2019 Android Framework高频面试题：非参数检验与SPSS在医学研究的应用

非参数检验是统计学中的一种方法，用于处理数据中无法满足参数检验条件的情况，特别是在医学科研和数据分析中，当数据分布不明确或不符合正态分布时，非参数检验提供了重要的统计推断工具。本文主要聚焦于2019年Android框架高频面试题中涉及的非参数检验在不同设计下的应用。 首先，针对分类变量的假设检验，文章列举了三种设计类型的比较： 1. 完全随机设计的两样本率或构成比比较，通常用于两个独立群体的差异分析。 2. 配对设计的两样本率或构成比比较，适用于有配对关系的数据，如前后对照研究。 3. 完全随机设计的多个样本率或构成比比较，当需要比较多个组别之间的差异时，可以采用这种设计。 非参数检验部分则涵盖了以下几个方面： - 完全随机设计的两样本比较，比如使用Mann-Whitney U检验或Wilcoxon秩和检验来替代t检验，处理非正态分布的数值型数据。 - 配对设计的两样本比较，例如Willeckxon符号秩检验，无需满足配对数据的严格对称性。 - 完全随机设计的多个样本比较，可能涉及Kruskal-Wallis H检验，用于多个样本的总体分布位置是否存在显著差异。 - 随机区组设计的多个样本比较，如Friedman秩和检验，适合处理三个或更多组的有序数据。 特别提到了SPSS软件在医学科研中的应用，SPSS作为一款常用的数据分析工具，对于数据管理具有强大的功能。文章详细介绍了如何使用SPSS进行数据获取与录入，包括读取不同格式的数据文件（如.sav, .xls, .dbf等），以及如何处理和整理数据，如数据文件管理、变量级别的控制，如变量类型、宽度、缺失值处理等。此外，还展示了如何通过SPSS进行数据操作，如删除记录、变量，以及保存处理后的数据文件。 通过这些内容，面试者可以了解到非参数检验的基本原理及其在实际项目中的应用场景，同时掌握如何使用SPSS这类专业软件进行医学科研中的数据分析，这对于IT行业特别是Android开发人员来说，是一项重要的技能提升。