检验多个相关样本是否具有相同分布。
话不多说，直接上操纵。
原始数据
原始数据
问题：检验减肥后三个月的体重与减肥前体重是否有显著差异
操作：分析→非参数检验→旧对话框→K个相关样本
K个相关样本操作
检验类型（根据数据类型，选择检验类型）
Friedman：单样本重复测量或每单元一个观测值的2阶方差分析的非参数性检验，检验零假设：K个相关样本来自同一个总体
Kendall的W：标准化的Friedman检验，评分者之间存在的尺度是否一致，每个个案是一名裁判员或评分者，取值范围是0到1之间，越接近1，一致性就越高。
Cochran的Q：等同于Friedman检验，变量均为二分变量的特例，零假设：多个相关二分变量具有相同平均值
统计量：描述性、四分位数
检验类型
输出结果
|
描述性统计量 | ||||||||
|
N |
均值 |
标准差 |
极小值 |
极大值 |
百分位 | |||
|
第 25 个 |
第 50 个（中值） |
第 75 个 | ||||||
|
减肥前体重 |
45 |
125.33 |
15.517 |
100 |
150 |
111.00 |
125.00 |
141.50 |
|
减肥1个月体重 |
45 |
119.16 |
13.541 |
95 |
140 |
108.50 |
118.00 |
132.00 |
|
减肥2个月体重 |
45 |
111.47 |
11.459 |
90 |
129 |
103.50 |
112.00 |
120.00 |
|
减肥3个月体重 |
45 |
103.24 |
9.826 |
85 |
119 |
95.00 |
103.00 |
112.00 |
Friedman检验
|
秩 | |
|
秩均值 | |
|
减肥前体重 |
3.31 |
|
减肥1个月体重 |
2.72 |
|
减肥2个月体重 |
2.28 |
|
减肥3个月体重 |
1.69 |
|
检验统计量a | |
|
N |
45 |
|
卡方 |
38.536 |
|
df |
3 |
|
渐近显著性 |
.000 |
|
a. Friedman 检验 | |
上表可知，卡方检验的渐近显著性为0.000＜0.05，说明不同人员不同减肥时间之后的体重分布是有显著差异的。并且通过均值可以看出，随着减肥时间的推移，体重是呈显著下降的趋势。
注：看另外检验类型（操作类似）
问题：评委对跳水选手评分是否存在显著差异
Kendall的W检验
原始数据
原始数据（评分值）
检验类型
输出结果
|
描述性统计量 | ||||||||
|
N |
均值 |
标准差 |
极小值 |
极大值 |
百分位 | |||
|
第 25 个 |
第 50 个（中值） |
第 75 个 | ||||||
|
跳水选手1 |
10 |
8.480 |
1.2164 |
7.0 |
9.8 |
7.300 |
8.350 |
9.800 |
|
跳水选手2 |
10 |
8.540 |
1.0855 |
7.0 |
9.8 |
7.375 |
8.550 |
9.725 |
|
跳水选手3 |
10 |
8.530 |
.9214 |
7.0 |
9.9 |
7.725 |
8.550 |
9.275 |
|
跳水选手4 |
10 |
8.940 |
.7545 |
7.4 |
10.0 |
8.500 |
8.950 |
9.550 |
|
跳水选手5 |
10 |
8.020 |
.9601 |
7.0 |
9.7 |
7.150 |
7.850 |
8.750 |
|
跳水选手6 |
10 |
8.390 |
1.0754 |
7.0 |
9.7 |
7.300 |
8.650 |
9.325 |
|
跳水选手7 |
10 |
8.200 |
.7364 |
7.1 |
9.2 |
7.500 |
8.500 |
8.725 |
|
跳水选手8 |
10 |
7.730 |
.6447 |
7.0 |
8.7 |
7.100 |
7.650 |
8.350 |
|
跳水选手9 |
10 |
8.740 |
.7763 |
7.6 |
9.7 |
7.875 |
9.000 |
9.500 |
|
跳水选手10 |
10 |
8.530 |
1.1643 |
7.0 |
9.9 |
7.375 |
8.750 |
9.700 |
|
跳水选手11 |
10 |
8.660 |
.9324 |
7.5 |
10.0 |
7.875 |
8.250 |
9.575 |
|
跳水选手12 |
10 |
8.490 |
1.2270 |
7.0 |
10.0 |
7.100 |
8.550 |
9.800 |
|
跳水选手13 |
10 |
8.450 |
1.0080 |
7.2 |
9.8 |
7.375 |
8.700 |
9.275 |
|
跳水选手14 |
10 |
8.320 |
.8638 |
7.0 |
9.3 |
7.525 |
8.600 |
9.200 |
Kendall的W检验
|
秩 | |
|
秩均值 | |
|
跳水选手1 |
7.75 |
|
跳水选手2 |
8.35 |
|
跳水选手3 |
7.55 |
|
跳水选手4 |
9.25 |
|
跳水选手5 |
5.60 |
|
跳水选手6 |
7.75 |
|
跳水选手7 |
6.70 |
|
跳水选手8 |
4.35 |
|
跳水选手9 |
8.60 |
|
跳水选手10 |
7.85 |
|
跳水选手11 |
8.50 |
|
跳水选手12 |
7.55 |
|
跳水选手13 |
8.00 |
|
跳水选手14 |
7.20 |
|
检验统计量 | |
|
N |
10 |
|
Kendall Wa |
.092 |
|
卡方 |
11.995 |
|
df |
13 |
|
渐近显著性 |
.528 |
|
a. Kendall 协同系数 | |
上表可知，Kendall W的渐近显著性为0.528＞0.05，说明接受零假设，说明14名跳水运动员得分是无显著差异的，说明10个评委评分是一致的。
Cochran的Q检验
问题：四个电视节目是否满意的结果是否存在显著差异
原始数据
原始数据（二分值）
检验类型
输出结果
|
描述性统计量 | ||||||||
|
N |
均值 |
标准差 |
极小值 |
极大值 |
百分位 | |||
|
第 25 个 |
第 50 个（中值） |
第 75 个 | ||||||
|
节目1 |
30 |
.50 |
.509 |
0 |
1 |
.00 |
.50 |
1.00 |
|
节目2 |
30 |
.47 |
.507 |
0 |
1 |
.00 |
.00 |
1.00 |
|
节目3 |
30 |
.53 |
.507 |
0 |
1 |
.00 |
1.00 |
1.00 |
|
节目4 |
30 |
.53 |
.507 |
0 |
1 |
.00 |
1.00 |
1.00 |
|
频率 | ||
|
值 | ||
|
0 |
1 | |
|
节目1 |
15 |
15 |
|
节目2 |
16 |
14 |
|
节目3 |
14 |
16 |
|
节目4 |
14 |
16 |
|
检验统计量 | |
|
N |
30 |
|
Cochran Q |
.333a |
|
df |
3 |
|
渐近显著性 |
.954 |
|
a. 1 将被视为成功。 | |
上表可知，Cochran Q的渐近显著性为0.954＞0.05，说明接受零假设，说明四个节目的满意与否是无显著差异的。
今天的数据分析就学习到这里，有任何问题可以评论留言，如有想看的操作讲解，可以私信我。谢谢大家的点赞、关注和转发。
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