原文位址：spss學習筆記之——兩配對樣本的非引數檢驗（wilcoxon符號秩檢驗）作者：王江源
一、概述
非引數檢驗對於總體分布沒有要求，因而使用範圍更廣泛。對於兩配對樣本的非引數檢驗，首選wilcoxon符號秩檢驗。它與配對樣本t檢驗相對應。
二、問題
為了研究某放鬆方法（如聽**）對於入睡時間的影響，選擇了10名志願者，分別記錄未進行放鬆時的入睡時間及放鬆後的入睡時間（單位為分鐘），資料如下筆。請問該放鬆方法對入睡時間有無影響。
本例可以採用配對樣本t檢驗，但由於樣本量少，資料可能不符合正太分布，所以考慮用非引數檢驗。
三、統計操作
資料檢視
選單選擇
開啟如下的對話方塊
該對話方塊有三個選項卡，第乙個選項卡會根據第三個選項卡的設定自動設定，故一般不用手動設定。點選進入「字段」選項卡。將「放鬆前」、「放鬆後」均選入右邊「檢驗字段」框中。
點選進入「設定」對話方塊，選擇檢驗方法，切換為「自定義檢驗」，選擇「wilcoxon匹配樣本對符號秩（二樣本）」核取方塊。「檢驗選項」可以設定顯著性水平。
點選「執行」按鈕，輸出結果
四、結果解讀
這就是輸出結果。原假設示放鬆前好放鬆後差值的中位數等於0，p=0.015<0.05，拒絕原假設，認為放鬆前後有統計學差異。
雙擊該**，會彈出如下的「模型瀏覽器」視窗，可以看到更詳細的資訊。如下圖。
統計第十一課：spss 多相關樣本的非引數檢驗（friedman檢驗）
關鍵詞：spss多相關樣本非引數檢驗2015-07-14 00:00**：網際網路點選次數：5103
先講講什麼是 friedman 檢驗
friedman 檢驗是利用秩實現對多個總體分布是否存在顯著差異的非引數檢驗方法。
其原假設是：多個配對樣本來自的多個總體分布無顯著差異。
spss 將自動計算 friedman 統計量和對應的概率 p 值。如果概率 p 值小於給定的顯著性水平 0.05，則拒絕原假設，認為各組樣本的秩存在顯著差異，多個配對樣本來自的多個總體的分布有顯著差異。
反之，則不能拒絕原假設，可以認為各組樣本的秩不存在顯著性差異。
基於上述基本思路，多配對樣本的 friedman 檢驗時，首先以行為單位將資料按公升序排序，並求得各變數值在各自行中的秩；然後，分別計算各組樣本下的秩總和與平均秩。多配對樣本的 friedman 檢驗適於對定距型資料的分析。
看完這些，是不是有點兒暈，好吧，讓我們進入例項來分析分析。
案例解析
以2010 年世博會期間，參觀人數眾多，為了比較各個時間段的入園人數有無差別為例，收集了以下的資料：
日期：統計的日期
a：該日 12-14 點的入園人數
b：該日 14-16 點的入園人數
c：該日 16-18 點的入園人數
d：該日 18-20 點的入園人數
目的是分析上述四個時間段的入園人數有無差異。顯然，四組資料並不獨立，不能滿足普通方差分析的條件，可以使用重複測量的方差分析。但考慮到入園人數波動大，存在極端值，這裡採用非引數檢驗的方法，即 friedman 檢驗。
二、操作步驟
選單的選擇
主對話方塊：
進入「字段」選項卡，選入四個時間點欄位：
進入「設定」選項卡，選擇 friedman 檢驗，多重比較選擇「逐步降低」（類似 snk 法）：
三、結果解讀
這是模型的統計摘要，p<0.001，可見各個時間點的入園人數有統計學差異。
雙擊該圖示，進入模型檢視介面：
兩兩比較：
在上圖下方的「檢視」下拉列表中選擇「齊性子集」，進入下圖：
可見，四組資料被分成 3 個子集，12-14 點、16-18 點入園人數最多，14-16 點次之，18-20 點最少。這也與實際情況相符。
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