spss非参数方法11

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1、第11章非参数检验许多统计分析方法的应用对总体有特殊的要求，如t检验要求总体符合正态分布，F检验要求误差呈正态分布且各组方差整齐，等等。这些方法常用来估计或检验总体参数，统称为参数统计。但许多调查或实验所得的科研数据，其总体分布未知或无法确定，这时做统计分析常常不是针对总体参数，而是针对总体的某些一般性假设（如总体分布），这类方法称非参数统计（Nonparametrictests）。非参数统计方法简便，适用性强，但检验效率较低，应用时应加以考虑。 11.1Chi-Square过程 11.1.1主要功能调用此过程可对样本数据的分布进行卡方检验。卡方检验适用于配合度检验，主要

2、用于分析实际频数与某理论频数是否相符。 11.1.2实例操作[例11-1]某地一周内各日死亡数的分布如下表，请检验一周内各日的死亡危险性是否相同？周日死亡数一二三四五六日1119171515161911.1.2.1数据准备激活数据管理窗口，定义变量名：各周日为day，死亡数为death。按顺序输入数据，结果见图11.1。激活Data菜单选WeightCases...命令项，弹出WeightCases对话框（如图11.2），选death点击钮使之进入FrequencyVariable框，定义死亡数为权数，再点击OK钮即可。 图11.1数据录入窗口图11.2数据加权对话框 1

3、1.1.2.2统计分析单击Statistics→NonparametricTests→hi-Square...命令项，弹出Chi-SquareTest对话框（图11.3）。现欲对一周内各日的死亡数进行分布分析，故在对话框左侧的变量列表中选day，点击钮使之进入TestVariableList框，点击OK钮即可 图11.3卡方检验对话框 11.1.2.3结果解释在结果输出窗口中将看到如下统计数据：运算结果显示一周内各日死亡的理论数（Expected）为15.71，即一周内各日死亡均数；还算出实际死亡数与理论死亡数的差值（Residual）；卡方值χ2=3.4000，自由度数

4、（D.F.）=6，P=0.7572，可认为一周内各日的死亡危险性是相同的。 DAYCasesCategoryObservedExpectedResidual1.001115.71-4.712.001915.713.293.001715.711.294.001515.71-.715.001315.71-2.716.001615.71.297.001915.713.29---Total110 Chi-SquareD.F.Significance3.40006.7572 11.2Binomial过程11.2.1主要功能有些总体只能划分为两类，如医学中的生与死、患病的有与无。从这

5、种二分类总体中抽取的所有可能结果，要么是对立分类中的这一类，要么是另一类，其频数分布称为二项分布。调用Binomial过程可对样本资料进行二项分布分析。11.2.2实例操作[例13-2]某地某一时期内出生40名婴儿，其中女性12名（定Sex=0），男性28名（定Sex=1）。问这个地方出生婴儿的性比例与通常的男女性比例（总体概率约为0.5）是否不同？11.2.2.1数据准备激活数据管理窗口，定义性别变量为sex。按出生顺序输入数据，男性为1,女性为0。11.2.2.2统计分析单击Statistics→NonparametricTests→BinomialTest...命令

6、项，弹出BinomialTest对话框（图11.4）。在对话框左侧的变量列表中选sex，点击钮使之进入TestVariableList框，在TestProportion框中键入0.50，再点击OK钮即可。　　 图11.4二项分布检验对话框11.2.2.3结果解释在结果输出窗口中将看到如下统计数据：二项分布检验表明，女婴12名，男婴28名，观察概率为0.7000（即男婴占70%），检验概率为0.5000，二项分布检验的结果是双侧概率为0.0177，可认为男女比例的差异有高度显著性，即与通常0.5的性比例相比，该地男婴比女婴明显为多。 SEXCasesTestProp.=.5

7、00028=1.00Obs.Prop.=.700012=.00--ZApproximation40Total2-TailedP=.0177 11.3Runs过程(不介绍)11.3.1主要功能依时间或其他顺序排列的有序数列中，具有相同的事件或符号的连续部分称为一个游程。调用Runs过程可进行游程检验，即用于检验序列中事件发生过程的随机性分析。11.41-SampleK-S过程11.4.1主要功能调用此过程可对单样本进行Kolmogorov-SmirnovZ检验，它将一个变量的实际频数分布与正态分布（Normal）、均匀分布（Un