SPSS非参数检验实战：从单样本到配对样本

非参数统计是一种统计分析方法，它不依赖于总体的具体参数，比如正态分布或特定的方差结构。这种方法特别适用于那些总体分布未知或难以确定的情况，或是数据受到污染导致假设的分布不再适用的场景。非参数检验关注的是总体的一般性特征，而不是具体的参数。 在SPSS中，非参数检验提供了多种工具来处理不同类型的假设检验问题。例如： 1. **二项分布检验**（Binomial Test）：用于检验样本中成功事件发生的比例是否显著偏离预设的总体比例。例如，研究某一药物治愈疾病的概率是否高于预期。 2. **单样本变量值随机性检验**（Runs Test）：这是一种测试连续数据序列中交替模式的随机性的方法，通常用来检查数据序列是否存在某种系统性的趋势或模式。 3. **单样本K-S检验**（Kolmogorov-Smirnov Test）：这是检验样本数据是否来自某个特定分布（如正态分布）的最常用非参数方法之一。它通过比较样本累积分布函数（CDF）和理论分布的最大偏差来评估两者间的差异。 4. **总体分布的卡方检验（Chi-square Test）**：用于评估样本数据的频数分布是否与预期的理论分布一致。例如，检查性别比例是否符合人口统计学的预期。 5. **两独立样本非参数检验**：例如Mann-Whitney U检验，用于比较两个独立群体的中位数差异，不考虑总体均值或方差。 6. **多独立样本非参数检验**：如Kruskal-Wallis H检验，用于比较三个或更多独立样本的中位数差异。 7. **两配对样本非参数检验**：如Wilcoxon Signed-Rank Test，用于比较配对数据的差异，例如前后对比实验的结果。 8. **多配对样本非参数检验**：处理多个配对样本的比较，例如多个时间点的数据比较。 非参数检验的优势在于它们通常对数据的分布假设较宽松，因此在数据分布不明确或不均匀时更适用。然而，由于它们不利用所有可用的信息（如均值和方差），在样本量较大且数据分布接近参数检验假设的情况下，非参数检验的检验效能可能较低。在使用非参数检验时，应根据数据的性质和研究目的选择合适的检验方法，并注意检验结果的解释和应用。