心理统计SPSS第十章非参数检验ppt课件.ppt

第十章非参数检验 在此前介绍的显著性检验都是基于样本的观测数据对总体参数及总体参数差异性的检验 主要包括t检验 Z检验 F检验等 这些检验可统称为参数检验 参数检验对观测值的普遍要求是总体呈正态分布 但实际研究中 不是所有观测值都呈正态分布 或者无法确定其是否正态分布 这些情况下 参数检验技术就未必适用了 因此我们还需要掌握一些非参数检验技术 其中最为常用的就是卡方检验 它最适合于次数分布检验 我们主要介绍卡方检验 包括总体分布的卡方检验 交叉列联表中的卡方检验 独立样本间的非参数卡方检验 配对样本间的非参数卡方检验等 同时也包含一些其他简单方便的检验方法 卡方检验适用于次数分布的检验 比如次数分布是否与某种理想的分布一致 或者不同样本同类测量分数次数分布是否一致 对于前者 先要确定一个理想的次数分布比例 然后将观测的某一次数分布与其比较 确定二者的差异性 并用X2来反映 X2越小 则差异越小 该样本的观测分布越有可能适合于理想分布 X2越大 则差异越大 其服从于理想分布的可能性就越小 当服从理想分布的伴随概率小于0 05时 就认为该次数分布与理想的分布有显著性差异 不同样本中测量分数的次数分布使用卡方检验时 如果卡方足够大 该观测在两个样本中的次数分布服从于同一总体的概率小于0 05时 则认为样本间存在显著性差异 一 总体分布的卡方检验 适合性卡方检验 实例1 某商场统计了一周中七天的顾客平均数如下表所示 请问该商场一周各天的顾客数是否有显著性差异 解决方案 1 建立数据文件 包括两个变量 时间 顾客数 2 打开 DATA 菜单条选中 Weightcases 打开对话框 将 顾客数 变量加入到Frequencyvariable框中 返回数据文件窗 3 点击Analyze菜单条选中Nonparametrictest 中的 Chi square 打开对话框 4 将 顾客数 变量加入 Testvariableslist 框中 选中 Allcategoriesequal 5 点击OK输出卡方检验结果 X2 3022 059 p 001 SPSS过程演示 实例2 教务处要求各院系在本科生毕业设计的成绩评定中 注意成绩等级的人数分布 一般应符合如下表格中第一行所示的比例 某院65名本科生毕业设计成绩等级分布如下表第二行数字 请问该院系学生毕业设计的成绩评定是否符合学校要求 SPSS过程演示参照课本例子 p236 p257 二 二项分布检验 在实际调研中 经常会遇到非此即彼的二项选择 而在此类调研中我们期望了解被调查样本中二项选择的分布情况 如作出两项选择的比例是否相等 或是否满足某种比例关系 如1 3 1 10等 这就需要使用二项分布检验方法和程序 我们以实例说明 实例1 某英语教师采取了一系列教学改革措施 试图使男生成绩的优良 测试分数达80以上 含80分 率达到女生水平 使全体学生的优良率要高于2 3水平 学生期末考试成绩如数据文件 男女学生英语成绩优良率分析数据文件 BinomialTest 请问这位老师的目标有否达到 SPSS过程演示 三 交叉列联表中的卡方检验 独立性卡方检验 总体分布的卡方检验实际上是单变量引起的次数分布的差异性检验 如果是两个变量 甚至三个变量交叉引起的次数分布 该如何检验呢 可以使用交叉列联表中的卡方检验和相关分析 我们以实例说明之 一研究者为了调查学校环境与学生心理健康的关系 进行了一系列问卷调查 如果想考察不同学校的学生在某一问卷项目的不同评定等级选择次数是否存在差异 该如何进行SPSS分析呢 使用Crosstabs可以完成这一分析 SPSS过程演示 四 中位数的卡方检验过程 1 建立数据文件 包括分组变量和因变量观测值 2 点击Analyze 然后选中 Nonparametrictest 再点击 KIndependentsample 打开对话框 3 将因变量置入 Testvariablelist 下的方框中 将分组变量置入 GroupingVariable 下的方框中并点击 DefineRange 定义最小组别和最大组别 4 选中 Median 点击OK即输出中位数差异性比较的卡方分析结果 SPSS过程演示 实例2 随机抽取三个班级之间学生的学业成绩如下表所示 试分析三个班级总体成绩是否存在显著的差异 中位数的卡方检验 SPSS过程演示 五 配对样本间非参数检验 1 二项选择任务中配对样本间的差异比较 实例分析 某体育教师为了改进学校体育工作 有效增进学生体质并提高其体育达标率 他采用匹配方法组织了两个相等的教学试验组 一组作为控制组 group1 继续使用传统教学方法 一个组作为实验组 group2 采用新的教学方法 经过一年的教学周期后进行达标测试 结果如下页表所示 请问新的体育教学方法有无明显的优势 其是否可以有效地提高学生的体育达标率 McNemar检验 SPSS过程演示 2 两配对样本的符号 Sign 检验 基本原理 一个组分别在实验处理前后接受同样的测试得到的两组数据 或者配对的两个组分别接受直接测试和实验处理后的测试得到的两组数据是否存在差异 当不能确定总体是否为正态分布时可以使用符号检验 具体做法是 用第二组数据减去对应的第一组数据 得正数记为正号 得负数记为负号 然后作单样本的二项分布检验即可判断正负号数是否存在差异 某医院用20名记忆障碍患者进行一药物的临床试验 在使用该药物进行治疗前后分别进行了记忆力测试 如下页表所示 请分析该药物对这些记忆障碍患者是否具有显著疗效 3 两配对样本的Wilcoxon符号平均秩检验 符号检验只是比较了前后测试结果的谁大谁小 但却忽略了大小变化的程度 所以是比较粗略的检验 如果考虑大小变化的程度则需要用Wilcoxon符号平均秩检验 SPSS过程演示 4 多配对样本非参数检验 当配对组超过两个组时 我们可以根据具体情况的不同 选择下列三种差异检验中的一种 Friedman检验 Kendall和谐系数检验 CochranQ检验 1 Friedman检验适合于多配对组的平均秩和检验 2 Kendall和谐系数检验主要适用于对评分一致性的检验 3 CochranQ主要适合于多配对组二项选择任务中的差异检验 对于上述三种检验方法 我们以具体实例分别说明之 实例1 为了试验某种减肥药的性能 测量10个人在服用该药物前以及服用该药物一个月后 两个月后 3个月后的体重 请问在这4个时期 10个人的体重有无发生显著的变化 Friedman检验 数据如下表所示 SPSS过程演示 实例2 某公司聘请了5名心理学家为其进行中层干部招聘考试中的面试 面试分数记录如下 请问各考官评分的一致性如何 Kendal