第7章的 SPSS非参数检验.pptVIP

2.选择待检验的变量到[检验变量列表]框中 3.指定存放组标志的变量到[分组变量]框中，并按“定义范围”按钮给出组标志值的取值范围 4.在[检验类型]框中选择采用哪种检验方法 7.3.1中位数检验方法 通过对多组独立样本的分析，检验它们来自的总体的中位数是否存在显著差异。 原假设：多个独立样本的多个总体的中位数无显著差异。 基本思想：如果多个总体的中位数无显著差异，或者说有共同的中位数，那么每组样本中大于该中位数或小于该中位数的样本数目应大致相同。 通过计算大于中位数的和小于中位数的实际观察频数与期望频数的差异进行卡方检验。 7.3.2多独立样本的Kruskal-Wallis检验 实质：两独立样本的mann-Whitney U检验在多个独立样本下的推广，也用于多个总体的分布是否存在显著差异。 原假设：多个独立样本的多个总体分布无显著差异。 基本思想：将多组样本数据混合并按升序排序，求出各变量值的秩，然后考察各组秩的均值是否存在显著差异。 7.4 两配对样本的非参数检验 两配对样本的非参数检验是在对总体分布不甚了解的情况下，通过对两组配对样本的分析，推断样本来自的两个总体的分布是否存在显著差异的方法。 两配对样本的非参数检验方法有McNemar检验、符号检验、Wilcoxon符号秩检验等。 配对样本的样本数是相同的，且各样本值的先后次序是不能随意更改的。 7.4.1两配对样本的McNemar检验 一、两配对样本的McNemar检验的基本思想 McNemar检验是一种变化显著性检验，它将研究对象自身作为对照者，检验其“前后”的变化是否显著。 原假设：两配对样本来自的两总体的分布无显著差异。 二、两配对样本的McNemar检验的步骤 案例7－7：分析学生在学习统计学课程前后对统计学重要性的认知程度是否发生了显著改变，随机收集一批学生在学习统计学之前后认为统计学是否重要的样本数据（0表示“不重要”，1表示“重要”），数据文件名为“统计学学习.sav” 1.选择菜单：[分析A]-[非参数检验N]-[2个 关联样本检验] 2.选择待检验的两个配对变量到[检验对]框中。 注：如果数据是分组组织形式，在分析前要先选择好加权变量，如本例中的“人数” 3.在[检验类型]中选择检验方法McNemar 7.4.2两配对样本的符号检验 一、两配对样本符号检验的基本思想 也是用来检验两配对样本所来自的总体的分布是否存在显著差异的非参数方法。 原假设：两配对样本来自的两总体的分布无显著差异。 利用正负号的个数实现检验 首先，分别利用第二组样本的各个观察值减去第一组对应样本的观察值。差值为正则记正号，差值为负则记负号。 然后，将正号的个数与负号的个数进行比较。 如果正负号个数差不多，则认为两配对样本的数据分布差距较小；如果正负号个数相差较多，则认为两配对样本的数据分布差距较大。 二、两配对样本符号检验的计算示例 案例7－8：为检验某种新的训练方法是否有助于提高运动员的成绩，收集到10名跳远运动员在使用新训练方法前后的跳远最好成绩。数据文件名“训练成绩.sav” 两配对样本符号检验的步骤： 1.选择菜单：[分析A]-[非参数检验N]-[2个相关样本检验] 2.选择待检验的两个配对变量到[检验对]框中。 3.在[检验类型]中选择检验方法“符号检验” 7.4.3两配对样本Wilcoxon符号秩检验 原假设：两配对样本来自的两总体的分布无显著差异。 基本思想： 首先，按照符号检验的办法，分别用第二组样本的各个观察值减去第一组对应样本的观察值，差值为正则记为正号，差值为负则记为负号，并同时保留差值数据 ； 然后，将差值变量按升序排列，并求出差值变量的秩； 最后，分别计算正号秩总和W+和负号秩总和W-，如果正号秩总和与负号值总和秩大致相当，则说明一组样本值大于另一组样本样本值和该组小于另一组样本值的幅度大致相当，两组数据差的正负变化程度基本相当，两配对样本所来自的总体无显著差异。 菜单选择同前，在[检验类型]中选择检验方法Wilcoxon（W） 7.5 多配对样本的非参数检验 多配对样本的非参数检验是通过分析多组配对样本数据，推断样本来自的多个总体的中位数或分布是否存在显著差异。 多配对样本的非参数检验方法有：Friedman检验、Cochran Q检验、Kendall协同系数检验等。 7.5.1　多配对样本的Friedman检验 一、多配对样本Friedman检验的基本思想 利用秩实现对多个总体分布是否存在显著差异进行检验 原假设：多个配对样本来自的多个总体的分布无显著差异。 基本思想：若总体分布无差异，则每一种处理方式下各区组的秩总和或平均秩应当相当。Friedman检验用类似方差分析的方法进行分析和构造检验统计量，即若不同处理方式下的秩不存在显著差