spss第9單元非參數(shù)檢驗(yàn)-資料下載頁
2025-05-07 18:13本頁面
【正文】 果各樣本的平均秩大致相當(dāng)，那么可以認(rèn)為各組的總體分布 沒有顯著差異。 SPSS應(yīng)用 2．多配對樣本的 Kendall協(xié)同系數(shù)檢驗(yàn) 多配對樣本的 Kendall協(xié)同系數(shù)檢驗(yàn)和Friedman檢驗(yàn)非常類似，也是一種多配對樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)，但分析的角度不同。多配對樣本的 Kendall協(xié)同系數(shù)檢驗(yàn)主要用在分析評判者的判別標(biāo)準(zhǔn)是否一致公平方面。它將每個(gè)評判對象的分?jǐn)?shù)都看作是來自多個(gè)配對總體的樣本。一個(gè)評判對象對不同被判定對象的分?jǐn)?shù)構(gòu)成一個(gè)樣本，其零假設(shè)為：樣本來自的多個(gè)配對總體的分布無顯著差異，即評判者的評判標(biāo)準(zhǔn)不一致。 SPSS應(yīng)用 Kendall協(xié)同系數(shù)檢驗(yàn)中會(huì)計(jì)算 Friedman檢驗(yàn)方法，得到 friedman統(tǒng)計(jì)量和相伴概率。如果相伴概率小于顯著性水平，可以認(rèn)為這 10個(gè)節(jié)目之間沒有顯著差異，那么可以認(rèn)為這 5個(gè)評委判定標(biāo)準(zhǔn)不一致，也就是判定結(jié)果不一致。 SPSS應(yīng)用 3．多配對樣本的 Cochran Q檢驗(yàn) 多配對樣本的 Cochran Q檢驗(yàn)也是對多個(gè)互相匹配樣本總體分布是否存在顯著性差異的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。不同的是多配對樣本的 Cochran Q檢驗(yàn)所能處理的數(shù)據(jù)是二值的（ 0和 1）。其零假設(shè)是：樣本來自的多配對總體分布無顯著差異。 SPSS應(yīng)用 SPSS中實(shí)現(xiàn)過程 ? 研究問題 1 為了試驗(yàn)?zāi)撤N減肥藥的性能，測量 10個(gè)人在服用該藥前以及服用該藥一個(gè)月后、兩個(gè)月后、 3個(gè)月后的體重。問在這 4個(gè)時(shí)期， 10個(gè)人的體重有無發(fā)生顯著的變化。數(shù)據(jù)如表 1010所示。 SPSS應(yīng)用 表 1010 4個(gè)時(shí)期的體重（ kg） pre_1 post_1 post_2 post_3 SPSS應(yīng)用 ? 實(shí)現(xiàn)步驟 圖 1028 在菜單中選擇“ K Related Samples”命令 SPSS應(yīng)用 圖 1029 “Tests for Serveral Related Samples”對話框（一） SPSS應(yīng)用 圖 1030 “Several Related Samples： Statistics”對話框（一） SPSS應(yīng)用 ? 研究問題 2 某文藝晚會(huì)中有 5個(gè)節(jié)目，共有 5個(gè)評委參與打分。問這 5個(gè)評委的判斷標(biāo)準(zhǔn)是否一致。數(shù)據(jù)如表 1011所示。 SPSS應(yīng)用 表 1011 5個(gè)評委的打分表 節(jié) 目 1 節(jié) 目 2 節(jié) 目 3 節(jié) 目 4 節(jié) 目 5 評委 1 評委 2 評委 3 評委 4 評委 5 SPSS應(yīng)用 ? 實(shí)現(xiàn)步驟 圖 1031 “Tests for Serveral Related Samples”對話框（二） SPSS應(yīng)用 圖 1032 “Several Related Samples： Statistics”對話框（二） SPSS應(yīng)用 ? 研究問題 3 消費(fèi)者協(xié)會(huì)調(diào)查了顧客對 3種品牌的電視機(jī)的滿意程度，共有 10個(gè)顧客參與了滿意度調(diào)查。數(shù)據(jù)如表 1012所示。 SPSS應(yīng)用 表 1012 顧客的滿意度表格 品 牌 1 品 牌 2 品 牌 3 顧客 1 滿意 不滿意 不滿意 顧客 2 滿意 滿意 滿意 顧客 3 不滿意 不滿意 不滿意 顧客 4 滿意 滿意 滿意 顧客 5 滿意 滿意 不滿意 顧客 6 滿意 滿意 不滿意 顧客 7 滿意 不滿意 滿意 顧客 8 滿意 滿意 滿意 顧客 9 滿意 滿意 不滿意 顧客 10 滿意 不滿意 滿意 SPSS應(yīng)用 ? 實(shí)現(xiàn)步驟 圖 1033 “Tests for Serveral Related Samples”對話框（三） SPSS應(yīng)用 結(jié)果和討論 （ 1）多配對樣本的 Friendman檢驗(yàn) SPSS應(yīng)用 SPSS應(yīng)用 SPSS應(yīng)用 （ 2）多配對樣本的 Kendall協(xié)同系數(shù)檢驗(yàn)，描述性統(tǒng)計(jì)部分結(jié)果表格如下。 SPSS應(yīng)用 SPSS應(yīng)用 SPSS應(yīng)用 （ 3）多配對樣本的 Cochran Q檢驗(yàn)結(jié)果如下兩表所示。 SPSS應(yīng)用 SPSS應(yīng)用 小 結(jié) 非參數(shù)檢驗(yàn)主要用于那些總體分布不能用有限個(gè)實(shí)參數(shù)來刻畫，或者不考慮被研究的對象為何種分布以及是否已知的情況。這種方法進(jìn)行的并不是參數(shù)間的比較，而是分布位置、分布形狀之間的比較，研究目標(biāo)總體與理論總體分布是否相同，或者各樣本所在總體的分布位置是否相同等。 SPSS應(yīng)用 小 結(jié) 非參數(shù)檢驗(yàn)根據(jù)樣本數(shù)目以及樣本之間的關(guān)系可以分為：單樣本非參數(shù)檢驗(yàn)、兩獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)、多獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)、兩配對樣本非參數(shù)檢驗(yàn)、多配對樣本非參數(shù)檢驗(yàn)等。 SPSS應(yīng)用 小 結(jié) SPSS中 “ Analyze”/“Nonparametric Tests”菜單主要用于非參數(shù)檢驗(yàn)。其中，單樣本非參數(shù)檢驗(yàn)由 “ 1—Sample KS”子菜單來執(zhí)行；兩獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)由 “ 2 Independent Samples”子菜單執(zhí)行；多獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)由 “ K Independent Samples”子菜單執(zhí)行；兩配對樣本非參數(shù)檢驗(yàn)由 “ 2 Related Samples”子菜單執(zhí)行；多配對樣本非參數(shù)檢驗(yàn)由 “ K Related Samples”子菜單執(zhí)行。 SPSS應(yīng)用 描述變量之間線性相關(guān)程度的強(qiáng)弱，并用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)指標(biāo)表示出來的過程為相關(guān)分析。可根據(jù)研究的目的不同，或變量的類型不同，采用不同的相關(guān)分析方法。本章介紹常用的相關(guān)分析方法：二元定距變量的相關(guān)分析、二元定序變量的相關(guān)分析、質(zhì)與量的相關(guān)、品質(zhì)相關(guān)和偏相關(guān)分析。
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