SPSS非参数检验详解：K-S检验在分布推断中的应用

"本教学讲义详细介绍了SPSS在单样本非参数检验中的应用，特别是K-S检验，用于判断样本数据是否服从特定的理论分布，如正态分布。此外，讲义还概述了SPSS软件的历史、特点以及新版本SPSS 17.0的增强功能，包括语法编辑器的改进、定制对话框生成器和新增的统计分析方法。" 在SPSS中，单样本非参数检验是一个重要的统计工具，尤其适用于那些不满足正态分布假设或者分布未知的情况。Kolmogorov-Smirnov (K-S)检验是一种非参数检验方法，其目的是根据样本数据判断总体是否遵循某一特定的概率分布，如正态分布、均匀分布、指数分布或泊松分布。例如，在儿科研究中，我们可以使用K-S检验来验证周岁儿童的身高是否符合正态分布的假设。这种方法对于探索连续随机变量的分布特征非常有用。 SPSS软件是社会科学统计分析的常用工具，其名称由"Statistical Package for the Social Science"演变而来，现在被称为"Statistical Product and Service Solutions"，广泛应用于各个行业和领域。自20世纪60年代由斯坦福大学研究生开发以来，SPSS经历了多次更新和发展，不断增强了其统计分析能力，特别是在易用性和兼容性方面。 SPSS的主要特点包括直观的菜单驱动界面，用户无需编程知识即可进行复杂的数据分析；它支持多种数据格式的导入，如dbf、xls和sas；并且最新的版本适应了互联网环境，支持动态数据收集和HTML报告生成。SPSS 17.0的新功能提升了用户体验，如新的语法编辑器提供了自动完成和颜色编码功能，便于用户编写和管理命令；定制对话框生成器允许用户自定义分析流程，实现更个性化的分析需求。 此外，SPSS 17.0还引入了多重插补技术，用于处理缺失数据，确保分析的完整性；最近邻元素分析则是一种基于案例相似性的分类方法；而RFM（Recency、Frequency、Monetary）分析则常用于市场营销，帮助识别可能对新产品感兴趣的客户群体。 通过这些特性，SPSS不仅提供了一套全面的统计分析工具，而且使非统计专业背景的用户也能方便地进行数据分析，为科学研究和决策制定提供有力支持。