6、K独立样本比较：在I的基础上，选择菜单“Analyze一Nonparametric Tests →k Independent Samples”,选择变量进入“Test Variable List”框，然后选 择分组变量并定义范围，在“Test Type"”框中选择“Kruskal--Wallis H”检验 方法，即完成了K独立样本比较(P189案例7-6)。 7、2配对样本比较：在1的基础上，选择菜单“Analyze-一Nonparametric Tests →2 Related Samples”,选择两个变量使之分别出现在“Current Selections” 栏的“Variable1”和“Variable2”,然后使它们进入“Test Pair(s)List” 框。在“Test Type"”框中选择“Wilcoxon'”和“Sign”两项，并选择输出的统 计量，即完成了2配对样本比较(P196案例7-8)。 8、K相关样本比较：在1的基础上，选择菜单“Analyze-→Nonparametric Tests →k Related Samples”,选择变量进入“Test Variables”框，然后在“Test Type 框中选择“Friedman”和“Kendall'sW”两种检验方法，并选择输出的统计量， 即完成了K相关样本比较(P200案例7-9)。 [实验软件]SPSS For Windows 实验七相关分析 [目的要求] 掌握散点图的含义 熟练利用SPSS进行相关分析、偏相关分析。 [实验原理] [实验内容] 1、绘制散点图 2、两变量的相关分析(Bivariate过程 3、偏相关分析(Partial过程) [实验步骤] 1、打开数据“腰围和体重”。 2、绘制散点图P211案例8-1) 3、计算相关系数(P220)选择菜单“Analyze-→Correlate-→Bivariate”,选择 要进行相关分析的两个变量，并选择Pearson相关系数(r),然后选择对相关系 数进行双侧检验，选择要输出的统计量，即完成了两变量的相关分析 6、K 独立样本比较：在 1 的基础上，选择菜单“Analyze→Nonparametric Tests →k Independent Samples”，选择变量进入“Test Variable List”框，然后选 择分组变量并定义范围，在“Test Type”框中选择“Kruskal-Wallis H”检验 方法，即完成了 K 独立样本比较（P189 案例 7-6）。 7、2 配对样本比较：在 1 的基础上，选择菜单“Analyze→Nonparametric Tests →2 Related Samples”，选择两个变量使之分别出现在“Current Selections” 栏的“Variable 1”和“Variable 2”，然后使它们进入“Test Pair(s) List” 框。在“Test Type”框中选择“Wilcoxon”和“Sign”两项，并选择输出的统 计量，即完成了 2 配对样本比较（P196 案例 7-8）。 8、K 相关样本比较：在 1 的基础上，选择菜单“Analyze→Nonparametric Tests →k Related Samples”，选择变量进入“Test Variables”框，然后在“Test Type” 框中选择“Friedman”和“Kendall’s W”两种检验方法，并选择输出的统计量， 即完成了 K 相关样本比较（P200 案例 7-9）。 [实验软件] SPSS For Windows 实验七 相关分析 [目的要求] 掌握散点图的含义 熟练利用 SPSS 进行相关分析、偏相关分析。 [实验原理] [实验内容] 1、 绘制散点图 2、 两变量的相关分析（Bivariate 过程） 3、 偏相关分析(Partial 过程) [实验步骤] 1、打开数据“腰围和体重”。 2、绘制散点图(P211 案例 8-1) 3、计算相关系数 （P220） 选择菜单“Analyze→Correlate→Bivariate”，选择 要进行相关分析的两个变量，并选择 Pearson 相关系数（r）,然后选择对相关系 数进行双侧检验，选择要输出的统计量，即完成了两变量的相关分析