Для обработки использованы данные примера 12.3. В таблице исходных данных (Data Editor)для каждого из 16 объектов определены значения двух переменных: varl — значения количественного признака, var2 — группирующая переменная, обозначающая принадлежность каждого объекта к одной из трех сравниваемых групп.
A) Выбираем Analyze> Nonparametric Tests > K-Independent Samples...(для
^-независимых выборок).
Б) В открывшемся окне диалога выделяем и переносим при помощи кнопки > из левого окна интересующие переменные в правое верхнее окно (Test Variable(s))(в данном случае — varl); группирующую переменную, которая делит выборку на подгруппы (Grouping Variable)(в данном случае — var2). Нажимаем кнопку Define Range...и задаем диапазон градаций группирующей переменной (градации должны нумероваться подряд) — от минимума (Minimum)до максимума (Maximum)(в данном случае — от 1 до 3). Нажимаем Continue.Нажимаем ОК.
B) Получаем результаты в виде двух таблиц:
| Ranks | |||
| VAR2 | N | Mean Rank | |
| VAR1 | 1.00 | 5.75 | |
| 2.00 | 9.80 | ||
| 3.00 | 13.67 | ||
| Total |
ЧАСТЬ II. МЕТОДЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО ВЫВОДА: ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗ
Test Statistics(a,b)
| VAR1 | |
| Chi-Square df Asymp. Sig. | 6.575 2 .037 |
a Kruskal Wallis Test
b Grouping Variable: VAR00006
В первой таблице содержатся ранговые статистики: средние ранги для каждой группы (Mean Rank).Во второй таблице содержатся результаты проверки гипотезы: эмпирическое значение критерия %2 (Chi-Square),число степеней свободы (df) и ^-уровень значимости (Asymp. Sig.).