一、应用背景
非参数检验用于研究定类数据与定量数据之间的关系情况。例如研究人员想知道不同性别学生的购买意愿是否有显著差异。如果购买意愿呈现出正态性,则建议使用方差分析,如果购买意愿没有呈现出正态性特质,此时建议可使用非参数检验。此案例研究某车间用4种不同的操作方法做若干批试验,检验操作方法对产品的优等品率是否有显著影响。
二、SPSSAU操作
1.SPSSAU操作如下图:
2.将数据放入分析框中,SPSSAU系统对数据进行处理后,自动生成分析结果如下:
三、分析
结果解读以及计算公式:
1.Kruskal-Wallis检验统计量H值
(1)对于有结时,不校正的检验统计量为:
(2)对于有结时,校正的检验统计量为
3.结论
从上表可以看出:ff超过两组组成,因而使用Kruskal-Wallis检验统计量进行分析。不同ff样本对于ydp1全部均呈现出显著性(p<0.05),意味着不同ff样本对于ydp1均有着差异性。
四、扩展
1.SPSSAU分析建议:
MannWhitney U统计量:
2.说明
(1)如果X的组别为两组,比如上表中男和女共两组,则应该使用MannWhitney统计量,如果组别超过两组,则应该使用Kruskal-Wallis统计量结果。SPSSAU自动为你选择MannWhitney或者Kruskal-Wallis统计量。
(2)如果p值小于0.05,但是却出现中位数基本一致没有差异,原因在于数据分布不同所致,此时使用非参数检验将无实际现实意义。SPSSAU建议使用箱线图进行检查,并且建议最终使用方差分析进行差异检验。
(3)如果P小于0.05,但是中位数并没有明显的差异,说明差异来源于数据分布不同(而非中位数差异),可使用“箱线图”进行查看。
3.分类
4.具体操作
(1)点击SPSSAU通用方法里面的‘非参数检验’按钮。如下图:
(2)拖拽数据后开始分析:
五、参考文献
《SPSS统计分析(第五版)》
《SPSS统计分析基础教程(第2版)》
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