第5章参数检验与非参数检验含SPSS课件.ppt

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1、第5章参数检验与非参数检验含SPSS第1页，此课件共70页哦本章内容本章内容v第一节第一节 概述概述v第二节第二节 均值比较与参数检验均值比较与参数检验v第三节第三节 非参数检验非参数检验第2页，此课件共70页哦第一节第一节 概述概述 v一、参数检验与非参数检验一、参数检验与非参数检验v 参参数数检检验验是是指指当当总总体体分分布布已已知知的的情情况况下下，根根据据样样本本数数据据对总体分布的统计参数（如均值、方差等）进行推断。对总体分布的统计参数（如均值、方差等）进行推断。v 非非参参数数检检验验是是当当总总体体分分布布未未知知的的情情况况下下，根根据据样样本本数据对总体的分布形式或特征进行

2、推断。数据对总体的分布形式或特征进行推断。第3页，此课件共70页哦v二、第二、第类错误、第类错误、第类错误与显著性水平类错误与显著性水平 在进行统计推断时，有可能会出现以下两种错误，第一在进行统计推断时，有可能会出现以下两种错误，第一类错误是拒绝真实的原假设，我们把它叫做类错误是拒绝真实的原假设，我们把它叫做“拒真拒真”的错的错误。第二类错误是接收错误的原假设，我们把它叫做误。第二类错误是接收错误的原假设，我们把它叫做“取取伪伪”的错误。在假设检验中，犯第的错误。在假设检验中，犯第类错误的概率记为类错误的概率记为 ,称其为显著性水平；犯第称其为显著性水平；犯第类错误的概率记为类错误的概率记为

3、。我们一我们一般事先规定允许犯第般事先规定允许犯第类错误的概率类错误的概率 ，然后尽量减少犯，然后尽量减少犯第第类错误的概率类错误的概率 。一般取。一般取 =0.10、0.05或或0.01，表，表示概率小的程度。示概率小的程度。第4页，此课件共70页哦v三、假设检验的基本步骤三、假设检验的基本步骤 v 1、根据推断检验的目标，对待推断的总体参数、根据推断检验的目标，对待推断的总体参数或分布作一个基本假设；或分布作一个基本假设；v 2、利用收集到的样本数据和基本假设计算某检验统、利用收集到的样本数据和基本假设计算某检验统计量，该统计量服从或近似服从某种统计分布；计量，该统计量服从或近似服从某种统

4、计分布；v 3、根据该统计量的值得到相伴概率、根据该统计量的值得到相伴概率 值；值；v 4、做出判断。研究者给定一个显著性水平，如、做出判断。研究者给定一个显著性水平，如果相伴概率值小于或等于用户给定的显著性水平，则果相伴概率值小于或等于用户给定的显著性水平，则拒绝原假设；否则，不应拒绝原假设。拒绝原假设；否则，不应拒绝原假设。第5页，此课件共70页哦第二节第二节 均值比较与参数检验均值比较与参数检验v一、均值比较一、均值比较v（一）均值比较的概念和基本步骤（一）均值比较的概念和基本步骤v 统统计计分分析析常常常常采采取取抽抽样样研研究究的的方方法法，即即从从总总体体中中随随机机抽抽取取一一定

5、定数数量量的的样样本本进进行行研研究究来来推推论论总总体体的的特特性性。能能否否用用样样本本均均数数估估计计总总体体均均数数？两两个个变变量量均均数数接接近近的的样样本本是是否否来来自自均均值值相同的总体？这就要进行均值比较。相同的总体？这就要进行均值比较。第6页，此课件共70页哦v均值比较的基本步骤为：均值比较的基本步骤为：v 第一步，用户指定一个或多个变量作为分组变量，第一步，用户指定一个或多个变量作为分组变量，并按分组变量的不同取值对个案数据进行分组。并按分组变量的不同取值对个案数据进行分组。v 第二步，指定一个变量作为汇总变量，并计算该汇第二步，指定一个变量作为汇总变量，并计算该汇总变

6、量在各分组下的基本描述统计量。总变量在各分组下的基本描述统计量。v 第三步，对第一分组变量各分组下的汇总变量均值有第三步，对第一分组变量各分组下的汇总变量均值有无显著差异作统计检验。无显著差异作统计检验。v 原假设是：分组变量各水平下汇总变量的均值无显著差原假设是：分组变量各水平下汇总变量的均值无显著差异。异。第7页，此课件共70页哦v（二）均值比较分析过程在（二）均值比较分析过程在SPSS中的实现中的实现v 1、建立数据文件、建立数据文件 v 2、点击、点击AnalyzeCompare MeansMeans进入进入Means主对话框，见图主对话框，见图5-1所示。所示。图图5-1 均值比较主

7、对话框均值比较主对话框 第8页，此课件共70页哦v3、选择被解释变量、选择被解释变量v 在左边的变量表中选择要分析的变量作为被解释变量，在左边的变量表中选择要分析的变量作为被解释变量，并将其送入并将其送入Dependent List被解释变量框中。被解释被解释变量框中。被解释变量可以选择一个，也可以选择多个。变量可以选择一个，也可以选择多个。v4、解释变量的选择及分层控制、解释变量的选择及分层控制v 选择解释变量作为分组变量，对被解释变量将按解释变选择解释变量作为分组变量，对被解释变量将按解释变量分组计算基本描述统计量。选择的若干解释变量可以放在量分组计算基本描述统计量。选择的若干解释变量可以

8、放在第一层，也可以放在不同层。第一层，也可以放在不同层。第9页，此课件共70页哦v5、Option选项选项v在主对话框中单击在主对话框中单击Option选项，展开选项，展开Option对话框，对话框，如图如图5-2所示。所示。图图5-2 Option对话框对话框第10页，此课件共70页哦v（1）Statistics选项框，选择统计量。选项框，选择统计量。v（2）Statistics For First Layer框框,对第一层每个控制对第一层每个控制变量的分析。具体含义是：变量的分析。具体含义是：v Anova table and eta复选项：表示输出单因素方差复选项：表示输出单因素方差分析

9、表和分析表和eta值。值。v Test of linearity复选项：表示作线性检验。复选项：表示作线性检验。第11页，此课件共70页哦v二、单样本二、单样本 检验检验v（一）单样本（一）单样本 检验的概念和基本步骤检验的概念和基本步骤v 单样本单样本 检验是检验某个变量的总体均值与指定的检验是检验某个变量的总体均值与指定的检验值之间是否存在显著差异。这里，前提条件是样本检验值之间是否存在显著差异。这里，前提条件是样本来自的总体应服从正态分布。如果已知总体均数，进行来自的总体应服从正态分布。如果已知总体均数，进行样本均数与总体均数之间的差异显著性检验也属于单样样本均数与总体均数之间的差异显著

10、性检验也属于单样本的本的 检验。检验。第12页，此课件共70页哦v 单样本单样本 检验的基本步骤为：检验的基本步骤为：v1、提出原假设。单样本、提出原假设。单样本 检验的检验的原假设为：总体均原假设为：总体均值与检验值之间不存在显著差异值与检验值之间不存在显著差异 v2、选择检验统计量。单样本、选择检验统计量。单样本 检验的检验统计量为检验的检验统计量为 统计量。统计量。v3、计算检验统计量观测值和概率值。、计算检验统计量观测值和概率值。SPSS将自动计算将自动计算 统计量的观测值和对应的概率统计量的观测值和对应的概率 值。值。v4、给定显著性水平，并作出决策、给定显著性水平，并作出决策。给定

11、显著性水平，与。给定显著性水平，与检验统计量的概率值作比较。如果概率值小于显著性水平，检验统计量的概率值作比较。如果概率值小于显著性水平，则应拒绝原假设；反之，如果概率值大于显著性水平，则则应拒绝原假设；反之，如果概率值大于显著性水平，则不能拒绝原假设。不能拒绝原假设。第13页，此课件共70页哦v（二）单样本（二）单样本 检验过程在检验过程在SPSS中的实现中的实现 v 1、建立或选择数据文件后，按、建立或选择数据文件后，按“Analyze”“Compare Means”“One-Sample T Test”进入进入One-Sample T Test单样本单样本 检验主对话框，如图检验主对话框

12、，如图5-3所示。所示。图图5-3 单样本单样本T检验对话框检验对话框 第14页，此课件共70页哦v 2、在左边的源变量框中选择要分析的变量，将其送入、在左边的源变量框中选择要分析的变量，将其送入Test Variable(s)框中。在框中。在Test Value检验值一栏中填检验值一栏中填入的大小。入的大小。v 3、单击、单击“Options”按钮，弹出按钮，弹出Options选项对话框，选项对话框，如图如图5-4所示。所示。图图5-4 单样本单样本 检验检验Options 选项对话框选项对话框第15页，此课件共70页哦v （1）Confidence Interval 一栏为可信水平，系统默

13、认一栏为可信水平，系统默认为为95%，用户可以改写。，用户可以改写。v （2）Missing Values 一栏中有两个选项，一为一栏中有两个选项，一为Exclude cases analysis by analysis 选项，带有缺失选项，带有缺失值的观测量，当它与分析有关时才被剔除。一为值的观测量，当它与分析有关时才被剔除。一为Exclude cases listwise 选项，剔除在主对话框中选项，剔除在主对话框中Variables 矩形矩形框中列出的变量带有缺失值的所有观测量。框中列出的变量带有缺失值的所有观测量。v 点击点击“Continue”按钮可返回主对话框。按钮可返回主对话框。

14、第16页，此课件共70页哦v三、独立样本三、独立样本 检验检验v（一）独立样本（一）独立样本 检验的概念和基本步骤检验的概念和基本步骤v 独立样本独立样本 检验就是根据样本数据对它们来自的两独立检验就是根据样本数据对它们来自的两独立总体的均值是否有显著差异进行推断。这个推断的前提是：总体的均值是否有显著差异进行推断。这个推断的前提是：（1）两样本应是相互独立的，即从一总体中抽取一批样本）两样本应是相互独立的，即从一总体中抽取一批样本对从另一总体中抽取一批样本没有任何影响，两组样本的个对从另一总体中抽取一批样本没有任何影响，两组样本的个案数目可以不同，个案顺序可以随意调整，即没有配对关系。案数目

15、可以不同，个案顺序可以随意调整，即没有配对关系。（2）样本来自的两个总体应服从正态分布。）样本来自的两个总体应服从正态分布。第17页，此课件共70页哦v两独立样本两独立样本 检验的基本步骤：检验的基本步骤：v 1、提出、提出原假设：两总体均值无显著差异原假设：两总体均值无显著差异 v 2、选择检验统计量：在具体实现时通过两步完成：第一，、选择检验统计量：在具体实现时通过两步完成：第一，利用利用 检验判断两总体的方差是否相等；第二，根据前一检验判断两总体的方差是否相等；第二，根据前一步的判断结果决定步的判断结果决定 统计量和自由度的计算公式。统计量和自由度的计算公式。v 3、计算检验统计量观测值

16、和概率值：、计算检验统计量观测值和概率值：SPSS将自动依据将自动依据单因素方差分析的方法计算单因素方差分析的方法计算 统计量和相伴概率值，并统计量和相伴概率值，并自动根据两组样本的均值、样本数、抽样分布方差等计算自动根据两组样本的均值、样本数、抽样分布方差等计算出出 统计量的观测值和相伴概率值。统计量的观测值和相伴概率值。第18页，此课件共70页哦 4、给定显著性水平、给定显著性水平 ，并作出决策，并作出决策 第一步，利用第一步，利用 检验的相伴概率值判断两总体的方检验的相伴概率值判断两总体的方差是否相等，如果概率值小于显著性水平，则应拒绝差是否相等，如果概率值小于显著性水平，则应拒绝原假设

17、，认为两总体方差有显著差异；反之，如果概原假设，认为两总体方差有显著差异；反之，如果概率值大于显著性水平，则不应拒绝原假设，认为两总率值大于显著性水平，则不应拒绝原假设，认为两总体方差无显著差异。体方差无显著差异。第二步，利用第二步，利用 检验的相伴概率值判断两总体均值是否检验的相伴概率值判断两总体均值是否存在显著差异。如果概率值小于显著性水平，则应拒绝原存在显著差异。如果概率值小于显著性水平，则应拒绝原假设，认为两总体均值有显著差异；反之，如果概率值大假设，认为两总体均值有显著差异；反之，如果概率值大于显著性水平，则不应拒绝原假设，认为两总体均值无显于显著性水平，则不应拒绝原假设，认为两总体

18、均值无显著差异。著差异。第19页，此课件共70页哦v（三）独立样本（三）独立样本 检验在检验在SPSS中的实现中的实现 v 1、建立或打开数据文件后，按、建立或打开数据文件后，按AnalyzeCompare MeansIndependent-Sample T Test进入进入Independent-Sample T Test 独立样本独立样本 检验主对话框，检验主对话框，如图如图5-5所示。所示。图图5-5 独立样本独立样本 检验主对话框检验主对话框第20页，此课件共70页哦v 2、选择若干变量作为检验变量到、选择若干变量作为检验变量到Test Variable(s)检验检验变量框中。变量框中

19、。v 3、选择一个变量作为标识变量到、选择一个变量作为标识变量到Grouping Variable 分组变量框中。该标识变量的两个不同取值可对应两个不同分组变量框中。该标识变量的两个不同取值可对应两个不同的总体。的总体。v 4、单击、单击“Define Groups”按钮，可进入按钮，可进入Define Groups 子对话框，如图子对话框，如图5-6 所示。其中：所示。其中：Use specified values表示分别输入两个值，每个值代表一个总体；对于表示分别输入两个值，每个值代表一个总体；对于Cut point 分割点栏，如果分组变量是连续变量，则选分割点栏，如果分组变量是连续变量，

20、则选用此项。用此项。v 5、Options 选择含义与单样本选择含义与单样本t检验中的相同。检验中的相同。第21页，此课件共70页哦图图5-6 分组子对话框分组子对话框 在此对话框中，选中左边的源变量矩形框中的用于在此对话框中，选中左边的源变量矩形框中的用于检验的变量，点击源变量框与检验的变量，点击源变量框与Variable 变量框之间的向变量框之间的向右按钮，将其移入选中用于，用同样的方法将其移入。右按钮，将其移入选中用于，用同样的方法将其移入。第22页，此课件共70页哦v四、两配对样本四、两配对样本 检验检验v（一）两配对样本（一）两配对样本 检验的概念和基本步骤检验的概念和基本步骤v 两

21、配对样本两配对样本 检验是根据样本数据对样本来自的两配检验是根据样本数据对样本来自的两配对总体的均值是否有显著差异进行推断。前提条件是：对总体的均值是否有显著差异进行推断。前提条件是：（1）两样本应该是配对的。首先，两样本的观察数目相）两样本应该是配对的。首先，两样本的观察数目相等；其次，两样本的观察值的顺序不能随意更改。（等；其次，两样本的观察值的顺序不能随意更改。（2）样本来自的总体应服从正态分布。样本来自的总体应服从正态分布。第23页，此课件共70页哦v两配对样本两配对样本 检验的基本步骤为：检验的基本步骤为：v1、提出、提出原假设：两总体均值之间不存在显著差异原假设：两总体均值之间不存

22、在显著差异。v2、选择检验统计量：配对样本、选择检验统计量：配对样本 检验所采用的检验统计检验所采用的检验统计量为量为 统计量。统计量。v3、计算检验统计量观测值和相伴概率值：、计算检验统计量观测值和相伴概率值：SPSS将自动将自动计算计算 统计量的观测值以及相伴概率统计量的观测值以及相伴概率 值。值。v4、给定显著性水平、给定显著性水平 ，并作出决策：如果相伴概率值小，并作出决策：如果相伴概率值小于或等于用户心中的显著性水平，则拒绝原假设，认为两于或等于用户心中的显著性水平，则拒绝原假设，认为两总体均值存在显著差异；相反，如果相伴概率值大于用户总体均值存在显著差异；相反，如果相伴概率值大于用

23、户心中的显著性水平，则不能拒绝原假设，可以认为两总体心中的显著性水平，则不能拒绝原假设，可以认为两总体均值不存在显著差异。均值不存在显著差异。第24页，此课件共70页哦v（二）配对样本（二）配对样本 检验在检验在SPSS中的实现中的实现 v 1、建立或打开数据文件后，按、建立或打开数据文件后，按AnalyzeCompare MeansPaired-Samples T Test进入进入Paired-Samples T Test配配对样本对样本 检验主对话框，如图检验主对话框，如图5-7所示。所示。v图图5-7 Paired-Sample T Test 配对样本配对样本 检验主对话框检验主对话框第

24、25页，此课件共70页哦v 2、选择一对或若干对配对变量作为检验变量到、选择一对或若干对配对变量作为检验变量到Paired Variable框中，选择好配对变量。在配对变量栏框中，选择好配对变量。在配对变量栏中，配对变量处于同一行，中间有中，配对变量处于同一行，中间有“-”连接。连接。v 3、Options 选择含义与单样本检验中的相同。选择含义与单样本检验中的相同。第26页，此课件共70页哦第二节第二节 非参数检验非参数检验v 一、一、卡方检验卡方检验 （一）卡方检验的概念和基本步骤（一）卡方检验的概念和基本步骤 卡方检验方法可以根据样本数据，推断总体分卡方检验方法可以根据样本数据，推断总体

25、分布与期望分布或某一理论分布是否存在显著差异。布与期望分布或某一理论分布是否存在显著差异。它是是一种吻合性检验，通常适于对有多项分类它是是一种吻合性检验，通常适于对有多项分类值的总体分布的分析，变量为离散型数据。值的总体分布的分析，变量为离散型数据。第27页，此课件共70页哦v卡方检验的基本步骤为：卡方检验的基本步骤为：v 1、提出、提出原假设：样本来自的总体分布与期望分布或某一原假设：样本来自的总体分布与期望分布或某一理论分布无显著差异理论分布无显著差异。v 2、选择检验统计量：卡方检验的统计量为、选择检验统计量：卡方检验的统计量为 统计量。统计量。v 3、计算检验统计量观测值和相伴概率、计

26、算检验统计量观测值和相伴概率 值：值：SPSS将将自动计算自动计算 统计量的观测值及相伴概率统计量的观测值及相伴概率 值。值。v 4、给定显著性水平、给定显著性水平 ，并做出决策：如果的概率值小于，并做出决策：如果的概率值小于显著性水平，则应拒绝原假设；反之，如果的概率值大于显显著性水平，则应拒绝原假设；反之，如果的概率值大于显著性水平，则不能拒绝原假设。著性水平，则不能拒绝原假设。第28页，此课件共70页哦v （二）卡方检验过程在（二）卡方检验过程在SPSS中的实现中的实现 v 1建立或打开数据文件后，打开建立或打开数据文件后，打开Analyze Nonparametric Tests Ch

27、i-Square Test 对话框，如图对话框，如图5-8 所示。所示。v图图5-8 Chi-Square Test 对话框对话框第29页，此课件共70页哦v 2、指定待检验的变量到、指定待检验的变量到Test Variable List框。框。v 3、在、在Expected Range 栏中，确定检验值的范围。栏中，确定检验值的范围。v （1）Get from data 选项，即最小值和最大值所确定的范选项，即最小值和最大值所确定的范围。围。v （2）Use specified range 选项，只检验数据中一个子集选项，只检验数据中一个子集的值，在的值，在Lower 和和Upper 参数框

28、中键入检验范围的下限和上参数框中键入检验范围的下限和上限。限。v 4、在、在Expected Values 栏中，指定期望值。栏中，指定期望值。v （1）All categories equal 选项，系统默认的检验值是所选项，系统默认的检验值是所有分组的期望频数都相同。有分组的期望频数都相同。v （2）Values 选项，要求用户输入期望分布的频数值。选项，要求用户输入期望分布的频数值。第30页，此课件共70页哦v 5、单击、单击“Options”按钮，打开按钮，打开Chi-Square Test：Options对话框，如图对话框，如图5-9所示。所示。v图图5-9 Options 对话框对

29、话框第31页，此课件共70页哦v （l）Statistics 栏，选择输出统计量。其中，栏，选择输出统计量。其中，Descriptive 复选项，输出变量的均值、标准差、最复选项，输出变量的均值、标准差、最大值、最小值、非缺失个体的数量。大值、最小值、非缺失个体的数量。Quartiles 复选项复选项，输出结果将包括四分位数的内容。，输出结果将包括四分位数的内容。v （2）在在Missing Values 栏中选择对缺失值的处理方栏中选择对缺失值的处理方式。其中，式。其中，Exclude cases test-by-test 选项，将参与选项，将参与对比中的缺失值排除；对比中的缺失值排除；Ex

30、clude cases listwise 选项，将选项，将任何变量中所有含有缺失值的分析个体排除。任何变量中所有含有缺失值的分析个体排除。第32页，此课件共70页哦v 二、二项分布检验二、二项分布检验v （一）二项分布检验的基本概念和基本步骤（一）二项分布检验的基本概念和基本步骤 二项分布检验是通过样本数据检验样本来自的总体是否服从指定的二项分布检验是通过样本数据检验样本来自的总体是否服从指定的概率为概率为 的二项分布，其基本步骤为：的二项分布，其基本步骤为：1、提出、提出原假设：样本来自的总体与指定的二项分布无显著差原假设：样本来自的总体与指定的二项分布无显著差异。异。2、选择检验统计量：在

31、小样本中采用精确检验方法，对于大、选择检验统计量：在小样本中采用精确检验方法，对于大样本则采用近似检验方法，采用样本则采用近似检验方法，采用 检验统计量。检验统计量。3、计算检验统计量观测值和相伴概率、计算检验统计量观测值和相伴概率 值：值：SPSS自动计算检验自动计算检验统计量观测值和近似概率统计量观测值和近似概率 值。值。4、给定显著性水平、给定显著性水平 ，并做出决策：如果概率值小于显著性水平，并做出决策：如果概率值小于显著性水平，则拒绝原假设；如果概率值大于显著性水平，则不能拒绝原假设。则拒绝原假设；如果概率值大于显著性水平，则不能拒绝原假设。第33页，此课件共70页哦v（二）二项分布

32、检验在（二）二项分布检验在SPSS中的实现中的实现v 1、建立或打开数据文件后，打开、建立或打开数据文件后，打开Analyze Nonparametric Tests Binomial Test 对话框，如图对话框，如图5-10所示。所示。v图图5-10 二项分布检验对话框二项分布检验对话框第34页，此课件共70页哦v 2、从左侧变量列表中选择需要进行检验的变量，将其移到、从左侧变量列表中选择需要进行检验的变量，将其移到Test Variable 框中。框中。v 3、Define Dichotomy 栏，定义二分值。栏，定义二分值。v （1）Get from data 选项，适用于指定的变量只

33、有两个有效值，无选项，适用于指定的变量只有两个有效值，无缺失值。缺失值。v （2）Cut point 选项，如果指定的变量超过两个值，在参数框中键选项，如果指定的变量超过两个值，在参数框中键入一个分界点值，比分界点值小的将形成第一项，比分界点值大的将形入一个分界点值，比分界点值小的将形成第一项，比分界点值大的将形成第二项。成第二项。v 4、Test 参数框，指定检验概率值。系统默认的检验概率值是参数框，指定检验概率值。系统默认的检验概率值是0.5，这意味着要检验的二项是服从均匀分布的。，这意味着要检验的二项是服从均匀分布的。v 5、Options 对话框，选择输出结果形式及缺失值处理方式。对话

34、框，选择输出结果形式及缺失值处理方式。第35页，此课件共70页哦v三、游程检验三、游程检验v 游程是样本序列中连续出现的变量值的次数。游程检验又称单游程是样本序列中连续出现的变量值的次数。游程检验又称单样本变量随机性检验，是对变量的变量值出现是否随机进行检验。样本变量随机性检验，是对变量的变量值出现是否随机进行检验。基本步骤为：基本步骤为：v 1、提出、提出原假设：总体某变量的变量值出现是随机的原假设：总体某变量的变量值出现是随机的。v 2、选择检验统计量：、选择检验统计量：SPSS单样本变量值随机性检验中，利用单样本变量值随机性检验中，利用游程数构造检验统计量。在大样本时，游程近似服从正态分

35、布，游程数构造检验统计量。在大样本时，游程近似服从正态分布，采用采用 检验统计量。检验统计量。v 3、计算检验统计量观测值和相伴概率、计算检验统计量观测值和相伴概率 值：值：SPSS将自动计算将自动计算 统计量及相伴概率统计量及相伴概率 值。值。v 4、给定显著性水平、给定显著性水平 ，并做出决策：如果概率值小于给定的，并做出决策：如果概率值小于给定的显著性水平，则应拒绝原假设；如果概率值大于给定的显著性水显著性水平，则应拒绝原假设；如果概率值大于给定的显著性水平，则不能拒绝原假设。平，则不能拒绝原假设。第36页，此课件共70页哦v（二）游程检验在（二）游程检验在SPSS中的实现中的实现v 1

36、、建立或打开数据文件后进入、建立或打开数据文件后进入Analyze Nonparametric Tests Run Test 对话框，如图对话框，如图5-11所示。所示。v图图5-11 游程检验主对话框游程检验主对话框第37页，此课件共70页哦v 2、指定待检验的变量到、指定待检验的变量到Test Variable List框。框。v 3、在、在Cut point框中确定计算游程的分界点。其中，框中确定计算游程的分界点。其中，Median表示以样本中位数为分界点；表示以样本中位数为分界点；Mode表示以样本表示以样本众数为分界点；众数为分界点；Mean表示以样本均值为分界点；表示以样本均值为分

37、界点；Custom表示以用户输入的值为分界点。表示以用户输入的值为分界点。v 4、Options 对话框，选择输出结果形式及缺失值处理对话框，选择输出结果形式及缺失值处理方式。方式。第38页，此课件共70页哦v四、单样本四、单样本K-S 检验检验v（一）单样本（一）单样本K-S 检验的概念和基本步骤检验的概念和基本步骤v 单样本单样本K-S 检验又称单样本柯尔莫哥洛夫检验又称单样本柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检斯米诺夫检验验(one-smple Kolmogorov-Smirnov test)，是利用，是利用样本数据推断总体是否服从某一理论分布，适用于探索连续样本数据推断总体是否服从某一理论分布，适

38、用于探索连续性随机变量的分布形态。性随机变量的分布形态。v 基本步骤为：基本步骤为：v 1、提出、提出原假设：样本来自的总体与指定的理论分布无原假设：样本来自的总体与指定的理论分布无显著差异。显著差异。SPSS的理论分布主要包括正态分布、均值的理论分布主要包括正态分布、均值分布、指数分布和泊松分布等。分布、指数分布和泊松分布等。第39页，此课件共70页哦v 2、选择检验统计量：单样本、选择检验统计量：单样本K-S检验的统计量检验的统计量v为为 统计量。统计量。v 3、计算检验统计量观测值和相伴概率值：、计算检验统计量观测值和相伴概率值：SPSS将将自动计算自动计算 的的 统计量，依据统计量，依

39、据 分布表（小样本）分布表（小样本）或正态分布表（大样本）给出对应的相伴概率或正态分布表（大样本）给出对应的相伴概率 值。值。v 4、给定显著性水平、给定显著性水平 ，并做出决策：如果相伴概率值小，并做出决策：如果相伴概率值小于显著性水平，则应拒绝原假设；如果相伴概率值大于显著于显著性水平，则应拒绝原假设；如果相伴概率值大于显著性水平，则不能拒绝原假设。在性水平，则不能拒绝原假设。在SPSS中，无论是大样本中，无论是大样本还是小样本，仅给出大样本下的和对应的概率值。还是小样本，仅给出大样本下的和对应的概率值。第40页，此课件共70页哦v（二）单样本（二）单样本K-S 检验在检验在SPSS中的实

40、现中的实现v 1、建立或打开数据文件后，进入、建立或打开数据文件后，进入Analyze Nonparametric Tests One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test 对话框，如图对话框，如图5-12所示。所示。图图5-14 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test 对话框对话框第41页，此课件共70页哦v 2、选择检验变量到、选择检验变量到Test Variable 框。框。v 3、在、在Test Distribution 框中选择理论分布，其中：框中选择理论分布，其中：Normal为正态分布，为正态分布，Uniform为均匀分布，为

41、均匀分布，Poisson为为泊松分布，泊松分布，Exponential为指数分布。为指数分布。v 4、Options 对话框，选择输出结果形式及缺失值处对话框，选择输出结果形式及缺失值处理方式，同前。理方式，同前。第42页，此课件共70页哦v 五、两个独立样本非参数检验五、两个独立样本非参数检验v （一）两独立样本非参数检验的基本概念和检验方法（一）两独立样本非参数检验的基本概念和检验方法v 两独立样本的非参数检验是在对总体分布不甚了解的两独立样本的非参数检验是在对总体分布不甚了解的情况下，通过对两组独立样本的分析来推断样本来自的情况下，通过对两组独立样本的分析来推断样本来自的两个独立总体的分

42、布是否存在显著差异，一般检验两个两个独立总体的分布是否存在显著差异，一般检验两个独立总体的均值或中位数是否存在显著差异来进行推断。独立总体的均值或中位数是否存在显著差异来进行推断。v SPSS提供了四种两独立样本的非参数检验方法。提供了四种两独立样本的非参数检验方法。第43页，此课件共70页哦v 1、两独立样本的曼、两独立样本的曼-惠特尼检验惠特尼检验v 两独立样本的曼两独立样本的曼-惠特尼检验（惠特尼检验（Mann-Whitney U）的）的原假设是：两组独立样本来自的两总体分布无显著差异。原假设是：两组独立样本来自的两总体分布无显著差异。v 曼曼-惠特尼检验的基本步骤是：惠特尼检验的基本步

43、骤是：v （1）将两组样本数据）将两组样本数据 混合并按升序排序，得到每个数混合并按升序排序，得到每个数据各自的秩。据各自的秩。v （2）分别对两组样本的秩求平均，得到两个平均秩。对）分别对两组样本的秩求平均，得到两个平均秩。对两个平均秩的差距进行比较。两个平均秩的差距进行比较。v 第44页，此课件共70页哦v （3）计算第一组样本每个秩优于第二组样本每个）计算第一组样本每个秩优于第二组样本每个秩的个数，以及第二组样本每个秩优于第一组样本每秩的个数，以及第二组样本每个秩优于第一组样本每个秩的个数，并对其进行比较。个秩的个数，并对其进行比较。v （4）SPSS将自动计算将自动计算Wilcoxon

44、 W和和Mann-Whitney U统计量，并计算出相伴概率值；同时，统计量，并计算出相伴概率值；同时，SPSS还计算近似于正态分布的还计算近似于正态分布的 统计量及相伴概率值。统计量及相伴概率值。v （5）给出显著性水平）给出显著性水平 ，如果相伴概率值小于或，如果相伴概率值小于或等于给定的显著性水平，则拒绝原假设；相反，如果相等于给定的显著性水平，则拒绝原假设；相反，如果相伴概率值大于给定的显著性水平，则不能拒绝原假设。伴概率值大于给定的显著性水平，则不能拒绝原假设。第45页，此课件共70页哦v2、两独立样本的、两独立样本的K-S检验检验v 两独立样本两独立样本K-S检验的原假设是：检验的

45、原假设是：样本来自的两个独立样本来自的两个独立总体的分布无显著差异总体的分布无显著差异。v 两独立样本的两独立样本的K-S检验的基本步骤为：检验的基本步骤为：v （1）将两组样本混合并按升序排序。）将两组样本混合并按升序排序。v （2）分别计算两组样本秩的累计频数和累计频率。）分别计算两组样本秩的累计频数和累计频率。第46页，此课件共70页哦v （3）将两个累计频率相减，得到秩的差值序列并得到）将两个累计频率相减，得到秩的差值序列并得到 统计量统计量。v （4）SPSS将自动计算在大样本下的将自动计算在大样本下的 的观测值和相的观测值和相伴概率伴概率 值。值。v （5）给出显著性水平）给出显著

46、性水平 ，如果相伴概率值小于或等于，如果相伴概率值小于或等于给定的显著性水平，则拒绝原假设；相反，如果相伴概率值给定的显著性水平，则拒绝原假设；相反，如果相伴概率值大于给定的显著性水平，则不能拒绝原假设。大于给定的显著性水平，则不能拒绝原假设。第47页，此课件共70页哦 3、两独立样本的游程检验（、两独立样本的游程检验（Wald-Wolfowitz Runs）v 原假设是：样本来自的两个总体的分布无显著差原假设是：样本来自的两个总体的分布无显著差异。异。两独立样本游程检验基本步骤为：两独立样本游程检验基本步骤为：v （1）将两组样本混合并按升序排序。）将两组样本混合并按升序排序。v （2）对组

47、标记值序列按前面讨论的方法计算游程数。）对组标记值序列按前面讨论的方法计算游程数。v （3）SPSS将利用游程数自动计算将利用游程数自动计算 统计量的观测值统计量的观测值及相伴概率及相伴概率 值。值。v （4）给出显著性水平）给出显著性水平 ，如果相伴概率值小于或等于，如果相伴概率值小于或等于给定的显著性水平，则拒绝原假设；相反，如果相伴概给定的显著性水平，则拒绝原假设；相反，如果相伴概率值大于给定的显著性水平，则不能拒绝原假设。率值大于给定的显著性水平，则不能拒绝原假设。第48页，此课件共70页哦 4、两独立样本的极端反应检验（、两独立样本的极端反应检验（Moses extreme reac

48、tions）v 原假设是：样本来自的两个总体的分布无显著差异。原假设是：样本来自的两个总体的分布无显著差异。两独立样本极端反应检验的基本步骤为：两独立样本极端反应检验的基本步骤为：v （1）将两组样本混合并按升序排序。）将两组样本混合并按升序排序。v （2）找出控制样本最低秩和最高秩之间包含的观察值）找出控制样本最低秩和最高秩之间包含的观察值个数，称为跨度或截头跨度。个数，称为跨度或截头跨度。v （3）SPSS自动计算跨度和截头跨度后，会依据分布自动计算跨度和截头跨度后，会依据分布表给出对应的相伴概率表给出对应的相伴概率 值。值。v （4）给出显著性水平）给出显著性水平 ，如果相伴概率值小于或

49、等于给，如果相伴概率值小于或等于给定的显著性水平，则拒绝原假设；相反，如果相伴概率值大定的显著性水平，则拒绝原假设；相反，如果相伴概率值大于给定的显著性水平，则不能拒绝原假设。于给定的显著性水平，则不能拒绝原假设。第49页，此课件共70页哦v（二）两独立样本非参数检验在（二）两独立样本非参数检验在SPSS中的实现中的实现v 1建立或打开数据文件后，进入建立或打开数据文件后，进入Analyze Nonparametric Tests Two-Independent-Samples Test对话框，如图对话框，如图5-13所所示。示。v图图5-13 Two-Independent-Samples

50、Test 对话框对话框第50页，此课件共70页哦v 2、Test Variable 框，指定检验变量。框，指定检验变量。v 3、Grouping Variable 框，指定分组变量。框，指定分组变量。v 从左侧变量列表中指定用来分组的变量，并使之移到从左侧变量列表中指定用来分组的变量，并使之移到Grouping Variable 框中，点击框中，点击“Define Groups”按钮，进入按钮，进入Define Groups 对话框，如图对话框，如图5-14所示。在所示。在Define Groups对话框中的对话框中的Group 1 和和Group 2 后的栏中可指定分组变量的值。后的栏中可指