1.研究一种新方法对于某实验结果准确性提高的效果，并将其与原有方法进行比较，结果见下表，请评价两者是否有不同?
(行无序，列有序)-->单方向有序-->两独立样本的秩和检验)
- 如下图所示，先将相关数据导入spss。
图1 变量视图相关截图
图2 数据视图相关截图
- 本题符合两组单向有序分类资料的应用场景，因此可以采用非参数检验的两独立样本秩和检验。【原因】
- 原假设：两种方法疗效分布相同
备择假设：两种方法疗效分布不同
- spss具体实现过程：
- 个案加权
图3 个案加权
- 非参数检验选择过程
图4 选择两独立样本检验
图5 具体设置
- 输出文档结果分析：
图6 输出结果
如图6所示，双侧P值为0.998，明显大于显著性水平0.05，所以支持原假设，两种方法在疗效上没有差别是有统计学意义的.
评分标准：
结合上机情况的情给分：
两组单向有序分类变量采用两独立样本检验：(5分)
建立数据集，个案加权：(5分)
结果分析，双侧显著性P>0.05,效果无差别，说明新方法无明显作用（5分）
2.
某教师将20名学生随机分成4组，每组5人，各组分别采用一种复习方法。学生学习一定数量单词后，在规定时间内进行复习，然后进行测试，测试结果如下表所示。要求根据结果判断各复习方法的效果是否有差异，并将各复习方法按效果好坏排序。
| 集中精读复习 | 8, 20, 12, 14, 10 |
| 分段精读复习 | 39, 26, 31, 45, 40 |
| 逐个击破复习 | 17, 21, 28, 25, 29 |
| 传统复习 | 32, 23, 28, 29, 27 |
1 数据输入：
- 在数据视图中手动输入数据，确保数据格式正确。
复习方法列输入1至4，分别代表四种复习方法；成绩列输入对应的测试得分。
2.单因素方差分析：
- 点击
分析（Analyze） >比较均值（Compare Means） >单因素方差分析（One-Way ANOVA）。 - 将“成绩”拖入“因变量列表”（Dependent List）框，将“复习方法”拖入“因子”（Factor）框。
- 点击
事后检验（Post Hoc）按钮，选择LSD和 塔姆黑尼 方法，点击继续（Continue）
- 点击
选项（Options），勾选方差齐性检验（Homogeneity of variance test），点击继续（Continue）。
2.点击 确定（OK），查看输出的结果。
2.结果解读：
P值小于0.05，表明拒绝方差齐性的零假设，认为各组方差不同。
ANOVA中F值为21.876 p<0.05,认为有显著性差异，即四种方法均有显著性差异。
最后通过事后检验得：（主要观察平均值差值判断---正越多越好）
- 方法2（分段循环复习） 效果最优，显著优于其他三种方法。这表明分段循环复习能够显著提高学生记忆单词的效果。
- 方法4（梯度复习） 效果较好，显著优于方法1（集中循环复习），但与方法3（重复击破式复习）之间没有显著差异。
- 方法3（重复击破式复习） 效果中等，与方法4（梯度复习）没有显著差异，但显著优于方法1（集中循环复习）。
- 方法1（集中循环复习） 效果最差，显著低于其他三种方法。
即 复习效果排序为分段循环复习>梯度学习>逐个击破学习>集中循环复习。
结合上机情况酌情给分：
有序连续变量采用单因素方差分析：(5分)
方差齐性判定(5分)
p=0.001<0.01,有显著性差异，即四种方法均有显著性差异：(5分)
复习效果排序为分段循环复习>梯度学习>逐个击破学习>集中循环复习。(5分)
