【文章內(nèi)容簡介】 項(xiàng)組中，用戶需要選擇待檢驗(yàn)的理論分布。系統(tǒng)提供了四種統(tǒng)計(jì)中常見的分布。 ? Step04： 選擇計(jì)算精確概率 【 Exact】 按鈕用于選擇計(jì)算概率 P值的方法，它的功能和卡方檢驗(yàn)中相關(guān)按鈕是相同的。 ? Step05： 其他選項(xiàng)選擇 【 Options】 按鈕用于指定輸出內(nèi)容和關(guān)于缺失值的處理方法。 ? Step06： 單擊 【 OK】 按鈕，結(jié)束操作， SPSS軟件自動(dòng)輸出結(jié)果。 實(shí)例分析：商品銷售收益的分布 ? 1 .實(shí)例內(nèi)容 零售商希望了解某商品銷售收益（ Revenue）的大致分布情況。依據(jù)其他銷售商已有的資料，他認(rèn)為其銷售收益可能服從正態(tài)分布。為了檢驗(yàn)其假設(shè)，考慮是否與其他零售商一樣，銷售收益服從正態(tài)分布，收集到相關(guān)的銷售收益數(shù)據(jù)，請(qǐng)使用 SPSS軟件分析樣本數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布。 2 .實(shí)例操作 本案例的目的就是要檢驗(yàn)文件 “ revenue”變量是否服從正態(tài)部分，因此可以采用非參數(shù) KS檢驗(yàn)來判斷。首先，通過描述性統(tǒng)計(jì)功能繪制了 “ revenue”變量的直方圖及其擬合的正態(tài)曲線，具體見圖 619。從圖形特征看到， “ revenue”變量的分布非常接近正態(tài)分布，但需要采用 KS檢驗(yàn)來診斷。 Step01：打開對(duì)話框 打開數(shù)據(jù)文件 ，選擇菜單欄中的 【 Analyze(分析 )】 → 【 Nonparametric Tests(非參數(shù)檢驗(yàn) )】 → 【 Legacy Dialogs(舊對(duì)話框 )】 → 【 1samples KS(1樣本 KS(1))】 命令，彈出如下圖所示的對(duì)話框。 Step02：選擇檢驗(yàn)變量 在候選變量列表框中選擇 “ revenue”變量作為檢驗(yàn)變量，將其添加至 【 Test Variable List(檢驗(yàn)變量列表 )】 列表框中。 提示：可以在 【 Test Distribution(檢驗(yàn)分布 )】 選項(xiàng)組中選擇檢驗(yàn)分布類型；系統(tǒng)默認(rèn)為正態(tài)分布。 Step03：確定斷點(diǎn) 單擊 【 Options】 按鈕，在彈出的對(duì)話框的 【 Statistics(統(tǒng)計(jì)量 )】選項(xiàng)組中勾選 【 Descriptive(描述性 )】 和 【 Quartiles(四分位數(shù) )】 復(fù)選框，表示輸出基本統(tǒng)計(jì)量。單擊 【 Continue】 按鈕返回主對(duì)話框。 Step04：完成操作 最后，單擊 【 OK(確定 )】 按鈕，操作完成。 3. 實(shí)例結(jié)果及分析 （ 1）描述性統(tǒng)計(jì)量輸出 SPSS首先給出了 “ revenue”變量的基本統(tǒng)計(jì)量。樣本總數(shù) N等于 1488，收益均值等于 $2,，收益標(biāo)準(zhǔn)差等于 $，收益最小值和最大值分別是 $13和 $6,213，收益 25％、 50％和 75％的分位數(shù)是 $1,、 $2, $3,。 N Mean Std. Deviation Minimum Maximum Percentiles 25th 50th (Median) 75th Revenue 1488 $2, $ $13 $6,213 $1, $2, $3, （ 2） KS檢驗(yàn)結(jié)果表 給出了原假設(shè)：銷售收益服從均值為 、標(biāo)準(zhǔn)差為 正態(tài)分布。給出了 KS檢驗(yàn)關(guān)鍵結(jié)果：實(shí)際分布和檢驗(yàn)分布之間的正向最大頻數(shù)差為 ，負(fù)向最大頻數(shù)差為 ，因此用于計(jì)算統(tǒng)計(jì)量的絕對(duì)值最大頻數(shù)差為 。隨后的 KS統(tǒng)計(jì)量 Z值等于 ，相應(yīng)的概率 P值為 ，大于顯著性水平 。所以接受零假設(shè)，認(rèn)為該廠商的銷售收益服從正態(tài)分布。 Revenue N 1488 Normal Parametersa Mean $2, Std. Deviation $ Most Extreme Differences Absolute Positive Negative KolmogorovSmirnov Z Asymp. Sig. (2tailed) PP圖 除了采用上述非參數(shù) KS檢驗(yàn)來判斷單樣本的分布外，還可以利用 PP圖和 圖直觀判別樣本的分布。 選擇菜單欄中的 【 Analyze(分析 )】 → 【 Descriptive Statistics(描述統(tǒng)計(jì) )】 → 【 PP Plots(PP圖 )】 命令，即可生成 PP圖 。 1 . 00 . 80 . 60 . 40 . 20 . 0O b s e r v e d C u m P r o b1 . 00 . 80 . 60 . 40 . 20 . 0Expected Cum ProbN o r m a l P P P l o t o f R e v e n u e SPSS在兩獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)中的應(yīng)用 兩獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)的方法原理 兩獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)是在對(duì)總體分布不甚了解的情況下，通過分析樣本數(shù)據(jù)，推斷樣本來自的兩個(gè)獨(dú)立總體的分布是否存在顯著差異。這種檢驗(yàn)方法一般通過獨(dú)立總體的均值或中位數(shù)是否存在顯著差異來推斷。關(guān)于樣本之間是否獨(dú)立，主要看在一個(gè)總體中抽取樣本對(duì)在另一個(gè)總體中抽取樣本有無影響。如果沒有影響，則可以認(rèn)為這兩個(gè)總體是獨(dú)立的。 SPSS提供了四種相關(guān)的非參數(shù)檢驗(yàn)方法： 曼 惠特尼 U檢驗(yàn)、 KS檢驗(yàn)、極端反應(yīng)檢驗(yàn)、游程檢驗(yàn)。 兩獨(dú)立樣本非參數(shù)檢 驗(yàn)的 SPSS操作詳解 ? Step01： 打開主菜單 選擇菜單欄中的 【 Analyze(分析 )】 → 【 Nonparametric Tests(非參數(shù)檢驗(yàn) )】 → 【 Legacy Dialogs(舊對(duì)話框 )】 → 【 2 Independent Samples(2個(gè)獨(dú)立樣本 )】 命令，彈出 【 TwoIndependentSamples Tests(兩個(gè)獨(dú)立樣本檢驗(yàn) )】 對(duì)話框 。 ? Step02： 選擇檢驗(yàn)變量 在 【 TwoIndependentSamples Tests(兩個(gè)獨(dú)立樣本檢驗(yàn) )】 對(duì)話框左側(cè)的候選變量列表框中選擇一個(gè)或幾個(gè)變量，將其添加至 【 Test Variable List(檢驗(yàn)變量列表 )】 列表框中，這里表示需要進(jìn)行兩獨(dú)立樣本檢驗(yàn)的變量。 ? Step03： 選擇分組變量 在 【 TwoIndependentSamples Tests(兩個(gè)獨(dú)立樣本檢驗(yàn) )】 對(duì)話框左側(cè)的候選變量中選擇分組變量，將其添加至 【 Grouping Variable(s)(分組變量 )】 文本框中，目的是要區(qū)分檢驗(yàn)變量的不同組別。單擊 【 Grouping Variables】 按鈕，在彈出的對(duì)話框的 【 Group1(組 1)】 和【 Group2(組 2)】 文本框中分別輸入整數(shù)值，這兩個(gè)值確定的分組將選擇的檢驗(yàn)變量的觀測值分為兩組或者分成兩個(gè)樣本，并將檢驗(yàn)變量的其他數(shù)值排除在檢驗(yàn)分析之外。設(shè)置完成后，單擊 【 Continue】 按鈕，返回主對(duì)話框。 ? Step04： 選擇檢驗(yàn)方法 在 【 Test Type(檢驗(yàn)類型 )】 選項(xiàng)組中，用戶需要選擇兩獨(dú)立樣本檢驗(yàn)的方法。系統(tǒng)提供了四種常用方法： MannWhitney U(曼 惠特尼 U檢驗(yàn) )、 KolmogorovSmirnov Z(KS檢驗(yàn) )、 Moses Extreme Reactions(極端反應(yīng)檢驗(yàn) )和WaldWolfwitz Runs(游程檢驗(yàn) )。 ? Step05： 選擇計(jì)算精確概率 【 Exact】 按鈕用于選擇計(jì)算概率 P值的方法。 ? Step06： 其他選項(xiàng)選擇 【 Options】 按鈕用于指定輸出內(nèi)容和關(guān)于缺失值的處理方法。 ? Step07：單擊 【 OK】 按鈕，結(jié)束操作， SPSS軟件自動(dòng)輸出結(jié)果。 實(shí)例圖文分析：日本和 美國公司的市盈率 ? 1. 實(shí)例內(nèi)容 一個(gè)公司的市盈率是指這家公司股票的當(dāng)前價(jià)格除以最近 12個(gè)月的每股收益。下 表 列出了 10家日本公司和 12家美國公司的市盈率，這兩個(gè)國家公司的市盈率之間是否存在顯著差異？ 日本 美國 公司 市盈率 公司 市盈率 Sumitomo Corp. Kinden Heiwa NCP Japan Suzuki Motor Fuji Bank Sumitomo Chemical Seibu Railway Shiseido Todo Gas 153 21 18 125 31 213 64 666 33 68 Gan Motorola Schlumberger Oracle Systems Gap WinnDixie IngersollRand American Electric Power Hercules Times Mirror WellPoint Health Northern States Power 19 24 24 43 22 14 21 14 21 38 15 14 2. 實(shí)例操作 本案例的目的就是要檢驗(yàn)日本和美國公司的市盈率是否有顯著差異。由于這里樣本量較少，難以確定這兩個(gè)總體的分布，因此可以引入非參數(shù)的檢驗(yàn)方法。由于討論的兩個(gè)樣本相互獨(dú)立，故引入兩獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)方法。于是建立如下假設(shè)檢驗(yàn)。 H0 ： 日本公司和美國公司的市盈率沒有顯著差異。 H1 ： 日本公司和美國公司的市盈率存在顯著差異。 主要是比較日本和美國公司的平均市盈率是否相同，所以采用曼 惠特尼 U檢驗(yàn)方法。 ? Step01： 打開對(duì)話框 打開數(shù)據(jù)文件 ，選擇菜單欄中的 【 Analyze(分析 )】 → 【 Nonparametric Tests(非參數(shù)檢驗(yàn) )】 → 【 Legacy Dialogs(舊對(duì)話框 )】 → 【 2 Independent Samples(2個(gè)獨(dú)立樣本 )】 命令，彈出如下圖所示的對(duì)話框。 ? Step02： 選擇檢驗(yàn)變量 在左側(cè)的候選變量列表框中選擇 “ PE”變量作為檢驗(yàn)變量，將其添加至 【 Test Variable List(檢驗(yàn)變量列表 )】 列表框中。 ? Step03： 選擇分組變量 選擇分組變量 x， 將其添加至 【 Grouping Variable(s)(分組變量 )】 文本框中。 ? Step04： 確定分組標(biāo)號(hào) 單擊 【 Grouping Variables】 按鈕，彈出相應(yīng)對(duì)話框，在 【 Group1(組 1)】 文本框中輸入 “ 1”，在 【 Group2(組 2)】文本框中輸入 “ 2”，分別表示分組的標(biāo)號(hào)。輸入完成后，單擊 【 Continue】 按鈕返回主對(duì)話框。 ? Step05： 完成操作 最后，單擊 【 OK(確定 )】 按鈕，操作完成。 3. 實(shí)例結(jié)果及分析 （ 1）描述性統(tǒng)計(jì)量 N Mean Std. Deviation Minimum Maximum Percentiles 25th 50th (Median) 75th 市盈率 22 國家 22 .50965 3. 實(shí)例結(jié)果及分析 （ 2） 曼 惠特尼 U檢驗(yàn)的秩統(tǒng)計(jì)表 國家 N Mean Rank Sum of Ranks 市盈率 日本 10 美國 12 Total 22 3. 實(shí)例結(jié)果及分析 （ 3） 曼 惠特尼 U檢驗(yàn)結(jié)果表 市盈率 MannWhitney U Wilcoxon W Z Asymp. Sig. (2tailed) Exact Sig. [2*(1tailed Sig.)] SPSS在多獨(dú)立樣本 非參數(shù)檢驗(yàn)中的應(yīng)用 多獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)的基本原理 多獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)是通過分析多組獨(dú)立樣本數(shù)據(jù)，推斷樣本來自的多個(gè)總體的分布是否存在顯著差異。這里樣本間的獨(dú)立是指在一個(gè)總體中抽取樣本對(duì)在其他總體中抽取樣本無影響。 SPSS提供的多獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)的方法主要包括：KruskalWallis H檢驗(yàn)、中位數(shù)檢驗(yàn)（ Median檢驗(yàn)、 JoneckheereTerpstra檢驗(yàn)。 多獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn) 的 SPSS操作詳解 ? Step01： 打開對(duì)話框 選擇菜單欄中的 【 Analyze(分析 )】 → 【 Nonparametric Tests(非參數(shù)檢驗(yàn) )】 → 【 Legacy Dialogs(舊對(duì)話框 )】 → 【 K Independ