3.8、SPSS多个配对样本检验—零基础入门教程

SPSS多个配对样本检验

一、参数设置

（1）打开数据文件，选择“分析” →“非参数检验” →“ 旧对话框” →“k 个相关样本” ，弹出“ 多个关联样本检验”对话框，如下图所示，各项含义如下。

●    检验变量列表：将左侧的变量列表中的变量选入其中。

●    检验类型。

➢   Friedman：是单样本重复测量或每单元一个观察值的二阶方差分析的非参数检验，检验零假设是k个相关的变量来自同一个总体。

➢   Kendall's   W：标准化的Friedman统计量，是协调系数， 是评分者之间一致程度的测量。每个个案是一名裁判员或评分者，每个变量是被裁判的一项或一个人。取值范围是在0至1之间，越接近1 ，一致性越高。

➢   Cochran's   Q：等同于Friedman ，是变量均为二分变量时用的一个特例，零假设就是多个相关二分变量具有相同平均值。

二、多个相关样本检验的SPSS实现

1 ．Friedman检验

实例八：“data06-08.sav”数据文件是减肥班20位女性减肥过程中体重的资料，如下图所示。现要求利用多个相关样本检验中的Friedman检验来检验减肥各阶段体重之间是否存在差异。

数据文件：数据文件\Chapter06\data06-08.sav

视频文件：视频文件\Chapter06\多个相关样本的非参 数检验．avi

（1）打开“data06-08.sav”数据文件，选择“分析” →“非参数检验” →“ 旧对话框” →“k个相关样本” ，弹出的“ 多个关联样本检验”对话框。

（2）在左侧的变量列表中选中“减肥前的体重”变量、“减肥1个月的体重”变量、“减肥2个月的体重”变量和“减肥3个月的体重”变量，单击按钮，将其选入“检验变量列表” ，在“检验类型”栏中勾选“Friedman” 复选框。

（3）单击按钮，弹出的“精确检验”对话框，勾选“仅渐进法” ，单击按钮返回主对话框。

（4）单击按钮，弹出的“ 多个相关样本：选项”对话框，在“ Statistics”选项栏中勾选“描述性” 复选框和“ 四分位数” 复选框，在“缺失值”栏中勾选“按检验排除个案”选项，单击按钮返回主对话框。

（5）完成所有设置后，单击退按钮执行命令。

2 ．Kendall's W检验

实例九：“data06-09.sav”数据文件是跳水决赛中8个评委对12名选手 一个动作的打分情况，如下图所示。现要求利用多个相关样本检验中的Kendall's W检验来检验评委间打分标准之间是否存在差异。

数据文件：数据文件\Chapter6\data06-09.sav

视频文件：视频文件\Chapter06\多个相关样本的非参数检验．avi

（1）打开“data06-09.sav”数据文件，选择“分析” →“非参数检验” →“ 旧对话框” →“k个相关样本” ，弹出的“ 多个关联样本检验”对话框。

（2）在左侧的变量列表中选中“跳水选手1”变量、“跳水选手2”变量、… 、“跳水选手12”变量，单击按钮，将其选入“检验变量列表”， 在“检验类型”栏中勾选“Kendall's W” 复选框。

（3）按钮和按钮的设置见Friedman检验。

（4）完成所有设置后，单击腿按钮执行命令。

3 ．Cochran's Q检验

实例十：“data06-10.sav”数据文件是10名观众对4个节目是否喜欢的资料统计，如下图所示。现要求利用多个相关样本检验中的Cochran's Q检验来检验这4个节目之间是否存在差异。

数据文件：数据文件\Chapter06\data06-10.sav

（1）打开“data06-10.sav”数据文件，选择“分析” →“非参数检验” →“ 旧对话框” →“k个相关样本” ，弹出“ 多个关联样本检验”对话框。

（2）在左侧的变量列表中选中“节目1”变量、“节目2”变量、“节目3”变量和“节目4”变量，单击按钮，将其选入“检验变量列表” ，在“检验类型”栏中勾选“Cochran's Q” 复选框。

（3）按钮和按钮的设置见Friedman检验

（4）完成所有设置后，单击退按钮执行命令。

三、多个相关样本检验的结果分析

1 ．Friedman检验结果分析

从下表可以看出，减肥前的体重的平均值为78.75 ，标准偏差为 8.757；减肥1个月的体重的平均值为77.16 ，标准偏差为8.444；减肥前的体重的平均值为75.23 ，标准偏差为8.301；减肥前的体重的平均值为73.09 ，标准偏差为8.293。

从下表可容易看出平均秩分别为4.00 、3.00 、2.00和1.00。

从下表可以看出，卡方统计量为60.000 ，渐进显著性为0.000 ，小于0.05 ，故拒绝零假设，认为女性不同减肥时间后体重显著下降。

2 ．Kendall's W检验结果分析

从下表可以看出12位进决赛的跳水选手的一个动作的平均得分和标准偏差。

从下表可以看出12位跳水选手的平均秩。

从下表可以看出，W系数为0.967 ，卡方统计量为85.116 ，渐进显著性为0.000 ，小于0.05 ，故拒绝零假设，认为12个跳水选手的得分存在显著差异，评委的评分标准一致。

3 ．Cochran's Q检验结果分析

从下表可以看出，对4个节目满意的观众分别为8 、6 、7和9。

从下表可以看出，Q统计量为3.750 ，渐进显著性为0.290 ，大于0.05 ，故不能拒绝零假设，认为4个节目之间没有显著差异。

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