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0 はじめに
科学研究などの多くの場面で図面処理が必要になるため、著者は SPSS を研究してきました.この記事では、「SPSS 統計分析の初心者から上級者まで」と、関連するオンライン資料を組み合わせたその補足資料を通じて、研究ノートをまとめています.この記事では、説明します.ノンパラメトリック検定。
1.カイ二乗検定
(1) データの準備
(2) 操作手順
①メニューバーの「解析|ノンパラメトリック検定|旧ダイアログボックス|カイ二乗」を選択
②ソース変数リストボックスから「点数」変数を選択し、「検定変数リスト」リストボックスに配置;
③ 「オプション」ボタンをクリックし、「説明」を選択し、「続行」ボタンをクリックして設定結果を保存します；
④ 「OK」をクリックして、カイ二乗検定を実行します。
(3) 運用結果
①記述統計量の閲覧
②発生ごとのポイントを確認する
③テスト統計を見る
2.二項検定
(1) データの準備
(2) 操作手順
① メニューバーの「分析｜ノンパラメトリック検定｜旧ダイアログボックス｜二項式」を選択 ②
ソース変数リストボックスから「結果」変数を選択し、「検定変数リスト」リストボックスに入れる
③ 「オプション」ボタンから「説明」を選択し、「続行」ボタンをクリックして設定結果を保存し、
「OK」ボタンをクリックして二項検定を実行します。
(3) 運用結果
①記述統計量の閲覧
②二項検定を見る
3. 二重の独立したサンプル テスト
(1) データの準備
(2) 操作手順
① メニューバーの「分析|ノンパラメトリック検定|旧ダイアログボックス|2独立サンプル」を選択し
、「リストボックス」から「グループ」変数を選択し、「グループ変数」リストボックスに入れ、 「グループを定義する」ボタンをクリックし、2 つのグループのグループ タグ値を入力します。この記事は 0 と 1 です; ③
「オプション」ボタンをクリックし、「説明」を選択して、「続行」ボタンをクリックします;
④「テスト タイプ」で" オプション グループで、"Mann-Whitney U"、"Moss Extreme Reaction"、"Kolmogorov-Smirov Z" を選択します。
⑤ [OK] ボタンをクリックして、2 つの独立したサンプル テストを実行します。
(3) 運用結果
①記述統計量の閲覧
②マン・ホイットニー検定を確認する
③コケ試験を見る
④コルモゴロフ・スミノフ検定を見る
4. 複数の独立したサンプル テスト
(1) データの準備
(2) 操作手順
①メニューバーの「分析|ノンパラメトリック検定|旧ダイアログボックス|K独立サンプル」を選択 ②
ソース変数リストボックスから「スコア」を選択し、「検定変数リスト」リストに入れるボックスで「グループ」を選択し、「グループ化変数」リストボックスに入れ、「範囲の定義」をクリックし、グループ化変数の範囲を入力します、この記事は 1 と 3 です; ③「オプション」をクリックし、「説明」を選択し、選択し
ます「テスト タイプ」オプション グループのすべてのオプション
④「OK」をクリックして、K 独立サンプル テストを実行します。
(3) 運用結果
①記述統計量の閲覧
②クルスカル・ワリス検定を確認する
③中央値検定の確認
④York Hale-Tapistra テストを見る
5. 2 組のサンプル テスト
(1) データの準備
(2) 操作手順
①メニューバーの「分析|ノンパラメトリック検定|旧ダイアログ|2関連サンプル」を選択 ②
ソース変数リストボックスから「証券リターン」と「市場リターン」を選択し、「 Test Pair」リストボックス;
③「Options」をクリックし、「Description」を選択し、「Continue」をクリック;
④「Test Type」オプショングループで「Wilcoxon」と「Symbol」を選択;
⑤シングルクリックで「OK」をクリックし、関連する 2 つのサンプルを実行します。テスト。
(3) 運用結果
①記述統計量の閲覧
②ウィルコクソン符号順位検定を確認する
③シンボルテストを見る
6. 複数対サンプル試験
(1) データの準備
(2) 操作手順
①メニューバーの「分析|ノンパラメトリック検定|旧ダイアログボックス|K関連サンプル」を選択し
、「検定変数」リストボックスに入れます
③「統計」をクリックし、「説明」を選択し、「」をクリックします続行」;
④「テスト タイプ」オプション グループで、「Kendall W」と「Friedman」を選択します;
⑤ [OK] をクリックして、K 関連サンプル テストを実行します。
(3) 運用結果
①記述統計量の閲覧
②フリードマン検定を見る
③ケンドールのW検定をチェック
7.テストを実行します
(1) データの準備
(2) 操作手順
①メニューバーの「分析｜ノンパラメトリック検定｜旧ダイアログボックス｜実行」を選択
②ソース変数リストボックスから「収量」変数を選択し、「検定変数リスト」リストボックスに入れる ；
③「オプション」をクリックし、「説明」を選択し、「続行」をクリックします；
④「カットポイント」オプショングループで「平均」を選択します；
⑤「OK」をクリックして実行テストを実行します。
(3) 運用結果
①記述統計量の閲覧
②ランテストを見る
8. 1 サンプル KS 検定
(1) データの準備
(2)操作手順
①メニューバーの「解析|ノンパラメトリック検定|旧ダイアログボックス|単一標本KS」を選択 ②
ソース変数リストボックスから「defect」変数を選択し、「検定変数リスト」リストに入れる③
「オプション」をクリックし、「説明」を選択し、「続行」をクリックします;
④「テスト分布」オプショングループで「ポアソン」を選択します;
⑤「OK」をクリックして、単一サンプル KS を実行します。
(3) 運用結果
①記述統計量の閲覧
② ポアソン検定を見る
参考文献:
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[2] Laoacai. spss analysis method - binomial test ; 2022 -06-05 [2023-05-04 にアクセス].
[3] Miss Li. In SPSS, two independent samples T-test ; 2017-08-03 [2023-05-04 にアクセス].
[4] Nalan Cheng . spss分析法 - 複数の独立したサンプルのテスト; 2022-06-09 [2023-05-04 にアクセス].
[5] Laoacai. spss 分析方法 - 複数の関連するサンプルのテスト; 2022-06-09 [2023-05 にアクセス] -04] .
[6] 機械および電気工学における意欲的な若者. spss チュートリアル: 複数の対のサンプルのノンパラメトリック テスト; 2013-11-18 [2023-05-04 にアクセス].
[7] Laoacai. spss 分析法 - テストの実行 (再現 ) ; 2022-06-10 [accessed 2023-05-04].
[8] weixin_39633102. spss normality test_Teach you the KS single sample test of normality test; 2020 年 12 月 9 日 [2023 年 5 月 4 日アクセス]。