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1、第第6 6章章 SPSSSPSS的非参数检验的非参数检验 SPSS SPSS 中进行非参数检验由中进行非参数检验由【分析分析】菜单中的菜单中的【非参数检验非参数检验】菜单项导出。其中包括以下命令。菜单项导出。其中包括以下命令。 Chi-square testChi-square test： 卡方检验。卡方检验。 Binomial testBinomial test： 二项分布检验。二项分布检验。 Runs testRuns test： 游程检验。游程检验。 1-Simple K-S test1-Simple K-S test： 单样本单样本K-SK-S检验。检验。 2 Independent
2、Sample test2 Independent Sample test： 两个独立样本非参数检验。两个独立样本非参数检验。 K Independent Samples testK Independent Samples test： 多个独立样本非参数检验。多个独立样本非参数检验。 2 Related Sample test2 Related Sample test： 两个相关样本非参数检验。两个相关样本非参数检验。 K Related Sample testK Related Sample test： 多个相关样本非参数检验。多个相关样本非参数检验。6.1 6.1 非参数检验概述非参数检验概
3、述6.1.1 6.1.1 非参数检验的提出非参数检验的提出 非非参参数数检检验验是是不不依依赖赖总总体体分分布布的的统统计计推推断断方方法法。它它是是指指在在总总体体不不服服从从正正态态分分布布且且分分布布情情况况不不明明时时，用用来来检检验验数数据据资资料料是是否否来来自自同同一一个个总总体体假假设设的的一一类类检检验验方方法法。由由于于这这些些方方法法一一般般不不涉涉及及总总体体参参数数而而得得名名。这这类类方方法法的的假假定定前前提提比比参参数数假假设设检检验验方方法法少少得得多多，也也容容易易满满足足，适适用用于于计计量量信信息息较较弱弱的的资资料料且且计算方法也简便易行，所以在实际中
4、有广泛的应用。计算方法也简便易行，所以在实际中有广泛的应用。 6.1.2 6.1.2 非参数检验的特点非参数检验的特点 与参数方法相比，非参数检验方法的优势如下：与参数方法相比，非参数检验方法的优势如下： （1 1）稳健性。因为对总体分布的约束条件大大放宽，不至于因）稳健性。因为对总体分布的约束条件大大放宽，不至于因为对统计中的假设过分理想化而无法切合实际情况，从而对个别为对统计中的假设过分理想化而无法切合实际情况，从而对个别偏离较大的数据不至于太敏感。偏离较大的数据不至于太敏感。 （2 2）对数据的测量尺度无约束，对数据的要求也不严格，什么）对数据的测量尺度无约束，对数据的要求也不严格，什么
5、数据类型都可以做。数据类型都可以做。 （3 3）适用于小样本、无分布样本、数据污染样本、混杂样本等。）适用于小样本、无分布样本、数据污染样本、混杂样本等。表表6-1 6-1 参数检验和非参数检验的效率比较参数检验和非参数检验的效率比较应应 用用参数检验参数检验非参数检验非参数检验对正态总体的非对正态总体的非参数检验的效参数检验的效率评价率评价配对样本数据配对样本数据两个独立样本两个独立样本多个独立样本多个独立样本相关相关随机性随机性t t检验或者检验或者z z检验检验t t检验或者检验或者z z检验检验方差分析方差分析(F(F检验检验) )线性相关线性相关无可用的参数检验无可用的参数检验符号检
6、验符号检验WilcoxonWilcoxon检验检验WilcoxonWilcoxon检验检验K-WK-W检验检验秩相关检验秩相关检验游程检验游程检验0.630.630.950.950.950.950.950.950.910.91没有可比较的基没有可比较的基础础6.2 SPSS6.2 SPSS在卡方检验中的应用在卡方检验中的应用1.1.使用目的使用目的 卡方检验也称为卡方拟合优度检验，是卡方检验也称为卡方拟合优度检验，是K.PearsonK.Pearson给出的一种给出的一种最常用的非参数检验方法。它用于检验观测数据是否与某种概率最常用的非参数检验方法。它用于检验观测数据是否与某种概率分布的理论数
7、值相符合，进而推断观测数据是否是来自于该分布分布的理论数值相符合，进而推断观测数据是否是来自于该分布的样本的问题。的样本的问题。 2.2.基本原理基本原理 进行卡方检验时，首先提出零假设进行卡方检验时，首先提出零假设 ：样本：样本X X来自的总体分布来自的总体分布服从期望分布或某一理论分布。接着，利用实际观测值的频数与服从期望分布或某一理论分布。接着，利用实际观测值的频数与理论的期望频数之间的差异来构造检验统计量，它描述了观察值理论的期望频数之间的差异来构造检验统计量，它描述了观察值和理论值之间的偏离程度。和理论值之间的偏离程度。 3.3.软件使用方法软件使用方法 SPSS SPSS会自动计算
8、出会自动计算出2 2统计量及对应的相伴概率统计量及对应的相伴概率P P值。值。 6.2.2 6.2.2 卡方检验的卡方检验的SPSSSPSS操作详解操作详解Step01Step01：打开主菜单：打开主菜单 选择菜单栏中的选择菜单栏中的【分析分析】 【非参数检验非参数检验】【旧对话框旧对话框】【卡方卡方】命令，弹出命令，弹出【卡方检验卡方检验】对话框。对话框。Step02Step02：选择检验变量：选择检验变量 在在【卡方检验卡方检验】对话框左侧的候选变量列表框中选对话框左侧的候选变量列表框中选择一个或几个变量，将其添加至择一个或几个变量，将其添加至【检验变量列表检验变量列表】列表框中，列表框中
9、，表示需要进行进行卡方检验的变量。表示需要进行进行卡方检验的变量。Step03Step03：确定检验范围：确定检验范围 在在【期望全距期望全距】选项组中可以确定检验值的范围，对应有选项组中可以确定检验值的范围，对应有两个单选项。两个单选项。Step04Step04：选择期望值：选择期望值 在在【期望值期望值】选项组中可以指定期望值选项组中可以指定期望值 ，对应有两个单选，对应有两个单选项。项。 Step05Step05：选择计算精确概率：选择计算精确概率 单击单击【精确精确】按钮，弹出按钮，弹出【精确检验精确检验】对话框，该对话框用于选对话框，该对话框用于选择计算概率择计算概率P P值的方法值
10、的方法 。Step06Step06：其他选项选择：其他选项选择 单击单击【选项选项】按钮，弹出按钮，弹出【选项选项】对话框，该对话框用于指定输对话框，该对话框用于指定输出内容和关于缺失值的处理方法出内容和关于缺失值的处理方法Step07Step07： Step07Step07单击单击【确定确定】按钮，操作完成按钮，操作完成Step06.2.3 6.2.3 实例图文分析：人员结构的调动实例图文分析：人员结构的调动1. 1. 实例内容实例内容 某公司经理层、监察员、办事员三种职务类别人员比例大约某公司经理层、监察员、办事员三种职务类别人员比例大约在在1515：5 5：8080为宜，这样运行效率最高
11、。目前公司进行人事调整，为宜，这样运行效率最高。目前公司进行人事调整，公司人员结构发生变动，有员工担心是否人事调整已经导致职务公司人员结构发生变动，有员工担心是否人事调整已经导致职务类型比例的失调。请利用数据文件类型比例的失调。请利用数据文件6-1.sav6-1.sav来解决该问题。来解决该问题。 三种职务的期望构成比为三种职务的期望构成比为1515、5 5和和8080。而目前样本中。而目前样本中观察到的三种职务的人数比为观察到的三种职务的人数比为8484：2727：363363，构成比分别是，构成比分别是17.717.7、5.75.7和和76.676.6，和理论值有差异。那么这种差异是由随机
12、，和理论值有差异。那么这种差异是由随机误差造成的，还是真的构成比和以前有所变化？该问题就可以用误差造成的，还是真的构成比和以前有所变化？该问题就可以用22检验来实现。相应的假设检验如下。检验来实现。相应的假设检验如下。 H H0 0：目前三个职业的总体构成比仍然是：目前三个职业的总体构成比仍然是1515、5 5和和8080。 H H1 1：目前三个职业的总体构成比不再是：目前三个职业的总体构成比不再是1515、5 5和和80802. 2. 实例操作实例操作Step01Step01：打开对话框：打开对话框 打开数据文件打开数据文件6-1.sav6-1.sav，选择菜单栏中的，选择菜单栏中的【分析
13、分析】 【非参非参数检验数检验】【旧对话框旧对话框】【卡方卡方】命令，弹出命令，弹出【卡方检验卡方检验】对对话框。其中，话框。其中，“jobcatjobcat”变量表示职业类型，变量表示职业类型， “1 1”表示办事员，表示办事员，“2 2”表示监察员，表示监察员，“3 3”表示经理。表示经理。Step02Step02：选择检验变量：选择检验变量 在左侧的候选变量列表框中选择在左侧的候选变量列表框中选择“jobcatjobcat”变量作为检验变量，变量作为检验变量，将其添加至将其添加至【检验变量列表检验变量列表】列表框中。列表框中。Step03Step03：选择期望值：选择期望值 在在【期望值
14、期望值】选项组中点选选项组中点选【ValuesValues】单选钮，以指定期望概率单选钮，以指定期望概率值。接着在值。接着在ValuesValues的文本框中分别输入的文本框中分别输入0.80.8、0.050.05和和0.150.15这三个这三个数值，并且单击数值，并且单击【AddAdd】按钮加以确定。按钮加以确定。Step04Step04：单击：单击【确定确定】按钮，操作完成。按钮，操作完成。3 3 实例结果及分析实例结果及分析 SPSSSPSS的结果报告中列出了期望频数和实际频数。显然残差值的结果报告中列出了期望频数和实际频数。显然残差值越小，说明实际频数与期望频数越接近。越小，说明实际频
15、数与期望频数越接近。 Observed NExpected NResidualClerical363379.2-16.2Custodial2723.73.3Manager8471.112.9Total474（1 1）频数表）频数表（2 2）卡方检验表）卡方检验表 具体包括统计量、自由度（具体包括统计量、自由度（dfdf）和近似概率）和近似概率P P值。可见，统值。可见，统计量等于计量等于3.4923.492，自由度等于，自由度等于2 2，对应的概率，对应的概率P P值值0.1740.174大于显著性大于显著性水平水平0.050.05。因此接受零假设，认为目前三个职业的总体构成比仍。因此接受零假
16、设，认为目前三个职业的总体构成比仍然是然是1515、5 5和和8080，人数的调动只是随机误差造成的，公司，人数的调动只是随机误差造成的，公司人员结构没有显著性改变。人员结构没有显著性改变。 Employment CategoryChi-Square3.492adf2Asymp. Sig.1746.3 SPSS6.3 SPSS在二项分布检验中的应用在二项分布检验中的应用6.3.1 6.3.1 二项分布检验的基本原理二项分布检验的基本原理1.1.方法概述方法概述 事件要服从二项分布，则应该具备下列基本的条件。事件要服从二项分布，则应该具备下列基本的条件。 （1 1）各观察单位只能具有相互对立的一
17、种结果。）各观察单位只能具有相互对立的一种结果。 （2 2）已知发生某一结果（阳性）的概率为）已知发生某一结果（阳性）的概率为，其对立结果的概，其对立结果的概 率为率为1-1-。 （3 3）n n次试验在相同条件下进行，且各个观察单位的观察结果相次试验在相同条件下进行，且各个观察单位的观察结果相互独立，即每个观察单位的观察结果不会影响到其他观察单位的互独立，即每个观察单位的观察结果不会影响到其他观察单位的结果。结果。6.3.2 6.3.2 二项分布检验的二项分布检验的SPSSSPSS操作详解操作详解 Step01Step01：打开主菜单：打开主菜单 选择菜单栏中的选择菜单栏中的【分析分析】 【
18、非参数检验非参数检验】【旧对话框旧对话框】【二项式二项式】命令命令 ，弹出，弹出【二项式检验二项式检验】对话框。对话框。Step02Step02：选择检验变量：选择检验变量 在在【二项式检验二项式检验】对话框左侧的候选变量列表框中选择一个对话框左侧的候选变量列表框中选择一个或几个变量，将其添加至或几个变量，将其添加至【检验变量列表检验变量列表】列表框中，表示需要列表框中，表示需要进行进行二项分布检验的变量。进行进行二项分布检验的变量。Step03Step03：定义二元变量：定义二元变量 在在【定义二分法定义二分法】选项组中可以定义二元变量。选项组中可以定义二元变量。Step04Step04：指
19、定检验概率值：指定检验概率值 在在【检验比例检验比例】选项组中可以指定二项分布的检验概率值。选项组中可以指定二项分布的检验概率值。系统默认的检验概率值是系统默认的检验概率值是0.50.5，这意味着要检验的二项是服从均，这意味着要检验的二项是服从均匀分布的。如果所要检验的二项分布不是同概率分布，参数框中匀分布的。如果所要检验的二项分布不是同概率分布，参数框中要键入第一组变量所对应的检验概率要键入第一组变量所对应的检验概率值。Step05Step05：选择计算精确概率：选择计算精确概率 【ExactExact】按钮用于选择计算概率按钮用于选择计算概率P P值的方法。值的方法。Step06Step0
20、6：其他选项选择：其他选项选择 【选项选项】按钮用于指定输出内容和关于缺失值的处理方法。按钮用于指定输出内容和关于缺失值的处理方法。Step07Step07：单击：单击【确定确定】按钮，结束操作，按钮，结束操作，SPSSSPSS软件自动输出结果。软件自动输出结果。 6.3.3 6.3.3 实例图文分析：灯泡是否合格实例图文分析：灯泡是否合格1. 1. 实例内容实例内容 某灯泡厂生产的一种特制灯泡按照工艺技术标准的要求，某灯泡厂生产的一种特制灯泡按照工艺技术标准的要求，其合格灯泡的寿命必须大于其合格灯泡的寿命必须大于960960小时。通常在生产稳定的时候，小时。通常在生产稳定的时候，该厂的这种产
21、品合格品率为该厂的这种产品合格品率为9595，为检验产品质量，今从新生，为检验产品质量，今从新生产的一大批产品中随机抽查了产的一大批产品中随机抽查了3030只灯泡，测得它们的寿命的数只灯泡，测得它们的寿命的数据资料，试根据这些样品数据检验该批产品的合格率是否等于据资料，试根据这些样品数据检验该批产品的合格率是否等于9595。1070 1073 958 958 975 969 1079 964 968 947962 970 1054 987 967 969 967 1001 994 9931084 1012 985 9 94 964 952 951 987 963 9572. 2. 实例操作实例
22、操作Step01Step01：打开对话框：打开对话框 打开数据文件打开数据文件6-2.sav6-2.sav，选择菜单栏中的，选择菜单栏中的【分析分析】 【非参数检验非参数检验】【旧对话框旧对话框】【二项式二项式】命令，弹出命令，弹出【二项二项式检验式检验) )】对话框。对话框。 Step02Step02：选择检验变量：选择检验变量 在左侧的候选变量列表框中选择在左侧的候选变量列表框中选择“timetime”变量作为检变量作为检验变量，将其添加至验变量，将其添加至【检验变量列表检验变量列表】列表框中。列表框中。Step03：定义二元变量定义二元变量 在在【定义二分法定义二分法】选项组中点选选项组
23、中点选【割点割点】，以指定断点。接，以指定断点。接着在其文本框中输入着在其文本框中输入“960960”，表示以它作为分界点将原始样本，表示以它作为分界点将原始样本分为两组。分为两组。 Step04Step04：指定检验概率值：指定检验概率值 在在【检验比例检验比例】文本框中输入指定概率值文本框中输入指定概率值“0.050.05”。Step05Step05：描述性统计量输出：描述性统计量输出 单击单击【选项选项】按钮，弹出按钮，弹出【选项选项】对话框。在对话框。在【统计量统计量】选选项组中勾选项组中勾选【描述性描述性】和和【四分位数四分位数】复选框，表示输出基本统复选框，表示输出基本统计量。再单
24、击计量。再单击【继续继续】按钮，返回按钮，返回【二项式检验二项式检验】对话框。对话框。Step06Step06：完成操作：完成操作 最后，单击最后，单击【确定确定】按钮，操作完成。按钮，操作完成。3. 3. 实例结果及分析实例结果及分析（1 1）基本统计量）基本统计量 SPSSSPSS首先输出了样本的描述性统计量表。这里共选择了首先输出了样本的描述性统计量表。这里共选择了3030个灯泡寿命样本作二项分布检验，灯泡的平均寿命等于个灯泡寿命样本作二项分布检验，灯泡的平均寿命等于989.13989.13小时，标准差等于小时，标准差等于40.96840.968小时，灯泡寿命最小值等于小时，灯泡寿命最小
25、值等于947947小时，小时，寿命最大值等于寿命最大值等于10841084小时。同时其小时。同时其2525、5050和和7575分位点等分位点等于于 962.75962.75、969.50969.50和和996.75996.75小时。小时。NMeanStd. DeviationMinimumMaximumPercentiles25th50th (Median)75th灯泡寿命30989.1340.9689471084962.75969.50995.75 首先根据断点首先根据断点“960”将原始数据划分为两部分将原始数据划分为两部分：“Group 1” 和和“Group 2”，它们各自的样本容量
26、等于，它们各自的样本容量等于6和和24，所占总体的比例，所占总体的比例为为20和和80。由于这里要检验合格率是否等于由于这里要检验合格率是否等于95，也就是要也就是要检验检验“Group 1”组所占比例是否等于组所占比例是否等于0.05。但根据单尾概率。但根据单尾概率P值值（0.003）小于显著性水平）小于显著性水平 （0.05），可以判断这批样本的合格），可以判断这批样本的合格率不等于率不等于95，即这批产品没有合格。即这批产品没有合格。CategoryNObserved Prop.Test Prop.Asymp. Sig. (1-tailed)灯泡寿命Group 1 96024.80Tot
27、al301.00（2 2）二项分布检验表）二项分布检验表 6.4 SPSS6.4 SPSS在游程检验中的应用在游程检验中的应用6.4.1 6.4.1 游程检验的基本原理游程检验的基本原理1.方法概述方法概述 游程检验是一种利用游程数所作的单样本随机性的游程检验是一种利用游程数所作的单样本随机性的检验方法，它可以用来判断观察值的顺序是否为随机。许多统计检验方法，它可以用来判断观察值的顺序是否为随机。许多统计模型的假设中都要求观察值都是独立的，也就是说，收集到的数模型的假设中都要求观察值都是独立的，也就是说，收集到的数据样本的顺序是不相关的。如果样本顺序影响到统计结果，那么据样本的顺序是不相关的。
28、如果样本顺序影响到统计结果，那么样本就可能不是随机的，这将使研究者不能得出关于抽样总体的样本就可能不是随机的，这将使研究者不能得出关于抽样总体的准确结论。因此，研究者可以使用游程检验来检验数据的随机性。准确结论。因此，研究者可以使用游程检验来检验数据的随机性。2.2.基本原理基本原理 游程检验可用来检验任何序列的随机性，而不管这个序列是游程检验可用来检验任何序列的随机性，而不管这个序列是怎样产生的；此外还可用来判断两个总体的分布是否相同，从而怎样产生的；此外还可用来判断两个总体的分布是否相同，从而检验出它们的位置中心有无显著差异。检验出它们的位置中心有无显著差异。3.3.软件使用方法软件使用方
29、法 SPSS SPSS中利用游程数构造中利用游程数构造Z Z统计量，利用统计量，利用Z Z统计量的分布来检验统计量的分布来检验序列是否具有随机性。软件将自动计算出序列是否具有随机性。软件将自动计算出Z Z统计量的取值及对应统计量的取值及对应的概率的概率P P值。如果概率值。如果概率P P值小于或等于用户设定的显著性水平，则值小于或等于用户设定的显著性水平，则拒绝零假设，认为变量不具有随机性；相反的，如果概率拒绝零假设，认为变量不具有随机性；相反的，如果概率P P值大值大于显著性水平，则认为变量出现是随机的。于显著性水平，则认为变量出现是随机的。6.4.2 6.4.2 游程检验的游程检验的SPS
30、SSPSS操作详解操作详解Step01Step01：打开对话框打开对话框 选择菜单栏中的选择菜单栏中的【分析分析】【非参数检验非参数检验】【旧对话框旧对话框】【游程游程】命令，弹出命令，弹出【游程检验游程检验】对话框。对话框。Step02Step02：选择检验变量选择检验变量 在在【游程检验游程检验】对话框左侧的候选变量列表框中选对话框左侧的候选变量列表框中选 择一个或几个变量，将其添加至择一个或几个变量，将其添加至【检验变量列表检验变量列表】 列表列表框中，表示需要进行游程检验的变量。框中，表示需要进行游程检验的变量。 Step03Step03：确定断点：确定断点 在在【割点割点】选项组中指
31、定计算游程数的分界值。小于分界值选项组中指定计算游程数的分界值。小于分界值的观察值归为一组，其余的归为另一组，然后计算游程数。的观察值归为一组，其余的归为另一组，然后计算游程数。 Step04Step04：选择计算精确概率选择计算精确概率 单击单击【精确精确】按钮用于选择计算概率按钮用于选择计算概率P P值的方法，它的功能和卡值的方法，它的功能和卡方检验中的相应按钮相同的。方检验中的相应按钮相同的。Step05Step05：其他选项选择其他选项选择 单击单击【选项选项】按钮用于指定输出内容和关于缺失值的处理方法。按钮用于指定输出内容和关于缺失值的处理方法。Step06Step06：单击单击【确
32、定确定】按钮，结束操作，按钮，结束操作，SPSSSPSS软件自动输出结软件自动输出结果。果。6.4.3 6.4.3 实例图文分析：企业盈亏预测实例图文分析：企业盈亏预测1. 实例内容实例内容 已知某企业在过去已知某企业在过去2020年的盈亏情况为年的盈亏情况为“0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 11 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1”。其中。其中“0 0”表示亏损，表示亏损，“1 1”表表示盈利。现根据财务统计预测今年该企业盈利，请问这个结果对示盈利。现根据财务统计预测今年该企业盈利，请问这个结果对企业明年的经
33、营状况有无影响？企业明年的经营状况有无影响？2. 实例操作实例操作 根据过去根据过去2020年的经营情况看到该企业的盈亏情况经常逐年发年的经营情况看到该企业的盈亏情况经常逐年发生变化。已知今年企业盈利，要判断不同年份之间的盈亏情况有生变化。已知今年企业盈利，要判断不同年份之间的盈亏情况有无影响性，即盈亏情况是否是随机的。这样就可以通过游程检验无影响性，即盈亏情况是否是随机的。这样就可以通过游程检验来分析历史数据。如果历史数据是随机的，说明今年的盈利不会来分析历史数据。如果历史数据是随机的，说明今年的盈利不会对明年企业的生产产生影响；反之，表明今年的盈利会对明年生对明年企业的生产产生影响；反之，
34、表明今年的盈利会对明年生产有影响。所以采用产有影响。所以采用SPSSSPSS具体操作步骤如下。具体操作步骤如下。 Step01Step01：打开对话框：打开对话框 打开数据文件打开数据文件6-3.sav6-3.sav，选择菜单栏中的，选择菜单栏中的【分析分析】 【非参非参数检验数检验】【旧对话框旧对话框】【游程检验游程检验】命令，弹出命令，弹出【游程检验游程检验】对话框。其中对话框。其中“x x”变量表示企业盈亏状态，变量表示企业盈亏状态，“0 0”表示亏损，表示亏损，“1 1”表示盈利。表示盈利。 Step02Step02：选择检验变量：选择检验变量 在候选变量列表框中选择在候选变量列表框中
35、选择“x x”变量作为检验变量，将其添变量作为检验变量，将其添加至加至【检验变量列表检验变量列表】列表框中。列表框中。Step03：确定断点：确定断点 在在【割点割点】选项组中取消勾选选项组中取消勾选【中位数中位数】复选框，勾选复选框，勾选【均均值值】复选框，复选框，单击单击【确定确定】按钮，操作完成按钮，操作完成。 3 .3 .实例结果及分析实例结果及分析 计算游程检验的计算游程检验的Z Z统计量等于统计量等于-2.843-2.843，相伴概率，相伴概率P P值值0.0040.004显显然小于显著性水平然小于显著性水平0.050.05。所以，认为企业盈亏历史数据并不是随。所以，认为企业盈亏历
36、史数据并不是随机的，其中有一定的规律性。因此，今年企业的盈利会对明年企机的，其中有一定的规律性。因此，今年企业的盈利会对明年企业的经营状况产生显著影响。业的经营状况产生显著影响。Test Valuea0.65Cases = Test Value13Total Cases20Number of Runs4Z-2.843Asymp. Sig. (2-tailed).0046.4.4 6.4.4 实例进阶分析工业和商业企业的负债水平实例进阶分析工业和商业企业的负债水平1.实例内容实例内容 在我国的工业和商业企业中随机抽取在我国的工业和商业企业中随机抽取2222家企业进行资产负债率家企业进行资产负债率
37、行业差异分析，其行业差异分析，其19991999年底的资产负债率（）如下，请问年底的资产负债率（）如下，请问两个行业的负债水平是否有显著性差异？两个行业的负债水平是否有显著性差异？工业企业647655825982707561647383商业企业77808065939184918486SPSSSPSS具体操作步骤具体操作步骤 Step01Step01：打开数据文件：打开数据文件6-4.sav6-4.sav，其中，其中“fzlfzl”表示企业资产负表示企业资产负债率；债率；“indicateindicate”表示企业类型，表示企业类型，“1 1”表示工业企业，表示工业企业，“2 2”表示商业企业。
38、表示商业企业。Step02Step02：选择菜单栏中的：选择菜单栏中的【数据数据】【排序个案排序个案】命令，弹出命令，弹出【排序个案排序个案】对话框。在候选变量列表框中选择变量对话框。在候选变量列表框中选择变量“fzlfzl”，添，添加至加至【排序依据排序依据】列表框中。列表框中。Step03Step03：接着利用游程检验分析：接着利用游程检验分析“indicateindicate”变量的随机性。选变量的随机性。选择菜单栏中的择菜单栏中的【分析分析】 【非参数检验非参数检验】【旧对话框旧对话框) )】【游程检验游程检验】命令，弹出命令，弹出【游程检验游程检验】对话框。在候选变量列表框对话框。在
39、候选变量列表框中选择中选择“indicateindicate”变量作为检验变量，将其添加至变量作为检验变量，将其添加至【检验变量检验变量列表列表】列表框中。列表框中。Step04Step04：在：在【割点割点】选项组中取消勾选系统默认的选项组中取消勾选系统默认的【中位数中位数】复复选框，勾选选框，勾选【均值均值】复选框。复选框。Step05Step05：单击：单击【游程检验游程检验】对话框中的对话框中的【确定确定】按钮，完成操作。按钮，完成操作。indicateTest Valuea1.45Cases = Test Value10Total Cases22Number of Runs6Z-2.
40、384Asymp. Sig. (2-tailed).017 3.实例结果及分析实例结果及分析 游程检验的游程检验的Z Z统计量值等于统计量值等于-2.384-2.384，概率，概率P P值值0.0170.017小于显著性小于显著性水平水平0.050.05，说明这组数据不是随机序列，数据的排序呈现一定的，说明这组数据不是随机序列，数据的排序呈现一定的规律性。因此，工业企业和商业企业的负债水平有显著性差异。规律性。因此，工业企业和商业企业的负债水平有显著性差异。6.5 SPSS6.5 SPSS在单样本在单样本K-SK-S检验中的应用检验中的应用6.5.1 6.5.1 单样本单样本K-SK-S检验的
41、基本原理检验的基本原理1.1.方法概述方法概述 K-S K-S检验是一种拟和优度的非参数检验方法。单样本检验是一种拟和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布，一般来说它是是利用样本数据推断总体是否服从某一理论分布，一般来说它是比卡方检验更精确的非参数检验法。比卡方检验更精确的非参数检验法。2.2.基本原理基本原理 K-S K-S检验的理论分布可以为正态分布、均匀分布、指数分布和检验的理论分布可以为正态分布、均匀分布、指数分布和泊松分布等。基本思想是：根据样本数据和用户的指定构造出理泊松分布等。基本思想是：根据样本数据和用户的指定构造出理论分布
42、，查分布表得到相应的理论累计概率分布函数论分布，查分布表得到相应的理论累计概率分布函数F0(x)F0(x)；利；利用样本数据计算各样本数据点的累计概率，得到经验累计概率分用样本数据计算各样本数据点的累计概率，得到经验累计概率分布函数布函数S0(x)S0(x)；计算；计算S0(xS0(x）和）和F0(x)F0(x)在相同变量值点在相同变量值点x x上的差上的差D(x)D(x)，得差值序列，得差值序列D D。6.5.2 6.5.2 单样本单样本K-SK-S检验的检验的SPSSSPSS操作详解操作详解Step01Step01：打开对话框打开对话框 选择菜单栏中的选择菜单栏中的【分析分析】【非参数检验
43、非参数检验】【旧对话框旧对话框】【1 1样本样本K-S(1)K-S(1)】命令，弹出命令，弹出 【单样本单样本K-SK-S检验检验】对话框，这是对话框，这是K-SK-S检验的主操作窗口。检验的主操作窗口。Step02Step02：选择检验变量：选择检验变量 在在【单样本单样本K-SK-S检验检验】对话框左侧的候选变量列表框中选择一个对话框左侧的候选变量列表框中选择一个或几个变量，将其添加至或几个变量，将其添加至【检验变量列表检验变量列表】列表框中，表示需要列表框中，表示需要进行进行K-SK-S检验的变量。检验的变量。Step03Step03：选择待检验理论分布：选择待检验理论分布 在在【检验分
44、布检验分布】选项组中，用户需要选择待检验的理论分布。选项组中，用户需要选择待检验的理论分布。系统提供了四种统计中常见的分布。系统提供了四种统计中常见的分布。 Step04Step04：设置好对话框中的参数后，单击设置好对话框中的参数后，单击【确定确定】按钮结束操按钮结束操作。作。6.5.3 6.5.3 实例分析：商品销售收益的分布实例分析：商品销售收益的分布1 .实例内容实例内容 零售商希望了解某商品销售收益的大致分布情况。零售商希望了解某商品销售收益的大致分布情况。依据其他销售商已有的资料，他认为其销售收益可能服从正态依据其他销售商已有的资料，他认为其销售收益可能服从正态分布。为了检验其假设
45、，考虑是否与其他零售商一样，销售收分布。为了检验其假设，考虑是否与其他零售商一样，销售收益服从正态分布，收集到相关的销售收益数据，请使用益服从正态分布，收集到相关的销售收益数据，请使用SPSSSPSS软软件分析样本数据是否服从正态分布。件分析样本数据是否服从正态分布。2 .2 .实例操作实例操作 本案例的目的就是要检验文件本案例的目的就是要检验文件6-5.sav6-5.sav中的中的“revenuerevenue”变量是否服从正态部分，因此可以采用非参数变量是否服从正态部分，因此可以采用非参数K-SK-S检验来判断。首先，通过描述性统计功能绘制了检验来判断。首先，通过描述性统计功能绘制了“re
46、venuerevenue”变量的直方图及其拟合的正态曲线，具体见图变量的直方图及其拟合的正态曲线，具体见图6-196-19。从图形特。从图形特征看到，征看到，“revenuerevenue”变量的分布非常接近正态分布，但需要变量的分布非常接近正态分布，但需要采用采用K-SK-S检验来诊断。检验来诊断。 Step01Step01：打开对话框：打开对话框 打开对话框打开数据文件打开对话框打开数据文件6-4.sav6-4.sav，选择菜单栏中的，选择菜单栏中的【分析分析】 【非参数检验非参数检验】【旧对话框旧对话框】【1 1样本样本 K-S(1)K-S(1)】命令，命令，弹出如下图所示的对话框弹出如
47、下图所示的对话框。 Step02 Step02：选择检验变量：选择检验变量 在候选变量列表框中选择在候选变量列表框中选择“revenuerevenue”变量作为检验变量，将其变量作为检验变量，将其添加至添加至【检验变量列表检验变量列表】列表框中。列表框中。 Step03:Step03:单击单击【选项选项】按钮，弹出按钮，弹出【单变量单变量K-SK-S：选项：选项】对话框，对话框，在在【统计量统计量】选项组中勾选选项组中勾选【描述性描述性】复选框和复选框和【四分位数四分位数】复复选框，表示输出基本统计量，如图选框，表示输出基本统计量，如图6-146-14所示。单击所示。单击【继续继续】按钮按钮返
48、回主对话框，单击返回主对话框，单击【确定确定】按钮，完成操作。按钮，完成操作。3. 3. 实例结果及分析实例结果及分析（1 1）描述性统计量输出）描述性统计量输出 NMeanStd. DeviationMinimumMaximumPercentiles25th50th (Median)75thRevenue1488$2,516.58$994.586$13$6,213$1,830.96$2,490.68$3,183.54(2(2）K-SK-S检验结果表检验结果表RevenueN1488Normal ParametersaMean$2,516.58Std. Deviation$994.586Mos
49、t Extreme DifferencesAbsolute0.019Positive0.019Negative-0.010Kolmogorov-Smirnov Z0.750Asymp. Sig. (2-tailed)0.6276.6 SPSS6.6 SPSS在两独立样本非参数检验中的应用在两独立样本非参数检验中的应用6.6.1 6.6.1 两独立样本非参数检验的方法原理两独立样本非参数检验的方法原理1.1.方法概述方法概述 通过分析样本数据，推断样本来自的两个独立总体通过分析样本数据，推断样本来自的两个独立总体的分布是否存在显著差异。这种检验方法一般通过独立总体的的分布是否存在显著差异。这种检
50、验方法一般通过独立总体的均值或中位数是否存在显著差异来推断。关于样本之间是否独均值或中位数是否存在显著差异来推断。关于样本之间是否独立，主要看在一个总体中抽取样本对在另一个总体中抽取样本立，主要看在一个总体中抽取样本对在另一个总体中抽取样本有无影响。如果没有影响，则可以认为这两个总体是独立的。有无影响。如果没有影响，则可以认为这两个总体是独立的。2.2.基本原理基本原理 SPSSSPSS提供了四种相关的非参数检验方法：曼提供了四种相关的非参数检验方法：曼- -惠特尼惠特尼U U检验、检验、K-SK-S检验、极端反应检验、游程检验。检验、极端反应检验、游程检验。6.6.2 6.6.2 两独立样本
51、非参数检验的两独立样本非参数检验的SPSSSPSS操作详解操作详解Step01Step01：打开主菜单：打开主菜单 选择菜单栏中的选择菜单栏中的【分析分析】【非参数检验非参数检验】【 旧对话框旧对话框】【2 2个独立样本个独立样本) )】命令，弹出命令，弹出【 两个独立样本检验两个独立样本检验】对话框。对话框。Step02Step02：选择检验变量：选择检验变量 在左侧的候选变量列表框中选择一个或几个变量，将其添在左侧的候选变量列表框中选择一个或几个变量，将其添加至【检验变量列表】列表框中，作为需要进行两独立样本检验加至【检验变量列表】列表框中，作为需要进行两独立样本检验的变量。的变量。Ste
52、p03Step03：选择分组变量：选择分组变量 在左侧的候选变量列表框中选择分组变量，将其添加至在左侧的候选变量列表框中选择分组变量，将其添加至【分组变量分组变量】文本框中，目的是区分检验变量的不同组别。单击文本框中，目的是区分检验变量的不同组别。单击【定义组定义组】按钮，弹出按钮，弹出【两个独立样本检验两个独立样本检验: :分组分组】对话框。在对话框。在【组组1 1】和和【组组2 2】文本框中分别输入整数值，这两个值确定的分组文本框中分别输入整数值，这两个值确定的分组将所选检验变量的观测值分为两组或两将所选检验变量的观测值分为两组或两 Step04：选择检验方法选择检验方法 在在【检验类型检
53、验类型】选项组中，用户需要选择两独立样本检验的选项组中，用户需要选择两独立样本检验的方法。系统提供了四种常用方法：方法。系统提供了四种常用方法： 曼曼- -惠特尼惠特尼U U检验、检验、 K-SK-S检验、检验、极端反应检验和游程检验。极端反应检验和游程检验。Step05Step05：设置其他参数：设置其他参数 设置完对话框中的其他参数后，单击设置完对话框中的其他参数后，单击【确定确定】按钮结束按钮结束操作操作 。 6.6.3 6.6.3 实例图文分析：日本和美国公司的市盈率实例图文分析：日本和美国公司的市盈率1. 实例内容实例内容 一个公司的市盈率是指这家公司股票的当前价格除以最近一个公司的
54、市盈率是指这家公司股票的当前价格除以最近1212个月的每股收益。下表列出了个月的每股收益。下表列出了1010家日本公司和家日本公司和1212家美国公司的市家美国公司的市盈率，这两个国家公司的市盈率之间是否存在显著差异？盈率，这两个国家公司的市盈率之间是否存在显著差异？2. 2. 实例操作实例操作Step01Step01：打开对话框：打开对话框 打开数据文件打开数据文件6-6.sav6-6.sav，选择菜单栏中的，选择菜单栏中的【分析分析】 【非参非参数检验数检验】【旧对话框旧对话框】【2 2个独立样本个独立样本】命令，弹出如下图命令，弹出如下图所示的对话框。所示的对话框。 Step02Step
55、02：选择检验变量：选择检验变量 在左侧的候选变量列表框中选择在左侧的候选变量列表框中选择“PEPE”变量作为检验变量，变量作为检验变量，将其添加至将其添加至【检验变量列表检验变量列表】列表框中。列表框中。Step03Step03：选择分组变量：选择分组变量 选择分组变量选择分组变量x x，将其添加至，将其添加至【分组变量分组变量】文本框中文本框中。Step04Step04：确定分组标号：确定分组标号 单击单击【定义组定义组】按钮，弹出按钮，弹出【两个独立样本检验两个独立样本检验: :分分组组】对话框，在对话框，在【组组1 1】 、【组组2 2】文本框中分别输入文本框中分别输入“1 1” “2
56、 2” ，然后单击，然后单击【继续继续】按钮返回主对话框，单击按钮返回主对话框，单击【确定确定】按按钮，完成操作钮，完成操作 。3. 3. 实例结果及分析实例结果及分析（1 1）描述性统计量）描述性统计量 NMeanStd. DeviationMinimumMaximumPercentiles25th50th (Median)75th市盈率2275.5000141.6019714.00666.0018.750024.000065.0000国家221.5455.509651.002.001.00002.00002.0000（2 2）曼）曼- -惠特尼惠特尼U U检验的秩统计表检验的秩统计表 国家
57、NMean RankSum of Ranks市盈率日本1015.70157.00美国128.0096.00Total22市盈率Mann-Whitney U18.000Wilcoxon W96.000Z-2.776Asymp. Sig. (2-tailed)0.005Exact Sig. 2*(1-tailed Sig.)0.004a(3)(3)曼曼- -惠特尼惠特尼U U检验结果表检验结果表 6.7 SPSS6.7 SPSS在多独立样本非参数检验中的应用在多独立样本非参数检验中的应用6.7.1 6.7.1 多独立样本非参数检验的基本原理多独立样本非参数检验的基本原理1.1.方法概述方法概述 多
58、独立样本的非参数检验是通过分析多组独立样本数多独立样本的非参数检验是通过分析多组独立样本数据，推断样本来自的多个总体的分布是否存在显著差异。这里样据，推断样本来自的多个总体的分布是否存在显著差异。这里样本间的独立是指在一个总体中抽取样本对在其他总体中抽取样本本间的独立是指在一个总体中抽取样本对在其他总体中抽取样本无影响。无影响。2.2.基本原理基本原理 SPSS提供的多独立样本非参数检验的方法主要包括：提供的多独立样本非参数检验的方法主要包括：Kruskal-Wallis H检验、中位数检验和检验、中位数检验和Joneckheere-Terpstra检验。检验。 6.7.2 6.7.2 多独立
59、样本非参数检验的多独立样本非参数检验的SPSSSPSS操作详解操作详解Step01Step01：打开对话框：打开对话框 选择菜单栏中的选择菜单栏中的【分析分析】【非参数检验非参数检验】【旧对话框旧对话框】【K K个独立样本个独立样本】命令，弹出命令，弹出【多个独立样本检验多个独立样本检验】对话框，对话框，这是多独立样本非参数检验的主操作窗口。这是多独立样本非参数检验的主操作窗口。Step02Step02：选择检验变量：选择检验变量 在主对话框左侧的候选变量列表框中选择一个或几个变量，在主对话框左侧的候选变量列表框中选择一个或几个变量，将其添加至将其添加至【检验变量列表检验变量列表】列表框中，这
60、里表示需要进行多独列表框中，这里表示需要进行多独立样本检验的变量。立样本检验的变量。 Step03Step03：选择分组变量：选择分组变量 在左侧的候选变量列表框中选择分组变量，将其添加至在左侧的候选变量列表框中选择分组变量，将其添加至【分分组变量组变量】文本框中，单击文本框中，单击【定义变量的范围定义变量的范围】按钮，弹出分组变按钮，弹出分组变量范围定义对话框。在量范围定义对话框。在【最小值最小值】和和【最大最大】文本框中分别输入文本框中分别输入最小值和最大值，设置完成后，单击最小值和最大值，设置完成后，单击【继续继续】按钮，返回主对话按钮，返回主对话框。框。Step04Step04：选择检
61、验方法：选择检验方法 在在【检验类型检验类型】选项组中，用户需要选择多独立样本检验选项组中，用户需要选择多独立样本检验的方法。系统提供了三种常用方法：的方法。系统提供了三种常用方法： 克鲁斯凯克鲁斯凯- -沃里斯沃里斯 H H检验、检验、中位数检验和中位数检验和 J-T J-T检验。检验。 Step05Step05：设置完对话框中的其他参数后，单击：设置完对话框中的其他参数后，单击【确定确定】按钮按钮结束操作，结束操作，SPSSSPSS软件自动输出结果。软件自动输出结果。 6.7.3 6.7.3 实例分析：糖果中的卡路里实例分析：糖果中的卡路里1 .1 .实例内容实例内容 畅销的糖果往往含有较
62、高的卡路里。假设下表中的数据为三种畅销的糖果往往含有较高的卡路里。假设下表中的数据为三种不同糖果样本中的卡路里含量，检验这三种糖果中的卡路里含量不同糖果样本中的卡路里含量，检验这三种糖果中的卡路里含量的显著差异。的显著差异。糖果1糖果2糖果32302102402502302252052452532202002082021901802. 2. 实例操作实例操作Step01Step01：打开：打开【多个独立样本检验多个独立样本检验】对话框对话框 打开数据文件打开数据文件6-7sav6-7sav，选择菜单栏中的，选择菜单栏中的【分析分析】 【非参非参数检验数检验】【旧对话框旧对话框】【K K个独立样
63、本个独立样本】命令，命令，弹出弹出【多个多个独立样本检验独立样本检验】对话框。对话框。Step02Step02：选择检验变量：选择检验变量 在左侧的候选变量列表框中选择在左侧的候选变量列表框中选择“caloriescalories”变量作为检验变量作为检验变量，将其添加至变量，将其添加至【检验变量列表检验变量列表】列表框中。列表框中。Step03Step03：选择分组变量：选择分组变量 选择分组变量选择分组变量x x，将其添加至，将其添加至【分组变量分组变量】文本框中。文本框中。 Step04Step04：单击：单击【定义范围定义范围】按钮，弹出分组变量范围定义对话框，按钮，弹出分组变量范围定
64、义对话框，在在【最小值最小值】文本框中输入文本框中输入“1 1”，在，在【最大最大】文本框中输入文本框中输入“3 3”，然后单击，然后单击【继续继续】按钮返回主对话框，再单击按钮返回主对话框，再单击【确定确定】按钮完成操作。按钮完成操作。3. 3. 实例结果及分析实例结果及分析（1 1）描述性统计量）描述性统计量 NMeanStd. DeviationMinimumMaximumPercentiles25th50th (Median)75th卡路里 15219.200022.23639180.00253.00202.0000220.0000240.0000糖果类型152.0000.845151
65、.003.001.00002.00003.0000（2 2）秩统计表）秩统计表糖果类型NMean Rank卡路里1510.802510.00353.20Total15卡路里Chi-Square8.736df2Asymp. Sig.0.013（3 3）非参数检验结果表）非参数检验结果表 6.8 SPSS6.8 SPSS在两配对样本非参数检验中的应用在两配对样本非参数检验中的应用（1 1）基本原理）基本原理 两配对样本的非参数检验是在对两组配对样本的总两配对样本的非参数检验是在对两组配对样本的总体分布不甚了解的情况下，推断样本来自的两个总体的分布等是体分布不甚了解的情况下，推断样本来自的两个总体的
66、分布等是否存在显著差异的方法。这种检验要求数据必须是成对出现的，否存在显著差异的方法。这种检验要求数据必须是成对出现的，而且顺序不能够随意调换。而且顺序不能够随意调换。6.8.2 两配对样本非参数检验的SPSS操作详解 Step01：打开对话框打开对话框 选择菜单栏中的选择菜单栏中的【分析分析】【非参数检验非参数检验】【旧对话框旧对话框】【2 2个相关样本个相关样本】命令，弹出命令，弹出【两个关联样本检验两个关联样本检验】对话框，对话框，如图所示，这是两配对样本非参数检验的主操作窗口。如图所示，这是两配对样本非参数检验的主操作窗口。Step02Step02：选择检验变量：选择检验变量 在左侧的
67、候选变量列表框中选择一对或几对变量，将其添加在左侧的候选变量列表框中选择一对或几对变量，将其添加至至【检验对检验对】列表框中。列表框中。Step03Step03：选择检验方法：选择检验方法 在在【检验类型检验类型】选项组中，用户需要选择两配对样本检验的选项组中，用户需要选择两配对样本检验的方法。系统提供了常用方法：方法。系统提供了常用方法：WilcoxonWilcoxon符号秩检验、符号检验、符号秩检验、符号检验、McNemarMcNemar检验、检验、Marginal HomogeneityMarginal Homogeneity检验。检验。Step04Step04：完成操作：完成操作 设置
68、完对话框中的其他参数后，单击设置完对话框中的其他参数后，单击【确定确定】按钮结束按钮结束操作。操作。6.8.3 6.8.3 实例分析：音乐与入睡时间实例分析：音乐与入睡时间1. 实例内容实例内容 在关于放松（听音乐）对成年女性入睡所需时间影响的研究在关于放松（听音乐）对成年女性入睡所需时间影响的研究中，抽取了中，抽取了1010名女性组成样本。下表给出了名女性组成样本。下表给出了1010个对象在有听音个对象在有听音乐和不听音乐下入睡所需的时间（乐和不听音乐下入睡所需的时间（minmin）。就此数据你的结论是）。就此数据你的结论是什么？什么？研究对象12345678910不听音乐151222810
69、7810149听音乐10119411587116SPSSSPSS具体操作步骤具体操作步骤 Step01：打开对话框打开对话框 打开数据文件打开数据文件6-8.sav6-8.sav，其中，其中，x x变量表示不听音乐条件下女变量表示不听音乐条件下女性的入睡时间，性的入睡时间，y y变量表示听音乐条件下女性的入睡时间。选择变量表示听音乐条件下女性的入睡时间。选择菜单栏中的菜单栏中的【分析分析】【非参数检验非参数检验】【旧对话框旧对话框】【2 2个个相关样本相关样本】命令，弹出命令，弹出【两个关联样本检验两个关联样本检验】对话框。对话框。Step02Step02：选择检验变量：选择检验变量 在左侧的
70、候选变量列表框中同时选择在左侧的候选变量列表框中同时选择x x变量和变量和y y变量作为变量作为成对检验变量，将其同时添加至成对检验变量，将其同时添加至【检验对检验对】列表框中，列表框中， Step03Step03：单击：单击【选项选项】按钮，弹出按钮，弹出【两个关联样本检验：选项两个关联样本检验：选项】对话框，在对话框，在【统计量统计量】选项组中勾选选项组中勾选【描述性描述性】项和项和【四分位数四分位数】复选框，单击复选框，单击【继续继续】按钮，返回主对话框，单击按钮，返回主对话框，单击【确定确定】按按钮完成操作。钮完成操作。3. 3. 实例结果及分析实例结果及分析（1 1）描述统计量表）描
71、述统计量表NMeanStd. DeviationMinimumMaximumPercentiles25th50th (Median)75th无放松1011.504.5287228.0010.0014.25有放松108.202.6164115.758.5011.003. 3. 实例结果及分析实例结果及分析（2 2）秩统计表）秩统计表NMean RankSum of Ranks有放松-无放松Negative Ranks8a5.4443.50Positive Ranks1b1.501.50Ties1cTotal10有放松 - 无放松Z-2.499aAsymp. Sig. (2-tailed)0.01
72、2（3 3）非参数检验结果表）非参数检验结果表 6.9 SPSS6.9 SPSS在多配对样本非参数检验中的应用在多配对样本非参数检验中的应用（1 1）基本原理）基本原理 多配对样本的非参数检验是用来比较多个配对总体多配对样本的非参数检验是用来比较多个配对总体分布是否相同的非参数检验方法。这种检验方法对总体分布也没分布是否相同的非参数检验方法。这种检验方法对总体分布也没有要求，但样本必须是配对的，也不能更改其顺序。下面简要介有要求，但样本必须是配对的，也不能更改其顺序。下面简要介绍常用的三种检验方法：绍常用的三种检验方法：FriedmanFriedman检验检验 、KendallKendall协
73、和系数检验、协和系数检验、CochranCochran检验检验. . （2 2）多配对样本非参数检验的）多配对样本非参数检验的SPSSSPSS操作详解操作详解Step01：打开对话框打开对话框 选择菜单栏中的选择菜单栏中的【分析分析】【非参数检验非参数检验】【旧对话框旧对话框】【K K个相关样本个相关样本】命令，弹出命令，弹出【多个关联样本检验多个关联样本检验】对话框，对话框，Step02Step02：选择检验变量：选择检验变量 在左侧的候选变量列表框中选择一个或几个变量，将其添在左侧的候选变量列表框中选择一个或几个变量，将其添加至加至【检验变量检验变量】列表框中，作为需要进行多配对样本检验的
74、变列表框中，作为需要进行多配对样本检验的变量。量。 Step03Step03：选择检验方法选择检验方法 在在【检验类型检验类型】选项组中，用户需要选择两配对样本检验选项组中，用户需要选择两配对样本检验的方法。的方法。 Step04 Step04：设置参数设置参数 设置完对话框中的参数后，单击设置完对话框中的参数后，单击【确定确定】按钮结束操作按钮结束操作。6.9.3 6.9.3 实例分析：果汁的味道实例分析：果汁的味道1 1 实例内容实例内容 使用使用4 4种不同的容器存放果汁，经过半年的存放以后，请种不同的容器存放果汁，经过半年的存放以后，请8 8位品位品尝员品尝，每位品尝员都给这尝员品尝，
75、每位品尝员都给这4 4种容器存放的果汁的味道打分，种容器存放的果汁的味道打分，得到的数据如表得到的数据如表6-236-23。请分析这。请分析这4 4种容器果汁味道的差异。种容器果汁味道的差异。容器1容器2容器3容器4123456784.815.096.615.035.155.055.776.175.545.616.605.705.315.585.575.846.556.297.406.406.286.266.226.766.145.726.905.806.236.065.426.04Step01：打开：打开【多个关联样本检验多个关联样本检验】对话框对话框 打开数据文件打开数据文件6-9.sav
76、6-9.sav，选择菜单栏中的，选择菜单栏中的【分析分析】【非非参数检验参数检验】【旧对话框旧对话框】【K K个相关样本个相关样本】命令，弹出命令，弹出【多多个关联样本检验个关联样本检验】对话框。对话框。Step02：选择检验变量选择检验变量 在左侧的候选变量列表框中同时选择在左侧的候选变量列表框中同时选择 vesselvessel1 1、vesselvessel2 2、vesselvessel3 3和和vesselvessel4 4变量作为配对检验变量，将其添加变量作为配对检验变量，将其添加至至【检验变量检验变量】列表框中。列表框中。（2 2）SPSSSPSS操作步骤操作步骤Step03St
77、ep03：选择检验方法：选择检验方法 在在【检验类型检验类型】选项组中勾选选项组中勾选【FriedmanFriedman】和和【KendallKendall的的 W W】复选框作为配对样本检验的方法。复选框作为配对样本检验的方法。 Step04Step04：输出描述性统计量：输出描述性统计量 单击单击【统计量统计量】按钮，在弹出的选项对话框中勾选按钮，在弹出的选项对话框中勾选【描述性描述性】和和【四分位数四分位数】复选框，表示输出基本统计量，单击复选框，表示输出基本统计量，单击【继续继续】按钮，返回主对话框，单击按钮，返回主对话框，单击【确定确定】按钮完成操作。按钮完成操作。 3. 3. 实例
78、结果及分析实例结果及分析（1 1）描述统计量表）描述统计量表NMeanStd. DeviationMinimumMaximumPercentiles25th50th (Median)75th容器185.4600.647104.816.615.03505.12006.0700容器285.7188.386175.316.605.54755.59505.8050容器386.5200.399186.227.406.26506.34506.7075容器486.0388.435975.426.905.74006.05006.20753. 3. 实例结果及分析实例结果及分析（2 2）秩统计表）秩统计表Mean Rank容器11.62容器21.75容器34.00容器42.62N8Chi-Square17.250 df3Asymp. Sig.0.001（3 3） FriedmanFriedman统计表统计表 （4）Kendall协和系数统计表N8Kendalls W0.719Chi-Square17.250df3Asymp. Sig.0.001
