请教一个关于假设检验的问题，如何判断两次选择是否有显著性差异

由计算机自动从题库抽取30道题目，现由小刚分别完成30道题目，得到答案，老师审阅试卷，用1表示回答正确的题目，0表示回答错误的题目，然后表示为1，0组成的序列，记作序列1，长度30，表示小刚答题的正确错误情况。又从新从题库抽取30道题由小刚完成，老师审阅试卷，用同样方式表示为序列2表示答题正误情况。根据序列1和序列2，如何通过显著性检验的方法，判断计算机两次生成的题目在难度上存在显著差异？谢谢了。用SPSS什么命令可以解决这个问题呢，谢谢

楼上\\“不过个人感觉，这些数据的应侧重于描述性，而不再具体数据统计方法上。 ”在理，不能局限于数据\\“1, 2, 3”。
首先，假设第一道题所指工作内容记为A1，
对于医生来说，A1显然服从三项分布，记为M1(p1，p2，p3)，
对于护士来说，A1也是服从三项分布，记为m1(q1，q2，q3)，
根据样本，可以做出判断：分布M1与m1是否有显著性差异，推荐非参数方法，其实很简单的，可参考相关书籍。

以上是判断医生与护士在问题1上是否有显著性差异，同理可判断其他问题。
如果你想以整个40个问题为一体来判断医生与护士在选择上是否一致，可类似以上方法建立二项分布来判断。

单侧检验原假设的选择疑问 就以往的概括性理论而言，在单侧检验中一般将研究者想收集证据予以支持的假设作为备择假设h1。这就是说一个研究者想证明自己的研究结论是正确的，备择假设的方向就要与想要证明其正确性的方向一致；同时将研究者想收集证据证明其不正确的假设作为原假设h0 。例1：一项研究表明，采用新技术生产后，将会使产品的使用寿命明显延长到1500小时以上。检验这一结论是否成立。按照前面的理论，研究者是想证明自己的研究结论(寿命延长)是正确的，于是备择假设的方向为“>”(寿命延长)，即建立的原假设与备择假设应为：h0: μ≤1500 h1: μ> 1500 例2，一项研究表明，改进生产工艺后，会使产品的废品率降低到2%以下。检验这一结论是否成立。根据研究者总是想证明自己的研究结论(废品率降低)是正确的，选择备择假设的方向为“<”(废品率降低)。建立的原假设与备择假设应为h0: μ≥2% h1: μ< 2% 但在实际的操作中，这种以将自己想要证明的结论放在备择假设中的办法却会带来疑问。例3：某灯泡制造商声称，该企业所生产的灯泡的平均使用寿命在1000小时以上。如果准备进一批货，怎样进行检验。 根据上面的理论，一种认为是：检验权在销售商一方。作为销售商，总是想收集证据证明生产商的说法(寿命在1000小时以上)是不是正确的。于是选取备择假设的方向为“<”(寿命不足1000小时)，建立的原假设与备择假设应为h0: μ≥1000 h1: μ<1000 但是这种看法会带来疑问，我为什么一定要证明生产商的说法是错误的呢？如果是一个关系稳定，长期合作的供货商，这种“找茬”的理念肯定会有破坏两家厂商合作的可能。并且这种方式有一个严重的隐患，即使 确实是小于1000的，但如果幅度较小，假设检验会认为这个小于1000是不显著的，接受原假设。厂商还可能受损失。但如果将检验方式颠倒：h0: μ≤1000 h1: μ> 1000 即使μ确实是大于1000的，但如果幅度较小，假设检验会认为这个大于1000是不显著的，接受原假设。厂商就可能“冤枉好人”。 也就是说这两种选择都不是完美无缺的，每种选择都是冒着一定得风险来完成的。因此必须合理的确定检验的方向，才能减小这种风险可能造成的损失。

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