spss数据分析教程——非参数检验

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1、《SPSS数据分析教程》——非参数检验本章学习目标了解非参数检验和参数检验的区别掌握各种非参数检验及其应用条件掌握单样本非参数检验方法及其结果的解释掌握独立样本非参数检验方法及其结果的解释掌握相关样本非参数检验方法及其结果的解释6.1非参数检验简介参数检验方法检验的内容是总体分布的某些参数，例如均值，方差，比率等。非参数检验主要用于不考虑被研究对象的总体分布，或对总体的分布不做任何事先的假定的检验。非参数检验的内容不是总体分布的某些参数，而是检验总体某些有关的性质，例如总体的分布位置、分布形状之间的比较，或者各样本所在总体是否独立等。非参数检验方

2、法的优点稳健性：因对总体分布的约束条件放宽，从而对一些离群值或极端值不至于太敏感。使用范围广：对数据的度量标准（或测量测度）无约束，定序数据、定量数据都可；部分数据缺失也可；小样本、分布未知样本、数据污染样本、混杂样本等都可以应用非参数方法。非参数检验的应用范围参数检验方法的条件不满足。例如样本来自的总体不服从正态分布，T检验不适用，必须应用非参数方法来比较两个总体的中心趋势。研究定类变量和定序变量之间的关系。SPSS非参数检验新的用户界面统一了方法的选择，根据样本的个数来组织方法。非参数统计过程仍然保留了SPSS18以前的非参数检验的界面，称为“

3、旧对话框”，它的输出仍然为传统的表格方式展现检验结果。同时可以选择输出描述性统计量和四分位数，而新用户界面下没有。在非参数检验过程的对话框和帮助文档中，把以前熟悉的变量(Variable)称为字段(field)。6.2单样本非参数检验SPSS的单样本非参数检验方法包括：二项（分布）检验卡方检验Kolmogorov-Smirnov检验Wilcoxon符号检验游程检验卡方检验卡方检验是一种常用的对总体分布进行检验的非参数检验方法，其基本功能是通过样本的频数分布来推断总体是否服从某种理论分布或者某种假设分布。这种检验过程是通过分析实际的频数与理论的频数之

4、间的差别或者说吻合程度来完成的。例如，医生研究心脏病人猝死人数与日期的关系，检验现在的人口结构和十年前是否一样，血型是否和人的性格有关系，现代社会中受过高等教育、高中毕业、初中毕业、小学毕业和文盲的比例是否为3：6：10：2：1等问题都可以通过卡方检验来实现。卡方检验的原理（1）卡方检验的原假设是：H0样本来自的总体的分布与假设的分布（又称期望分布或者理论分布）无显著差异。卡方检验的基本思想是，如果从一个随机变量X所在的总体中随机抽取若干个观察样本，这些观察样本落在X的k个互不相交的子集中的观测频数服从一个多项分布，这个多项分布当k趋于无穷时近似服

5、从卡方分布。卡方检验的原理（2）如果变量X有k个互不相交的子集，在成立的条件下，变量值落在第i个子集的频数设为；设实际观测到的第i个子集的频数为，则有以下Pearson卡方统计量卡方检验的原理（3）卡方统计量服从自由度为k-1的卡方分布。如果卡方值较大，则说明期望频数与观测频数分布差距较大，没有证据支持原假设；反之，卡方值较小，说明期望频数与观测频数比较接近，不能拒绝原假设的论断。卡方检验例子数据文件dischargedata.sav记录了某医院每天的病人流量。医院管理者需要了解是否一周中每天的病人流量是相同的。Discharg列为日均病人流量。原

6、假设：星期一到星期六、星期日每天的病人流量是相等的。SPSS实现卡方检验选择【分析】->【非参数检验】->【单样本】在设置标签上，选择“比较观察可能性和期望可能性”在字段标签上，选择变量“day”选项设置检验结果分析聚类条形图显示检验字段每个类别的观察频率和假设频率。悬停在条形上将在工具提示中显示观察频率和假设频率及其差别（残差）。观察和假设条形中的可见区别表明检验字段可能没有假设的分布。实例分析：人员结构的调动某公司经营多年，形成了一套成熟的企业文化和管理体系。例如，根据多年的运营经验，经理层、监察员、办事员三种职务类别人员比例大约在15：5：8

7、0为宜，这样运行效率最高。目前公司进行人事调整，公司人员结构发生变化，有员工担心人事调整是否已经导致职务类型比例失调。请利用数据6-2-1来解决该问题二项式检验SPSS的二项式检验也是非参数检验方法的一种，它适用于对二分类变量的拟合优度检验。其基本功能是通过样本的频数分布来推断总体是否服从特定二项分布。这种检验过程是通过分析实际的频数与理论的频数之间的差别或者说吻合程度来完成的。例如，现代社会男、女的比例是否为1.01：1；工厂的次品率是否为1%等都可以通过二项式检验完成。实例分析最新医学研究经验表明，目前我国20岁以上成人糖尿病患病率达10%。数

8、据6-2-2给出了随机抽取的200名河南省某地区20岁以上成人糖尿病患病情况。试用二项式检验方法研究该地区20岁以上成人糖