26版SPSS操作教程（初级第十四章）-编程知识

26版SPSS操作教程（初级第十四章）

前言

#由于导师最近布置了学习SPSS这款软件的任务，因此想来平台和大家一起交流下学习经验，这期推送内容接上一次第十三章的学习笔记，希望能得到一些指正和帮助~

粉丝及官方意见说明

#针对官方爸爸的意见说的推送缺乏操作过程的数据案例文件澄清如下：1、操作演示的数据全部由我本人随意假设输进去的，重在演示操作；2、本人也只是在学习阶段，希望友友们能谅解哈，手里有数据的宝子当然更好啦，没有咱就自己假设数据练习一下也没多大关系的哈；3、我也会在后续教程中尽量增加一些数据的必要性说明；4、大家有什么好的意见也可以在评论区一起交流吖。

第十四章一些学习笔记

SPSS中非参数检验相对参数方法的优势有：1、稳健性；2、对数据的测量尺度无约束；3、适用小样本、无分布的样本、数据污染的样本、混杂样本等。其也有缺点：1、检验效能低；2、缺少多变量建模方法。--统计分析基础教程（第三版）P256
SPSS中四种进行配对样本间非参数检验的方法：1、Sign符号检验；2、Wilcoxon符号秩检验；3、McNemar；4、Marginal Homogeneity。--统计分析基础教程（第三版）P257-258
SPSS中两个独立样本的非参数检验：1、Mann-Whitney U检验；2、Kolmogorov-Smirnov Z检验【如果只是检验中心位置区别，最好不用它，因为其还会体现总体分布的情况是否相同】；3、Moses Extreme Reactions检验【给出的结果均为单侧检验】；4、Wald-Wolfowitz Runs检验【游程检验的一种，即检验总体分布情况是否相同，若只看中心位置，也不要选它，该方法给出的任然是单侧检验的结果】。--统计分析基础教程（第三版）P260-261
SPSS中的三种多个独立样本的非参数检验方法：1、Kruskal-Wallis H检验，简称K-W H检验；2、中位数检验；3、Jonckheere-Terpstra检验。--统计分析基础教程（第三版）P263-264
SPSS中多个相关样本的非参数检验方法：1、Friedman检验【关于位置参数的检验，由于区组的划分，缩小了秩次的可取范围，使得该方法检验效能太低，因此当样本量有限的时候，该方法的应用价值不大】；2、Kendall协同系数检验【不仅可以分析差异，还可以解释一致程度（一种相关性）怎么样（相对Friedman检验的优势）】；3、Cochran检验【观察值是定性数据和二元（0~1）数据，若用Friedman检验，会有很多结，该方法就是来克服该问题的】。--统计分析基础教程（第三版）P267-268

第十四章一些操作方法

有序分类变量的统计推断——非参数检验

非参数检验方法可以克服以下困难：1、当不知道研究样本的总体分布类型时，或已知总体分布类型与检验要求条件不符；2、数据是名义尺度和顺序尺度，不能计算均数、方差；3、数据为连续尺度，但由于仪器原因，两端的数值无法精确测量，使得均数、方差根本无法计算；4、数据不满足正态性、方差齐性等适用条件。虽然变量变换和统计量校正也可以，但非参数方法最简便也最常用。