一、?實驗目的

學習利用SPSS進行多獨立樣本非參數(shù)檢驗、兩配對樣本非參數(shù)檢驗、多配對樣本非參數(shù)檢驗。

?

二、實驗題目

1、隨機抽樣得以下三組人的血槳總皮質(zhì)醇測定值（μg / L），試比較有無差異？

?2、檢驗某種新的訓練方法是否有助于提高跳遠運動員的成績，收集到10跳遠運動員在使用新老方法訓練后的跳遠成績，結(jié)果如下，試分析兩種方法的訓練結(jié)果有無差別？

老方法：5.74 ?6.28 ?5.46 ?6.03 ?5.39 ?5.77 ?6.41 ?6.19 ?5.55 ?5.87

新方法：5.79 ?6.12 ?5.44 ?6.03 ?5.57 ?5.81 ?6.48 ?6.32 ?5.64 ?5.93

1）Wilcoxon檢驗

2）符號檢驗

3）思考為什么不能用McNemar檢驗？

?3、為了比較A/B/C/D/E物種藥物注射后產(chǎn)生的皮膚皰疹的大小，選取6只家兔并給每只家兔先后分別按隨機排列的次序注射這5種藥物。實驗結(jié)果如下

這批數(shù)據(jù)能否說明這5種藥物注射后產(chǎn)生的皮膚皰疹大小有差異？（注意行列變量的設置）

三、實驗步驟和結(jié)果分析

1.使用Kruskal-Wallis H（K）進行分析時，需要考慮以下3個點。

（1）有一個因變量，且因變量為連續(xù)變量或等級變量。

（2）存在多個分組（≥2個）。

（3）具有相互獨立的觀測值，如本研究中各位研究對象的信息都是獨立的，不存在相互干擾作用。

先把數(shù)據(jù)錄入到SPSS統(tǒng)計軟件

點擊“分析>非參數(shù)檢驗>舊對話框>K個獨立樣本檢驗”

進入如下界面：

2.（1）Wilcoxon符號秩檢驗就是通過比較不同數(shù)據(jù)集合中位數(shù)是否存在顯著性差異，從而推斷兩個數(shù)據(jù)集合差異情況的非參數(shù)檢驗方法。

選擇需要進行分析的數(shù)據(jù)

選擇“分析>非參數(shù)檢驗>舊對話>2個相關(guān)樣本”模塊，彈出2個相關(guān)樣本的選項窗口

選擇相應的變量，左邊的原變量選入檢驗變量列表中

選擇相應的檢驗方法：Wilcoxon檢驗

（2）步驟如上，最后選擇符號檢驗

（3）

3.Friedman 檢驗是利用秩實現(xiàn)對多個總體分布是否存在顯著差異的非參數(shù)檢驗方法。

其原假設是：多個配對樣本來自的多個總體分布無顯著差異。

SPSS 將自動計算 Friedman?統(tǒng)計量和對應的概率 P 值。如果概率 P 值小于給定的顯著性水平 0.05，則拒絕原假設，認為各組樣本的秩存在顯著差異，多個配對樣本來自的多個總體的分布有顯著差異。

反之，則不能拒絕原假設，可以認為各組樣本的秩不存在顯著性差異。

基于上述基本思路，多配對樣本的 Friedman 檢驗時，首先以行為單位將數(shù)據(jù)按升序排序，并求得各變量值在各自行中的秩；然后，分別計算各組樣本下的秩總和與平均秩。多配對樣本的 Friedman 檢驗適于對定距型數(shù)據(jù)的分析。

先把數(shù)據(jù)錄入到SPSS統(tǒng)計軟件

點擊“分析>非參數(shù)檢驗>舊對話框>K個獨立樣本檢驗”

選擇檢驗變量完，勾選檢驗變量“Friedman（F）”

進入如下界面：