SPSS多个相关样本的检验：基本原理
多个相关样本检验是用来比较多个总体分布是否相同的非参数检验方法。这种检验过程实质上是方差分析中所讨论的无重复无交互作用的双因素试验的方差分析，只不过在这里舍弃了总体服从等方差的正态分布和不存在交互作用的基本假设，即总体可以是具有相关关系的。因此，所处理问题的条件是相当宽松的。所用检验方法基本上属于秩和检验。本过程使用的数据必须是可排序的数值型变量，假设检验并不要求总体的具体分布形式，可以使用独立的或者相关的随机样本。
SPSS中提供了三种检验方法。
在SPSS官方网站的帮助文档《 IBM_SPSS_Statistics_Base 》中，对这几种检验方法都进行了权威解释：
● Friedman：傅莱德曼检验法。Friedman检验是以下两项的非参数等同检验：单样本重复测量设计，或者每个单元格一个观察值的二阶方差分析。Friedman检验k个相关变量来自同一总体的原假设。对于每个个案，k个变量的等级从1到k。检验统计基于这些等级。该方法是对每一个变量的观测值，赋予1-k的秩，基于这些秩确定检验的傅莱德曼统计量，这是系统默认的检验方法。
● Kendall’s W：肯德尔检验法，肯德尔的W检验统计量是对傅莱德曼统计量的正态化，其取值范围为0～1。Kendall的W可解释为协调系数，它是评分者之间一致程度的测量。每个个案是一名裁判员或评分者，每个变量是被裁判的一项或一个人。对于每个变量，要计算等级之和。Kendall的W的范围从0（完全不一致）到1（完全一致）。
● Cochran’s Q：柯克兰检验法，是一种检验二元变量总体均值是否相等的非参数检验方法，它是麦克奈梅尔检验法在K个相关的二元总体检验中的推广。Cochrans Q等于Friedman检验，但它适用于所有响应都是二元响应的情况。该检验是McNemar检验对k样本情况的扩展。Cochrans Q检验多个相关二分变量具有相同平均值的假设。对相同的个体或匹配的个体测量变量。
