非参数统计第二次练习课件

练习1威斯康星符号秩检验酒精对反应时间的影响分析人员为了解酒精对汽车司机的反应时间的影响，选择了20个卡车司机组成一个随机样本，在实验中测量了每个司机在喝下一定酒精含量的饮料前后的反应时间，使用威斯康星符号秩检验法来判断酒精是否影响反应时间。1打开“酒精对反应时间的影响.sav”。单击Analyze→Legacy

dialogs→NonparametricTests→2-Related-SamplesTest…，打开两个相关样本非参数检验对话框，从左边的变量列表框中选择“反应时间A”和“反应时间B”作为第一组比较配对样本，移入右侧的TestPairList方框中，下面的TestType中选择默认的Wilcoxon，单击OK按钮，输出威斯康星符号秩检验结果。2在威斯康星符号秩检验中，秩是根据两个检验变量之差的绝对值来计算的。根据秩差的符号可以把个案分为三组：负秩(秩差小于0)、正秩(秩差大于0)和等秩(秩差等于0)。秩差相同的个案将忽略不计。秩表显示，有4个个案的秩差为负，其均秩为4.25，秩和为17。有14个个案的秩差为负，均秩为11，秩和为154，有2个案的秩和相等。秩表3根据上面的检验统计量，能够得出酒精显著影响卡车司机的反应时间的结论？检验统计量表4练习2符号检验幼儿园生活对孩子们的影响研究人员想了解幼儿园生活对孩子们社会知识成绩的影响，他们选取了16对孩子作为研究对象，随机指定一对儿童之一在幼儿园生活一学期，另外一个在幼儿园以外生活一学期，学期结束时，对这16个孩子进行社会知识考查并且得到他们的测试成绩。使用符号检验判断幼儿园生活是否影响儿童社会知识。5打开“幼儿园生活.Sav”，单击Analyze→Legacy

dialogs→Nonparametric

Tests→TwoRelated-Samples…，打开两个相关样本非参数检验对话框。用鼠标同时选中左侧变量列表框中的两个变量，将它们移入TestPair(s)List方框中，取消TestType中默认的Wilcoxon，勾选Sign，单击OK按钮，输出符号秩检验结果。6符号检验的频数(Frequencies)表显示两个相关样本数据相对比，第二组孩子成绩小于第一组的(符号为“-”，NegativeDifference)的有10个，第二组孩子成绩大于第一组的(符号为“+”，PositiveDifference)的有4个，成绩相等也就是所谓同分的(Ties)的有2个。频数表7根据上面的检验结果，能否判断幼儿园的生活对孩子的社会生活产生显著的影响？检验统计量表8练习3麦克内曼变化显著性检验杂货店的促销方式一家杂货店的老板想增加自有品牌清洁剂的销售量，他采用了店内促销的方式来推销产品，调查得到197位客户在促销前后对商店自有品牌喜好的数据，使用麦克内曼检验法判断这种促销方式是否能够改变消费者的购买行为。9打开SPSS中“杂货店促销方式.sav”。单击Analyze→Legacy

dialogs→NonparametricTests→2RelatedSamples…，打开两个相关样本非参数检验对话框，将“促销前的喜好”和“促销后的喜好”作为配对的检验变量，移入右边TestPairList方框中。取消TestType中默认的Wilcoxon，勾选McNemar，单击OK按钮，输出麦克内曼检验结果。10麦克内曼检验法主要关注样本的条件变化或者样本反应的变化。本例中的原假设是促销方式对顾客没有任何效果，顾客对任何一种牌子的清洁剂的偏好是相同的。上表显示没有促销之前，有26位消费者喜欢自有品牌的清洁剂。促销以后，喜欢该品牌的顾客增加到59个，消费者行为的这种变化，商店老板认为促销起到了作用。另一方面，原先有64位顾客不喜欢自有品牌的清洁剂，但促销以后减少到48位，这也是商店老板希望看到的。频数表11根据上面的检验统计量，能否判断出促销行为对顾客购买自有品牌的清洁剂产生积极的效果。检验统计量表12练习4克鲁斯卡尔-沃利斯检验草莓的滋味农业研究者在研究覆盖物颜色对农作物味道的影响时，对生长于红色、蓝色和黑色覆盖物上的草莓进行评估，评估的等级分为5个等级，其中1代表草莓味道特别差(远低于平均水平)，5代表草莓味道特别好(远高于平均水平)。打开“草莓的滋味.sav”，使用克鲁斯卡尔-沃利斯法来检验草莓味道是否由于生长在不同的覆盖物上而有所差异。13单击Analyze→Legacy

dialogs→Nonparametric

Tests→KIndependentSamples…，打开多个独立变量检验对话框，选择“味道等级”为检验变量，移入右侧的TestVariableList方框中。选择“草莓覆盖物颜色”作为分组变量，移入右侧的GroupingVariable方框中，单击DefineRange按钮，在定义范围对话框中，Minimum后输入1，Maximum后输入3，单击Continue按钮，回到两个对立样本非参数检验对话框，单击OK按钮，输出检验结果。14秩表鲁斯卡尔-沃利斯法使用原始数值的秩来进行检验，本例中使用这种方法比较合适，因为草莓味道的评估等级是一个定序变量。首先不论个案属于哪一组，将它们混合起来进行排序，相同秩的个案取秩的平均值。对个案排序以后，再各自计算每组个案的秩和。上表显示生长在红色覆盖物的草莓味道等级的均秩是9.05，生长在蓝色覆盖物上的草莓味道等级的均秩是16.75，生长在黑色覆盖物上的草莓味道等级的均秩是20.70。看来生长在不同覆盖物上的草莓味道是存在差异的。15根据上面的检验统计结果，能否判断草莓的味道随着培养环境的不同而存在显著差异。检验统计量表16练习5中位数检验减肥方法的效果为了评估3个减肥方法的效果选取了36名志愿者，志愿者被随机地分配到这3个减肥计划中，在进行减肥前后分别测量志愿者的体重，记录下他们的体重减少量。打开“减肥方法的效果.sav”，使用中位数检验法判断3种减肥方法下志愿者体重的减少是否存在显著差异。17单击Analyze→Legacy

dialogs→Nonparametric

Tests→KIndependentSamples…，打开多个独立样本非参数检验对话框，选择“减肥量”为检验变量，移入右侧的TestVariableList方框中。左下方的TestType中取消默认的Kruskal-WallisH，勾选Median。将变量“组别”移入GroupingVariable方框中，再单击DefineRange按钮，在定义分组范围对话框中，Minimum后输入1，Maximum后输入3，单击Continue按钮，回到多个独立样本非参数检验对话框。18单击Option按钮，在选择对话框中，统计量中选择Quartiles(四分位数)，单击Continue按钮，回到多个独立样本非参数检验对话框，单击Ok按钮，输出检验结果。19描述性统计量表显示，36位志愿者雇员测评成绩的中位数是11.50，稍低于12。中位数检验的原假设是，中位数是三组志愿者体重减少量集中趋势的较好近似值，也就是假设是在每组志愿者中，体重减少量大于11.5和低于或等于11.5的人数大体相等。描述性统计量表20从频数表中可以看出，为了检验原假设，分别计算每组志愿者体重减少量高于中位数和低于中位数的人数。第一组和第二组的志愿者的频数是相同的，减肥量大于中位数的有5位，低于或等于中位数的有7位，人数相差不大。第三组志愿者中，高于中位数的有8位，低于或等于中位数的只有4位，该组人数相差较大。频数表21根据上面的检验结果能否判断出志愿者体重的有显著的减少。检验统计量表22练习6Jonckheere-Terpstra多样本检验草莓滋味的再分析打开“草莓的滋味.sav”，利用Jonckheere-Terpstra多样本检验来判断5中草莓滋味是否存在显著差别。单击Analyze→Legacy

dialogs→Nonparametric

Tests→K-Independent-Samples…，打开多个独立样本非参数检验对话框。23将变量“味道等级”移入TestVariableList方框中，变量“组别”移入GroupingVariable方框中，取消左下角的TestType中默认的Kruskal-WallisH，勾选Jonckheere-Terpstra。单击DefineGroups按钮，在弹出的定义组别对话框中，Minimum后的文