非引數檢驗分析結果結果來源於SPSSAU從上表可知,利用非引數檢驗去研究學歷對於淘寶客服服務態度, 淘寶商家服務質量共2項的差異性,從上表可以看出:學歷超過兩組組成,因而使用Kruskal-Wallis檢驗統計量進行分析
(所有的正態近似法都不代該資料就來自正態資料)考點十五、配對和隨機區組設計不能用成組設計的假設檢驗代替本質原理:成組設計方法的檢驗效能比配對設計(隨機區組設計)方法低,如果用成組設計代替的話,會使原來只有差值之間的變異擴大為“兩個樣本”各自
,方差分析理論上是要求正態性檢驗,但現實情況下絕對的正態性並沒有,在可容忍的範圍內即可,以及如果不使用方差分析這種引數檢驗而使用非引數檢驗,從檢驗效能角度來看非引數檢驗稍差,而且即使不正態方差分析的檢驗效能也較高
如果的機率P點選Analyze—Nonparametric Test非引數檢驗—Legacy Dialogs舊對話方塊—Chi-square Test卡方—選擇檢驗變數Test Variable—設定期望全距Expect Range(資料範
對於分佈形態未知的資料,常用處理方法如下:判斷資料序列的分佈形態以標準的正態分佈形態為基準,檢驗資料序列與正態序列是否存在分佈差異性,這裡可以用單樣本的K-S檢驗,如果沒有顯著性差異,就認為該序列滿足正態分佈
3個或者3個以上獨立組別時採用K個獨立樣本的非引數檢驗:K-W H (Kruskal-Wallis Test)檢驗,,比較3組或3組上的秩的均值是否存在顯著的差異
相關內容可點選如下連結回顧:非引數秩和檢驗是怎麼做的第二篇文章,我們講解了,如何用SPSS軟體對單樣本及兩配對樣本,進行秩和檢驗,具體步驟和結果解讀點選以下連結回顧:【案例分析】利用SPSS進行秩和檢驗第三篇文章,我們介紹了兩獨立樣本秩和檢
具體檢驗步驟如下:1、提出原假設:兩個平行班級分別使用傳統和實驗教學方式進行教學,兩個班的學生成績沒有顯著差異