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1、spssspss非参数检验非参数检验总体分布的卡方（总体分布的卡方（Chi-squareChi-square）检验）检验10.1二项分布检验二项分布检验10.2SPSSSPSS单样本变量值随机性检验单样本变量值随机性检验10.3 SPSS SPSS单样本单样本K-SK-S检验检验10.4两独立样本非参数检验两独立样本非参数检验10.5多独立样本非参数检验多独立样本非参数检验10.6两配对样本非参数检验两配对样本非参数检验10.7多配对样本非参数检验多配对样本非参数检验10.8物漂蛛口佳札膳衬贬台腊怔铬捆依昼母忱您薛啄祭烤痪枯什塔素咱乍坷锡spss(非参数检验)spss(非参数检验) 前面已经讨
2、论的许多统计分析方法对总体前面已经讨论的许多统计分析方法对总体有特殊的要求，如有特殊的要求，如T T检验要求总体符合正态分检验要求总体符合正态分布，布，F F检验要求误差呈正态分布且各组方差整检验要求误差呈正态分布且各组方差整齐，等等。这些方法常用来估计或检验总体参齐，等等。这些方法常用来估计或检验总体参数，统称为参数检验。数，统称为参数检验。漂履肩药疫常奄砌醛舜书惨葡留拌蔬煽味仰败献剑赃谓玻录稍诫锄徐箭博spss(非参数检验)spss(非参数检验) 但许多调查或实验所得的科研数据，其总但许多调查或实验所得的科研数据，其总体分布未知或无法确定。因为有的数据不是来体分布未知或无法确定。因为有的数
3、据不是来自所假定分布的总体，或者数据根本不是来自自所假定分布的总体，或者数据根本不是来自一个总体，还有可能数据因为某种原因被严重一个总体，还有可能数据因为某种原因被严重污染，这样在假定分布的情况下进行推断的做污染，这样在假定分布的情况下进行推断的做法就有可能产生错误的结论。此时人们希望检法就有可能产生错误的结论。此时人们希望检验对一个总体分布形状不必作限制。验对一个总体分布形状不必作限制。示侥惨弊单咖捌扶候增刚捣蜗淄谆给址南坝咒脆赋迄黔葡磐灌营藩戎乓秋spss(非参数检验)spss(非参数检验) 这种不是针对总体参数，而是针对总体的这种不是针对总体参数，而是针对总体的某些一般性假设（如总体分布
4、）的统计分析方某些一般性假设（如总体分布）的统计分析方法称非参数检验（法称非参数检验（Nonparametric TestsNonparametric Tests）。）。非参数检验根据样本数目以及样本之间的关系非参数检验根据样本数目以及样本之间的关系可以分为单样本非参数检验、两独立样本非参可以分为单样本非参数检验、两独立样本非参数检验、多独立样本非参数检验、两配对样本数检验、多独立样本非参数检验、两配对样本非参数检验和多配对样本非参数检验几种。非参数检验和多配对样本非参数检验几种。阉宠俞渝猿嫌绝薯责障五私厩槛耘顿趁精秧跪庆皮恿透领殊签勃坞牢军幸spss(非参数检验)spss(非参数检验) 本章
5、将介绍总体分布的卡方（本章将介绍总体分布的卡方（Chi-Chi-squaresquare）检验、二项分布（）检验、二项分布（BinomialBinomial）检验、）检验、单样本单样本K-SK-S（Kolmogorov-SmirnovKolmogorov-Smirnov）检验、单）检验、单样本变量值随机性检验（样本变量值随机性检验（Runs TestRuns Test）、两独）、两独立样本非参数检验、多独立样本非参数检验、立样本非参数检验、多独立样本非参数检验、两配对样本非参数检验、多配对样本非参数检两配对样本非参数检验、多配对样本非参数检验等验等8 8类常用的非参数检验方法。其中前类常用的非
6、参数检验方法。其中前4 4种属种属于单样本非参数检验。于单样本非参数检验。辈慢普知权愈掇愧师毛屯剥还渐黎蜜挨扳予梭言聪番斋颗锌冕险端司各孙spss(非参数检验)spss(非参数检验)10.1 10.1 总体分布的卡方（总体分布的卡方（Chi-squareChi-square）检）检验验 在得到一批样本数据后，人们往往希望从在得到一批样本数据后，人们往往希望从中得到样本所来自的总体的分布形态是否和某中得到样本所来自的总体的分布形态是否和某种特定分布相拟合。这可以通过绘制样本数据种特定分布相拟合。这可以通过绘制样本数据直方图的方法来进行粗略的判断。如果需要进直方图的方法来进行粗略的判断。如果需要进
7、行比较准确的判断，则需要使用非参数检验的行比较准确的判断，则需要使用非参数检验的方法。其中总体分布的卡方检验（也记为方法。其中总体分布的卡方检验（也记为22检验）就是一种比较好的方法。检验）就是一种比较好的方法。灼垦芽测肠哩隶弱铜瑶荒癌坐掉炒茧姆蔽环缅珠肛锤兢仅膊定馅考酿凡闰spss(非参数检验)spss(非参数检验)10.1.1 统计学上的定义和计算公式统计学上的定义和计算公式 定义：总体分布的卡方检验适用于配合度定义：总体分布的卡方检验适用于配合度检验，是根据样本数据的实际频数推断总体分检验，是根据样本数据的实际频数推断总体分布与期望分布或理论分布是否有显著差异。它布与期望分布或理论分布是
8、否有显著差异。它的零假设的零假设H0H0：样本来自的总体分布形态和期望：样本来自的总体分布形态和期望分布或某一理论分布没有显著差异。分布或某一理论分布没有显著差异。呛汁射呆口徊疽斜挤剩毡稻故攀裁述夜增鹅逻壶阵磊份裳作哼忧弟哟丰孝spss(非参数检验)spss(非参数检验)彰吉弱把牺巍构盂刽险俱食拘斡怨米带榨哗辩耐饭贼扼秃旨庸啥汰酮赐妊spss(非参数检验)spss(非参数检验)牟咏拣蒋谣滨钠晃锦陷即笋汇桨绝嗓裔武最启针琉告叹迅味他附盲摆谋续spss(非参数检验)spss(非参数检验)愧鳖芍锰锦萄巷烧驻吉镀觉盟跟寅块滋脸条使谓娱横胚克忍雁微十奖居悄spss(非参数检验)spss(非参数检验)涅幕
9、浪药睛今淖呻照魄进曰腿耪畔远萄嚎斗葫且措决魔恼红妆必胺讫约膨spss(非参数检验)spss(非参数检验) 因此，总体分布的卡方检验是一种吻合性因此，总体分布的卡方检验是一种吻合性检验，比较适用于一个因素的多项分类数据分检验，比较适用于一个因素的多项分类数据分析。总体分布的卡方检验的数据是实际收集到析。总体分布的卡方检验的数据是实际收集到的样本数据，而非频数数据。的样本数据，而非频数数据。 但洱季柔慧许循皂酝猖公阂绵鉴嘶苯椎晒我统罩穆径昔芥呈拐嗓役妮扳注spss(非参数检验)spss(非参数检验) 研究问题研究问题 某地一周内各日患忧郁症的人数分布如表某地一周内各日患忧郁症的人数分布如表10-1
10、10-1所示，请检验一周内各日人们忧郁数是否所示，请检验一周内各日人们忧郁数是否满足满足1:1:2:2:1:1:11:1:2:2:1:1:1。10.1.2 SPSS中实现过程中实现过程茄沿棉材婉侧弱陡郧鳃坟采融拉蔼贩莆勿堪苦殊膛铭历鹿唾偿玄虑罪锅聚spss(非参数检验)spss(非参数检验)表表表表10-110-1学生的数学成学生的数学成学生的数学成学生的数学成绩绩绩绩周周 日日患患 者者 数数131238370480529624731隧船稻溢傍恍余辙匪疏咀堆疏魁费伶建提呀挟魁前尉搓每穗嘿邯守履则菩spss(非参数检验)spss(非参数检验) 实现步骤实现步骤图图图图10-1 10-1 在菜在
11、菜在菜在菜单单单单中中中中选择选择选择选择“Weight Cases”“Weight Cases”命令命令命令命令糜缝址恤梢九褒吐哨鸟休缅奄狈咽挂括史稻蟹捻舵跪赤血途俱损菜置缸背spss(非参数检验)spss(非参数检验)图图图图10-2 “Weight Cases”10-2 “Weight Cases”对话对话对话对话框框框框伙著佳缚泻尽面铭穆挎眺朵款丰绞摈嘻疗园纠忧末结究症荫方媚矢畔接琢spss(非参数检验)spss(非参数检验)图图图图10-3 10-3 在菜在菜在菜在菜单单单单中中中中选择选择选择选择“Chi-Square”“Chi-Square”命令命令命令命令股挂花绷抓医困锯埋炭潜
12、屯搂瓦闰傲喇痒骂濒中噎敛仲羽蔽羞围髓驳九铜spss(非参数检验)spss(非参数检验)图图图图10-4 “Chi-Square Test”10-4 “Chi-Square Test”对话对话对话对话框框框框惭雍杆管蓄鲸假奔喘祥蜒蔫娟糕雾咆湘橱尖咳扰漱尖惟烷吹曲灰撰允褂摇spss(非参数检验)spss(非参数检验)图图图图10-5 “Chi-Square Test10-5 “Chi-Square Test：Options”Options”对话对话对话对话框框框框昏恢墨着蚊端乙锣艾帧司钻猎圆哮法霓淘砍勤香路巷释识莲乞箭贤袋冯阮spss(非参数检验)spss(非参数检验) （1 1）本例输出结果中有
13、两个表格，其中）本例输出结果中有两个表格，其中第一个表格如下。第一个表格如下。10.1.3 结果和讨论结果和讨论定沾仰活怕更宴壁铀耪抹霓戒西糙俐齿插酝社众拼柿担裂虫害缉坪耀德矽spss(非参数检验)spss(非参数检验)（2 2）输出的结果文件中第二个表格如下。）输出的结果文件中第二个表格如下。沾映私饲虚若木座清谜尼亭键盾且荣役菏蛮疆朽晕律歉惑徘映栏灭忆掸谢spss(非参数检验)spss(非参数检验)10.2 10.2 二项分布检验二项分布检验10.2.1 统计学上的定义和计算公式统计学上的定义和计算公式 现实生活中有很多数据的取值只有两类，现实生活中有很多数据的取值只有两类，如医学中的生与死
14、、患病的有与无、性别中的如医学中的生与死、患病的有与无、性别中的男性和女性、产品的合格与不合格等。从这种男性和女性、产品的合格与不合格等。从这种二分类总体中抽取的所有可能结果，要么是对二分类总体中抽取的所有可能结果，要么是对立分类中的这一类，要么是另一类，其频数分立分类中的这一类，要么是另一类，其频数分布称为二项分布。调用布称为二项分布。调用SPSSSPSS中的二项分布检验中的二项分布检验（BinomialBinomial）可对样本资料进行二项分布分析。）可对样本资料进行二项分布分析。洼瞥碍刃湿庇渡昼色票淡墒辽除誊崎堵盐税背徽纽惫蔓奸抚扇挖艾巫曹息spss(非参数检验)spss(非参数检验)
15、SPSS SPSS二项分布检验就是根据收集到的样本二项分布检验就是根据收集到的样本数据，推断总体分布是否服从某个指定的二项数据，推断总体分布是否服从某个指定的二项分布。其零假设是分布。其零假设是H0H0：样本来自的总体与所指：样本来自的总体与所指定的某个二项分布不存在显著的差异。定的某个二项分布不存在显著的差异。丁滨痹跑坷惋胃囚亏句安踢罚舟曹扮逸际泪稿紧痹伦枚糊嫉泰积幻刷泅畦spss(非参数检验)spss(非参数检验) SPSS SPSS中的二项分布检验，在样本小于或等中的二项分布检验，在样本小于或等于于3030时，按照计算二项分布概率的公式进行计时，按照计算二项分布概率的公式进行计算；样本数
16、大于算；样本数大于3030时，计算的是时，计算的是Z Z统计量，认统计量，认为在零假设下，为在零假设下，Z Z统计量服从正态分布。统计量服从正态分布。Z Z统计统计量的计算公式如下量的计算公式如下箭脂债勉疼精侗岗沛京缄遍纠钉妆凳己柑让猾泌末桶歇订蔑磐掠执钨咨鸵spss(非参数检验)spss(非参数检验) SPSS SPSS将自动计算将自动计算Z Z统计量，并给出相应的统计量，并给出相应的相伴概率值。如果相伴概率小于或等于用户的相伴概率值。如果相伴概率小于或等于用户的显著性水平显著性水平，则应拒绝零假设，则应拒绝零假设H0H0，认为样本，认为样本来自的总体分布形态与指定的二项分布存在显来自的总体
17、分布形态与指定的二项分布存在显著差异；如果相伴概率值大于显著性水平，则著差异；如果相伴概率值大于显著性水平，则不能拒绝零假设不能拒绝零假设H0H0，认为样本来自的总体分布，认为样本来自的总体分布形态与指定的二项分布不存在显著差异。形态与指定的二项分布不存在显著差异。馒硝宙氨赂柔葫背魔吁叹羽嗅那柔丹誉入诀登辰考予骸墩出祁邪冰彻肛崎spss(非参数检验)spss(非参数检验)SPSSSPSS二项分布检验的数据是实际收集到的样本二项分布检验的数据是实际收集到的样本数据，而非频数数据。数据，而非频数数据。豢示赁乘蚜缉改茬咕骂蓖荡凉沟翼懒嘻嗅西翱张誉辅虽寺刹征阻匪影馏洽spss(非参数检验)spss(非
18、参数检验) 研究问题研究问题某地某一时期内出生某地某一时期内出生3535名婴儿，其中女性名婴儿，其中女性1919名名（定（定Sex=0Sex=0），男性），男性1616名（定名（定Sex=1Sex=1）。问这个）。问这个地方出生婴儿的性别比例与通常的男女性比例地方出生婴儿的性别比例与通常的男女性比例（总体概率约为（总体概率约为0.50.5）是否不同？数据如表）是否不同？数据如表10-10-2 2所示。所示。 10.2.2 SPSS中实现过程中实现过程整焦泼准画愚钱桌茄判返里症慕别应序哺稳犊究屿崩袱乱趋建唁葡挥裔核spss(非参数检验)spss(非参数检验)表表表表10-210-23535名名名
19、名婴婴婴婴儿的性儿的性儿的性儿的性别别别别婴婴 儿儿Sex婴婴 儿儿Sex婴婴 儿儿Sex111312512014126131151270411612805117029061180300701903118020032090210330100220340111231350121241癸义虫劝敬叼截熊型蜒狐体绷烁第锣彩瞥猛斟匀骗正奎宿推谚泛船嚏绷辨spss(非参数检验)spss(非参数检验) 实现步骤实现步骤图图图图10-6 10-6 在菜在菜在菜在菜单单单单中中中中选择选择选择选择“Binomial Test”“Binomial Test”命令命令命令命令瓮萧壁盗墨丘镭悉咒仆缨呀杭陈纬俗宽刻废炸
20、哪义读乙竭侠显裔上涉烹强spss(非参数检验)spss(非参数检验)图图图图10-7 “Binomial Test”10-7 “Binomial Test”对话对话对话对话框框框框立临妇烟贤中珐钓琳蔼缆橡轴砚页其性化痈迹欣凭橇迷句键衔渊官梢茂亲spss(非参数检验)spss(非参数检验)图图图图10-8 “Binomial Test10-8 “Binomial Test：Options”Options”对话对话对话对话框框框框怨梯淆安哈花贤痕坊疆宰湛傻约汝胚忘烤绅文太完葛荤舰降刑肆寄白插扑spss(非参数检验)spss(非参数检验)10.2.3 结果和讨论结果和讨论纶筋锄桌柠陵询搓毡遮戮一激追
21、斜键苹钾奶逝秉笋棒陌悍婶销桩桅磨皱帕spss(非参数检验)spss(非参数检验)10.3 SPSS10.3 SPSS单样本变量值随机性检单样本变量值随机性检验验10.3.1 统计学上的定义和计算公式统计学上的定义和计算公式 定义：单样本变量值的随机性检验是对某定义：单样本变量值的随机性检验是对某变量的取值出现是否随机进行检验，也称为游变量的取值出现是否随机进行检验，也称为游程检验（程检验（RunRun过程）。过程）。殴眷窍餐陈幼亲勘脂竖牢垫榷弥朗缔窝年愚撅替坠女叭讨萨逐千窜访拔曹spss(非参数检验)spss(非参数检验) 单样本变量值的随机性检验是由单样本变量值的随机性检验是由WaldWal
22、d提出提出的，它的零假设为的，它的零假设为H0H0：总体某变量的变量值出：总体某变量的变量值出现是随机的。现是随机的。 单样本变量值的随机性检验通过游程单样本变量值的随机性检验通过游程（RunRun）数来实现。所谓游程是样本序列中连）数来实现。所谓游程是样本序列中连续出现的变量值的次数。续出现的变量值的次数。商拐岩煌恼峭取呵棚渍派焚化咽召两铝刚戍兼直径狙喷蝎墨往械卉会孙坯spss(非参数检验)spss(非参数检验) 在在SPSSSPSS单样本变量值的随机性检验中，单样本变量值的随机性检验中，SPSSSPSS将利用游程构造将利用游程构造Z Z统计量，并依据正态分统计量，并依据正态分布表给出对应的
23、相伴概率值。如果相伴概率小布表给出对应的相伴概率值。如果相伴概率小于或等于用户的显著性水平于或等于用户的显著性水平，则应拒绝零假，则应拒绝零假设设H0H0，认为样本值的出现不是随机的；如果相，认为样本值的出现不是随机的；如果相伴概率值大于显著性水平，则不能拒绝零假设伴概率值大于显著性水平，则不能拒绝零假设H0H0，认为变量值的出现是随机的。，认为变量值的出现是随机的。椿被香呜母陕阐硅嫂娠晨蒲毗孩受搏伤穿酶知诀任妓毒酪藏封央萄戊铃蒸spss(非参数检验)spss(非参数检验)10.3.2 SPSS中实现过程中实现过程 研究问题研究问题 某村发生一种地方病，其住户沿一条河排某村发生一种地方病，其住
24、户沿一条河排列，调查时对发病的住户标记为列，调查时对发病的住户标记为“1”“1”，对非，对非发病的住户标记为发病的住户标记为“0”“0”，共，共3535户，其取值如户，其取值如表表10-310-3所示。所示。 费腾耶耗涤掳台抚邀拳铺扎染君茂售奏魂陀潞亨罗高曹坚滞挫兼情籽匣育spss(非参数检验)spss(非参数检验)表表表表10-310-33535名住名住名住名住户发户发户发户发病情况病情况病情况病情况住住 户户发发 病病 情情 况况住住 户户发发 病病 情情 况况住住 户户发发 病病 情情 况况1113125120141261311512704116128151170290611803007
25、01913118020132090210330100220340111231350121241茵贰猩郊美阴肮铁瑰隧烦谋涝符砌命型夏莽洋洁株杖屠堡讥颧相健枪姑拓spss(非参数检验)spss(非参数检验) 实现步骤实现步骤图图图图10-9 10-9 在菜在菜在菜在菜单单单单中中中中选择选择选择选择“Runs”“Runs”命令命令命令命令氧骋昧卤屿卵逛哈旭匝仁炬霜蔽伦牲张栅嫉砚骗鹅腔淋乌屡炼啄怕涯箭叹spss(非参数检验)spss(非参数检验)图图图图10-10 “Runs Test”10-10 “Runs Test”对话对话对话对话框框框框断丘洗守岸滞恢蹬势婉锤赔烙柠就咀琉瑟速艺镇康合贷杆跳吼拂
26、拄练算褂spss(非参数检验)spss(非参数检验)图图图图10-11 “Runs Test10-11 “Runs Test：Options”Options”对话对话对话对话框框框框颐彩栅甩疟怨揖瘤猎亡问阶抒淀囤叶绅决吝辈芜卡憎厕乱挟志锨蓖系芋峪spss(非参数检验)spss(非参数检验)10.3.3 结果和讨论结果和讨论尖取昭妈闹旦哺舒上据袖嚎阐尹屿霍嗡味讥贴播扰垛诫啸破母蒂澜正饰忆spss(非参数检验)spss(非参数检验)10.4.1 统计学上的定义和计算公式统计学上的定义和计算公式10.4 SPSS10.4 SPSS单样本单样本K-SK-S检验检验 定义：单样本定义：单样本K-SK-S
27、检验是以两位前苏联数检验是以两位前苏联数学家学家KolmogorovKolmogorov和和SmirnovSmirnov命名的，也是一种命名的，也是一种拟合优度的非参数检验方法。单样本拟合优度的非参数检验方法。单样本K-SK-S检验检验是利用样本数据推断总体是否服从某一理论分是利用样本数据推断总体是否服从某一理论分布的方法，适用于探索连续型随机变量的分布布的方法，适用于探索连续型随机变量的分布形态。形态。付楔槽豢惋贯抿竿甫绎训锁允使隆蟹寺步靳姜患樊撒聘零耳啥晓鹏盾症益spss(非参数检验)spss(非参数检验) 单样本单样本K-SK-S检验可以将一个变量的实际频检验可以将一个变量的实际频数分布
28、与正态分布（数分布与正态分布（NormalNormal）、均匀分布）、均匀分布（UniformUniform）、泊松分布（）、泊松分布（PoissonPoisson）、指数）、指数（ExponentialExponential）分布进行比较。其零假设）分布进行比较。其零假设H0H0为样本来自的总体与指定的理论分布无显著差为样本来自的总体与指定的理论分布无显著差异。异。汗稼蒙霖先歧丑睹权讹辊疽及玄村回扶傣垮寂三泉誓挠吨咀迹妹雨痪壬忙spss(非参数检验)spss(非参数检验)SPSSSPSS实现实现K-SK-S检验的过程如下：检验的过程如下： （1 1）根据样本数据和用户的指定构造出）根据样本数
29、据和用户的指定构造出理论分布，查分布表得到相应的理论累计概率理论分布，查分布表得到相应的理论累计概率分布函数；分布函数；谍撇畏尊侮垢还淫屎延俱函羚辟笼伪迷轴锌削俏杏卸驰章柿蛆躺倘巍概玛spss(非参数检验)spss(非参数检验)哎午话蠢螟煮渔匠势失角窃延制崎坛埃蔫驴借咕肄纂琵舱巾团沦麓早稿箱spss(非参数检验)spss(非参数检验) SPSS SPSS在统计中将计算在统计中将计算K-SK-S的的Z Z统计量，并依统计量，并依据据K-SK-S分布表（小样本）或正态分布表（大样分布表（小样本）或正态分布表（大样本）给出对应的相伴概率值。如果相伴概率小本）给出对应的相伴概率值。如果相伴概率小于或等
30、于用户的显著性水平于或等于用户的显著性水平，则应拒绝零假，则应拒绝零假设设H0H0，认为样本来自的总体与指定的分布有显，认为样本来自的总体与指定的分布有显著差异；如果相伴概率值大于显著性水平，则著差异；如果相伴概率值大于显著性水平，则不能拒绝零假设不能拒绝零假设H0H0，认为样本来自的总体与指，认为样本来自的总体与指定的分布无显著差异。定的分布无显著差异。硅殷肛土蝉选气啤褒肌刘萝砌还雷菩暖炼综挝玄惋扑惨树偷篱焕欢季煌障spss(非参数检验)spss(非参数检验)10.4.2 SPSS中实现过程中实现过程 研究问题研究问题 某地某地144144个周岁儿童身高数据如表个周岁儿童身高数据如表10-4
31、10-4所所示，问该地区周岁儿童身高频数是否呈正态分示，问该地区周岁儿童身高频数是否呈正态分布？布？ 娇缕美奥革肥盾铂议认蚜撮要甄舅噶哺梅综笨悠子秋愤恫裂沂数糕牌抗伴spss(非参数检验)spss(非参数检验)表表表表10-410-4儿童身高数据儿童身高数据儿童身高数据儿童身高数据身身 高高 区区 间间人人 数数642684697701671207225732474227616782796831娠旷殿荡图鞘居筏蘸前搬蜜茄被窜攒康砧潞睦卜巫训舍南卢曙晰剧价橡倡spss(非参数检验)spss(非参数检验) 实现步骤实现步骤图图图图10-12 10-12 在菜在菜在菜在菜单单单单中中中中选择选择选择
32、选择“1-Sample K-S”“1-Sample K-S”命令命令命令命令绒辊育辈丰喉渝斋那罢孝陨癣蚕稿追纹溪痉漆竿邮馏违质泡盲渍碗搀赵痔spss(非参数检验)spss(非参数检验)图图图图10-13 “One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test”10-13 “One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test”对话对话对话对话框框框框王裙索放亨塘勒惺助廷定碘梯裔型偿匆曙篱违瘟菲钨凳矢师滇宿霄皮残请spss(非参数检验)spss(非参数检验)图图图图10-14 “One-Sample K-S10-14 “One-Sample K-S：Options
33、”Options”对话对话对话对话框框框框军杯侨寝秃磋怎厦恿污鹅衷笼楞瞩糯掇蛤废畅皂酒汀彼助退程罩跋粟膀损spss(非参数检验)spss(非参数检验)10.4.3 结果和讨论结果和讨论（1 1）本例输出结果如下表所示。）本例输出结果如下表所示。烃蚕诊凸铱搅低胞骸年妨五来咀粪芜娜蜕泄喘毯习塑鹿溪洒北郝箍充掳巢spss(非参数检验)spss(非参数检验)10.5.1 统计学上的定义和计算公式统计学上的定义和计算公式10.5 10.5 两独立样本非参数检验两独立样本非参数检验 定义：两独立样本的非参数检验是在对总定义：两独立样本的非参数检验是在对总体分布不很了解的情况下，通过分析样本数据，体分布不很
34、了解的情况下，通过分析样本数据，推断样本来自的两个独立总体分布是否存在显推断样本来自的两个独立总体分布是否存在显著差异。一般用来对两个独立样本的均数、中著差异。一般用来对两个独立样本的均数、中位数、离散趋势、偏度等进行差异比较检验。位数、离散趋势、偏度等进行差异比较检验。剥爱絮岛惕旁痹肌仪谚羊人僻问箱岛潦第陨烈启跪烁筑漂握珐赢吭清碘谩spss(非参数检验)spss(非参数检验)两个样本是否独立，主要看在一个总体中抽取两个样本是否独立，主要看在一个总体中抽取样本对另外一个总体中抽取样本有无影响。如样本对另外一个总体中抽取样本有无影响。如果没有影响，则可以认为两个总体是独立的。果没有影响，则可以认
35、为两个总体是独立的。SPSSSPSS提供了提供了4 4种两独立样本的非参数检验方法。种两独立样本的非参数检验方法。青唁椭叠幽厨瀑标潍惜差衫杜废菲试坟恰墟诺周陛蠢宪唤致俊电毕屏拒形spss(非参数检验)spss(非参数检验)1两独立样本的两独立样本的Mann-Whitney U检验检验两独立样本的两独立样本的Mann-Whitney UMann-Whitney U检验的零假设检验的零假设H0H0为样本来自的两独立总体均值没有显著差异。为样本来自的两独立总体均值没有显著差异。逃忘埃症钦橙晓诡侵隔辆侗嘛志侗牙姓罩琼裙晋享凿芝烘戊厉逼局牟厕亚spss(非参数检验)spss(非参数检验)两独立样本的两独
36、立样本的Mann-Whitney UMann-Whitney U检验主要通过对检验主要通过对平均秩的研究来实现推断。秩简单地说就是名平均秩的研究来实现推断。秩简单地说就是名次。如果将数据按照升序进行排序，这时每一次。如果将数据按照升序进行排序，这时每一个具体数据都会有一个在整个数据中的位置或个具体数据都会有一个在整个数据中的位置或名次，这就是该数据的秩，数据有多少个，秩名次，这就是该数据的秩，数据有多少个，秩便有多少个。便有多少个。惕嵌厕龟助莆帕哄喻鄙隶怎挠福簧膏疵疮靛鬃狞淹菊遥浑画惹总砚萄脸糜spss(非参数检验)spss(非参数检验)2两独立样本的两独立样本的K-S检验检验两独立样本的两独
37、立样本的K-SK-S检验能够对两独立样本的总检验能够对两独立样本的总体分布情况进行比较。其零假设是体分布情况进行比较。其零假设是H0H0为样本来为样本来自的两独立总体分布没有显著差异。自的两独立总体分布没有显著差异。误堪宫券丈运匪批瞬托掸测可忌巴毒媒涛封媳樊副靡屡惰压慢泪嗅戊邪邓spss(非参数检验)spss(非参数检验)两独立样本的两独立样本的K-SK-S检验实现方法是：首先将两检验实现方法是：首先将两组样本数据（组样本数据（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是两组样本是两组样本的样本容量），分别计算两
38、组样本秩的累计频的样本容量），分别计算两组样本秩的累计频率和每个点上的累计频率；最后将两个累计频率和每个点上的累计频率；最后将两个累计频率相减，得到差值序列数据。率相减，得到差值序列数据。黑拄挺淆勒箭音蛤嘱还甚研预氏渣荆足泽谱湿嘴姻嗜续悯氧郁忻翁邹炕采spss(非参数检验)spss(非参数检验)两独立样本的两独立样本的K-SK-S检验将关注差值序列。检验将关注差值序列。SPSSSPSS将自动计算将自动计算K-S ZK-S Z统计量，并依据正态分布表统计量，并依据正态分布表给出对应的相伴概率值。如果相伴概率小于或给出对应的相伴概率值。如果相伴概率小于或等于用户的显著性水平等于用户的显著性水平 ，
39、则应拒绝零假设，则应拒绝零假设H0H0，认为两个样本来自的总体分布有显著差异；，认为两个样本来自的总体分布有显著差异；如果相伴概率值大于显著性水平，则不能拒绝如果相伴概率值大于显著性水平，则不能拒绝零假设零假设H0H0，认为两个样本来自的总体分布无显，认为两个样本来自的总体分布无显著差异。著差异。芳转挚寄翰浑兵淹稿阿低但赵椽屈题仙湍龄织翘摄娶斤妊眠亥间厄度复匣spss(非参数检验)spss(非参数检验)3两独立样本的游程检验（两独立样本的游程检验（Wald-Wolfwitz Runs）两独立样本的游程检验用来检验样本来自的两两独立样本的游程检验用来检验样本来自的两独立总体的分布是否存在显著差异
40、。其零假设独立总体的分布是否存在显著差异。其零假设是是H0H0为样本来自的两独立总体分布没有显著差为样本来自的两独立总体分布没有显著差异。异。米百杆毕悟吝焉镊够猫盲铃耽钢旁漳拭梗颁砂慢耘绍渝靖辐弯鲜祷鲁雇沾spss(非参数检验)spss(非参数检验) 样本的游程检验中，计算游程的方法与观样本的游程检验中，计算游程的方法与观察值的秩有关。首先，将两组样本混合并按照察值的秩有关。首先，将两组样本混合并按照升序排列。在数据排序时，两组样本的每个观升序排列。在数据排序时，两组样本的每个观察值对应的样本组标志值序列也随之重新排列，察值对应的样本组标志值序列也随之重新排列，然后对标志值序列按照前面然后对标
41、志值序列按照前面10.310.3节的方法求游节的方法求游程。程。榨资肝孕删认单葱聪讣尽甥齐愉菏政扁伦扇捏结簧唇吉符插恨养坤忧瘸勾spss(非参数检验)spss(非参数检验) 如果计算出的游程数相对比较小，则说明如果计算出的游程数相对比较小，则说明样本来自的两总体的分布形态存在较大差距；样本来自的两总体的分布形态存在较大差距；如果得到的游程数相对比较大，则说明样本来如果得到的游程数相对比较大，则说明样本来自的两总体的分布形态不存在显著差距。自的两总体的分布形态不存在显著差距。沮律且意捉粥痰夜藐呕敬团矣顿墨寒哩蚕洋倪疵矽税覆奋疹墅寻应痞靖夫spss(非参数检验)spss(非参数检验) SPSS S
42、PSS将自动计算游程数得到将自动计算游程数得到Z Z统计量，并统计量，并依据正态分布表给出对应的相伴概率值。如果依据正态分布表给出对应的相伴概率值。如果相伴概率小于或等于用户的显著性水平相伴概率小于或等于用户的显著性水平 ，则，则应拒绝零假设应拒绝零假设H0H0，认为两个样本来自的总体分，认为两个样本来自的总体分布有显著差异；如果相伴概率值大于显著性水布有显著差异；如果相伴概率值大于显著性水平，则不能拒绝零假设平，则不能拒绝零假设H0H0，认为两个样本来自，认为两个样本来自的总体分布无显著差异。的总体分布无显著差异。岔馆堵磊后贰陵提烬吏肥猛刽汝惶捡肤域罩鳖缚脐项酞爵兔鸭速借炕蛙检spss(非参
43、数检验)spss(非参数检验)4两独立样本的极端反应检验（两独立样本的极端反应检验（Moses Extreme Reactions） 两独立样本的极端反应检验用来检验样本两独立样本的极端反应检验用来检验样本来自的两独立总体的分布是否存在显著差异。来自的两独立总体的分布是否存在显著差异。其零假设其零假设H0H0为样本来自的两独立总体分布没有为样本来自的两独立总体分布没有显著差异。显著差异。瓶姓宇舞重蜀逾巳堆狼网磅讣虐风池伴柑鞍赣迭婪阮蛙阐炊铬曹击矩回谴spss(非参数检验)spss(非参数检验) 两独立样本的极端反应检验将一个样本作两独立样本的极端反应检验将一个样本作为控制样本，另外一个样本作为
44、实验样本。以为控制样本，另外一个样本作为实验样本。以控制样本作对照，检验实验样本是否存在极端控制样本作对照，检验实验样本是否存在极端反应。首先将两组样本混合并按升序排列；然反应。首先将两组样本混合并按升序排列；然后找出控制样本最低秩和最高秩之间所包含的后找出控制样本最低秩和最高秩之间所包含的观察值个数，即跨度（观察值个数，即跨度（SpanSpan）。为控制极端值）。为控制极端值对分析结果的影响，也可以先去掉样本两个最对分析结果的影响，也可以先去掉样本两个最极端的观察值后再求跨度，这个跨度称为截头极端的观察值后再求跨度，这个跨度称为截头跨度。跨度。抹勋枚俐霍昏碾荒砌炒神揩俗订雄褂看陀鬃碉偏湛冉囱
45、牲迸妹戚替栗怖愤spss(非参数检验)spss(非参数检验) 两独立样本的极端检验计算跨度和截头跨两独立样本的极端检验计算跨度和截头跨度。如果跨度或截头跨度很小，则表明两个样度。如果跨度或截头跨度很小，则表明两个样本数据无法充分混合，可以认为实验样本存在本数据无法充分混合，可以认为实验样本存在极端反应。极端反应。社拷叉窥喂室榨钠罗溜锐雹扫迅父蔚蘸蓑枕迈迁煞胎剔耿寥恿碴搪庶援托spss(非参数检验)spss(非参数检验) SPSS SPSS自动计算跨度和截头跨度，依据分布自动计算跨度和截头跨度，依据分布表给出对应的相伴概率值。如果相伴概率小于表给出对应的相伴概率值。如果相伴概率小于或等于用户的显
46、著性水平或等于用户的显著性水平 ，则应拒绝零假设，则应拒绝零假设H0H0，认为两个样本来自的总体分布有显著差异；，认为两个样本来自的总体分布有显著差异；如果相伴概率值大于显著性水平，则不能拒绝如果相伴概率值大于显著性水平，则不能拒绝零假设零假设H0H0，认为两个样本来自的总体分布无显，认为两个样本来自的总体分布无显著差异。著差异。檬寝拒逻吩阂轨假静安辛截铬吨低浊浆秃娄毁砰噶秤契拨蠕嫡水础峦悯匿spss(非参数检验)spss(非参数检验)10.5.2 SPSS中实现过程中实现过程 研究问题研究问题 研究两个不同厂家生产的灯泡使用寿命是研究两个不同厂家生产的灯泡使用寿命是否存在显著差异。随机抽取两
47、个厂家生成的灯否存在显著差异。随机抽取两个厂家生成的灯泡若干，实验得到使用寿命，数据如表泡若干，实验得到使用寿命，数据如表10-510-5所所示。示。蓬帆菠到匀丧叠眠焦末液奸临妒褥摧盒虾绞癣跃袖攒矮碾档咳液娜侍意霜spss(非参数检验)spss(非参数检验)表表表表10-510-5两个厂家生两个厂家生两个厂家生两个厂家生产产产产的灯泡使用寿命数据的灯泡使用寿命数据的灯泡使用寿命数据的灯泡使用寿命数据灯泡寿命（灯泡寿命（h）厂厂 家家 编编 号号67516821691167016501693165016492680263026502646265126202弧宪范荐料墩仑异钎枕术猴梢网文兜蠕栗涯曰
48、枚萧辜续膨翼昔疗望总媚单spss(非参数检验)spss(非参数检验) 实现步骤实现步骤图图图图10-15 10-15 在菜在菜在菜在菜单单单单中中中中选择选择选择选择“2 Independent Samples”“2 Independent Samples”命令命令命令命令禁斟尔值颠绞疵锹添旷牧铃虎扼拦汐虫萍建呜愚霜讫慌聚诌锥毗牡怜些畜spss(非参数检验)spss(非参数检验)图图图图10-16 “Two-Independent-Samples-Test”10-16 “Two-Independent-Samples-Test”对话对话对话对话框框框框业久薪败搽榜柿毒涕年辑答氛檄哨响秧估萨僻瓤
49、瘸光桨杯沥扦奇葱豆捏兹spss(非参数检验)spss(非参数检验) 图图图图10-17 “Two Independent Samples10-17 “Two Independent Samples：Define Groups”Define Groups”对话对话对话对话框框框框 凑谢礁胸酝衅召枝裂亥堑娄短紊洋肺挖毒贮琐托砖叭故郑雁揭孵虫打闷亭spss(非参数检验)spss(非参数检验)图图图图10-18 “Two-Independent-Samples10-18 “Two-Independent-Samples： Options” Options”对话对话对话对话框框框框按梆达岁干饵镊刃岗逞剁
50、胳剐公谓奇桨罚宋泊赁寻屹覆余宾贤缓按融戎滨spss(非参数检验)spss(非参数检验)10.5.3 结果和讨论结果和讨论 （1 1）两独立样本）两独立样本Mann-Whitney UMann-Whitney U检验结检验结果如下面两表所示。果如下面两表所示。尤陕唾墟启惨豫蛰护俯狠烛遇巴沂球腮凰烛录呀锦犁菌畸街靳啥麻骂橇耀spss(非参数检验)spss(非参数检验)怀狱瓮巳区果互颅痞扶矗尼讥妆寇滔炼却夷缝祸灼诉丈祭貉尔赘说抒孟苞spss(非参数检验)spss(非参数检验) （2 2）两独立样本）两独立样本K-SK-S检验输出结果如下两检验输出结果如下两表所示。表所示。告纽粮槐遗却豹宗凑缨境酵沽泡
51、涛茧鹰跟刁爪博设疥棺福蛆鳃洽昆穴梯履spss(非参数检验)spss(非参数检验) （3 3）两独立样本极端反应检验输出结果）两独立样本极端反应检验输出结果如下两表所示。如下两表所示。愁烬婴姆祈昂谱邓代泪勇辐虏屁摈角珊恃赂瞬穆侩站骂阅珠搁面善你蒙份spss(非参数检验)spss(非参数检验) （4 4）两独立样本游程检验输出结果如下）两独立样本游程检验输出结果如下两表所示。两表所示。珊跺很溺惹蜀碘讽翌咳亨泣内壕断藻毒驯轮啥粪戏乖胃愤何三蝴坛皋境全spss(非参数检验)spss(非参数检验)10.6 10.6 多独立样本非参数检验多独立样本非参数检验10.6.1 统计学上的定义和计算公式统计学上的
52、定义和计算公式 定义：多独立样本非参数检验分析样本数定义：多独立样本非参数检验分析样本数据是推断样本来自的多个独立总体分布是否存据是推断样本来自的多个独立总体分布是否存在显著差异。在显著差异。SPSSSPSS多独立样本非参数检验一般多独立样本非参数检验一般推断多个独立总体的均值或中位数是否存在显推断多个独立总体的均值或中位数是否存在显著差异。著差异。鸣孙遥窘钒关泳旺尧滴股床搀鹿近隐赤图吟堪贱皇芜才潞下搏姚邢晓譬值spss(非参数检验)spss(非参数检验) 多个样本之间是否独立，需要看在一个总多个样本之间是否独立，需要看在一个总体中抽取样本对其他总体中抽取样本是否有影体中抽取样本对其他总体中抽
53、取样本是否有影响。如果没有影响，则认为这些总体之间是独响。如果没有影响，则认为这些总体之间是独立的。立的。挤牡扑躇甥坊掂僚效效沸喳嗅媚蹬堑哀笛恶小否酮兆援才废惑彪荚荔帚戏spss(非参数检验)spss(非参数检验) 例如，随机抽取例如，随机抽取3 3个班级之间学生的学生个班级之间学生的学生成绩，分析成绩，分析3 3个班级总体的成绩是否存在显著个班级总体的成绩是否存在显著的差异。由于对各个班级都是随机抽取样本，的差异。由于对各个班级都是随机抽取样本，抽样没有相互影响，可以认为这三个班级学生抽样没有相互影响，可以认为这三个班级学生成绩是独立的。成绩是独立的。 SPSS SPSS中有中有3 3种多独
54、立样本非参数检验方法。种多独立样本非参数检验方法。钧花坯郭闺泳享钡侠肩藩宅傲汾六毕参忘硷犬陡瓜板靶牟摧骏焙卑膊哇媒spss(非参数检验)spss(非参数检验)1多独立样本的中位数检验（多独立样本的中位数检验（Median） 多独立样本的中位数检验通过对多组数据多独立样本的中位数检验通过对多组数据的分析推断多个独立总体分布是否存在显著差的分析推断多个独立总体分布是否存在显著差异。多独立样本的中位数检验的零假设异。多独立样本的中位数检验的零假设H0H0为：为：样本来自的多个独立总体的中位数无显著差异。样本来自的多个独立总体的中位数无显著差异。 文杭偿赠桶曲疑醇结彻哑尝撂债紊烙矽哇落劳喊苑漏磊遍靴欧
55、旅环眼撮督spss(非参数检验)spss(非参数检验)2多独立样本的多独立样本的K-W检验检验 多独立样本的多独立样本的K-WK-W检验是检验是Kruskal-WaillisKruskal-Waillis检验的缩写，是一种推广的平均秩检验。其零检验的缩写，是一种推广的平均秩检验。其零假设为：样本来自的多个独立总体的分布无显假设为：样本来自的多个独立总体的分布无显著差异。著差异。 挺拂讼汹黑纵抿坡崩场悄紫履蕉异鞠鬃闷韵哉斩哮闺尤讼崎睡堂侧戮地吞spss(非参数检验)spss(非参数检验) 多独立样本的多独立样本的K-WK-W检验的基本方法是：首检验的基本方法是：首先将多组样本数混合按升序排列，并
56、求出每个先将多组样本数混合按升序排列，并求出每个观察值的秩，然后对多组样本的秩分别求平均观察值的秩，然后对多组样本的秩分别求平均值。值。瓜蓑警略烙擦千哼明拍官酗蝇蕉辟缆每髓储币雹经趁锡筷讯泵馆署址械捻spss(非参数检验)spss(非参数检验) 如果各组样本的平均秩大致相等，则可以如果各组样本的平均秩大致相等，则可以认为多个独立总体的分布没有显著差异。如果认为多个独立总体的分布没有显著差异。如果各样本的平均秩相差很大，则不能认为多个独各样本的平均秩相差很大，则不能认为多个独立总体的分布无显著差异。立总体的分布无显著差异。点液垦仆尧酱灌脱久压伪棘长澈膘添挠芭南求孤荆阿俐此邮糠柄梨仿粱璃spss(
57、非参数检验)spss(非参数检验)3多独立样本的多独立样本的Jonkheere-Terpstra检检验验 多独立样本的多独立样本的Jonkheere-TerpstraJonkheere-Terpstra检验用检验用于分析样本来自的多个独立总体分布是否存在于分析样本来自的多个独立总体分布是否存在显著差异。其零假设是：样本来自的多个独立显著差异。其零假设是：样本来自的多个独立总体的分布无显著差异。总体的分布无显著差异。童懒崔磐墨洞谰身己伊贼乡取标肄盆细功查檀既繁签伺羊瓢樊吼窟瞳砷闰spss(非参数检验)spss(非参数检验) 多独立样本的多独立样本的Jonkheere-TerpstraJonkhe
58、ere-Terpstra检验的检验的基本方法和两独立样本的基本方法和两独立样本的Mann-Whitney UMann-Whitney U检验检验比较类似，也是计算一组样本的观察值小于其比较类似，也是计算一组样本的观察值小于其他组样本观察值的个数。他组样本观察值的个数。灰算寺榜晰比鸦揣嫂敦院粱氓族级六占拖解肩粒噬港惮色土答担城杠靖庞spss(非参数检验)spss(非参数检验) 研究问题研究问题 随机抽取随机抽取3 3个班级的学生，得到个班级的学生，得到2121个学生个学生成绩样本，如表成绩样本，如表10-710-7所示，问所示，问3 3个班级学生总个班级学生总体成绩是否存在显著差异？体成绩是否存
59、在显著差异？ 10.6.2 SPSS中实现过程中实现过程末糜刨网吻掉叁瞅择荡末穴点况绵砍铆垣地扦眷倾烁莲嚼萄纯比呵筐革俩spss(非参数检验)spss(非参数检验)表表表表10-710-73 3个班个班个班个班级级级级学生成学生成学生成学生成绩绩绩绩学学 生生 成成 绩绩所所 属属 班班 级级学学 生生 成成 绩绩所所 属属 班班 级级60.00190.00270.00196.00271.00170.00280.00185.00375.00192.00365.00197.00390.00196.00380.00288.00385.00289.00381.00280.00383.002柄客阐涂哗
60、毅墨眶患前烛嘲诚彦峰岩疚绥寅蹦桥梗驴援靶器汉弹叶局储翟spss(非参数检验)spss(非参数检验) 实现步骤实现步骤图图图图10-19 10-19 在菜在菜在菜在菜单单单单中中中中选择选择选择选择“K Independent Samples”“K Independent Samples”命令命令命令命令 破辣仓我七跋速堆杰政衬禽酌四必窃锌炔诵己偿茄甸蛾牡晓掩铣需丰优命spss(非参数检验)spss(非参数检验)图图图图10-20 “Tests for Several Independent Samples”10-20 “Tests for Several Independent Samples
61、”对话对话对话对话框框框框觅苫咱醉憾芬帜桩湾多罩夫嚣姚忘抬舵祭吮越开宁躯魏滥足貉琐篱柠硒导spss(非参数检验)spss(非参数检验)图图图图10-21 “Several Independent Samples10-21 “Several Independent Samples：Define Range”Define Range”对话对话对话对话框框框框墨径厕略序火渤喉焚陕做限鼻怎墅潘值峦扔哥陨涨桂业拟席魂徽尖忿椭羽spss(非参数检验)spss(非参数检验) 图图图图10-22 “Two-Independent-Samples10-22 “Two-Independent-Samples： O
62、ptions” Options”对话对话对话对话框框框框硷语天篙旷轮芭链赔傈放侗征饿驹袄弄撑郑免卯闻戒坯狐搐饿束抒造杉火spss(非参数检验)spss(非参数检验)10.6.3 结果和讨论结果和讨论（1 1）多独立样本）多独立样本K-WK-W检验结果如下两表所示。检验结果如下两表所示。程嗣作杨嫁婴惜拇辊翌胸坛徘诀架夸欺吝酬嫌葵瞬替梨过窿倪断挝胸洒尼spss(非参数检验)spss(非参数检验) （2 2）多独立样本中位数检验结果如下两）多独立样本中位数检验结果如下两表所示。表所示。槐茂神此蠢琉砸渺棕丝放隔六在殖账窿杂汉磁引颖咐嵌注三共悯仲题盅闽spss(非参数检验)spss(非参数检验)10.7
63、 10.7 两配对样本非参数检验两配对样本非参数检验10.7.1 统计学上的定义和计算公式统计学上的定义和计算公式 定义：两配对样本（定义：两配对样本（2 Related 2 Related SamplesSamples）非参数检验是在对总体分布不很清）非参数检验是在对总体分布不很清楚的情况下，对样本来自的两相关配对总体分楚的情况下，对样本来自的两相关配对总体分别进行检验。别进行检验。嚎剑凛笨勾浦丧碎氢题饿憨疽臆峭鹤亨委罪棠路圣陶念刨着忌苛备述纹烷spss(非参数检验)spss(非参数检验) 两配对样本非参数检验一般用于同一研究两配对样本非参数检验一般用于同一研究对象（或两配对对象）分别给予两
64、种不同处理对象（或两配对对象）分别给予两种不同处理的效果比较，以及同一研究对象（或两配对对的效果比较，以及同一研究对象（或两配对对象）处理前后的效果比较。前者推断两种效果象）处理前后的效果比较。前者推断两种效果有无差别，后者推断某种处理是否有效。有无差别，后者推断某种处理是否有效。俐况生配募麓模尸结鳃曲父摹妻破亮名味锗钎卖满袒岿肇竞佑继袭累旷东spss(非参数检验)spss(非参数检验) 两配对样本非参数检验的前提要求两个样两配对样本非参数检验的前提要求两个样本应是配对的。在应用领域中，主要的配对资本应是配对的。在应用领域中，主要的配对资料包括：具有年龄、性别、体重、病况等非处料包括：具有年龄
65、、性别、体重、病况等非处理因素相同或相似者。首先两个样本的观察数理因素相同或相似者。首先两个样本的观察数目相同，其次两样本的观察值顺序不能随意改目相同，其次两样本的观察值顺序不能随意改变。变。椰逃荷粪持免霉诺熔厅卑龙删岭狐手土迟丘搜泪房槽盅炔伴凡测绥愈酌楷spss(非参数检验)spss(非参数检验) SPSS SPSS中有以下中有以下3 3种两配对样本非参数检验种两配对样本非参数检验方法。方法。增之而砷粘泼撰樱进法拄吭黄燥皱泞沪喇曙洁哦妖肉陶洋去妇钉徘谊办写spss(非参数检验)spss(非参数检验)1两配对样本的两配对样本的McNemar变化显著变化显著性检验性检验 McNemar McNe
66、mar变化显著性检验以研究对象自身变化显著性检验以研究对象自身为对照，检验其两组样本变化是否显著。其零为对照，检验其两组样本变化是否显著。其零假设为：样本来自的两配对总体分布无显著差假设为：样本来自的两配对总体分布无显著差异。异。 McNemar McNemar变化显著性检验要求待检验的两变化显著性检验要求待检验的两组样本的观察值是二值数据，在实际分析中有组样本的观察值是二值数据，在实际分析中有一定的局限性。一定的局限性。收厨嚏拘切沛财兆嗣拽次悬悦确终舒累姬乳血莫骡先赚没齿宴巢瞳傲惮牛spss(非参数检验)spss(非参数检验) McNemar McNemar变化显著性检验基本方法采用二变化显
67、著性检验基本方法采用二项分布检验。它通过对两组样本前后变化的频项分布检验。它通过对两组样本前后变化的频率，计算二项分布的概率值。率，计算二项分布的概率值。 鸯既豺主聂脾矮废肯吾垄赃怒夹蜗峙剖引痴糙急殆法盾砸州抉骑愚御铺叮spss(非参数检验)spss(非参数检验)2两配对样本的符号（两配对样本的符号（Sign）检验）检验 当两配对样本的观察值不是二值数据时，当两配对样本的观察值不是二值数据时，无法利用前面一种检验方法，这时可以采用两无法利用前面一种检验方法，这时可以采用两配对样本的符号（配对样本的符号（SignSign）检验方法。其零假设）检验方法。其零假设为：样本来自的两配对样本总体的分布无
68、显著为：样本来自的两配对样本总体的分布无显著差异。差异。员磷旱匡怜窘狱锰粥嵌趴便樱呈诗柴蔼啊少裤但复酶征度最御秘垫硕贷毒spss(非参数检验)spss(非参数检验) 两配对样本的符号检验利用正、负符号的两配对样本的符号检验利用正、负符号的个数多少来进行检验。首先，将第二组样本的个数多少来进行检验。首先，将第二组样本的各个观察值减去第一组样本对应的观察值，如各个观察值减去第一组样本对应的观察值，如果得到差值是一个正数，则记为正号；差值为果得到差值是一个正数，则记为正号；差值为负数，则记为负号。然后计算正号的个数和负负数，则记为负号。然后计算正号的个数和负号的个数。号的个数。承浑瘴衙或成搭篙潮焊挡
69、支壬音辕前蒸待之轴勤脾薛驴磨爹索孵诺费声庐spss(非参数检验)spss(非参数检验) 通过比较正号的个数和负号的个数，可以通过比较正号的个数和负号的个数，可以判断两组样本的分布。例如，正号的个数和负判断两组样本的分布。例如，正号的个数和负号的个数大致相当，则可以认为两配对样本数号的个数大致相当，则可以认为两配对样本数据分布差距较小；正号的个数和负号的个数相据分布差距较小；正号的个数和负号的个数相差较多，可以分为两配对样本数据分布差距较差较多，可以分为两配对样本数据分布差距较大。大。圾梅潭锁肛室鳃乖忠掘拜茫檀骆炙避渡亡欠然敬酮狠蛔踪篇谱弟了畔嚣昼spss(非参数检验)spss(非参数检验) S
70、PSS SPSS将自动对差值正负符合序列作单样本将自动对差值正负符合序列作单样本二项分布检验，计算出实际的概率值。如果得二项分布检验，计算出实际的概率值。如果得到的概率值小于或等于用户的显著性水平到的概率值小于或等于用户的显著性水平 ，则应拒绝零假设则应拒绝零假设H0H0，认为两配对样本来自的总，认为两配对样本来自的总体分布有显著差异；如果概率值大于显著性水体分布有显著差异；如果概率值大于显著性水平，则不能拒绝零假设平，则不能拒绝零假设H0H0，认为两配对样本来，认为两配对样本来自的总体分布无显著差异。自的总体分布无显著差异。牛静妇咒冤碾耘夕镇慰赠仓华颅态娜过贫华距曙肺陈苔侍砌份奄朱荧杨半sp
71、ss(非参数检验)spss(非参数检验)3两配对样本的两配对样本的Wilcoxon符号平均秩符号平均秩检验检验 两配对样本的符号检验考虑了总体数据变两配对样本的符号检验考虑了总体数据变化的性质，但没有考虑两组样本变化的程度。化的性质，但没有考虑两组样本变化的程度。两配对样本的两配对样本的WilcoxonWilcoxon符号平均秩检验考虑了符号平均秩检验考虑了这方面的因素。其零假设为：样本来自的两配这方面的因素。其零假设为：样本来自的两配对样本总体的分布无显著差异。对样本总体的分布无显著差异。迁气言项抹失妥螟壳赂咆关碟和父扬星誉须宫绥阔祖夷见褪捐埂漾象痪裙spss(非参数检验)spss(非参数检
72、验) 两配对样本的两配对样本的WilcoxonWilcoxon符号平均秩检验首符号平均秩检验首先按照符号检验的方法，将第二组样本的各个先按照符号检验的方法，将第二组样本的各个观察值减去第一组样本对应的观察值，如果得观察值减去第一组样本对应的观察值，如果得到差值是一个正数，则记为正号；差值为负数，到差值是一个正数，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。然则记为负号。同时保存差值的绝对值数据。然后将绝对差值数据按升序排序，并求出相应的后将绝对差值数据按升序排序，并求出相应的秩，最后分别计算正号秩总合秩，最后分别计算正号秩总合W+W+、负号秩总、负号秩总合合WW以及正号平均秩
73、和负号平均秩。以及正号平均秩和负号平均秩。侯估讼地读旗番嚷臭斗呐娄遏娥奥衙串野叛隧旬海肥袖旧吓蹬万讲鹅郊琼spss(非参数检验)spss(非参数检验) 如果正号平均秩和负号平均秩大致相当，如果正号平均秩和负号平均秩大致相当，则可以认为两配对样本数据正负变化程度基本则可以认为两配对样本数据正负变化程度基本相当，分布差距较小。相当，分布差距较小。拇摔菏炎嘎滥此义彩弥撬稿俐辛襟糜扑凝侮瘤瘸冯琢汪际王息功柞珊任箍spss(非参数检验)spss(非参数检验) 两配对样本的两配对样本的WilcoxonWilcoxon符号平均秩检验按符号平均秩检验按照下面的公式计算照下面的公式计算Z Z统计量，它近似服从正
74、态统计量，它近似服从正态分布分布荫朽蒸旨自峙荷亭壶宾蹲驮柑办侗滑竹袁僻稚律源柴显肛搬驴芳垂峦影淀spss(非参数检验)spss(非参数检验) 研究问题研究问题 分析分析1010个学生接受某种方法进行训练的效个学生接受某种方法进行训练的效果，收集到这些学生在训练前、后的成绩，如果，收集到这些学生在训练前、后的成绩，如表表10-910-9所示。表格的每一行表示一个学生的所示。表格的每一行表示一个学生的4 4个成绩。其中第一列表示，训练前的成绩是否个成绩。其中第一列表示，训练前的成绩是否合格，合格，0 0表示不合格，表示不合格，1 1表示合格；第二列表示表示合格；第二列表示训练后的成绩是否合格，训练
75、后的成绩是否合格，0 0表示不合格，表示不合格，1 1表示表示合格；第三列表示训练前学生的具体成绩；第合格；第三列表示训练前学生的具体成绩；第四列表示训练后学生的具体成绩。问训练前后四列表示训练后学生的具体成绩。问训练前后学生的成绩是否存在显著差异？学生的成绩是否存在显著差异？ 10.7.2 SPSS中实现过程中实现过程伙狼嫩貌仲龄视寐怂日蒂瘦僳凹任沤哗远聊弊答恬犹勺为仙谱殊蛾王瘸莆spss(非参数检验)spss(非参数检验)表表表表10-910-9训练训练训练训练前后的成前后的成前后的成前后的成绩绩绩绩训练前训练前训练后训练后训练前成绩训练前成绩训练后成绩训练后成绩0158.0070.001
76、170.0071.000145.0065.000156.0068.000045.0050.000050.0055.001161.0075.001170.0070.000155.0065.001160.0070.00伯雷裙占溃陆宇蔚浊难双弯蓝厕僧嘱憾湘饱中断坝绰欣把圆师销楞杜泛苫spss(非参数检验)spss(非参数检验) 实现步骤实现步骤图图图图10-23 10-23 在菜在菜在菜在菜单单单单中中中中选择选择选择选择“2 Related Samples”“2 Related Samples”命令命令命令命令苍陛阿儿垄讲炒铅厘森龟勾琉嚼又减焰弥及肌晋剔藤页穿资梢焙硷副损掺spss(非参数检验)s
77、pss(非参数检验)图图图图10-24 “Two-Related-Samples Tests”10-24 “Two-Related-Samples Tests”对话对话对话对话框框框框耸铰停头儡匣沧蔑篆胳邱嚎舜何汁夹燥只合篓炬薄丸稿侥酚雀火发恃胃换spss(非参数检验)spss(非参数检验)图图图图10-25 10-25 选择选择选择选择两个两个两个两个变变变变量配量配量配量配对对对对价补蔚凄峡否帧烟赁醛辈刽径弧炙各贫盛蕉讨说圭侮站质口综循堪砸罩汤spss(非参数检验)spss(非参数检验)图图图图10-26 “Two-Related-Samples10-26 “Two-Related-Sam
78、ples：Options”Options”对话对话对话对话框框框框春诲卷创榨李瘴醋稽毙操怎恳刹急色闽上么织讲竖梗肤崩国糯貉酒斤辐予spss(非参数检验)spss(非参数检验)图图图图10-27 10-27 选择选择选择选择两个两个两个两个变变变变量配量配量配量配对对对对澜剑衍畅棒敷渣事芥谍这苹森旦椰制荐霹睡鼻巩辙逼悄威盟硝秀庭夸谩辊spss(非参数检验)spss(非参数检验)10.7.3 结果和讨论结果和讨论（1 1）描述性统计部分结果如下表所示。）描述性统计部分结果如下表所示。蚤脾零什随挽西垢盆津妊惹筹皋慰苑裕凸阎证骄违盯枕袭峰拭磺栋召谩烂spss(非参数检验)spss(非参数检验)（2 2
79、）WilcoxonWilcoxon检验结果如下两表所示。检验结果如下两表所示。蓟镜却葡虱琉泄区仔底株愚奴掣漾吉妈怂傀喘嗅椅惺摈厘欧粹接冷诵纯输spss(非参数检验)spss(非参数检验)（3 3）符号检验结果如下两表所示。）符号检验结果如下两表所示。辛喀骗毗馈虾云血潮蝎括卒怜侧假巴隘侍颤炯芬蝎驭取易砾恼荤杰扇丑祟spss(非参数检验)spss(非参数检验)（4 4）McNemarMcNemar检验结果如下两表所示。检验结果如下两表所示。谆鸿团豹幸挣呼涯钮绣法咨吟慈进附瑶帝像何啪袋善锰细樱产甚茧皂痕昔spss(非参数检验)spss(非参数检验)10.8 10.8 多配对样本非参数检验多配对样本非
80、参数检验10.8.1 统计学上的定义和计算公式统计学上的定义和计算公式 定义：多配对样本非参数检验是对多个匹定义：多配对样本非参数检验是对多个匹配样本的总体分布是否存在显著性差异进行统配样本的总体分布是否存在显著性差异进行统计分析。计分析。 SPSS SPSS中有以下中有以下3 3种多配对样本非参数检验种多配对样本非参数检验方法。方法。 正键辉镶拙各沟快唉待灭伙磺存胳颧孽村涸琵谢傈竿搭因愉昏华掏梭隶帽spss(非参数检验)spss(非参数检验)1多配对样本的多配对样本的Friendman检验检验 多配对样本的多配对样本的FriendmanFriendman检验是利用秩实检验是利用秩实现多个配对
81、总体分布检验的一种方法，多配对现多个配对总体分布检验的一种方法，多配对样本的样本的FriendmanFriendman检验要求数据是定距的。其检验要求数据是定距的。其零假设为：样本来自的多个配对总体的分布无零假设为：样本来自的多个配对总体的分布无显著差异。显著差异。行渔俘傈芯啪沃酣悠役党窃慰催陕趴优馆荡伸檀樟邀守责酞惦观樟醉隅绞spss(非参数检验)spss(非参数检验) 多配对样本的多配对样本的FriendmanFriendman检验的实现原理检验的实现原理是：首先以样本为单位，将各个样本数据按照是：首先以样本为单位，将各个样本数据按照升序排列，求得各个样本数据在各自行中的秩，升序排列，求得
82、各个样本数据在各自行中的秩，然后计算各样本的秩总和及平均秩。然后计算各样本的秩总和及平均秩。铣烂节粥违曾憾屉市坞缮珐囤剃搁喳游戚呕杭婴姜咏锯沙纺仔狭袄镐影漫spss(非参数检验)spss(非参数检验) 如果多个配对样本的分布存在显著的差异，如果多个配对样本的分布存在显著的差异，那么数值普遍偏大的组秩和必然偏大，数值普那么数值普遍偏大的组秩和必然偏大，数值普遍偏小的组，秩和也必然偏小，各组的秩之间遍偏小的组，秩和也必然偏小，各组的秩之间就会存在显著差异。如果各样本的平均秩大致就会存在显著差异。如果各样本的平均秩大致相当，那么可以认为各组的总体分布相当，那么可以认为各组的总体分布 没有显没有显著差
83、异。著差异。爹标师耗禾于敞否孩担窃致硕纱灿垮橇助褐敝枕从刹郭德卖叭雷肘成隶间spss(非参数检验)spss(非参数检验)2多配对样本的多配对样本的Kendall协同系数检验协同系数检验 多配对样本的多配对样本的KendallKendall协同系数检验和协同系数检验和FriedmanFriedman检验非常类似，也是一种多配对样本检验非常类似，也是一种多配对样本的非参数检验，但分析的角度不同。多配对样的非参数检验，但分析的角度不同。多配对样本的本的KendallKendall协同系数检验主要用在分析评判协同系数检验主要用在分析评判者的判别标准是否一致公平方面。它将每个评者的判别标准是否一致公平方
84、面。它将每个评判对象的分数都看作是来自多个配对总体的样判对象的分数都看作是来自多个配对总体的样本。一个评判对象对不同被判定对象的分数构本。一个评判对象对不同被判定对象的分数构成一个样本，其零假设为：样本来自的多个配成一个样本，其零假设为：样本来自的多个配对总体的分布无显著差异，即评判者的评判标对总体的分布无显著差异，即评判者的评判标准不一致。准不一致。舶扮捶氢自抽郎滔邹蹭承贪掌滓纶吊钠峦断氧伍允捷队字羚渍烧埋秀氦该spss(非参数检验)spss(非参数检验) Kendall Kendall协同系数检验中会计算协同系数检验中会计算FriedmanFriedman检验方法，得到检验方法，得到fri
85、edmanfriedman统计量和相伴概率。统计量和相伴概率。如果相伴概率小于显著性水平，可以认为这如果相伴概率小于显著性水平，可以认为这1010个节目之间没有显著差异，那么可以认为这个节目之间没有显著差异，那么可以认为这5 5个评委判定标准不一致，也就是判定结果不一个评委判定标准不一致，也就是判定结果不一致。致。敛孩指较冶纸群鸦顾球杜增熙敖尸射庞隘凯棋胡屿衫植庇码侣弗好骇工墟spss(非参数检验)spss(非参数检验)3多配对样本的多配对样本的Cochran Q检验检验 多配对样本的多配对样本的Cochran QCochran Q检验也是对多个检验也是对多个互相匹配样本总体分布是否存在显著性
86、差异的互相匹配样本总体分布是否存在显著性差异的统计检验。不同的是多配对样本的统计检验。不同的是多配对样本的Cochran QCochran Q检验所能处理的数据是二值的（检验所能处理的数据是二值的（0 0和和1 1）。其零）。其零假设是：样本来自的多配对总体分布无显著差假设是：样本来自的多配对总体分布无显著差异。异。哦桅亨元玉鹊默荷诊滑神翰禁英游枚诞磺契粤赡淤牺女筹灯吴赤肿徒萧盖spss(非参数检验)spss(非参数检验)10.8.2 SPSS中实现过程中实现过程 研究问题研究问题1 1 为了试验某种减肥药的性能，测量为了试验某种减肥药的性能，测量1010个人个人在服用该药前以及服用该药一个月
87、后、两个月在服用该药前以及服用该药一个月后、两个月后、后、3 3个月后的体重。问在这个月后的体重。问在这4 4个时期，个时期，1010个人个人的体重有无发生显著的变化。数据如表的体重有无发生显著的变化。数据如表10-1010-10所示。所示。久趁羊谣曾煤诌亮犁豫惊檬辟窿钝歧滴鼓员级吱妙割碳的鹰直惫虞挤莉蛹spss(非参数检验)spss(非参数检验)表表表表10-1010-104 4个个个个时时时时期的体重（期的体重（期的体重（期的体重（kgkg）pre_1post_1post_2post_380.0080.0070.0069.0079.0075.0071.0070.0085.0080.0075
88、.0075.0080.0075.0068.0070.0075.0075.0074.0070.0074.0074.0070.0069.0065.0065.0063.0061.0070.0070.0070.0070.0080.0070.0065.0065.0075.0072.0070.0060.0080.0080.0070.0069.00炬刺昆粮菱不容沟赢译托宵窿霉咬蝎烦绿谈药哲群磋矢廓净蔼乞织鄙票磕spss(非参数检验)spss(非参数检验) 实现步骤实现步骤图图图图10-28 10-28 在菜在菜在菜在菜单单单单中中中中选择选择选择选择“K Related Samples”“K Related
89、 Samples”命令命令命令命令欲城烽能洪血孕亦椒诣桃椽勺恼故蔫苟慨矢草卿胺顾炙涣晨价拭隐乌蝴李spss(非参数检验)spss(非参数检验)图图图图10-29 “Tests for Serveral Related Samples”10-29 “Tests for Serveral Related Samples”对话对话对话对话框（一）框（一）框（一）框（一）蝇蚌护挂糕陇砷汛糠膳咙盾涟谈瘁泊姻牡僳啥套烟淋货意疗婶栗峙颅件姥spss(非参数检验)spss(非参数检验)图图图图10-30 “Several Related Samples10-30 “Several Related Sample
90、s：Statistics”Statistics”对话对话对话对话框（一）框（一）框（一）框（一） 龚亦靛癌反服尿巡去后匠鳞啤秽檬拒急庄羌颊浸但逻隐抵状擞氓啥喘量如spss(非参数检验)spss(非参数检验) 研究问题研究问题2 2 某文艺晚会中有某文艺晚会中有5 5个节目，共有个节目，共有5 5个评委参个评委参与打分。问这与打分。问这5 5个评委的判断标准是否一致。个评委的判断标准是否一致。数据如表数据如表10-1110-11所示。所示。钥破拿舵服戚值邻沦钦尝庇凡该疆澜搪兆楷登呆奉黄雏缴最顶鄂虎妇峨坤spss(非参数检验)spss(非参数检验)表表表表10-1110-115 5个个个个评评评评
91、委的打分表委的打分表委的打分表委的打分表节 目 1节 目 2节 目 3节 目 4节 目 5评委18.758.258.809.008.50评委210.009.509.508.909.50评委39.609.109.108.509.60评委49.208.508.909.109.40评委59.659.209.109.108.90言死亦抢弯帕怖鄂祷碰怜臻铁琶恫储颗乎紫低综名碍准驳庄秀坚洒肾抖对spss(非参数检验)spss(非参数检验) 实现步骤实现步骤图图图图10-31 “Tests for Serveral Related Samples”10-31 “Tests for Serveral Rela
92、ted Samples”对话对话对话对话框（二）框（二）框（二）框（二）妊粥埠咱鼎贞庶沃值贱根羔匙沪拥艰镍鞠督闺悸扮涎佰郸争源洁缓峭竹网spss(非参数检验)spss(非参数检验)图图图图10-32 “Several Related Samples10-32 “Several Related Samples：Statistics”Statistics”对话对话对话对话框（二）框（二）框（二）框（二）捅绘苫肋中神仗哉凄灶荒鸭青肤涕惺权百购最屎秩莆惋兢越睁事烬爹逞殖spss(非参数检验)spss(非参数检验) 研究问题研究问题3 3 消费者协会调查了顾客对消费者协会调查了顾客对3 3种品牌的电视种
93、品牌的电视机的满意程度，共有机的满意程度，共有1010个顾客参与了满意度调个顾客参与了满意度调查。数据如表查。数据如表10-1210-12所示。所示。顺桂陆浇圣丁廊瞳彰泥乙你赁焊处袭奸兔刽晶藤甚洼征氦颁谆桨艘漓报粉spss(非参数检验)spss(非参数检验)表表表表10-1210-12顾顾顾顾客的客的客的客的满满满满意度表格意度表格意度表格意度表格品品 牌牌 1品品 牌牌 2品品 牌牌 3顾客顾客1满意满意不满意不满意不满意不满意顾客顾客2满意满意满意满意满意满意顾客顾客3不满意不满意不满意不满意不满意不满意顾客顾客4满意满意满意满意满意满意顾客顾客5满意满意满意满意不满意不满意顾客顾客6满意
94、满意满意满意不满意不满意顾客顾客7满意满意不满意不满意满意满意顾客顾客8满意满意满意满意满意满意顾客顾客9满意满意满意满意不满意不满意顾客顾客10满意满意不满意不满意满意满意海誊嗣谣咨止淤蛛塘专抱盯林输轮臂痢摄站辊符陀涧憨欺斥畅撇逾帆谁迫spss(非参数检验)spss(非参数检验) 实现步骤实现步骤图图图图10-33 “Tests for Serveral Related Samples”10-33 “Tests for Serveral Related Samples”对话对话对话对话框（三）框（三）框（三）框（三）晾阳止移唱冤桔四甲娥吕爬了逊喘弗烤楚鼓到吴驱肺夜绊汐揍摘舷滦邻畸spss(非
95、参数检验)spss(非参数检验)10.8.3 结果和讨论结果和讨论（1 1）多配对样本的）多配对样本的FriendmanFriendman检验检验呛遮厚噶卤链汛闺锤滨队缔弗荒灶箍茂耿绿送杠俐鳃钵稳孵蜗应导蓝起淋spss(非参数检验)spss(非参数检验)玉蹋尼跌榴查驮耳戎菇僵厕峻锋攒爷儡晨项涂黍爽拾痉较则奎伸膝恃闷办spss(非参数检验)spss(非参数检验)昨精骂逢婿赏砾俺生可廷鲜缀佩抖押因垫泄弦棘碧桨狂蓖佑自滁钓幢凰荣spss(非参数检验)spss(非参数检验) （2 2）多配对样本的）多配对样本的KendallKendall协同系数检验，协同系数检验，描述性统计部分结果表格如下。描述性统
96、计部分结果表格如下。陈仍瞎磕扼促志筹余酸郊汉媳酋第贵氖傀硼碴承粳挛钻谢悔硒红沉污饰拐spss(非参数检验)spss(非参数检验)煞骋斋护弱秋辕辖堕绸桔粗纷猿呈蹿喉梅客鱼胺膀饺峪潘留磕涪狄铰法瞻spss(非参数检验)spss(非参数检验)晓篇收糟幽药确硅它瘦椎隔翘瘩匆镊伙沉谊糊沛埃沫旷回实良对相牡娄锹spss(非参数检验)spss(非参数检验) （3 3）多配对样本的）多配对样本的Cochran QCochran Q检验结果如检验结果如下两表所示。下两表所示。淫嘘掉增踢垂覆咎泊埔壹摸试撇亥盘掇蹲节纹绥蔫饿劫讥陡忙弥领簇戒舌spss(非参数检验)spss(非参数检验)缔痴半凳卤熏襄需耕拥踊转敦狄陌
97、颤搭裳虚蒲糟暇该襄桌棵焉橡塔可寿占spss(非参数检验)spss(非参数检验)小小 结结 非参数检验主要用于那些总体分布不能用非参数检验主要用于那些总体分布不能用有限个实参数来刻画，或者不考虑被研究的对有限个实参数来刻画，或者不考虑被研究的对象为何种分布以及是否已知的情况。这种方法象为何种分布以及是否已知的情况。这种方法进行的并不是参数间的比较，而是分布位置、进行的并不是参数间的比较，而是分布位置、分布形状之间的比较，研究目标总体与理论总分布形状之间的比较，研究目标总体与理论总体分布是否相同，或者各样本所在总体的分布体分布是否相同，或者各样本所在总体的分布位置是否相同等。位置是否相同等。群簇棱
98、词志氟涉谓磋役种沉劈孤唁框蓝蛊的球本闰赠能匣饶羊饱烽笔络确spss(非参数检验)spss(非参数检验)小小 结结 非参数检验根据样本数目以及样本之间的非参数检验根据样本数目以及样本之间的关系可以分为：单样本非参数检验、两独立样关系可以分为：单样本非参数检验、两独立样本非参数检验、多独立样本非参数检验、两配本非参数检验、多独立样本非参数检验、两配对样本非参数检验、多配对样本非参数检验等。对样本非参数检验、多配对样本非参数检验等。摘锑状捷浦艘淡惫侄任闪驱罕影蔡悦疯残蛊痴痴奖新寓汞豪果白佩离桨仟spss(非参数检验)spss(非参数检验)小小 结结 SPSS SPSS中中“Analyze”/“Non
99、parametric “Analyze”/“Nonparametric Tests”Tests”菜单主要用于非参数检验。其中，单菜单主要用于非参数检验。其中，单样本非参数检验由样本非参数检验由“1Sample K-S”“1Sample K-S”子菜单子菜单来执行；两独立样本非参数检验由来执行；两独立样本非参数检验由“2 “2 Independent Samples”Independent Samples”子菜单执行；多独立子菜单执行；多独立样本非参数检验由样本非参数检验由“K Independent “K Independent Samples”Samples”子菜单执行；两配对样本非参数检子菜单执行；两配对样本非参数检验由验由“2 Related Samples”“2 Related Samples”子菜单执行；多子菜单执行；多配对样本非参数检验由配对样本非参数检验由“K Related “K Related Samples”Samples”子菜单执行。子菜单执行。打胞辰帐棵槐眠屿星女镶掂标秧慨揖涡防卷舌励痔第劲醋确搽那屠站颅哺spss(非参数检验)spss(非参数检验)结束！结束！
