SPSS_第6講_非參數(shù)檢驗(yàn)

1、第6講 非參數(shù)檢驗(yàn)SPSS應(yīng)用應(yīng)用 前面已經(jīng)討論的許多統(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)總體前面已經(jīng)討論的許多統(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)總體有特殊的要求，如有特殊的要求，如T T檢驗(yàn)要求總體符合正態(tài)分檢驗(yàn)要求總體符合正態(tài)分布，布，F(xiàn) F檢驗(yàn)要求誤差呈正態(tài)分布且各組方差整檢驗(yàn)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(jì)或檢驗(yàn)總體參齊，等等。這些方法常用來估計(jì)或檢驗(yàn)總體參數(shù)，統(tǒng)稱為參數(shù)檢驗(yàn)。數(shù)，統(tǒng)稱為參數(shù)檢驗(yàn)。SPSS應(yīng)用應(yīng)用 但許多調(diào)查或?qū)嶒?yàn)所得的科研數(shù)據(jù)，其總但許多調(diào)查或?qū)嶒?yàn)所得的科研數(shù)據(jù)，其總體分布未知或無法確定。因?yàn)橛械臄?shù)據(jù)不是來體分布未知或無法確定。因?yàn)橛械臄?shù)據(jù)不是來自所假定分布的總體，或者數(shù)據(jù)根本不是來

2、自自所假定分布的總體，或者數(shù)據(jù)根本不是來自一個(gè)總體，還有可能數(shù)據(jù)因?yàn)槟撤N原因被嚴(yán)重一個(gè)總體，還有可能數(shù)據(jù)因?yàn)槟撤N原因被嚴(yán)重污染，這樣在假定分布的情況下進(jìn)行推斷的做污染，這樣在假定分布的情況下進(jìn)行推斷的做法就有可能產(chǎn)生錯(cuò)誤的結(jié)論。此時(shí)人們希望檢法就有可能產(chǎn)生錯(cuò)誤的結(jié)論。此時(shí)人們希望檢驗(yàn)對(duì)一個(gè)總體分布形狀不必作限制。驗(yàn)對(duì)一個(gè)總體分布形狀不必作限制。SPSS應(yīng)用應(yīng)用 這種不是針對(duì)總體參數(shù)，而是針對(duì)總體的某些這種不是針對(duì)總體參數(shù)，而是針對(duì)總體的某些一般性假設(shè)（如總體分布）的統(tǒng)計(jì)分析方法稱非參一般性假設(shè)（如總體分布）的統(tǒng)計(jì)分析方法稱非參數(shù)檢驗(yàn)（數(shù)檢驗(yàn)（Nonparametric TestsNonpara

3、metric Tests）。）。 非參數(shù)檢驗(yàn)對(duì)數(shù)據(jù)分布沒有要求，適于參數(shù)檢非參數(shù)檢驗(yàn)對(duì)數(shù)據(jù)分布沒有要求，適于參數(shù)檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)都可以用非參數(shù)檢驗(yàn)的方法進(jìn)行檢驗(yàn)，有驗(yàn)的數(shù)據(jù)都可以用非參數(shù)檢驗(yàn)的方法進(jìn)行檢驗(yàn)，有研究表明，非參數(shù)檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)效能大約為參數(shù)檢驗(yàn)研究表明，非參數(shù)檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)效能大約為參數(shù)檢驗(yàn)的的95%95%，這是一個(gè)能夠接受的水平。，這是一個(gè)能夠接受的水平。 非參數(shù)檢驗(yàn)根據(jù)樣本數(shù)目以及樣本之間的關(guān)系非參數(shù)檢驗(yàn)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(yàn)、兩獨(dú)立樣本非參數(shù)檢可以分為單樣本非參數(shù)檢驗(yàn)、兩獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)、多獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)、兩配對(duì)樣本非參數(shù)檢驗(yàn)、多獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)、兩

4、配對(duì)樣本非參數(shù)檢驗(yàn)和多配對(duì)樣本非參數(shù)檢驗(yàn)幾種。驗(yàn)和多配對(duì)樣本非參數(shù)檢驗(yàn)幾種。SPSS應(yīng)用應(yīng)用6.1.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)上的定義和計(jì)算公式統(tǒng)計(jì)學(xué)上的定義和計(jì)算公式 定義：?jiǎn)螛颖径x：?jiǎn)螛颖綤-SK-S檢驗(yàn)是以兩位前蘇聯(lián)數(shù)檢驗(yàn)是以兩位前蘇聯(lián)數(shù)學(xué)家學(xué)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(yàn)方法。單樣本擬合優(yōu)度的非參數(shù)檢驗(yàn)方法。單樣本K-SK-S檢驗(yàn)檢驗(yàn)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(jī)變量的分布布的方法，適用于探索連續(xù)型隨機(jī)變量的分布形態(tài)。形態(tài)。S

5、PSS應(yīng)用應(yīng)用 單樣本單樣本K-SK-S檢驗(yàn)可以將一個(gè)變量的實(shí)際頻檢驗(yàn)可以將一個(gè)變量的實(shí)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(jìn)行比較。其零假設(shè)）分布進(jìn)行比較。其零假設(shè)H0H0為樣本來自的總體與指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6.2.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)上的定義和計(jì)算公式統(tǒng)計(jì)學(xué)上的定義和計(jì)算公式 定義：兩配對(duì)樣本（定義：兩配對(duì)樣本（2 Related

6、 Samples2 Related Samples）非參數(shù)檢驗(yàn)是在對(duì)總體分布不很清楚的情況下，非參數(shù)檢驗(yàn)是在對(duì)總體分布不很清楚的情況下，對(duì)樣本來自的兩相關(guān)配對(duì)總體分別進(jìn)行檢驗(yàn)。對(duì)樣本來自的兩相關(guān)配對(duì)總體分別進(jìn)行檢驗(yàn)。SPSS應(yīng)用應(yīng)用 兩配對(duì)樣本非參數(shù)檢驗(yàn)一般用于同一研究?jī)膳鋵?duì)樣本非參數(shù)檢驗(yàn)一般用于同一研究對(duì)象（或兩配對(duì)對(duì)象）分別給予兩種不同處理對(duì)象（或兩配對(duì)對(duì)象）分別給予兩種不同處理的效果比較，以及同一研究對(duì)象（或兩配對(duì)對(duì)的效果比較，以及同一研究對(duì)象（或兩配對(duì)對(duì)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

7、某種處理是否有效。SPSS應(yīng)用應(yīng)用 兩配對(duì)樣本非參數(shù)檢驗(yàn)的前提要求兩個(gè)樣兩配對(duì)樣本非參數(shù)檢驗(yàn)的前提要求兩個(gè)樣本應(yīng)是配對(duì)的。在應(yīng)用領(lǐng)域中，主要的配對(duì)資本應(yīng)是配對(duì)的。在應(yīng)用領(lǐng)域中，主要的配對(duì)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(gè)樣本的觀察數(shù)理因素相同或相似者。首先兩個(gè)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 SPSS SPSS中有以下中有以下3 3種兩配對(duì)樣本非參數(shù)檢驗(yàn)種兩配對(duì)樣本非參數(shù)檢驗(yàn)方法。方法。SPSS應(yīng)用應(yīng)用1兩配對(duì)樣本的兩配對(duì)樣本的McNe

8、mar變化顯著變化顯著性檢驗(yàn)性檢驗(yàn) McNemar McNemar變化顯著性檢驗(yàn)以研究對(duì)象自身變化顯著性檢驗(yàn)以研究對(duì)象自身為對(duì)照，檢驗(yàn)其兩組樣本變化是否顯著。其零為對(duì)照，檢驗(yàn)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(duì)總體分布無顯著差假設(shè)為：樣本來自的兩配對(duì)總體分布無顯著差異。異。 McNemarMcNemar變化顯著性檢驗(yàn)要求待檢驗(yàn)的兩變化顯著性檢驗(yàn)要求待檢驗(yàn)的兩組樣本的觀察值是二值數(shù)據(jù)，在實(shí)際分析中有組樣本的觀察值是二值數(shù)據(jù)，在實(shí)際分析中有一定的局限性。一定的局限性。SPSS應(yīng)用應(yīng)用 McNemar McNemar變化顯著性檢驗(yàn)基本方法采用二變化顯著性檢驗(yàn)基本方法采用二項(xiàng)分布檢驗(yàn)。

9、它通過對(duì)兩組樣本前后變化的頻項(xiàng)分布檢驗(yàn)。它通過對(duì)兩組樣本前后變化的頻率，計(jì)算二項(xiàng)分布的概率值。率，計(jì)算二項(xiàng)分布的概率值。 SPSS應(yīng)用應(yīng)用2兩配對(duì)樣本的符號(hào)（兩配對(duì)樣本的符號(hào)（Sign）檢驗(yàn)）檢驗(yàn) 當(dāng)兩配對(duì)樣本的觀察值不是二值數(shù)據(jù)時(shí)，當(dāng)兩配對(duì)樣本的觀察值不是二值數(shù)據(jù)時(shí)，無法利用前面一種檢驗(yàn)方法，這時(shí)可以采用兩無法利用前面一種檢驗(yàn)方法，這時(shí)可以采用兩配對(duì)樣本的符號(hào)（配對(duì)樣本的符號(hào)（SignSign）檢驗(yàn)方法。其零假設(shè)）檢驗(yàn)方法。其零假設(shè)為：樣本來自的兩配對(duì)樣本總體的分布無顯著為：樣本來自的兩配對(duì)樣本總體的分布無顯著差異。差異。SPSS應(yīng)用應(yīng)用 兩配對(duì)樣本的符號(hào)檢驗(yàn)利用正、負(fù)符號(hào)的兩配對(duì)樣本的符號(hào)

10、檢驗(yàn)利用正、負(fù)符號(hào)的個(gè)數(shù)多少來進(jìn)行檢驗(yàn)。首先，將第二組樣本的個(gè)數(shù)多少來進(jìn)行檢驗(yàn)。首先，將第二組樣本的各個(gè)觀察值減去第一組樣本對(duì)應(yīng)的觀察值，如各個(gè)觀察值減去第一組樣本對(duì)應(yīng)的觀察值，如果得到差值是一個(gè)正數(shù)，則記為正號(hào)；差值為果得到差值是一個(gè)正數(shù)，則記為正號(hào)；差值為負(fù)數(shù)，則記為負(fù)號(hào)。然后計(jì)算正號(hào)的個(gè)數(shù)和負(fù)負(fù)數(shù)，則記為負(fù)號(hào)。然后計(jì)算正號(hào)的個(gè)數(shù)和負(fù)號(hào)的個(gè)數(shù)。號(hào)的個(gè)數(shù)。SPSS應(yīng)用應(yīng)用 通過比較正號(hào)的個(gè)數(shù)和負(fù)號(hào)的個(gè)數(shù)，可以通過比較正號(hào)的個(gè)數(shù)和負(fù)號(hào)的個(gè)數(shù)，可以判斷兩組樣本的分布。例如，正號(hào)的個(gè)數(shù)和負(fù)判斷兩組樣本的分布。例如，正號(hào)的個(gè)數(shù)和負(fù)號(hào)的個(gè)數(shù)大致相當(dāng)，則可以認(rèn)為兩配對(duì)樣本數(shù)號(hào)的個(gè)數(shù)大致相當(dāng)，則可以認(rèn)為兩

11、配對(duì)樣本數(shù)據(jù)分布差距較小；正號(hào)的個(gè)數(shù)和負(fù)號(hào)的個(gè)數(shù)相據(jù)分布差距較??；正號(hào)的個(gè)數(shù)和負(fù)號(hào)的個(gè)數(shù)相差較多，可以分為兩配對(duì)樣本數(shù)據(jù)分布差距較差較多，可以分為兩配對(duì)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(dòng)對(duì)差值正負(fù)符合序列作單樣將自動(dòng)對(duì)差值正負(fù)符合序列作單樣本二項(xiàng)分布檢驗(yàn)，計(jì)算出實(shí)際的概率值。如果本二項(xiàng)分布檢驗(yàn)，計(jì)算出實(shí)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)拒絕零假設(shè)H0H0，認(rèn)為兩配對(duì)樣本來自的總，認(rèn)為兩配對(duì)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

12、，則不能拒絕零假設(shè)平，則不能拒絕零假設(shè)H0H0，認(rèn)為兩配對(duì)樣本來，認(rèn)為兩配對(duì)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(duì)樣本的兩配對(duì)樣本的Wilcoxon符號(hào)平均秩符號(hào)平均秩檢驗(yàn)檢驗(yàn) 兩配對(duì)樣本的符號(hào)檢驗(yàn)考慮了總體數(shù)據(jù)變兩配對(duì)樣本的符號(hào)檢驗(yàn)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(duì)樣本的兩配對(duì)樣本的WilcoxonWilcoxon符號(hào)平均秩檢驗(yàn)考慮符號(hào)平均秩檢驗(yàn)考慮了這方面的因素。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(duì)樣本總體的分布無顯著差異。配對(duì)樣本總體的分布無顯著差異

13、。SPSS應(yīng)用應(yīng)用 兩配對(duì)樣本的兩配對(duì)樣本的WilcoxonWilcoxon符號(hào)平均秩檢驗(yàn)符號(hào)平均秩檢驗(yàn)首先按照符號(hào)檢驗(yàn)的方法，將第二組樣本的各首先按照符號(hào)檢驗(yàn)的方法，將第二組樣本的各個(gè)觀察值減去第一組樣本對(duì)應(yīng)的觀察值，如果個(gè)觀察值減去第一組樣本對(duì)應(yīng)的觀察值，如果得到差值是一個(gè)正數(shù)，則記為正號(hào)；差值為負(fù)得到差值是一個(gè)正數(shù)，則記為正號(hào)；差值為負(fù)數(shù)，則記為負(fù)號(hào)。同時(shí)保存差值的絕對(duì)值數(shù)據(jù)。數(shù)，則記為負(fù)號(hào)。同時(shí)保存差值的絕對(duì)值數(shù)據(jù)。然后將絕對(duì)差值數(shù)據(jù)按升序排序，并求出相應(yīng)然后將絕對(duì)差值數(shù)據(jù)按升序排序，并求出相應(yīng)的秩，最后分別計(jì)算正號(hào)秩總合的秩，最后分別計(jì)算正號(hào)秩總合W W + +、負(fù)號(hào)秩、負(fù)號(hào)秩總合總

14、合W W 以及正號(hào)平均秩和負(fù)號(hào)平均秩。以及正號(hào)平均秩和負(fù)號(hào)平均秩。SPSS應(yīng)用應(yīng)用 如果正號(hào)平均秩和負(fù)號(hào)平均秩大致相當(dāng)，如果正號(hào)平均秩和負(fù)號(hào)平均秩大致相當(dāng)，則可以認(rèn)為兩配對(duì)樣本數(shù)據(jù)正負(fù)變化程度基本則可以認(rèn)為兩配對(duì)樣本數(shù)據(jù)正負(fù)變化程度基本相當(dāng)，分布差距較小。相當(dāng)，分布差距較小。SPSS應(yīng)用應(yīng)用 兩配對(duì)樣本的兩配對(duì)樣本的WilcoxonWilcoxon符號(hào)平均秩檢驗(yàn)符號(hào)平均秩檢驗(yàn)按照下面的公式計(jì)算按照下面的公式計(jì)算Z Z統(tǒng)計(jì)量，它近似服從正統(tǒng)計(jì)量，它近似服從正態(tài)分布態(tài)分布SPSS應(yīng)用應(yīng)用&研究問題研究問題&Mydata A.sav Mydata A.sav 分析歷史、數(shù)學(xué)、外語成績(jī)分析歷史、數(shù)學(xué)、

15、外語成績(jī)之間是否存在顯著性差異。之間是否存在顯著性差異。 6.2.2 SPSS中實(shí)現(xiàn)過程中實(shí)現(xiàn)過程SPSS應(yīng)用應(yīng)用&實(shí)現(xiàn)步驟實(shí)現(xiàn)步驟&1 1、正態(tài)性檢驗(yàn)、正態(tài)性檢驗(yàn)&分析分析非參數(shù)檢驗(yàn)非參數(shù)檢驗(yàn)舊對(duì)話框舊對(duì)話框11樣本樣本K-SK-S&2 2、分析、分析非參數(shù)檢驗(yàn)非參數(shù)檢驗(yàn)舊對(duì)話框舊對(duì)話框22個(gè)相關(guān)樣本個(gè)相關(guān)樣本SPSS應(yīng)用應(yīng)用6.2.3 結(jié)果和討論結(jié)果和討論（1 1）WilcoxonWilcoxon檢驗(yàn)結(jié)果如下兩表所示。檢驗(yàn)結(jié)果如下兩表所示。SPSS應(yīng)用應(yīng)用（2 2）符號(hào)檢驗(yàn)結(jié)果如下兩表所示。）符號(hào)檢驗(yàn)結(jié)果如下兩表所示。SPSS應(yīng)用應(yīng)用（3 3）McNemarMcNemar檢驗(yàn)結(jié)果如下兩表所

16、示。檢驗(yàn)結(jié)果如下兩表所示。SPSS應(yīng)用應(yīng)用（4 4）Marginal HomoMarginal Homo檢驗(yàn)結(jié)果如下兩表所示。檢驗(yàn)結(jié)果如下兩表所示。SPSS應(yīng)用應(yīng)用6.3.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)上的定義和計(jì)算公式統(tǒng)計(jì)學(xué)上的定義和計(jì)算公式 定義：多配對(duì)樣本非參數(shù)檢驗(yàn)是對(duì)多個(gè)匹定義：多配對(duì)樣本非參數(shù)檢驗(yàn)是對(duì)多個(gè)匹配樣本的總體分布是否存在顯著性差異進(jìn)行統(tǒng)配樣本的總體分布是否存在顯著性差異進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。計(jì)分析。 SPSSSPSS中有以下中有以下3 3種多配對(duì)樣本非參數(shù)檢驗(yàn)種多配對(duì)樣本非參數(shù)檢驗(yàn)方法。方法。 SPSS應(yīng)用應(yīng)用1多配對(duì)樣本的多配對(duì)樣本的Friedman檢驗(yàn)檢驗(yàn) 多配對(duì)樣本的多配對(duì)樣本的Friedman

17、Friedman檢驗(yàn)是利用秩實(shí)檢驗(yàn)是利用秩實(shí)現(xiàn)多個(gè)配對(duì)總體分布檢驗(yàn)的一種方法，多配對(duì)現(xiàn)多個(gè)配對(duì)總體分布檢驗(yàn)的一種方法，多配對(duì)樣本的樣本的FriedmanFriedman檢驗(yàn)要求數(shù)據(jù)是定距的。其檢驗(yàn)要求數(shù)據(jù)是定距的。其零假設(shè)為：樣本來自的多個(gè)配對(duì)總體的分布無零假設(shè)為：樣本來自的多個(gè)配對(duì)總體的分布無顯著差異。顯著差異。SPSS應(yīng)用應(yīng)用 多配對(duì)樣本的多配對(duì)樣本的FriendmanFriendman檢驗(yàn)的實(shí)現(xiàn)原理檢驗(yàn)的實(shí)現(xiàn)原理是：首先以樣本為單位，將各個(gè)樣本數(shù)據(jù)按照是：首先以樣本為單位，將各個(gè)樣本數(shù)據(jù)按照升序排列，求得各個(gè)樣本數(shù)據(jù)在各自行中的秩，升序排列，求得各個(gè)樣本數(shù)據(jù)在各自行中的秩，然后計(jì)算各樣本

18、的秩總和及平均秩。然后計(jì)算各樣本的秩總和及平均秩。SPSS應(yīng)用應(yīng)用 如果多個(gè)配對(duì)樣本的分布存在顯著的差異，如果多個(gè)配對(duì)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(huì)存在顯著差異。如果各樣本的平均秩大致就會(huì)存在顯著差異。如果各樣本的平均秩大致相當(dāng)，那么可以認(rèn)為各組的總體分布相當(dāng)，那么可以認(rèn)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(duì)樣本的多配對(duì)樣本的Kendall協(xié)同系數(shù)檢驗(yàn)協(xié)同系數(shù)檢驗(yàn) 多配對(duì)樣本的多配對(duì)樣本的KendallK

19、endall協(xié)同系數(shù)檢驗(yàn)和協(xié)同系數(shù)檢驗(yàn)和FriedmanFriedman檢驗(yàn)非常類似，也是一種多配對(duì)樣檢驗(yàn)非常類似，也是一種多配對(duì)樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)，但分析的角度不同。多配對(duì)本的非參數(shù)檢驗(yàn)，但分析的角度不同。多配對(duì)樣本的樣本的KendallKendall協(xié)同系數(shù)檢驗(yàn)主要用在分析評(píng)協(xié)同系數(shù)檢驗(yàn)主要用在分析評(píng)判者的判別標(biāo)準(zhǔn)是否一致公平方面。它將每個(gè)判者的判別標(biāo)準(zhǔn)是否一致公平方面。它將每個(gè)評(píng)判對(duì)象的分?jǐn)?shù)都看作是來自多個(gè)配對(duì)總體的評(píng)判對(duì)象的分?jǐn)?shù)都看作是來自多個(gè)配對(duì)總體的樣本。一個(gè)評(píng)判對(duì)象對(duì)不同被判定對(duì)象的分?jǐn)?shù)樣本。一個(gè)評(píng)判對(duì)象對(duì)不同被判定對(duì)象的分?jǐn)?shù)構(gòu)成一個(gè)樣本，其零假設(shè)為：樣本來自的多個(gè)構(gòu)成一個(gè)樣本，其

20、零假設(shè)為：樣本來自的多個(gè)配對(duì)總體的分布無顯著差異，即評(píng)判者的評(píng)判配對(duì)總體的分布無顯著差異，即評(píng)判者的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)不一致。標(biāo)準(zhǔn)不一致。SPSS應(yīng)用應(yīng)用 Kendall Kendall協(xié)同系數(shù)檢驗(yàn)中會(huì)計(jì)算協(xié)同系數(shù)檢驗(yàn)中會(huì)計(jì)算FriedmanFriedman檢驗(yàn)方法，得到檢驗(yàn)方法，得到friedmanfriedman統(tǒng)計(jì)量和相伴概率。統(tǒng)計(jì)量和相伴概率。如果相伴概率小于顯著性水平，可以認(rèn)為這如果相伴概率小于顯著性水平，可以認(rèn)為這1010個(gè)節(jié)目之間沒有顯著差異，那么可以認(rèn)為這個(gè)節(jié)目之間沒有顯著差異，那么可以認(rèn)為這5 5個(gè)評(píng)委判定標(biāo)準(zhǔn)不一致，也就是判定結(jié)果不一個(gè)評(píng)委判定標(biāo)準(zhǔn)不一致，也就是判定結(jié)果不一致。致。S

21、PSS應(yīng)用應(yīng)用3多配對(duì)樣本的多配對(duì)樣本的Cochran Q檢驗(yàn)檢驗(yàn) 多配對(duì)樣本的多配對(duì)樣本的Cochran QCochran Q檢驗(yàn)也是對(duì)多個(gè)檢驗(yàn)也是對(duì)多個(gè)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(jì)檢驗(yàn)。不同的是多配對(duì)樣本的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。不同的是多配對(duì)樣本的Cochran QCochran Q檢驗(yàn)所能處理的數(shù)據(jù)是二值的（檢驗(yàn)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(duì)總體分布無顯著差假設(shè)是：樣本來自的多配對(duì)總體分布無顯著差異。異。SPSS應(yīng)用應(yīng)用6.3.2 SPSS中實(shí)現(xiàn)過程中實(shí)現(xiàn)過程&研究問題研究問題&mydataA.

22、sav mydataA.sav 分析歷史、數(shù)學(xué)、外語、法分析歷史、數(shù)學(xué)、外語、法律成績(jī)之間是否存在顯著性差異。律成績(jī)之間是否存在顯著性差異。SPSS應(yīng)用應(yīng)用&實(shí)現(xiàn)步驟實(shí)現(xiàn)步驟&1 1、正態(tài)性檢驗(yàn)、正態(tài)性檢驗(yàn)&分析分析非參數(shù)檢驗(yàn)非參數(shù)檢驗(yàn)舊對(duì)話框舊對(duì)話框11樣本樣本K-SK-S&2 2、分析、分析非參數(shù)檢驗(yàn)非參數(shù)檢驗(yàn)舊對(duì)話框舊對(duì)話框KK個(gè)相關(guān)樣本個(gè)相關(guān)樣本SPSS應(yīng)用應(yīng)用SPSS應(yīng)用應(yīng)用6.3.3 結(jié)果和討論結(jié)果和討論（1 1）多配對(duì)樣本的）多配對(duì)樣本的FriendmanFriendman檢驗(yàn)檢驗(yàn)SPSS應(yīng)用應(yīng)用 （2 2）多配對(duì)樣本的）多配對(duì)樣本的KendallKendall協(xié)同系數(shù)檢協(xié)同系數(shù)

23、檢驗(yàn)，描述性統(tǒng)計(jì)部分結(jié)果表格如下。驗(yàn)，描述性統(tǒng)計(jì)部分結(jié)果表格如下。SPSS應(yīng)用應(yīng)用 （3 3）多配對(duì)樣本的）多配對(duì)樣本的Cochran QCochran Q檢驗(yàn)結(jié)果檢驗(yàn)結(jié)果如下兩表所示。如下兩表所示。SPSS應(yīng)用應(yīng)用6.4.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)上的定義和計(jì)算公式統(tǒng)計(jì)學(xué)上的定義和計(jì)算公式 定義：兩獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)是在對(duì)總定義：兩獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)是在對(duì)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(gè)獨(dú)立總體分布是否存在顯推斷樣本來自的兩個(gè)獨(dú)立總體分布是否存在顯著差異。一般用來對(duì)兩個(gè)獨(dú)立樣本的均數(shù)、中著差異。一般用來對(duì)兩個(gè)獨(dú)立樣本的均數(shù)、中位數(shù)、

24、離散趨勢(shì)、偏度等進(jìn)行差異比較檢驗(yàn)。位數(shù)、離散趨勢(shì)、偏度等進(jìn)行差異比較檢驗(yàn)。SPSS應(yīng)用應(yīng)用兩個(gè)樣本是否獨(dú)立，主要看在一個(gè)總體中抽取兩個(gè)樣本是否獨(dú)立，主要看在一個(gè)總體中抽取樣本對(duì)另外一個(gè)總體中抽取樣本有無影響。如樣本對(duì)另外一個(gè)總體中抽取樣本有無影響。如果沒有影響，則可以認(rèn)為兩個(gè)總體是獨(dú)立的。果沒有影響，則可以認(rèn)為兩個(gè)總體是獨(dú)立的。SPSSSPSS提供了提供了4 4種兩獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)方法。種兩獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)方法。SPSS應(yīng)用應(yīng)用1兩獨(dú)立樣本的兩獨(dú)立樣本的Mann-Whitney U檢驗(yàn)檢驗(yàn)兩獨(dú)立樣本的兩獨(dú)立樣本的Mann-Whitney UMann-Whitney U檢驗(yàn)的零假設(shè)檢驗(yàn)的

25、零假設(shè)H0H0為樣本來自的兩獨(dú)立總體均值沒有顯著差異。為樣本來自的兩獨(dú)立總體均值沒有顯著差異。SPSS應(yīng)用應(yīng)用兩獨(dú)立樣本的兩獨(dú)立樣本的Mann-Whitney UMann-Whitney U檢驗(yàn)主要通過檢驗(yàn)主要通過對(duì)平均秩的研究來實(shí)現(xiàn)推斷。秩簡(jiǎn)單地說就是對(duì)平均秩的研究來實(shí)現(xiàn)推斷。秩簡(jiǎn)單地說就是名次。如果將數(shù)據(jù)按照升序進(jìn)行排序，這時(shí)每名次。如果將數(shù)據(jù)按照升序進(jìn)行排序，這時(shí)每一個(gè)具體數(shù)據(jù)都會(huì)有一個(gè)在整個(gè)數(shù)據(jù)中的位置一個(gè)具體數(shù)據(jù)都會(huì)有一個(gè)在整個(gè)數(shù)據(jù)中的位置或名次，這就是該數(shù)據(jù)的秩，數(shù)據(jù)有多少個(gè)，或名次，這就是該數(shù)據(jù)的秩，數(shù)據(jù)有多少個(gè)，秩便有多少個(gè)。秩便有多少個(gè)。SPSS應(yīng)用應(yīng)用2兩獨(dú)立樣本的兩獨(dú)立樣

26、本的K-S檢驗(yàn)檢驗(yàn)兩獨(dú)立樣本的兩獨(dú)立樣本的K-SK-S檢驗(yàn)?zāi)軌驅(qū)瑟?dú)立樣本的總檢驗(yàn)?zāi)軌驅(qū)瑟?dú)立樣本的總體分布情況進(jìn)行比較。其零假設(shè)是體分布情況進(jìn)行比較。其零假設(shè)是H0H0為樣本來為樣本來自的兩獨(dú)立總體分布沒有顯著差異。自的兩獨(dú)立總體分布沒有顯著差異。SPSS應(yīng)用應(yīng)用兩獨(dú)立樣本的兩獨(dú)立樣本的K-SK-S檢驗(yàn)實(shí)現(xiàn)方法是：首先將兩檢驗(yàn)實(shí)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（）混合并按升序排列（m m和和n n是兩組是兩組樣本的樣本容量），分別計(jì)算兩組樣本秩的累樣本的樣本容量），分別計(jì)算兩組樣本秩的累計(jì)頻率和每

27、個(gè)點(diǎn)上的累計(jì)頻率；最后將兩個(gè)累計(jì)頻率和每個(gè)點(diǎn)上的累計(jì)頻率；最后將兩個(gè)累計(jì)頻率相減，得到差值序列數(shù)據(jù)。計(jì)頻率相減，得到差值序列數(shù)據(jù)。SPSS應(yīng)用應(yīng)用兩獨(dú)立樣本的兩獨(dú)立樣本的K-SK-S檢驗(yàn)將關(guān)注差值序列。檢驗(yàn)將關(guān)注差值序列。SPSSSPSS將自動(dòng)計(jì)算將自動(dòng)計(jì)算K-S ZK-S Z統(tǒng)計(jì)量，并依據(jù)正態(tài)分布表統(tǒng)計(jì)量，并依據(jù)正態(tài)分布表給出對(duì)應(yīng)的相伴概率值。如果相伴概率小于或給出對(duì)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)拒絕零假設(shè)H0H0，認(rèn)為兩個(gè)樣本來自的總體分布有顯著差異；如認(rèn)為兩個(gè)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

28、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(rèn)為兩個(gè)樣本來自的總體分布無顯著，認(rèn)為兩個(gè)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(dú)立樣本的游程檢驗(yàn)（兩獨(dú)立樣本的游程檢驗(yàn)（Wald-Wolfwitz Runs）兩獨(dú)立樣本的游程檢驗(yàn)用來檢驗(yàn)樣本來自的兩兩獨(dú)立樣本的游程檢驗(yàn)用來檢驗(yàn)樣本來自的兩獨(dú)立總體的分布是否存在顯著差異。其零假設(shè)獨(dú)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(dú)立總體分布沒有顯著差為樣本來自的兩獨(dú)立總體分布沒有顯著差異。異。SPSS應(yīng)用應(yīng)用 樣本的游程檢驗(yàn)中，計(jì)算游程的方法與觀樣本的游程檢驗(yàn)中，計(jì)算游程的方法與觀察值的秩有關(guān)

29、。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(shí)，兩組樣本的每個(gè)觀升序排列。在數(shù)據(jù)排序時(shí)，兩組樣本的每個(gè)觀察值對(duì)應(yīng)的樣本組標(biāo)志值序列也隨之重新排列，察值對(duì)應(yīng)的樣本組標(biāo)志值序列也隨之重新排列，然后對(duì)標(biāo)志值序列按照前面然后對(duì)標(biāo)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(jì)算出的游程數(shù)相對(duì)比較小，則說明如果計(jì)算出的游程數(shù)相對(duì)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分布形態(tài)存在較大差距；如果得到的游程數(shù)相對(duì)比較大，則說明樣本來如果得到的游程數(shù)相對(duì)比較大，則說明樣本來自的兩總體的分布形態(tài)不

30、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(dòng)計(jì)算游程數(shù)得到將自動(dòng)計(jì)算游程數(shù)得到Z Z統(tǒng)計(jì)量，并統(tǒng)計(jì)量，并依據(jù)正態(tài)分布表給出對(duì)應(yīng)的相伴概率值。如果依據(jù)正態(tài)分布表給出對(duì)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(rèn)為兩個(gè)樣本來自的總體分，認(rèn)為兩個(gè)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，則不能拒絕零假設(shè)平，則不能拒絕零假設(shè)H0H0，認(rèn)為兩個(gè)樣本來自，認(rèn)為兩個(gè)樣本來自的總體分布無顯著差異。的總體分布無顯著差異

31、。SPSS應(yīng)用應(yīng)用4兩獨(dú)立樣本的極端反應(yīng)檢驗(yàn)（兩獨(dú)立樣本的極端反應(yīng)檢驗(yàn)（Moses Extreme Reactions） 兩獨(dú)立樣本的極端反應(yīng)檢驗(yàn)用來檢驗(yàn)樣本兩獨(dú)立樣本的極端反應(yīng)檢驗(yàn)用來檢驗(yàn)樣本來自的兩獨(dú)立總體的分布是否存在顯著差異。來自的兩獨(dú)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(dú)立總體分布沒有為樣本來自的兩獨(dú)立總體分布沒有顯著差異。顯著差異。SPSS應(yīng)用應(yīng)用 兩獨(dú)立樣本的極端反應(yīng)檢驗(yàn)將一個(gè)樣本作兩獨(dú)立樣本的極端反應(yīng)檢驗(yàn)將一個(gè)樣本作為控制樣本，另外一個(gè)樣本作為實(shí)驗(yàn)樣本。以為控制樣本，另外一個(gè)樣本作為實(shí)驗(yàn)樣本。以控制樣本作對(duì)照，檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)樣本是否存在極端控制樣本作對(duì)

32、照，檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)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(gè)數(shù)，即跨度（觀察值個(gè)數(shù)，即跨度（SpanSpan）。為控制極端值）。為控制極端值對(duì)分析結(jié)果的影響，也可以先去掉樣本兩個(gè)最對(duì)分析結(jié)果的影響，也可以先去掉樣本兩個(gè)最極端的觀察值后再求跨度，這個(gè)跨度稱為截頭極端的觀察值后再求跨度，這個(gè)跨度稱為截頭跨度。跨度。SPSS應(yīng)用應(yīng)用 兩獨(dú)立樣本的極端檢驗(yàn)計(jì)算跨度和截頭跨兩獨(dú)立樣本的極端檢驗(yàn)計(jì)算跨度和截頭跨度。如果跨度或截頭跨度很小，則表明兩個(gè)樣度。如果跨度或截頭跨度

33、很小，則表明兩個(gè)樣本數(shù)據(jù)無法充分混合，可以認(rèn)為實(shí)驗(yàn)樣本存在本數(shù)據(jù)無法充分混合，可以認(rèn)為實(shí)驗(yàn)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(dòng)計(jì)算跨度和截頭跨度，依據(jù)分自動(dòng)計(jì)算跨度和截頭跨度，依據(jù)分布表給出對(duì)應(yīng)的相伴概率值。如果相伴概率小布表給出對(duì)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(rèn)為兩個(gè)樣本來自的總體分布有顯著差，認(rèn)為兩個(gè)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(rèn)為兩個(gè)樣本來自的總體分布，認(rèn)為兩

34、個(gè)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6.4.2 SPSS中實(shí)現(xiàn)過程中實(shí)現(xiàn)過程& 研究問題研究問題 mydataA.sav mydataA.sav 分析男生、女生在數(shù)學(xué)成分析男生、女生在數(shù)學(xué)成績(jī)上是否存在顯著性差異。績(jī)上是否存在顯著性差異。SPSS應(yīng)用應(yīng)用&實(shí)現(xiàn)步驟實(shí)現(xiàn)步驟&1 1、正態(tài)性檢驗(yàn)、正態(tài)性檢驗(yàn)&2 2、分析、分析非參數(shù)檢驗(yàn)非參數(shù)檢驗(yàn)舊對(duì)話框舊對(duì)話框22個(gè)獨(dú)立樣本個(gè)獨(dú)立樣本SPSS應(yīng)用應(yīng)用6.4.3 結(jié)果和討論結(jié)果和討論 （1 1）兩獨(dú)立樣本）兩獨(dú)立樣本Mann-Whitney UMann-Whitney U檢驗(yàn)結(jié)檢驗(yàn)結(jié)果如下面兩表所示。果如下面兩表所示。SPS

35、S應(yīng)用應(yīng)用 （2 2）兩獨(dú)立樣本）兩獨(dú)立樣本K-SK-S檢驗(yàn)輸出結(jié)果如下檢驗(yàn)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(dú)立樣本極端反應(yīng)檢驗(yàn)輸出結(jié)果）兩獨(dú)立樣本極端反應(yīng)檢驗(yàn)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(dú)立樣本游程檢驗(yàn)輸出結(jié)果如下）兩獨(dú)立樣本游程檢驗(yàn)輸出結(jié)果如下兩表所示。兩表所示。SPSS應(yīng)用應(yīng)用6.5.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)上的定義和計(jì)算公式統(tǒng)計(jì)學(xué)上的定義和計(jì)算公式 定義：多獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)分析樣本數(shù)定義：多獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)分析樣本數(shù)據(jù)是推斷樣本來自的多個(gè)獨(dú)立總體分布是否存據(jù)是推斷樣本來自的多個(gè)獨(dú)立總體分布是否存在顯著差異。在顯著差異。SPSSS

36、PSS多獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)一般多獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)一般推斷多個(gè)獨(dú)立總體的均值或中位數(shù)是否存在顯推斷多個(gè)獨(dú)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(gè)樣本之間是否獨(dú)立，需要看在一個(gè)總多個(gè)樣本之間是否獨(dú)立，需要看在一個(gè)總體中抽取樣本對(duì)其他總體中抽取樣本是否有影體中抽取樣本對(duì)其他總體中抽取樣本是否有影響。如果沒有影響，則認(rèn)為這些總體之間是獨(dú)響。如果沒有影響，則認(rèn)為這些總體之間是獨(dú)立的。立的。SPSS應(yīng)用應(yīng)用 例如，隨機(jī)抽取例如，隨機(jī)抽取3 3個(gè)班級(jí)之間學(xué)生的學(xué)生個(gè)班級(jí)之間學(xué)生的學(xué)生成績(jī)，分析成績(jī)，分析3 3個(gè)班級(jí)總體的成績(jī)是否存在顯著個(gè)班級(jí)總體的成績(jī)是否存在顯著的差異。由于對(duì)

37、各個(gè)班級(jí)都是隨機(jī)抽取樣本，的差異。由于對(duì)各個(gè)班級(jí)都是隨機(jī)抽取樣本，抽樣沒有相互影響，可以認(rèn)為這三個(gè)班級(jí)學(xué)生抽樣沒有相互影響，可以認(rèn)為這三個(gè)班級(jí)學(xué)生成績(jī)是獨(dú)立的。成績(jī)是獨(dú)立的。 SPSSSPSS中有中有3 3種多獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)方法。種多獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)方法。SPSS應(yīng)用應(yīng)用1多獨(dú)立樣本的中位數(shù)檢驗(yàn)（多獨(dú)立樣本的中位數(shù)檢驗(yàn)（Median） 多獨(dú)立樣本的中位數(shù)檢驗(yàn)通過對(duì)多組數(shù)據(jù)多獨(dú)立樣本的中位數(shù)檢驗(yàn)通過對(duì)多組數(shù)據(jù)的分析推斷多個(gè)獨(dú)立總體分布是否存在顯著差的分析推斷多個(gè)獨(dú)立總體分布是否存在顯著差異。多獨(dú)立樣本的中位數(shù)檢驗(yàn)的零假設(shè)異。多獨(dú)立樣本的中位數(shù)檢驗(yàn)的零假設(shè)H0H0為：為：樣本來自的多個(gè)獨(dú)立總

38、體的中位數(shù)無顯著差異。樣本來自的多個(gè)獨(dú)立總體的中位數(shù)無顯著差異。 SPSS應(yīng)用應(yīng)用2多獨(dú)立樣本的多獨(dú)立樣本的K-W檢驗(yàn)檢驗(yàn) 多獨(dú)立樣本的多獨(dú)立樣本的K-WK-W檢驗(yàn)是檢驗(yàn)是Kruskal-Kruskal-WaillisWaillis檢驗(yàn)的縮寫，是一種推廣的平均秩檢檢驗(yàn)的縮寫，是一種推廣的平均秩檢驗(yàn)。其零假設(shè)為：樣本來自的多個(gè)獨(dú)立總體的驗(yàn)。其零假設(shè)為：樣本來自的多個(gè)獨(dú)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(dú)立樣本的多獨(dú)立樣本的K-WK-W檢驗(yàn)的基本方法是：首檢驗(yàn)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(gè)先將多組樣本數(shù)混合按升序排列，并求出每個(gè)觀察值的秩，然后對(duì)多組樣本的秩分別求平均觀察值的秩，然后對(duì)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(rèn)為多個(gè)獨(dú)