SPSS非参数检验实战:从单样本到配对样本
需积分: 17 174 浏览量
更新于2024-07-11
收藏 2.6MB PPT 举报
"SPSS16实用教程涵盖了非参数检验的多个方面,包括二项分布检验、单样本K-S检验、变量值随机性检验、不同类型的独立样本和配对样本非参数检验。非参数检验主要适用于总体分布未知或不满足正态分布的情况,避免了对总体参数的严格假设。卡方检验是评估样本数据与特定分布拟合程度的一种非参数方法,用于判断总体分布是否与期望分布有显著差异。"
非参数统计是一门统计学分支,它不依赖于总体的具体分布形式,如正态分布,而是关注总体的一般性假设,如分布形状。当数据不符合正态分布,或总体分布未知时,非参数检验成为一种有效的分析工具。SPSS中的非参数检验功能包括:
1. **二项分布检验**:用于检查一个事件发生的成功概率是否等于某个预定值。例如,在医学试验中,可以测试新药治愈疾病的概率是否显著高于对照组。
2. **单样本变量值随机性检验**(Runs Test):检验一个连续变量的序列是否随机,通常用于检测数据中是否存在趋势或模式。
3. **单样本K-S(Kolmogorov-Smirnov)检验**:评估样本数据是否来自特定的理论分布。K-S检验通过比较样本累积分布函数(CDF)与理论CDF的最大偏差来判断两者是否一致。
4. **总体分布的卡方(Chi-square)检验**:用于拟合优度检验,即检验样本数据的分布是否与预期的理论分布相吻合。例如,检查性别比例是否符合人口统计数据。
5. **两独立样本非参数检验**:如Mann-Whitney U检验,用于比较两个独立样本的分布位置,而无需假设数据的正态性和方差齐性。
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分布位置。
7. **两配对样本非参数检验**:如Wilcoxon signed-rank检验,用于比较配对样本间的差异,不假设数据的正态分布。
8. **多配对样本非参数检验**:如Friedman检验,用于比较三个或更多配对样本的分布,特别适合于重复测量设计。
非参数检验的适用性广泛,但它们通常比参数检验在统计功效上较弱,这意味着可能需要更大的样本量来获得相同水平的统计显著性。然而,对于小样本或分布未知的数据集,非参数检验是理想的选择。在SPSS16中,用户可以利用这些非参数检验方法进行数据分析,以得出不受总体分布约束的可靠结论。
2008-10-19 上传
2021-10-30 上传
2012-06-22 上传
2023-03-11 上传
如何用VBA把源文件的从第二个表格开始到最后一个表格的第二行的数据复制到目标文件中的第二个表格中,并把源文件第三行的数据复制到目标文件的第三个表格中,并以此类推,直到读完源文件的最后一个表格的最后一行
2023-06-06 上传
2024-08-29 上传
2023-06-01 上传
2023-04-22 上传
2023-06-01 上传
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/420c1d194da0486f8534d12768781c5e_weixin_42197841.jpg!1)
活着回来
- 粉丝: 24
- 资源: 2万+
最新资源
- AirKiss技术详解:无线传递信息与智能家居连接
- Hibernate主键生成策略详解
- 操作系统实验:位示图法管理磁盘空闲空间
- JSON详解:数据交换的主流格式
- Win7安装Ubuntu双系统详细指南
- FPGA内部结构与工作原理探索
- 信用评分模型解析:WOE、IV与ROC
- 使用LVS+Keepalived构建高可用负载均衡集群
- 微信小程序驱动餐饮与服装业创新转型:便捷管理与低成本优势
- 机器学习入门指南:从基础到进阶
- 解决Win7 IIS配置错误500.22与0x80070032
- SQL-DFS:优化HDFS小文件存储的解决方案
- Hadoop、Hbase、Spark环境部署与主机配置详解
- Kisso:加密会话Cookie实现的单点登录SSO
- OpenCV读取与拼接多幅图像教程
- QT实战:轻松生成与解析JSON数据