非参数统计分析――nonparametric tests菜单详解

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2、蒄蚃肃羆蒃螅袆芅蒂蒅肂芁蒁蚇羄膇蒁螀膀肃蒀袂羃莁葿薁螆芇薈蚄羁膃薇螆螄聿薆蒆罿羅薅蚈螂莄薅螀肈芀薄袃袀膆薃薂肆肂薂蚅衿莁蚁螇肄芇蚀衿袇膃虿蕿肂肈芆螁袅肄芅袄膁莃芄薃羄艿芃蚅腿膅芃螈羂肁节袀螅莀莁薀羀芆莀蚂螃膂荿袄羈膈莈薄袁肄莇蚆肇莂莇蝿袀芈莆袁肅膄莅薁袈肀蒄蚃肃羆蒃螅袆芅蒂蒅肂芁蒁蚇羄膇蒁螀膀肃蒀袂羃莁葿薁螆芇非参数统计分析――NonparametricTests菜单详解平时我们使用的统计推断方法大多为参数统计方法，它们都是在已知总体分布的条件下，对相应分布的总体参数进行估计和检验。比如单样本u检验就是假定该样本所在总体

3、服从正态分布，然后推断总体的均数是否和已知的总体均数相同。本节要讨论的统计方法着眼点不是总体参数，而是总体分布情况，即研究目标总体的分布是否与已知理论分布相同，或者各样本所在的分布位置/形状是否相同。由于这一类方法不涉及总体参数，因而称为非参数统计方法。SPSS的的NonparametricTests菜单中一共提供了8种非参数分析方法，它们可以被分为两大类：1、分布类型检验方法：亦称拟合优度检验方法。即检验样本所在总体是否服从已知的理论分布。具体包括：Chi-squaretest：用卡方检验来检验二项/多项分类变量的几个

4、取值所占百分比是否和我们期望的比例有没有统计学差异。BinomialTest：用于检测所给的变量是否符合二项分布，变量可以是两分类的，也可以使连续性变量，然后按你给出的分界点一分为二。RunsTest：用于检验样本序列随机性。观察某变量的取值是否是围绕着某个数值随机地上下波动，该数值可以是均数、中位数、众数或人为制定。一般来说，如果该检验P值有统计学意义，则提示有其他变量对该变量的取值有影响，或该变量存在自相关。One-SampleKolmogorov-SmirnovTest：采用柯尔莫哥诺夫-斯米尔诺夫检验来分析变量是

5、否符合某种分布，可以检验的分布有正态分布、均匀分布、Poission分布和指数分布。2、分布位置检验方法：用于检验样本所在总体的分布位置/形状是否相同。具体包括：Two-Independent-SamplesTests：即成组设计的两独立样本的秩和检验。TestsforSeveralIndependentSamples：成组设计的多个独立样本的秩和检验，此处不提供两两比较方法。Two-Related-SamplesTests：配对设计的两样本秩和检验。TestsforSeveralRelatedSamples：配伍设计的

6、多样本秩和检验，此处同样不提供两两比较。一、 分布位置检验方法1、TwoIndependentSamplesTest与KIndependentSamplesTest用于检验两独立样本/多独立样本所在总体是否相同。Two-lndependent-SamplesTest对话框:(1)                   TestVariable框，指定检验变量。(2)                   GroupingVariable框，指定分组变量。DefineGroups对话框，Groupl和Groupl后的栏中，可指

7、定分组变量的值。(3)                   TestType框，确定用来进行检验的方法。Mann-WhitneyU：默认值，相当于两样本秩和检验。Kolmogorov-SmimovZ：K-S检验的一种。Mosesextremereactions：如果施加的处理使得某些个体出现正向效应，而另一些个体出现负向效应，就应当采用该检验方法。Wald-Wolfowitzruns：游程检验的一种，检验总体分布是否相同。(4)                    Options对话框，选择输出结果形式及缺失值处理方式

8、。多个独立样本检验中不同之处：DefineRange对话框，定义分组变量值范围。Minimum:分组变量范围的下限。Maximum:上限。TestType框，确定用来进行检验的方法。Kruskal-WallisH：默认值，单向方差分析，检验多个样本在中位数上是否有差异；Median：中位数检验，检验多个样本是否来自具