第5章参数检验与非参数检验

1、第5章参数检验与非参数检验 第五章第五章 参数检验与非参数检验参数检验与非参数检验 第5章参数检验与非参数检验 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5章参数检验与非参数检验 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 参数检验是指当总体分布已知的情况下，根据样参数检验是指当总体分布已知的情况下，根据样 本数据对总体分布的统计参数（如均值、方差等）本数据对总体分布的统计参数（如均值、方差等） 进行推断。进行推断。 v 非参数检验是当总体分布未知的情况下，根据样

2、非参数检验是当总体分布未知的情况下，根据样 本数据对总体的分布形式或特征进行推断。本数据对总体的分布形式或特征进行推断。 第5章参数检验与非参数检验 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，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，我们把它叫做第一类错误是拒绝真实的原假设，我们把它叫做 “拒真拒真”的错误。第二类错误是接收错误的原假设，的错误。第二类错误是接收错误的原假设， 我们把它叫做我们把它叫做“取伪取伪”的错误。在假设检验中，犯的错误。在假设检验中，犯 第第类错误的概率记为类错误

3、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 。 我们一般事先规定允许犯我们一般事先规定允许犯 第第类错误的概率类错误的概率 ，然后尽量减少犯第，然后尽量减少犯第类错误类错误 的概率的概率 。一般取。一般取 =0.10、0.05或或0.01，表示概率，表示概率 小的程度。小的程度。 第5章参数检验与非参数检验 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、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；数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、利用收集到的样

4、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某检验统计量，该统计量服从或近似服从某种统计 分布；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，、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，如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。则拒绝原假设；否则，不应拒绝原假设。 p 第5章参数检验与非参数检验 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

5、（一）均值比较的概念和基本步骤 v 统计分析常常采取抽样研究的方法，即从总体中统计分析常常采取抽样研究的方法，即从总体中 随机抽取一定数量的样本进行研究来推论总体的特随机抽取一定数量的样本进行研究来推论总体的特 性。能否用样本均数估计总体均数？两个变量均数性。能否用样本均数估计总体均数？两个变量均数 接近的样本是否来自均值相同的总体？这就要进行接近的样本是否来自均值相同的总体？这就要进行 均值比较。均值比较。 第5章参数检验与非参数检验 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

6、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，并计算该第二步，指定一个变量作为汇总变量，并计算该 汇总变量在各分组下的基本描述统计量。汇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。值有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原假设是：分组变量各水平下汇总变量的均值无 显著差异。显著差异。 第5章参数检验与非参数检验 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

7、、建立数据文件、建立数据文件 v 2、点击、点击AnalyzeCompare MeansMeans进进 入入Means主对话框，见图主对话框，见图5-1所示。所示。 图图5-1 均值比较主对话框均值比较主对话框 第5章参数检验与非参数检验 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，并将其送入变量，并将其送入Dependent List被解释变量框中。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。被解释变量可以选择一个，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

8、 v 选择解释变量作为分组变量，对被解释变量将按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 释变量可以放在第一层，也可以放在不同层。释变量可以放在第一层，也可以放在不同层。 第5章参数检验与非参数检验 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5章参数检验与非参数检验 v（1）Statistics选项框，选择统计量。选项框，选择统计量。 v（2）Statis

9、tics For First Layer框框,对第一层每个对第一层每个 控制变量的分析。具体含义是：控制变量的分析。具体含义是： v Anova table and eta复选项：表示输出单因复选项：表示输出单因 素方差分析表和素方差分析表和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5章参数检验与非参数检验 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

10、里，前提条件的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，进行样本均数与总体均数之间的差异显著性均数，进行样本均数与总体均数之间的差异显著性 检验也属于单样本的检验也属于单样本的 检验。检验。 t t 第5章参数检验与非参数检验 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 检验的原假设为：总体检验的原假设为：总体 均值与检验值之间不存在显著差异均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

11、量检验的检验统计量 为为 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将自动将自动 计算计算 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 。给定显著性水。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，则应拒绝原假设；反之，如果概率于显著性水平，则应拒绝原假设；反之，如果概率 值大于显著性水平，则不能拒绝原假设。值大于显著性水平，则不能拒绝原假设。 t t t t tp 第5章参数检验与非参数检

12、验 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”进进 入入One-Sample T Test单样本单样本 检验主对话框，如检验主对话框，如 图图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 t t 第5章参数检验与非参数检验 v 2、在左边的源变量框中选择要分析的变量，将、在左边的源变量框中选择要分析的变量，将 其送入其送入Test Variable(s)框中。在框中。在Test Value检验值检

13、验值 一栏中填入的大小。一栏中填入的大小。 v 3、单击、单击“Options”按钮，弹出按钮，弹出Options选项对选项对 话框，如图话框，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t 第5章参数检验与非参数检验 v （1）Confidence Interval 一栏为可信水平，系一栏为可信水平，系 统默认为统默认为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，带有选项，带有 缺失值的

14、观测量，当它与分析有关时才被剔除。一缺失值的观测量，当它与分析有关时才被剔除。一 为为Exclude cases listwise 选项，剔除在主对话框选项，剔除在主对话框 中中Variables 矩形框中列出的变量带有缺失值的所矩形框中列出的变量带有缺失值的所 有观测量。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。 第5章参数检验与非参数检验 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检验就是根据样本数据对它们来自的 两独立总体的

15、均值是否有显著差异进行推断。这个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：（推断的前提是：（1）两样本应是相互独立的，即）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，两组样本的个案数目可以不同，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。（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。 t t t 第5章参数检验与非参数检验 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

16、： v 1、提出原假设：两总体均值无显著差异、提出原假设：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：、选择检验统计量：在具体实现时通过两步完成： 第一，利用第一，利用 检验判断两总体的方差是否相等；第二，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根据前一步的判断结果决定 统计量和自由度的计算统计量和自由度的计算 公式。公式。 v 3、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将自动将自动 依据单因素方差分析的方法计算依据单因素方差分析的方法计算 统计量和相伴概率统计量和相伴概率 值，并自动根据两组样本的均值、样本数、

17、抽样分布值，并自动根据两组样本的均值、样本数、抽样分布 方差等计算出方差等计算出 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。 t F t F t 第5章参数检验与非参数检验 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，则应拒方差是否相等，如果概率值小于显著性水平，则应拒 绝原假设，认为两总体方差有显著差异；反之，如果绝原假设，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，认为两概率值大于显著性水平，则不应拒绝

18、原假设，认为两 总体方差无显著差异。总体方差无显著差异。 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，值是否存在显著差异。如果概率值小于显著性水平， 则应拒绝原假设，认为两总体均值有显著差异；反之，则应拒绝原假设，认为两总体均值有显著差异；反之， 如果概率值大于显著性水平，则不应拒绝原假设，认如果概率值大于显著性水平，则不应拒绝原假设，认 为两总体均值无显著差异。为两总体均值无显著差异。 F t 第5章参数检验与非参数检验 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

19、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，如图检验主对话框，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 t t t 第5章参数检验与非参数检验 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) 检验变量框中。检验变量框中。 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

20、中。该标识变量的两个不同取分组变量框中。该标识变量的两个不同取 值可对应两个不同的总体。值可对应两个不同的总体。 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，每个值代表表示分别输入两个值，每个值代表 一个总体；对于一个总体；对于Cut point 分割点栏，如果分组变量分割点栏，如果分组变量 是连续变量，则选用此项。是连续变量，则选用此项。 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

21、相同。 第5章参数检验与非参数检验 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，点击源变量框与于检验的变量，点击源变量框与Variable 变量框之变量框之 间的向右按钮，将其移入选中用于，用同样的方法间的向右按钮，将其移入选中用于，用同样的方法 将其移入。将其移入。 第5章参数检验与非参数检验 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 两配对样本两配对样本 检验是根据样本数据对样本来自的检验是根据样本数据对样本来自的

22、两配对总体的均值是否有显著差异进行推断。前提两配对总体的均值是否有显著差异进行推断。前提 条件是：（条件是：（1）两样本应该是配对的。首先，两样）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。（不能随意更改。（2）样本来自的总体应服从正态）样本来自的总体应服从正态 分布。分布。 t t t 第5章参数检验与非参数检验 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： v 1、提出原假设：两总体均值之间不存在显著差异。、提出原假设：两总体均值之间不存在显著差异。 v 2、选择检验统计量：配对样本

23、、选择检验统计量：配对样本 检验所采用的检检验所采用的检 验统计量为验统计量为 统计量。统计量。 v 3、计算检验统计量观测值和相伴概率值：、计算检验统计量观测值和相伴概率值：SPSS 将自动计算将自动计算 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。 v 4、给定显著性水平、给定显著性水平 ，并作出决策：如果相伴概，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，认为两总体均值存在显著差异；相反，如果假设，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心中的显著性水平，则不能拒相伴概率值大于

24、用户心中的显著性水平，则不能拒 绝原假设，可以认为两总体均值不存在显著差异。绝原假设，可以认为两总体均值不存在显著差异。 t t t t t P 第5章参数检验与非参数检验 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配对样本配对样本 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

25、对话框t t t 第5章参数检验与非参数检验 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，中间有量栏中，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5章参数检验与非参数检验 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

26、方检验方法可以根据样本数据，推断总体分 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5章参数检验与非参数检验 v卡方检验的基本步骤为：卡方检验的基本步骤为： v 1、提出原假设：样本来自的总体分布与期望分布、提出原假设：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。或某一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 统统

27、 计量。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，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 的概率值大于显著性水平，则不能拒绝原假设。的概率值大于显著性水平，则不能拒绝原假设。 2 p p 2 第5章参数检验与非参数检验 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

28、建立或打开数据文件后，打开Analyze Nonparametric Tests Chi-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5章参数检验与非参数检验 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选项，即最小值和最大值所确 定的范围。定的范围。 v （2）Use specified range

29、选项，只检验数据中一选项，只检验数据中一 个子集的值，在个子集的值，在Lower 和和Upper 参数框中键入检验范参数框中键入检验范 围的下限和上限。围的下限和上限。 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，系统默认的检验选项，系统默认的检验 值是所有分组的期望频数都相同。值是所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选项，要求用户输入期望分布的频数 值。值。 第5章参数检验与非参数检验 v 5、单击、单击“Options”按钮，打开按钮，打开Chi

30、-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 对话框对话框 第5章参数检验与非参数检验 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、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。最大值、最小值、非缺失个体的数量。Quartiles 复选项，输出结果将包括四分位数的内容。复选项，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栏中选择对缺失值的处 理方式。其

31、中，理方式。其中，Exclude cases test-by-test 选项，选项， 将参与对比中的缺失值排除；将参与对比中的缺失值排除；Exclude cases listwise 选项，将任何变量中所有含有缺失值的分选项，将任何变量中所有含有缺失值的分 析个体排除。析个体排除。 第5章参数检验与非参数检验 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 从指定的概率为从指定的概率为 的二项分布，其基本步骤为：的二项分布

32、，其基本步骤为： 1、提出原假设：样本来自的总体与指定的二项分布无显、提出原假设：样本来自的总体与指定的二项分布无显 著差异。著差异。 2、选择检验统计量：在小样本中采用精确检验方法，对、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，采用于大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自动计自动计 算检验统计量观测值和近似概率算检验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，并做出决策：如果概率值小于显 著性水平

33、，则拒绝原假设；如果概率值大于显著性水平，则著性水平，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。不能拒绝原假设。 p Z p p 第5章参数检验与非参数检验 v（二）二项分布检验在（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5章参数检验与非参数检验 v 2、从左侧变量列表中选择需要进行检验的变量，将其移、从左侧变量列表中选择需要

34、进行检验的变量，将其移 到到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有两个有选项，适用于指定的变量只有两个有 效值，无缺失值。效值，无缺失值。 v （2）Cut point 选项，如果指定的变量超过两个值，在参选项，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，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成第二项。比分界点值大的将形成第二项。 v 4、Test 参数框，指定检验概率值。系统默

35、认的检验概率参数框，指定检验概率值。系统默认的检验概率 值是值是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对话框，选择输出结果形式及缺失值处理方 式。式。 第5章参数检验与非参数检验 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。基本步骤为：进行检验。基本步骤为： v 1、提出原假设：

36、总体某变量的变量值出现是随机的。、提出原假设：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，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 态分布，采用态分布，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将自将自 动计算动计算 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，并做出决策：如果概率值小于给

37、定的显著性水平，则应拒绝原假设；如果概率值大于给定的定的显著性水平，则应拒绝原假设；如果概率值大于给定的 显著性水平，则不能拒绝原假设。显著性水平，则不能拒绝原假设。 Z Z p p 第5章参数检验与非参数检验 v（二）游程检验在（二）游程检验在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 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5章参数检验与非参数检验 v 2、指定待检验的变量到、指定待检验的变量到Test Variabl

38、e List框。框。 v 3、在、在Cut point框中确定计算游程的分界点。其框中确定计算游程的分界点。其 中，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表表 示以样本众数为分界点；示以样本众数为分界点；Mean表示以样本均值为表示以样本均值为 分界点；分界点； 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对话框，选择输出结果形式及缺失 值处理方式。值处理方式。 第5章参数检验与非参数检验 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

39、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- 斯米斯米 诺夫检验诺夫检验(one-smple Kolmogorov-Smirnov test)， 是利用样本数据推断总体是否服从某一理论分布，是利用样本数据推断总体是否服从某一理论分布， 适用于探索连续性随机变量的分布形态。适用于探索连续性随机变量的分布形态。 v 基本步骤为：基本步骤为： v 1、提出原假设：样本来自的总体与指定的理论、提出原假设：样本来自的总体与指定的理论 分布无显著差异。分布无显著差异。SPSS的理论分布主要包括正态的理论分布主要包括正态 分布、均值分布、指数分

40、布和泊松分布等。分布、均值分布、指数分布和泊松分布等。 第5章参数检验与非参数检验 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 将自动计算将自动计算 的的 统计量，依据统计量，依据 分布表分布表 （小样本）或正态分布表（大样本）给出对应的相（小样本）或正态分布表（大样本）给出对应的相 伴概率伴概率 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，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；如果相概率

41、值小于显著性水平，则应拒绝原假设；如果相 伴概率值大于显著性水平，则不能拒绝原假设。在伴概率值大于显著性水平，则不能拒绝原假设。在 SPSS中，无论是大样本还是小样本，仅给出大样中，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。本下的和对应的概率值。 ）（x D SK Z SK p Z 第5章参数检验与非参数检验 v（二）单样本（二）单样本K-S 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，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，

42、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5章参数检验与非参数检验 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，其框中选择理论分布，其 中：中：Normal为正态分布，为正态分布，Uniform为均匀分布，为均匀分布， Poisson为泊松分布，为泊松分布，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对话框，选择输出结果形式及缺失 值处理方式，

43、同前。值处理方式，同前。 第5章参数检验与非参数检验 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（一）两独立样本非参数检验的基本概念和检验 方法方法 v 两独立样本的非参数检验是在对总体分布不甚了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 本来自的两个独立总体的分布是否存在显著差异，本来自的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。著差异来进

44、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5章参数检验与非参数检验 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） 的原假设是：两组独立样本来自的两总体分布无显著的原假设是：两组独立样本来自的两总体分布无显著 差异。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，得到每混合并按升序排序，得到每 个数据各自的秩。个数据各自的秩。 v （2）分别对两组样本的

45、秩求平均，得到两个平均）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。秩。对两个平均秩的差距进行比较。 v 第5章参数检验与非参数检验 v （3）计算第一组样本每个秩优于第二组样本每）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个秩的个数，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。本每个秩的个数，并对其进行比较。 v （4）SPSS将自动计算将自动计算Wilcoxon 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

46、算近似于正态分布的 统计量及相伴概统计量及相伴概 率值。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，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，或等于给定的显著性水平，则拒绝原假设；相反， 如果相伴概率值大于给定的显著性水平，则不能拒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。绝原假设。 Z 第5章参数检验与非参数检验 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：样本来自的两检验的原假设是：样本来自的两 个独立总体的分布无显著差异个独立总体的分布无显著差异 。 v 两独立样本的两独立样

47、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）分别计算两组样本秩的累计频数和累计频 率。率。 第5章参数检验与非参数检验 v （3）将两个累计频率相减，得到秩的差值序列并）将两个累计频率相减，得到秩的差值序列并 得到得到 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 的观测的观测 值和相伴概率值和相伴概率 值。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

48、反，如果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，则不能拒绝原假相伴概率值大于给定的显著性水平，则不能拒绝原假 设。设。 Z D Dn p 第5章参数检验与非参数检验 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。两独立样本游程检验基本步骤为：异。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）对组标记值序列按前面讨论的方法计算游程）对组标记值序列按前面讨

49、论的方法计算游程 数。数。 v （3）SPSS将利用游程数自动计算将利用游程数自动计算 统计量的观统计量的观 测值及相伴概率测值及相伴概率 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，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，或等于给定的显著性水平，则拒绝原假设；相反， 如果相伴概率值大于给定的显著性水平，则不能拒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。绝原假设。 Z Z p 第5章参数检验与非参数检验 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 reactions） v 原假设是：样

50、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。两独立样本极端反应检验的基本步骤为：异。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）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。察值个数，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分布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，如果相伴概率值

51、小于 或等于给定的显著性水平，则拒绝原假设；相反，或等于给定的显著性水平，则拒绝原假设；相反， 如果相伴概率值大于给定的显著性水平，则不能拒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。绝原假设。 p 第5章参数检验与非参数检验 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所示。所示。 v图图5-13 Two-Independent-Sample

52、s Test 对话框对话框 第5章参数检验与非参数检验 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，进按钮，进 入入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 后的栏中可指定分后的栏中

53、可指定分 组变量的值。组变量的值。 v图图5-14 Define Groups 对话框对话框 第5章参数检验与非参数检验 v 4、Test Type 框，确定用来进行检验的方法。框，确定用来进行检验的方法。 v 在在Test Type 框中提供了可供用来检验的四种方框中提供了可供用来检验的四种方 法，它们分别是：法，它们分别是：Mann-Whitney U 复选项、复选项、 Kolmogorov-Smirnov Z 复选项、复选项、Moses extreme reactions 复选项、复选项、Wald-Wolfowitz runs复选项，系统默认值为复选项，系统默认值为Mann-Whitne

54、y U 复选复选 项。在这四种方法中至少应选择一种。项。在这四种方法中至少应选择一种。 v 5、Options 对话框，选择输出结果形式及缺失对话框，选择输出结果形式及缺失 值处理方式。值处理方式。 第5章参数检验与非参数检验 v六、多独立样本非参数检验六、多独立样本非参数检验 v （一）多独立样本非参数检验的基本概念和检验（一）多独立样本非参数检验的基本概念和检验 方法方法 v 多独立样本非参数检验也是通过分析样本数据，多独立样本非参数检验也是通过分析样本数据， 推断样本来自的多个独立总体的分布是否存在显著推断样本来自的多个独立总体的分布是否存在显著 差异，一般用来推断多个独立总体的均值或中

55、位数差异，一般用来推断多个独立总体的均值或中位数 是否存在显著差异。多独立样本检验的基本原理与是否存在显著差异。多独立样本检验的基本原理与 两独立样本检验相同，两独立样本检验是多独立样两独立样本检验相同，两独立样本检验是多独立样 本检验中最基本的形式。本检验中最基本的形式。 v SPSS提供了三种多独立样本的非参数检验方法。提供了三种多独立样本的非参数检验方法。 第5章参数检验与非参数检验 v 1、多独立样本的中位数检验、多独立样本的中位数检验 v 原假设是：多个独立样本来自的多个总体的中位原假设是：多个独立样本来自的多个总体的中位 数无显著差异。数无显著差异。 检验的基本步骤是：检验的基本步

56、骤是： v （1）将多组样本数混合并按升序排序，求出混合）将多组样本数混合并按升序排序，求出混合 样本数据中的中位数，并假设它是共同的中位数。样本数据中的中位数，并假设它是共同的中位数。 v （2）分别计算每组样本中大于或小于这个共同中）分别计算每组样本中大于或小于这个共同中 位数的样本数。位数的样本数。 v （3）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

57、平，则不能拒绝果相伴概率值大于给定的显著性水平，则不能拒绝 原假设。原假设。 2 p 第5章参数检验与非参数检验 v2、多独立样本的、多独立样本的 检验检验 v 原假设是：多个独立样本来自的多个总体的分布原假设是：多个独立样本来自的多个总体的分布 无显著差异。多独立样本检验的基本步骤是：无显著差异。多独立样本检验的基本步骤是： v （1）将多组样本数据混合并按升序排序，求出每）将多组样本数据混合并按升序排序，求出每 个观察值的秩。个观察值的秩。 v （2）对多组样本的秩分别求平均数。）对多组样本的秩分别求平均数。 v （3）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

58、。 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，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，则不能拒绝果相伴概率值大于给定的显著性水平，则不能拒绝 原假设。原假设。 WK WK p 第5章参数检验与非参数检验 v 3、多个独立总体的、多个独立总体的 检验检验 v Jonkheere-Terpstra检验的基本思想方法与检验的基本思想方法与 两独立样本的曼两独立样本的曼-惠特尼惠特尼U检验比较类似，它也是计检验比较类似，它也是计 算一组样本的观察值小于其他组样本的观察值的个

59、算一组样本的观察值小于其他组样本的观察值的个 数。数。 v 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。 如果相伴概率值小于或等于给定的显著性水平，则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，如果相伴概率值大于给定的显拒绝原假设；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。著性水平，则不能拒绝原假设。 TJ TJ p 第5章参数检验与非参数检验 v（二）多独立样本非参数检验在（二）多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 Nonparametr

60、ic Tests Tests for Several Independent Samples对话框，如图对话框，如图5-15所示。所示。 v图图5-15 Tests for Several Independent Samples 主对话框主对话框 第5章参数检验与非参数检验 v 2、从左侧变量列表中选择需要进行检验的变量移入、从左侧变量列表中选择需要进行检验的变量移入Test Variable 框。框。 v 3、Grouping Variable 框，指定分组变量值范围。从左框，指定分组变量值范围。从左 面变量列表中指定用来分组的变量，并使之移到该框中，单面变量列表中指定用来分组的变量，并使之