spss的非參數(shù)檢驗ppt課件-閱讀頁
2025-05-13 22:09本頁面
【正文】 數(shù)，形成列聯(lián)表。如果各組中大于（或小于）上述中位數(shù)的樣本比例大致相同，則可認為多組樣本有共同的中位數(shù)，它們來自的總體的中位數(shù)沒有顯著差異。 最后， 進行統(tǒng)計決策。 ? 基本思想： 首先， 將多組樣本數(shù)據(jù)混合并按升序排序，求出各變量值的秩 . 基本思想 SPSS ? 其次， 考察各組秩的均值是否存在顯著差異。 212 ()( 1 )kiiiK W n R RNN? ? ?? ??SPSS 多獨立樣本的 KruskalWallis檢驗的 SPSS操作 以兒童身高 .sav為例 SPSS 因為概率 P值小于 ，所以拒絕原假設，即認為四個城市的周歲兒童身高的平均秩差異是顯著的，總體分布是存在顯著差異的 SPSS JonckheereTerpstra檢驗 概念 ： 用于檢驗多個獨立樣本來自的多個總體的分布是否存在顯著差異的非參數(shù)檢驗方法。 基本思想 SPSS ? 小樣本下，構造的 JT統(tǒng)計量為： ? 大樣本下，構造的 Z統(tǒng)計量為： ijijJ T U??? ?221221( ) / 42 3 ) ( 2 3 )72kiikiiiJ N nZN N n n?????? ? ???最后，根據(jù)統(tǒng)計量得到的概率 P值與顯著性水平大小進行比較，作出決策 SPSS 多獨立樣本的 JonckheereTerpstra檢驗的 SPSS操作 以兒童身高 .sav為例 SPSS SPSS 練習 ? 現(xiàn)有不同地區(qū)不同性質(zhì)工作的職工工資數(shù)據(jù)保存在文件“職工工資 .sav”中，如果定義一個分組變量，將我國東部、中部和西部各省標上 1， 2， 3作為分組值，下面來考察東部、中部和西部的職工平均工資是否存在顯著差異（ α=） ？ SPSS 兩配對樣本的非參數(shù)檢驗是在對總體分布不甚了解的情況下，通過對兩組配對樣本的分析，推斷樣本來自的兩個總體的分布是否存在顯著差異的方法。其原假設是兩配對樣本來自的兩總體的分布無顯著性差異。因此有一定的局限性 SPSS 分析 非參數(shù)檢驗 2個相關 樣本 SPSS基本操作（以統(tǒng)計學 .sav為例） SPSS SPSS 因為概率 P大于 ，所以不能拒絕原假設，即認為學習統(tǒng)計學前后學生對其重要性認識沒有發(fā)生顯著變化 SPSS 方法二：兩配對樣本符號檢驗 ? 其檢驗方法與 McNemar檢驗有類似的解決思路，且利用正負號的個數(shù)實現(xiàn)檢驗。差值為正則記為正號，為負則記為負號； 然后 ，將正號的個數(shù)與負號的個數(shù)進行比較。 ? 檢驗方法仍然采用二項分布檢驗方法。 ? 然后 ，將差值變量進行 升序 排序，并求出差值變量的秩。 ? Eg：對多個評委對同一批歌手比賽打分標準是否一致。 ? 基本思想： 比較每種處理下秩總和是否相等，即是否有 或 存在來大體比較多個總體分布是否有顯著差異。 ()ijR R i j?? ()ijR R i j??211 2 1()( 1 ) 2kiinkF rie d m a n Rkk ????? ?SPSS 方法一 SPSS基本操作 （以促銷方式 .sav為例） 分析 非參數(shù)檢驗 K個相關 樣本 SPSS SPSS 因為概率 P小于顯著性水平，所以拒絕原假設，即認為三種不同促銷方式下的銷售額數(shù)據(jù)的分布存在顯著差異 因為第二種促銷形式下的秩均值最大，因此促銷效果最好 SPSS 方法二：多配對樣本的 Cochran Q檢驗 ? 概念： 通過對多個配對樣本的分析，推斷樣本來自的多個總體的分布是否存在顯著差異。 因為甲航空公司得到乘客滿意的人數(shù)最多，因此其服務水平最高 SPSS 方法三：多配對樣本的 Kendall協(xié)同系數(shù)檢驗 ? 概念： 也是一種多配對樣本的非參數(shù)檢驗方法，與Friedman檢驗方法結合，可方便實現(xiàn)對評判者的評判標準是否一致的判斷，其原假設是 評判者的評判標準不一致。 ? 協(xié)同系數(shù) 2122( 1 )()2( 1 ) / 1 2niimnRWm n n??????SPSS 最后，進行統(tǒng)計決策 ? 若根據(jù) W計算得概率 ,則 拒絕 原假設，即認為評判者的評判 標準一致 ； ? 若 ，則 不能拒絕 原假設，即認為評判者的 標準不
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