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2025-01-20 07:36本頁(yè)面
【正文】 樣本變化是否顯著。首先兩個(gè)樣本的觀察數(shù)目相同，其次兩樣本的觀察值順序不能隨意改變。 兩配對(duì)樣本非參數(shù)檢驗(yàn)的前提要求兩個(gè)樣本應(yīng)是配對(duì)的。 兩配對(duì)樣本非參數(shù)檢驗(yàn)一般用于同一研究對(duì)象（或兩配對(duì)對(duì)象）分別給予兩種不同處理的效果比較，以及同一研究對(duì)象（或兩配對(duì)對(duì)象）處理前后的效果比較。 （ 2）多獨(dú)立樣本中位數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果如下兩表所示。 多獨(dú)立樣本的 JonkheereTerpstra檢驗(yàn)的基本方法和兩獨(dú)立樣本的 MannWhitney U檢驗(yàn)比較類似，也是計(jì)算一組樣本的觀察值小于其他組樣本觀察值的個(gè)數(shù)。 3．多獨(dú)立樣本的 JonkheereTerpstra檢驗(yàn) 多獨(dú)立樣本的 JonkheereTerpstra檢驗(yàn)用于分析樣本來(lái)自的多個(gè)獨(dú)立總體分布是否存在顯著差異。 如果各組樣本的平均秩大致相等，則可以認(rèn)為多個(gè)獨(dú)立總體的分布沒(méi)有顯著差異。其零假設(shè)為：樣本來(lái)自的多個(gè)獨(dú)立總體的分布無(wú)顯著差異。多獨(dú)立樣本的中位數(shù)檢驗(yàn)的零假設(shè) H0為：樣本來(lái)自的多個(gè)獨(dú)立總體的中位數(shù)無(wú)顯著差異。 SPSS中有 3種多獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)方法。 例如，隨機(jī)抽取 3個(gè)班級(jí)之間學(xué)生的學(xué)生成績(jī)，分析 3個(gè)班級(jí)總體的成績(jī)是否存在顯著的差異。 多個(gè)樣本之間是否獨(dú)立，需要看在一個(gè)總體中抽取樣本對(duì)其他總體中抽取樣本是否有影響。 多獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn) 統(tǒng)計(jì)學(xué)上的定義和計(jì)算公式 定義：多獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)分析樣本數(shù)據(jù)是推斷樣本來(lái)自的多個(gè)獨(dú)立總體分布是否存在顯著差異。 （ 3）兩獨(dú)立樣本極端反應(yīng)檢驗(yàn)輸出結(jié)果如下兩表所示。 表 105兩個(gè)廠家生產(chǎn)的燈泡使用壽命數(shù)據(jù) 燈泡壽命（ h） 廠 家 編 號(hào) 675 1 682 1 691 1 670 1 650 1 693 1 650 1 649 2 680 2 630 2 650 2 646 2 651 2 620 2 ? 實(shí)現(xiàn)步驟 圖 1015 在菜單中選擇“ 2 Independent Samples”命令 圖 1016 “TwoIndependentSamplesTest”對(duì)話框 圖 1017 “Two Independent Samples： Define Groups”對(duì)話框 圖 1018 “TwoIndependentSamples： Options”對(duì)話框 結(jié)果和討論 （ 1）兩獨(dú)立樣本 MannWhitney U檢驗(yàn)結(jié)果如下面兩表所示。 SPSS中實(shí)現(xiàn)過(guò)程 ? 研究問(wèn)題 研究?jī)蓚€(gè)不同廠家生產(chǎn)的燈泡使用壽命是否存在顯著差異。 SPSS自動(dòng)計(jì)算跨度和截頭跨度，依據(jù)分布表給出對(duì)應(yīng)的相伴概率值。 兩獨(dú)立樣本的極端檢驗(yàn)計(jì)算跨度和截頭跨度。首先將兩組樣本混合并按升序排列；然后找出控制樣本最低秩和最高秩之間所包含的觀察值個(gè)數(shù)，即跨度（ Span）。 兩獨(dú)立樣本的極端反應(yīng)檢驗(yàn)將一個(gè)樣本作為控制樣本，另外一個(gè)樣本作為實(shí)驗(yàn)樣本。 4．兩獨(dú)立樣本的極端反應(yīng)檢驗(yàn)（ Moses Extreme Reactions） 兩獨(dú)立樣本的極端反應(yīng)檢驗(yàn)用來(lái)檢驗(yàn)樣本來(lái)自的兩獨(dú)立總體的分布是否存在顯著差異。 SPSS將自動(dòng)計(jì)算游程數(shù)得到 Z統(tǒng)計(jì)量，并依據(jù)正態(tài)分布表給出對(duì)應(yīng)的相伴概率值。在數(shù)據(jù)排序時(shí)，兩組樣本的每個(gè)觀察值對(duì)應(yīng)的樣本組標(biāo)志值序列也隨之重新排列，然后對(duì)標(biāo)志值序列按照前面 程。 樣本的游程檢驗(yàn)中，計(jì)算游程的方法與觀察值的秩有關(guān)。 3．兩獨(dú)立樣本的游程檢驗(yàn)（ WaldWolfwitz Runs） 兩獨(dú)立樣本的游程檢驗(yàn)用來(lái)檢驗(yàn)樣本來(lái)自的兩獨(dú)立總體的分布是否存在顯著差異。 SPSS將自動(dòng)計(jì)算 KS Z統(tǒng)計(jì)量，并依據(jù)正態(tài)分布表給出對(duì)應(yīng)的相伴概率值。 兩獨(dú)立樣本的 KS檢驗(yàn)實(shí)現(xiàn)方法是：首先將兩組樣本數(shù)據(jù)（ X1， X2， …， Xm）和（ Y1，Y2， …， Yn）混合并按升序排列（ m和 n是兩組樣本的樣本容量），分別計(jì)算兩組樣本秩的累計(jì)頻率和每個(gè)點(diǎn)上的累計(jì)頻率；最后將兩個(gè)累計(jì)頻率相減，得到差值序列數(shù)據(jù)。 2．兩獨(dú)立樣本的 KS檢驗(yàn) 兩獨(dú)立樣本的 KS檢驗(yàn)?zāi)軌驅(qū)瑟?dú)立樣本的總體分布情況進(jìn)行比較。秩簡(jiǎn)單地說(shuō)就是名次。 1．兩獨(dú)立樣本的 MannWhitney U檢驗(yàn) 兩獨(dú)立樣本的 MannWhitney U檢驗(yàn)的零假設(shè)H0為樣本來(lái)自的兩獨(dú)立總體均值沒(méi)有顯著差異。如果沒(méi)有影響，則可以認(rèn)為兩個(gè)總體是獨(dú)立的。一般用來(lái)對(duì)兩個(gè)獨(dú)立樣本的均數(shù)、中位數(shù)、離散趨勢(shì)、偏度等進(jìn)行差異比較檢驗(yàn)。 SPSS中實(shí)現(xiàn)過(guò)程 ? 研究問(wèn)題 某地 144個(gè)周歲兒童身高數(shù)據(jù)如表 104所示，問(wèn)該地區(qū)周歲兒童身高頻數(shù)是否呈正態(tài)分布？ 表 104 兒童身高數(shù)據(jù) 身 高 區(qū) 間 人 數(shù) 64－ 2 68－ 4 69－ 7 70－ 16 71－ 20 72－ 25 73－ 24 74－ 22 76－ 16 78－ 2 79－ 6 83－ 1 ? 實(shí)現(xiàn)步驟 圖 1012 在菜單中選擇“ 1Sample KS”命令 圖 1013 “OneSample KolmogorovSmirnov Test”對(duì)話框 圖 1014 “OneSample KS： Options”對(duì)話框 結(jié)果和討論 （ 1）本例輸出結(jié)果如下表所示。 SPSS實(shí)現(xiàn) KS檢驗(yàn)的過(guò)程如下： （ 1）根據(jù)樣本數(shù)據(jù)和用戶的指定構(gòu)造出理論分布，查分布表得到相應(yīng)的理論累計(jì)概率分布函數(shù)； SPSS在統(tǒng)計(jì)中將計(jì)算 KS的 Z統(tǒng)計(jì)量，并依據(jù) KS分布表（小樣本）或正態(tài)分布表（大樣本）給出對(duì)應(yīng)的相伴概率值。 單樣本 KS檢驗(yàn)可以將
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