的兩獨立總體分布沒有為樣本來自的兩獨立總體分布沒有顯著差異。顯著差異。spss應(yīng)用應(yīng)用 兩獨立樣本的極端反應(yīng)檢驗將一個樣本作兩獨立樣本的極端反應(yīng)檢驗將一個樣本作為控制樣

25、本，另外一個樣本作為實驗樣本。以為控制樣本，另外一個樣本作為實驗樣本。以控制樣本作對照，檢驗實驗樣本是否存在極端控制樣本作對照，檢驗實驗樣本是否存在極端反應(yīng)。首先將兩組樣本混合并按升序排列；然反應(yīng)。首先將兩組樣本混合并按升序排列；然后找出控制樣本最低秩和最高秩之間所包含的后找出控制樣本最低秩和最高秩之間所包含的觀察值個數(shù)，即跨度（觀察值個數(shù)，即跨度（spanspan）。為控制極端值）。為控制極端值對分析結(jié)果的影響，也可以先去掉樣本兩個最對分析結(jié)果的影響，也可以先去掉樣本兩個最極端的觀察值后再求跨度，這個跨度稱為截頭極端的觀察值后再求跨度，這個跨度稱為截頭跨度。跨度。spss應(yīng)用應(yīng)用 兩獨立樣本

26、的極端檢驗計算跨度和截頭跨兩獨立樣本的極端檢驗計算跨度和截頭跨度。如果跨度或截頭跨度很小，則表明兩個樣度。如果跨度或截頭跨度很小，則表明兩個樣本數(shù)據(jù)無法充分混合，可以認為實驗樣本存在本數(shù)據(jù)無法充分混合，可以認為實驗樣本存在極端反應(yīng)。極端反應(yīng)。spss應(yīng)用應(yīng)用 spss spss自動計算跨度和截頭跨度，依據(jù)分自動計算跨度和截頭跨度，依據(jù)分布表給出對應(yīng)的相伴概率值。如果相伴概率小布表給出對應(yīng)的相伴概率值。如果相伴概率小于或等于用戶的顯著性水平于或等于用戶的顯著性水平 ，則應(yīng)拒絕零假，則應(yīng)拒絕零假設(shè)設(shè)h0h0，認為兩個樣本來自的總體分布有顯著差，認為兩個樣本來自的總體分布有顯著差異；如果相伴概率值大

27、于顯著性水平，則不能異；如果相伴概率值大于顯著性水平，則不能拒絕零假設(shè)拒絕零假設(shè)h0h0，認為兩個樣本來自的總體分布，認為兩個樣本來自的總體分布無顯著差異。無顯著差異。spss應(yīng)用應(yīng)用8.4.2 spss中實現(xiàn)過程中實現(xiàn)過程 研究問題研究問題 研究兩個不同廠家生產(chǎn)的燈泡使用壽命是研究兩個不同廠家生產(chǎn)的燈泡使用壽命是否存在顯著差異。隨機抽取兩個廠家生成的燈否存在顯著差異。隨機抽取兩個廠家生成的燈泡若干，實驗得到使用壽命，數(shù)據(jù)如表泡若干，實驗得到使用壽命，數(shù)據(jù)如表10-510-5所所示。示。spss應(yīng)用應(yīng)用燈泡壽命（h）廠 家 編 號67516821691167016501693165016492

28、680263026502646265126202spss應(yīng)用應(yīng)用 實現(xiàn)步驟實現(xiàn)步驟spss應(yīng)用應(yīng)用spss應(yīng)用應(yīng)用spss應(yīng)用應(yīng)用spss應(yīng)用應(yīng)用8.4.3 結(jié)果和討論結(jié)果和討論 （1 1）兩獨立樣本）兩獨立樣本mann-whitney umann-whitney u檢驗結(jié)檢驗結(jié)果如下面兩表所示。果如下面兩表所示。spss應(yīng)用應(yīng)用spss應(yīng)用應(yīng)用 （2 2）兩獨立樣本）兩獨立樣本k-sk-s檢驗輸出結(jié)果如下檢驗輸出結(jié)果如下兩表所示。兩表所示。spss應(yīng)用應(yīng)用 （3 3）兩獨立樣本極端反應(yīng)檢驗輸出結(jié)果）兩獨立樣本極端反應(yīng)檢驗輸出結(jié)果如下兩表所示。如下兩表所示。spss應(yīng)用應(yīng)用 （4 4）兩獨立樣

29、本游程檢驗輸出結(jié)果如下）兩獨立樣本游程檢驗輸出結(jié)果如下兩表所示。兩表所示。spss應(yīng)用應(yīng)用8.5.1 統(tǒng)計學上的定義和計算公式統(tǒng)計學上的定義和計算公式 定義：多獨立樣本非參數(shù)檢驗分析樣本數(shù)定義：多獨立樣本非參數(shù)檢驗分析樣本數(shù)據(jù)是推斷樣本來自的多個獨立總體分布是否存據(jù)是推斷樣本來自的多個獨立總體分布是否存在顯著差異。在顯著差異。spssspss多獨立樣本非參數(shù)檢驗一般多獨立樣本非參數(shù)檢驗一般推斷多個獨立總體的均值或中位數(shù)是否存在顯推斷多個獨立總體的均值或中位數(shù)是否存在顯著差異。著差異。spss應(yīng)用應(yīng)用 多個樣本之間是否獨立，需要看在一個總多個樣本之間是否獨立，需要看在一個總體中抽取樣本對其他總體

30、中抽取樣本是否有影體中抽取樣本對其他總體中抽取樣本是否有影響。如果沒有影響，則認為這些總體之間是獨響。如果沒有影響，則認為這些總體之間是獨立的。立的。spss應(yīng)用應(yīng)用 例如，隨機抽取例如，隨機抽取3 3個班級之間學生的學生個班級之間學生的學生成績，分析成績，分析3 3個班級總體的成績是否存在顯著個班級總體的成績是否存在顯著的差異。由于對各個班級都是隨機抽取樣本，的差異。由于對各個班級都是隨機抽取樣本，抽樣沒有相互影響，可以認為這三個班級學生抽樣沒有相互影響，可以認為這三個班級學生成績是獨立的。成績是獨立的。 spssspss中有中有3 3種多獨立樣本非參數(shù)檢驗方法。種多獨立樣本非參數(shù)檢驗方法。

31、spss應(yīng)用應(yīng)用1多獨立樣本的中位數(shù)檢驗（多獨立樣本的中位數(shù)檢驗（median） 多獨立樣本的中位數(shù)檢驗通過對多組數(shù)據(jù)多獨立樣本的中位數(shù)檢驗通過對多組數(shù)據(jù)的分析推斷多個獨立總體分布是否存在顯著差的分析推斷多個獨立總體分布是否存在顯著差異。多獨立樣本的中位數(shù)檢驗的零假設(shè)異。多獨立樣本的中位數(shù)檢驗的零假設(shè)h0h0為：為：樣本來自的多個獨立總體的中位數(shù)無顯著差異。樣本來自的多個獨立總體的中位數(shù)無顯著差異。 spss應(yīng)用應(yīng)用2多獨立樣本的多獨立樣本的k-w檢驗檢驗 多獨立樣本的多獨立樣本的k-wk-w檢驗是檢驗是kruskal-kruskal-wailliswaillis檢驗的縮寫，是一種推廣的平均秩

32、檢檢驗的縮寫，是一種推廣的平均秩檢驗。其零假設(shè)為：樣本來自的多個獨立總體的驗。其零假設(shè)為：樣本來自的多個獨立總體的分布無顯著差異。分布無顯著差異。 spss應(yīng)用應(yīng)用 多獨立樣本的多獨立樣本的k-wk-w檢驗的基本方法是：首檢驗的基本方法是：首先將多組樣本數(shù)混合按升序排列，并求出每個先將多組樣本數(shù)混合按升序排列，并求出每個觀察值的秩，然后對多組樣本的秩分別求平均觀察值的秩，然后對多組樣本的秩分別求平均值。值。spss應(yīng)用應(yīng)用 如果各組樣本的平均秩大致相等，則可以如果各組樣本的平均秩大致相等，則可以認為多個獨立總體的分布沒有顯著差異。如果認為多個獨立總體的分布沒有顯著差異。如果各樣本的平均秩相差很

33、大，則不能認為多個獨各樣本的平均秩相差很大，則不能認為多個獨立總體的分布無顯著差異。立總體的分布無顯著差異。spss應(yīng)用應(yīng)用3多獨立樣本的多獨立樣本的jonkheere-terpstra檢檢驗驗 多獨立樣本的多獨立樣本的jonkheere-terpstrajonkheere-terpstra檢驗檢驗用于分析樣本來自的多個獨立總體分布是否存用于分析樣本來自的多個獨立總體分布是否存在顯著差異。其零假設(shè)是：樣本來自的多個獨在顯著差異。其零假設(shè)是：樣本來自的多個獨立總體的分布無顯著差異。立總體的分布無顯著差異。spss應(yīng)用應(yīng)用 多獨立樣本的多獨立樣本的jonkheere-terpstrajonkhee

34、re-terpstra檢驗檢驗的基本方法和兩獨立樣本的的基本方法和兩獨立樣本的mann-whitney umann-whitney u檢驗比較類似，也是計算一組樣本的觀察值小檢驗比較類似，也是計算一組樣本的觀察值小于其他組樣本觀察值的個數(shù)。于其他組樣本觀察值的個數(shù)。spss應(yīng)用應(yīng)用 研究問題研究問題 隨機抽取隨機抽取3 3個班級的學生，得到個班級的學生，得到2121個學生個學生成績樣本，如表成績樣本，如表10-710-7所示，問所示，問3 3個班級學生總個班級學生總體成績是否存在顯著差異？體成績是否存在顯著差異？ 8.5.2 spss中實現(xiàn)過程中實現(xiàn)過程spss應(yīng)用應(yīng)用學 生 成 績所 屬 班

35、 級學 生 成 績所 屬 班 級60.00190.00270.00196.00271.00170.00280.00185.00375.00192.00365.00197.00390.00196.00380.00288.00385.00289.00381.00280.00383.002spss應(yīng)用應(yīng)用 實現(xiàn)步驟實現(xiàn)步驟spss應(yīng)用應(yīng)用spss應(yīng)用應(yīng)用spss應(yīng)用應(yīng)用spss應(yīng)用應(yīng)用8.5.3 結(jié)果和討論結(jié)果和討論（1 1）多獨立樣本）多獨立樣本k-wk-w檢驗結(jié)果如下兩表所示。檢驗結(jié)果如下兩表所示。spss應(yīng)用應(yīng)用 （2 2）多獨立樣本中位數(shù)檢驗結(jié)果如下兩）多獨立樣本中位數(shù)檢驗結(jié)果如下兩表所示。

36、表所示。spss應(yīng)用應(yīng)用8.6.1 統(tǒng)計學上的定義和計算公式統(tǒng)計學上的定義和計算公式 定義：兩配對樣本（定義：兩配對樣本（2 related samples2 related samples）非參數(shù)檢驗是在對總體分布不很清楚的情況下，非參數(shù)檢驗是在對總體分布不很清楚的情況下，對樣本來自的兩相關(guān)配對總體分別進行檢驗。對樣本來自的兩相關(guān)配對總體分別進行檢驗。spss應(yīng)用應(yīng)用 兩配對樣本非參數(shù)檢驗一般用于同一研究兩配對樣本非參數(shù)檢驗一般用于同一研究對象（或兩配對對象）分別給予兩種不同處理對象（或兩配對對象）分別給予兩種不同處理的效果比較，以及同一研究對象（或兩配對對的效果比較，以及同一研究對象（或兩

37、配對對象）處理前后的效果比較。前者推斷兩種效果象）處理前后的效果比較。前者推斷兩種效果有無差別，后者推斷某種處理是否有效。有無差別，后者推斷某種處理是否有效。spss應(yīng)用應(yīng)用 兩配對樣本非參數(shù)檢驗的前提要求兩個樣兩配對樣本非參數(shù)檢驗的前提要求兩個樣本應(yīng)是配對的。在應(yīng)用領(lǐng)域中，主要的配對資本應(yīng)是配對的。在應(yīng)用領(lǐng)域中，主要的配對資料包括：具有年齡、性別、體重、病況等非處料包括：具有年齡、性別、體重、病況等非處理因素相同或相似者。首先兩個樣本的觀察數(shù)理因素相同或相似者。首先兩個樣本的觀察數(shù)目相同，其次兩樣本的觀察值順序不能隨意改目相同，其次兩樣本的觀察值順序不能隨意改變。變。spss應(yīng)用應(yīng)用 sps

38、s spss中有以下中有以下3 3種兩配對樣本非參數(shù)檢驗種兩配對樣本非參數(shù)檢驗方法。方法。spss應(yīng)用應(yīng)用1兩配對樣本的兩配對樣本的mcnemar變化顯著變化顯著性檢驗性檢驗 mcnemar mcnemar變化顯著性檢驗以研究對象自身變化顯著性檢驗以研究對象自身為對照，檢驗其兩組樣本變化是否顯著。其零為對照，檢驗其兩組樣本變化是否顯著。其零假設(shè)為：樣本來自的兩配對總體分布無顯著差假設(shè)為：樣本來自的兩配對總體分布無顯著差異。異。 mcnemarmcnemar變化顯著性檢驗要求待檢驗的兩變化顯著性檢驗要求待檢驗的兩組樣本的觀察值是二值數(shù)據(jù)，在實際分析中有組樣本的觀察值是二值數(shù)據(jù)，在實際分析中有一定

39、的局限性。一定的局限性。spss應(yīng)用應(yīng)用 mcnemar mcnemar變化顯著性檢驗基本方法采用二變化顯著性檢驗基本方法采用二項分布檢驗。它通過對兩組樣本前后變化的頻項分布檢驗。它通過對兩組樣本前后變化的頻率，計算二項分布的概率值。率，計算二項分布的概率值。 spss應(yīng)用應(yīng)用2兩配對樣本的符號（兩配對樣本的符號（sign）檢驗）檢驗 當兩配對樣本的觀察值不是二值數(shù)據(jù)時，當兩配對樣本的觀察值不是二值數(shù)據(jù)時，無法利用前面一種檢驗方法，這時可以采用兩無法利用前面一種檢驗方法，這時可以采用兩配對樣本的符號（配對樣本的符號（signsign）檢驗方法。其零假設(shè)）檢驗方法。其零假設(shè)為：樣本來自的兩配對樣

40、本總體的分布無顯著為：樣本來自的兩配對樣本總體的分布無顯著差異。差異。spss應(yīng)用應(yīng)用 兩配對樣本的符號檢驗利用正、負符號的兩配對樣本的符號檢驗利用正、負符號的個數(shù)多少來進行檢驗。首先，將第二組樣本的個數(shù)多少來進行檢驗。首先，將第二組樣本的各個觀察值減去第一組樣本對應(yīng)的觀察值，如各個觀察值減去第一組樣本對應(yīng)的觀察值，如果得到差值是一個正數(shù)，則記為正號；差值為果得到差值是一個正數(shù)，則記為正號；差值為負數(shù)，則記為負號。然后計算正號的個數(shù)和負負數(shù)，則記為負號。然后計算正號的個數(shù)和負號的個數(shù)。號的個數(shù)。spss應(yīng)用應(yīng)用 通過比較正號的個數(shù)和負號的個數(shù)，可以通過比較正號的個數(shù)和負號的個數(shù)，可以判斷兩組樣

41、本的分布。例如，正號的個數(shù)和負判斷兩組樣本的分布。例如，正號的個數(shù)和負號的個數(shù)大致相當，則可以認為兩配對樣本數(shù)號的個數(shù)大致相當，則可以認為兩配對樣本數(shù)據(jù)分布差距較小；正號的個數(shù)和負號的個數(shù)相據(jù)分布差距較小；正號的個數(shù)和負號的個數(shù)相差較多，可以分為兩配對樣本數(shù)據(jù)分布差距較差較多，可以分為兩配對樣本數(shù)據(jù)分布差距較大。大。spss應(yīng)用應(yīng)用 spss spss將自動對差值正負符合序列作單樣將自動對差值正負符合序列作單樣本二項分布檢驗，計算出實際的概率值。如果本二項分布檢驗，計算出實際的概率值。如果得到的概率值小于或等于用戶的顯著性水平得到的概率值小于或等于用戶的顯著性水平 ，則應(yīng)拒絕零假設(shè)則應(yīng)拒絕零假

42、設(shè)h0h0，認為兩配對樣本來自的總，認為兩配對樣本來自的總體分布有顯著差異；如果概率值大于顯著性水體分布有顯著差異；如果概率值大于顯著性水平，則不能拒絕零假設(shè)平，則不能拒絕零假設(shè)h0h0，認為兩配對樣本來，認為兩配對樣本來自的總體分布無顯著差異。自的總體分布無顯著差異。spss應(yīng)用應(yīng)用3兩配對樣本的兩配對樣本的wilcoxon符號平均秩符號平均秩檢驗檢驗 兩配對樣本的符號檢驗考慮了總體數(shù)據(jù)變兩配對樣本的符號檢驗考慮了總體數(shù)據(jù)變化的性質(zhì)，但沒有考慮兩組樣本變化的程度?；男再|(zhì)，但沒有考慮兩組樣本變化的程度。兩配對樣本的兩配對樣本的wilcoxonwilcoxon符號平均秩檢驗考慮符號平均秩檢驗考

43、慮了這方面的因素。其零假設(shè)為：樣本來自的兩了這方面的因素。其零假設(shè)為：樣本來自的兩配對樣本總體的分布無顯著差異。配對樣本總體的分布無顯著差異。spss應(yīng)用應(yīng)用 兩配對樣本的兩配對樣本的wilcoxonwilcoxon符號平均秩檢驗符號平均秩檢驗首先按照符號檢驗的方法，將第二組樣本的各首先按照符號檢驗的方法，將第二組樣本的各個觀察值減去第一組樣本對應(yīng)的觀察值，如果個觀察值減去第一組樣本對應(yīng)的觀察值，如果得到差值是一個正數(shù)，則記為正號；差值為負得到差值是一個正數(shù)，則記為正號；差值為負數(shù)，則記為負號。同時保存差值的絕對值數(shù)據(jù)。數(shù)，則記為負號。同時保存差值的絕對值數(shù)據(jù)。然后將絕對差值數(shù)據(jù)按升序排序，并

44、求出相應(yīng)然后將絕對差值數(shù)據(jù)按升序排序，并求出相應(yīng)的秩，最后分別計算正號秩總合的秩，最后分別計算正號秩總合w +w +、負號秩、負號秩總合總合ww 以及正號平均秩和負號平均秩。以及正號平均秩和負號平均秩。spss應(yīng)用應(yīng)用 如果正號平均秩和負號平均秩大致相當，如果正號平均秩和負號平均秩大致相當，則可以認為兩配對樣本數(shù)據(jù)正負變化程度基本則可以認為兩配對樣本數(shù)據(jù)正負變化程度基本相當，分布差距較小。相當，分布差距較小。spss應(yīng)用應(yīng)用 兩配對樣本的兩配對樣本的wilcoxonwilcoxon符號平均秩檢驗符號平均秩檢驗按照下面的公式計算按照下面的公式計算z z統(tǒng)計量，它近似服從正統(tǒng)計量，它近似服從正態(tài)分

45、布態(tài)分布spss應(yīng)用應(yīng)用 研究問題研究問題 分析分析1010個學生接受某種方法進行訓練的個學生接受某種方法進行訓練的效果，收集到這些學生在訓練前、后的成績，效果，收集到這些學生在訓練前、后的成績，如表如表10-910-9所示。表格的每一行表示一個學生的所示。表格的每一行表示一個學生的4 4個成績。其中第一列表示，訓練前的成績是個成績。其中第一列表示，訓練前的成績是否合格，否合格，0 0表示不合格，表示不合格，1 1表示合格；第二列表表示合格；第二列表示訓練后的成績是否合格，示訓練后的成績是否合格，0 0表示不合格，表示不合格，1 1表表示合格；第三列表示訓練前學生的具體成績；示合格；第三列表示

46、訓練前學生的具體成績；第四列表示訓練后學生的具體成績。問訓練前第四列表示訓練后學生的具體成績。問訓練前后學生的成績是否存在顯著差異？后學生的成績是否存在顯著差異？ 8.6.2 spss中實現(xiàn)過程中實現(xiàn)過程spss應(yīng)用應(yīng)用訓練前訓練后訓練前成績訓練后成績0158.0070.001170.0071.000145.0065.000156.0068.000045.0050.000050.0055.001161.0075.001170.0070.000155.0065.001160.0070.00spss應(yīng)用應(yīng)用 實現(xiàn)步驟實現(xiàn)步驟spss應(yīng)用應(yīng)用spss應(yīng)用應(yīng)用spss應(yīng)用應(yīng)用spss應(yīng)用應(yīng)用spss應(yīng)

47、用應(yīng)用8.6.3 結(jié)果和討論結(jié)果和討論（1 1）描述性統(tǒng)計部分結(jié)果如下表所示。）描述性統(tǒng)計部分結(jié)果如下表所示。spss應(yīng)用應(yīng)用（2 2）wilcoxonwilcoxon檢驗結(jié)果如下兩表所示。檢驗結(jié)果如下兩表所示。spss應(yīng)用應(yīng)用（3 3）符號檢驗結(jié)果如下兩表所示。）符號檢驗結(jié)果如下兩表所示。spss應(yīng)用應(yīng)用（4 4）mcnemarmcnemar檢驗結(jié)果如下兩表所示。檢驗結(jié)果如下兩表所示。spss應(yīng)用應(yīng)用8.7.1 統(tǒng)計學上的定義和計算公式統(tǒng)計學上的定義和計算公式 定義：多配對樣本非參數(shù)檢驗是對多個匹定義：多配對樣本非參數(shù)檢驗是對多個匹配樣本的總體分布是否存在顯著性差異進行統(tǒng)配樣本的總體分布是否

48、存在顯著性差異進行統(tǒng)計分析。計分析。 spssspss中有以下中有以下3 3種多配對樣本非參數(shù)檢驗種多配對樣本非參數(shù)檢驗方法。方法。 spss應(yīng)用應(yīng)用1多配對樣本的多配對樣本的friendman檢驗檢驗 多配對樣本的多配對樣本的friendmanfriendman檢驗是利用秩實檢驗是利用秩實現(xiàn)多個配對總體分布檢驗的一種方法，多配對現(xiàn)多個配對總體分布檢驗的一種方法，多配對樣本的樣本的friendmanfriendman檢驗要求數(shù)據(jù)是定距的。其檢驗要求數(shù)據(jù)是定距的。其零假設(shè)為：樣本來自的多個配對總體的分布無零假設(shè)為：樣本來自的多個配對總體的分布無顯著差異。顯著差異。spss應(yīng)用應(yīng)用 多配對樣本的多

49、配對樣本的friendmanfriendman檢驗的實現(xiàn)原理檢驗的實現(xiàn)原理是：首先以樣本為單位，將各個樣本數(shù)據(jù)按照是：首先以樣本為單位，將各個樣本數(shù)據(jù)按照升序排列，求得各個樣本數(shù)據(jù)在各自行中的秩，升序排列，求得各個樣本數(shù)據(jù)在各自行中的秩，然后計算各樣本的秩總和及平均秩。然后計算各樣本的秩總和及平均秩。spss應(yīng)用應(yīng)用 如果多個配對樣本的分布存在顯著的差異，如果多個配對樣本的分布存在顯著的差異，那么數(shù)值普遍偏大的組秩和必然偏大，數(shù)值普那么數(shù)值普遍偏大的組秩和必然偏大，數(shù)值普遍偏小的組，秩和也必然偏小，各組的秩之間遍偏小的組，秩和也必然偏小，各組的秩之間就會存在顯著差異。如果各樣本的平均秩大致就會

50、存在顯著差異。如果各樣本的平均秩大致相當，那么可以認為各組的總體分布相當，那么可以認為各組的總體分布 沒有顯沒有顯著差異。著差異。spss應(yīng)用應(yīng)用2多配對樣本的多配對樣本的kendall協(xié)同系數(shù)檢驗協(xié)同系數(shù)檢驗 多配對樣本的多配對樣本的kendallkendall協(xié)同系數(shù)檢驗和協(xié)同系數(shù)檢驗和friedmanfriedman檢驗非常類似，也是一種多配對樣檢驗非常類似，也是一種多配對樣本的非參數(shù)檢驗，但分析的角度不同。多配對本的非參數(shù)檢驗，但分析的角度不同。多配對樣本的樣本的kendallkendall協(xié)同系數(shù)檢驗主要用在分析評協(xié)同系數(shù)檢驗主要用在分析評判者的判別標準是否一致公平方面。它將每個判者

51、的判別標準是否一致公平方面。它將每個評判對象的分數(shù)都看作是來自多個配對總體的評判對象的分數(shù)都看作是來自多個配對總體的樣本。一個評判對象對不同被判定對象的分數(shù)樣本。一個評判對象對不同被判定對象的分數(shù)構(gòu)成一個樣本，其零假設(shè)為：樣本來自的多個構(gòu)成一個樣本，其零假設(shè)為：樣本來自的多個配對總體的分布無顯著差異，即評判者的評判配對總體的分布無顯著差異，即評判者的評判標準不一致。標準不一致。spss應(yīng)用應(yīng)用 kendall kendall協(xié)同系數(shù)檢驗中會計算協(xié)同系數(shù)檢驗中會計算friedmanfriedman檢驗方法，得到檢驗方法，得到friedmanfriedman統(tǒng)計量和相伴概率。統(tǒng)計量和相伴概率。如果

52、相伴概率小于顯著性水平，可以認為這如果相伴概率小于顯著性水平，可以認為這1010個節(jié)目之間沒有顯著差異，那么可以認為這個節(jié)目之間沒有顯著差異，那么可以認為這5 5個評委判定標準不一致，也就是判定結(jié)果不一個評委判定標準不一致，也就是判定結(jié)果不一致。致。spss應(yīng)用應(yīng)用3多配對樣本的多配對樣本的cochran q檢驗檢驗 多配對樣本的多配對樣本的cochran qcochran q檢驗也是對多個檢驗也是對多個互相匹配樣本總體分布是否存在顯著性差異的互相匹配樣本總體分布是否存在顯著性差異的統(tǒng)計檢驗。不同的是多配對樣本的統(tǒng)計檢驗。不同的是多配對樣本的cochran qcochran q檢驗所能處理的數(shù)

53、據(jù)是二值的（檢驗所能處理的數(shù)據(jù)是二值的（0 0和和1 1）。其零）。其零假設(shè)是：樣本來自的多配對總體分布無顯著差假設(shè)是：樣本來自的多配對總體分布無顯著差異。異。spss應(yīng)用應(yīng)用8.7.2 spss中實現(xiàn)過程中實現(xiàn)過程 研究問題研究問題1 1 為了試驗?zāi)撤N減肥藥的性能，測量為了試驗?zāi)撤N減肥藥的性能，測量1010個個人在服用該藥前以及服用該藥一個月后、兩個人在服用該藥前以及服用該藥一個月后、兩個月后、月后、3 3個月后的體重。問在這個月后的體重。問在這4 4個時期，個時期，1010個個人的體重有無發(fā)生顯著的變化。數(shù)據(jù)如表人的體重有無發(fā)生顯著的變化。數(shù)據(jù)如表10-10-1010所示。所示。spss應(yīng)

54、用應(yīng)用pre_1post_1post_2post_380.0080.0070.0069.0079.0075.0071.0070.0085.0080.0075.0075.0080.0075.0068.0070.0075.0075.0074.0070.0074.0074.0070.0069.0065.0065.0063.0061.0070.0070.0070.0070.0080.0070.0065.0065.0075.0072.0070.0060.0080.0080.0070.0069.00spss應(yīng)用應(yīng)用 實現(xiàn)步驟實現(xiàn)步驟spss應(yīng)用應(yīng)用spss應(yīng)用應(yīng)用spss應(yīng)用應(yīng)用 研究問題研究問題2 2 某文藝晚會中有某文藝晚會中有5 5個節(jié)目，共有個節(jié)目，共有5 5個評委個評委參與打分。問這參與打分。問這5 5個評委的判斷標準是否一致。個評委的判斷標準是否一致。數(shù)據(jù)如表數(shù)據(jù)如表10-1110-11所示。所示。spss應(yīng)用應(yīng)用節(jié)節(jié) 目目 1節(jié)節(jié) 目目 2節(jié)節(jié) 目目 3節(jié)節(jié) 目目 4節(jié)節(jié) 目目 5評委評委18.758.258