教育与心理研究中数据分析方法课件作者潘玉进8非参数检验.pptVIP

* * * * * * McNemar检验 使用条件 二项变量 方法 根据两个相关样本前后变化的频数b与c，计算χ2统计量 当(b+c) 30时，需对χ2值进行亚茨（Yates）连续性校正 * 温州大学教师教育学院 Sign符号检验 使用条件 连续型随机变量 方法 将第二个样本的各个观测值减去第一个样本对应的观测值，差值是正数，记为正号；差值为负数，记为负号。 计算正号的个数n+和负号的个数n-，通过比较n+与n-，来判断两个相关总体分布的差距。 如果n+与n-大致相当，可以认为两个相关总体分布的差距较小，彼此之间可能无显著差异；反之，如果n+与n-相差较大，则可以认为两个相关总体分布的差距也较大，可能有显著差异。 当n=n++n-25时： * 温州大学教师教育学院 Wilcoxon符号平均秩检验 使用条件 连续型随机变量 方法 将第二个样本的各个观测值减去第一个样本对应的观测值，如果得到差值D是正数，则记为正号，差值为负数，则记为负号，同时保存差值的绝对值数据。 将绝对差值数据按升序排序，并求出相应的秩。 分别计算正号的个数n+与负号的个数n-、正号秩和W+与负号秩和W- 当n=n++n-25时： 其中：n=n++n-；W = min(W+，W-) * 温州大学教师教育学院 Marginal Homogeneity检验 是McNemar检验的扩展 使用条件 离散型变量 方法 根据两个相关样本前后变化的频数，计算MH统计量的平均数、标准差及标准化均值，并给出MH统计量对应的概率值。 * 温州大学教师教育学院 Kendall’s W和谐系数检验的应用 * 温州大学教师教育学院 制定分类标准（研究者） 一致性检验 三位专家依标准进行分类 OK 不一致 一致 例8.12 解： （1）提出假设： H0：该学习方法训练无效 H1：该学习方法训练有效 （2）计算检验统计量的值及其概率： 因为因变量为连续型变量，所以应选择Sign符号检验或Wilcoxon符号平均秩检验。 经SPSS for Windows计算得： Wilcoxon符号平均秩检验：Z = -3.583，P = 0.000 Sign符号检验：Z = -4.143，P = 0.000 （3）统计决断： ∵P = 0.000 0.01，∴在0.01的显著性水平上拒绝H0，接受H1，认为该学习方法训练有非常显著效果。 * 温州大学教师教育学院 例8.12的数据结构 * 温州大学教师教育学院 例8.12的SPSS菜单操作 * 温州大学教师教育学院 例8.12的SPSS输出结果 * 温州大学教师教育学院 例8.13 解： （1）提出假设： H0：订正作业对提高英语成绩无显著效果 H1：订正作业对提高英语成绩有显著效果 （2）计算检验统计量的值及其概率： 本例选用Marginal Homogeneity检验： 经SPSS for Windows计算得： Std. MH Statistic = 1.043，P = 0.297 （3）统计决断： ∵P = 0.297 0.05，∴在0.05的显著性水平上接受H0，拒绝H1，认为订正作业对提高英语学习成绩无显著效果。 * 温州大学教师教育学院 例8.13的数据结构 * 温州大学教师教育学院 例8.13的SPSS菜单操作 * 温州大学教师教育学院 例8.13的SPSS输出结果 * 温州大学教师教育学院 例8.14 解： （1）提出假设： H0：一个月后幼儿的接触对象无显著变化 H1：一个月后幼儿的接触对象有显著变化 （2）计算检验统计量的值及其概率： 本例选用McNemar检验，因为b+c=2730，故需进行亚茨（Yates）连续性校正。 经SPSS for Windows计算得：χ2 = 0.148，P = 0.700 （3）统计决断： ∵ = 0.148，P = 0.700 0.05，∴在0.05的显著性水平上接受H0，拒绝H1，认为一个月后幼儿的接触对象无显著变化。 * 温州大学教师教育学院 例8.14的数据结构 * 温州大学教师教育学院 例8.14的SPSS菜单操作 * 温州大学教师教育学院 例8.14的SPSS输出结果 * 温州大学教师教育学院 多个相关样本的非参数检验 * 温州大学教师教育学院 SPSS提供了三种检验方法 Friedman检验 Kendall’s W和谐系数检验 Cochr