SPSS非参数检验实战：从单样本到配对样本

"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。