【正文】 。 由于這里要檢驗合格率是否等于 95％， 也就是要檢驗 “ Group 1”組所占比例是否等于 。 Category N Observed Prop. Test Prop. Asymp. Sig. (1tailed) 燈泡壽命 Group 1 = 960 6 Group 2 960 24 .80 Total 30 SPSS 在游程檢驗中的應(yīng)用 游程檢驗的基本原理 游程檢驗是一種利用游程數(shù)所作的單樣本隨機(jī)性的檢驗方法，它可以用來判斷觀察值的順序是否為隨機(jī)。如果樣本順序影響到統(tǒng)計結(jié)果，那么樣本就可能不是隨機(jī)的，這將使研究者不能得出關(guān)于抽樣總體的準(zhǔn)確結(jié)論。 游程檢驗可用來檢驗任何序列的隨機(jī)性，而不管這個序列是怎樣產(chǎn)生的；此外還可用來判斷兩個總體的分布是否相同，從而檢驗出它們的位置中心有無顯著差異。軟件將自動計算出 Z統(tǒng)計量的取值及對應(yīng)的概率 P值。 游程檢驗的 SPSS操作詳解 ? Step01： 打開對話框 選擇菜單欄中的 【 Analyze(分析 )】 → 【 Nonparametric Tests(非參數(shù)檢驗 )】 → 【 Legacy Dialogs(舊對話框 )】 →【 Runs(游程 )】 命令，彈出 【 Runs Test(游程檢驗 )】 對話框。 ? Step03： 確定斷點 在 【 Cut point(割點 )】 選項組中指定計算游程數(shù)的分界值。 ? Step04： 選擇計算精確概率 【 Exact】 按鈕用于選擇計算概率 P值的方法，它的功能和卡方檢驗中的相應(yīng)按鈕相同的。 ? Step06： 單擊 【 OK】 按鈕，結(jié)束操作， SPSS軟件自動輸出結(jié)果。其中 “ 0”表示虧損 ，“ 1”表示盈利。已知今年企業(yè)盈利，要判斷明年企業(yè)的盈虧狀態(tài)，其實就是要分析今年企業(yè)的盈利是否會對明年它的盈虧帶來一定的影響。這樣就可以通過游程檢驗來分析歷史數(shù)據(jù)。所以采用 SPSS具體操作步驟如下。其中 “ x”變量表示企業(yè)盈虧狀態(tài) ，“ 0”表示虧損 ，“ 1”表示盈利。 ? Step03： 確定斷點 在 【 Cut point(割點 )】 選項組中取消勾選 【 Median(中位數(shù) )】 復(fù)選框，勾選 【 Mean(均值 )】 復(fù)選框。 3 .實例結(jié)果及分析 首先 “ Test Value＝ ”表示游程檢驗以 為兩組。整個歷史數(shù)據(jù)的游程數(shù)等于 4。所以，認(rèn)為企業(yè)盈虧歷史數(shù)據(jù)并不是隨機(jī)的，其中有一定的規(guī)律性。 盈虧 Test Valuea .65 Cases Test Value 7 Cases = Test Value 13 Total Cases 20 Number of Runs 4 Z Asymp. Sig. (2tailed) .004 實例進(jìn)階分析：工業(yè)和商業(yè)企業(yè)的負(fù)債水平 在我國的工業(yè)和商業(yè)企業(yè)中隨機(jī)抽取 22家企業(yè)進(jìn)行資產(chǎn)負(fù)債率行業(yè)差異分析，其 1999年底的資產(chǎn)負(fù)債率（％）如下，請問兩個行業(yè)的負(fù)債水平是否有顯著性差異？ 工業(yè)企業(yè) 64 76 55 82 59 82 70 75 61 64 73 83 商業(yè)企業(yè) 77 80 80 65 93 91 84 91 84 86 2. 實例操作 要檢驗工業(yè)和商業(yè)企業(yè)的負(fù)債水平是否有差異，可以將兩組數(shù)據(jù)混合起來，同時用 “ 1”表示數(shù)據(jù)來自工業(yè)企業(yè) ，“ 2”表示數(shù)據(jù)來自商業(yè)企業(yè)。這樣可以得到由 1和 2構(gòu)成的數(shù)列，如 1221122。 SPSS具體操作步驟 ? Step01： 打開數(shù)據(jù)文件 ，其中 “ fzl”變量表示企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率； “ indicate”變量表示企業(yè)類型 ，“ 1”表示工業(yè)企業(yè) ，“ 2”表示商業(yè)企業(yè)。在候選變量列表框中選擇變量 “ fzl”，添加至 【 Sort by(排序依據(jù) )】 列表框中。 ? Step03： 接著利用游程檢驗分析 “ indicate”變量的隨機(jī)性。在候選變量列表框中選擇 “ indicate”變量作為檢驗變量，將其添加至【 Test Variable List(檢驗變量列表 )】 列表框中。 ? Step05： 單擊 【 Runs Test(游程檢驗 )】 對話框中的 【 OK】 按鈕，完成操作。下面表 69是這組序列的游程檢驗結(jié)果。因此，工業(yè)企業(yè)和商業(yè)企業(yè)的負(fù)債水平有顯著性差異。單樣本 KS檢驗是利用樣本數(shù)據(jù)推斷總體是否服從某一理論分布，一般來說它是比卡方檢驗更精確的非參數(shù)檢驗法。其零假設(shè)是：樣本來自的總體與指定的理論分布無顯著差異。單樣本 KS檢驗主要對差值 D序列進(jìn)行研究。如果 P值小于或等于用戶指定的顯著性水平 α ，則拒絕原假設(shè) H0；反之，不能拒絕 H0，可以認(rèn)為樣本來自的總體與指定的分布無顯著差異。 ? Step02： 選擇檢驗變量 在 【 OneSample KolmogorovSmirnov Test(單樣本 KS檢驗 )】 對話框左側(cè)的候選變量列表框中選擇一個或幾個變量，將其添加至 【 Test Variable List(檢驗變量列表 )】列表框中，表示需要進(jìn)行 KS檢驗的變量。系統(tǒng)提供了四種統(tǒng)計中常見的分布。 ? Step05： 其他選項選擇 【 Options】 按鈕用于指定輸出內(nèi)容和關(guān)于缺失值的處理方法。 實例分析：商品銷售收益的分布 ? 1 .實例內(nèi)容 零售商希望了解某商品銷售收益（ Revenue）的大致分布情況。為了檢驗其假設(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)，請使用 SPSS軟件分析樣本數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布。首先，通過描述性統(tǒng)計功能繪制了 “ revenue”變量的直方圖及其擬合的正態(tài)曲線，具體見圖 619。 Step01：打開對話框 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 )】 → 【 Legacy Dialogs(舊對話框 )】 → 【 1samples KS(1樣本 KS(1))】 命令，彈出如下圖所示的對話框。 提示：可以在 【 Test Distribution(檢驗分布 )】 選項組中選擇檢驗分布類型；系統(tǒng)默認(rèn)為正態(tài)分布。單擊 【 Continue】 按鈕返回主對話框。 3. 實例結(jié)果及分析 （ 1）描述性統(tǒng)計量輸出 SPSS首先給出了 “ revenue”變量的基本統(tǒng)計量。 N Mean Std. Deviation Minimum Maximum Percentiles 25th 50th (Median) 75th Revenue 1488 $2, $ $13 $6,213 $1, $2, $3, （ 2） KS檢驗結(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。隨后的 KS統(tǒng)計量 Z值等于 ，相應(yīng)的概率 P值為 ，大于顯著性水平 。 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。 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在兩獨立樣本非參數(shù)檢驗中的應(yīng)用 兩獨立樣本非參數(shù)檢驗的方法原理 兩獨立樣本的非參數(shù)檢驗是在對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獨立總體的分布是否存在顯著差異。關(guān)于樣本之間是否獨立，主要看在一個總體中抽取樣本對在另一個總體中抽取樣本有無影響。 SPSS提供了四種相關(guān)的非參數(shù)檢驗方法： 曼 惠特尼 U檢驗、 KS檢驗、極端反應(yīng)檢驗、游程檢驗。 ? Step02： 選擇檢驗變量 在 【 TwoIndependentSamples Tests(兩個獨立樣本檢驗 )】 對話框左側(cè)的候選變量列表框中選擇一個或幾個變量，將其添加至 【 Test Variable List(檢驗變量列表 )】 列表框中，這里表示需要進(jìn)行兩獨立樣本檢驗的變量。單擊 【 Grouping Variables】 按鈕，在彈出的對話框的 【 Group1(組 1)】 和【 Group2(組 2)】 文本框中分別輸入整數(shù)值，這兩個值確定的分組將選擇的檢驗變量的觀測值分為兩組或者分成兩個樣本，并將檢驗變量的其他數(shù)值排除在檢驗分析之外。 ? Step04： 選擇檢驗方法 在 【 Test Type(檢驗類型 )】 選項組中，用戶需要選擇兩獨立樣本檢驗的方法。 ? Step05： 選擇計算精確概率 【 Exact】 按鈕用于選擇計算概率 P值的方法。 ? Step07：單擊 【 OK】 按鈕，結(jié)束操作， SPSS軟件自動輸出結(jié)果。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. 實例操作 本案例的目的就是要檢驗日本和美國公司的市盈率是否有顯著差異。由于討論的兩個樣本相互獨立，故引入兩獨立樣本非參數(shù)檢驗方法。 H0 ： 日本公司和美國公司的市盈率沒有顯著差異。 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檢驗方法。 ? Step02： 選擇檢驗變量 在左側(cè)的候選變量列表框中選擇 “ PE”變量作為檢驗變量，將其添加至 【 Test Variable List(檢驗變量列表 )】 列表框中。 ? Step04： 確定分組標(biāo)號 單擊 【 Grouping Variables】 按鈕，彈出相應(yīng)對話框，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。 ? Step05： 完成操作 最后，單擊 【 OK(確定 )】 按鈕，操作完成。這里樣本間的獨立是指在一個總體中抽取樣本對在其他總體中抽取樣本無影響。 多獨立樣本非參數(shù)檢驗 的 SPSS操作詳解 ? Step01： 打開對話框 選擇菜單欄中的 【 Analyze(分析 )】 → 【 Nonparametric Tests(非參數(shù)檢驗 )】 → 【 Legacy Dialogs(舊對話框 )】 → 【 K Independent Samples(K個獨立樣本 )】 命令，彈出 【 Tests for Several Independent Samples(多個獨立樣本檢驗 )】 對話框，這是多獨立樣本非參數(shù)檢驗的主操作窗口。 多獨立樣本非參數(shù)檢驗 的 SPSS操作詳解 Step03： 選擇分組變量 在主對話框左側(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)分檢驗變量的不同組別。在 【 Minimum(最小值 )】 和 【 Maximum(最大值 )】 文