SPSS在多独立样本

1、SPSS在多独立样本非参数检验中的应用6.7 SPSS在多独立样本非参数检验中的应用6.7.1 多独立样本非参数检验的基本原理1.方法概述 多独立样本的非参数检验是通过分析多组独立样本数据，推断样本来自的多个总体的分布是否存在显著差异。这里样本间的独立是指在一个总体中抽取样本对在其他总体中抽取样本无影响。2.基本原理 SPSS提供的多独立样本非参数检验的方法主要包括：Kruskal-Wallis H检验、中位数检验（Median检验、Joneckheere-Terpstra检验。 6.7.2 多独立样本非参数检验的SPSS操作详解Step01：打开对话框 选择菜单栏中的【Analyze(分析)

2、】【Nonparametric Tests(非参数检验)】【Legacy Dialogs(旧对话框)】【K Independent Samples(K个独立样本)】命令，弹出【Tests for Several Independent Samples(多个独立样本检验)】对话框，这是多独立样本非参数检验的主操作窗口。6.7.2 多独立样本非参数检验的SPSS操作详解Step02：选择检验变量 在主对话框左侧的候选变量列表框中选择一个或几个变量，将其添加至【Test Variable List(检验变量列表)】列表框中，这里表示需要进行多独立样本检验的变量。6.7.2 多独立样本非参数检验的SP

3、SS操作详解Step03：选择分组变量 在主对话框左侧的候选变量中选择分组变量，将其添加至【Grouping Variable(s)(分组变量)】文本框中，目的是要区分检验变量的不同组别。单击【Grouping Variables】按钮，弹出如下图所示的对话框。在【Minimum(最小值)】和【Maximum(最大值)】文本框中分别键入最小值和最大值，这两个值之间的整数值将检验变量的观测值分为若干个样本，并将其他数值排除在检验分析之外。设置完成后，单击【Continue】按钮，返回主对话框。6.7.2 多独立样本非参数检验的SPSS操作详解Step04：选择检验方法 在【Test Type(检

4、验类型)】选项组中，用户需要选择多独立样本检验的方法。系统提供了三种常用方法： Kruskal-Wallis H(克鲁斯凯-沃里斯 H检验)、Median(中位数检验)和Joneckheere-Terpstra(J-T检验)。 Step05：选择计算精确概率 【Exact】按钮用于选择计算概率P值的方法。Step06：其他选项选择 【Options】按钮用于指定输出内容和关于缺失值的处理方法。Step07：单击【OK】按钮，结束操作，SPSS软件自动输出结果。6.7.3 实例分析：糖果中的卡路里1 .实例内容 畅销的糖果往往含有较高的卡路里。假设下表中的数据为三种不同糖果样本中的卡路里含量，检

5、验这三种糖果中的卡路里含量的显著差异。糖果1糖果2糖果32302102402502302252052452532202002082021901802. 实例操作 本案例的目的就是要检验这三种糖果中的卡路里含量有没有显著性差异。由于这里样本量较少，难以确定总体的分布，因此可以引入非参数的检验方法。由于三种糖果的卡路里含量独立，故引入多独立样本非参数检验方法。于是建立如下假设检验。 H0 ：三种糖果的卡路里含量没有显著差异。 H1 ：三种糖果的卡路里含量存在显著差异。2. 实例操作Step01：打开数据文件6-7sav，其中“calories”变量表示糖果中卡路里的含量；“x”变量表示糖果类型，分

6、别用1-3表示。选择菜单栏中的【Analyze(分析)】 【Nonparametric Tests(非参数检验)】【Legacy Dialogs(旧对话框)】【K Independent Samples(K个独立样本)】命令，弹出如下图所示的对话框。提示：可以在【Test Type(检验类型)】选项组中选择检验方法。2. 实例操作Step02：选择检验变量 在左侧的候选变量列表框中选择“calories”变量作为检验变量，将其添加至【Test Variable List(检验变量列表)】列表框中。Step03：选择分组变量 选择分组变量x，将其添加至【Grouping Variable(s)(

7、分组变量)】文本框中。 2. 实例操作Step04：确定分组标号。单击【Grouping Variables】按钮，弹出相应对话框，如图6-35所示。在【Minimum(最小值)】文本框中输入“1”，在【Maximum(最大值)】文本框中输入“3”，分别表示分组的最小标号和最大标号。输入完成后，单击【Continue】按钮返回。2. 实例操作Step05：完成操作 最后，单击【OK(确定)】按钮，操作完成。3. 实例结果及分析（1）描述性统计量 NMeanStd. DeviationMinimumMaximumPercentiles25th50th (Median)75th卡路里15219.200022.23639180.00253.00202.0000220.0000240.0000糖果类型152.0000.845151.003.001.00002.00003.00003. 实例