SPSS的非参数检验

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1、第7章SPSS非参数检验前面进行的假设检验和方差分析，大都是在数据服从正态分布或近似地服从正态分布的条件下进行的。但是如果总体的分布未知，如何进行总体参数的检验，或者如何检验总体服从一个指定的分布，都可以归结为非参数检验方法。本章主要内容单样本的非参数检验两独立样本非参数检验两配对样本非参数检验多独立样本非参数检验多配对样本非参数检验第一节单样本的非参数检验总体分布的卡方检验二项分布检验单样本K-S检验变量值随机性检验总体分布的卡方检验总体分布的卡方检验是一种对总体分布进行检验的极为典型的非参数检验方法。eg：在一个正20面体的各面上分别标有0～9

2、十个数字，每个数字在两个面上标出。若把该20面体投掷一些次数后，若检验每个数字出现的概率是否大致相同，则需用卡方检验。概念将总体的取值范围分成有限个互不相容的子集，从总体中抽取一个样本，考察样本观察值落到每个子集中的实际频数，并按假设的总体分布计算每个子集的理论频数，最后根据实际频数和理论频数的差构造卡方统计量,即当原假设成立时，统计量服从卡方分布。以此来检验假设总体的分布是否成立。基本思想决策情况：如果的概率，则应拒绝原假设，即认为样本来自的总体分布与期望分布或某一理论分布存在显著差异；反之，则不存在显著差异。基本操作及应用举例（以心脏病猝死.s

3、av为例）分析非参数检验卡方输入检验变量输入理论（期望）分布值因为卡方对应的概率P值大于0.05，所以差异不显著，即认为样本来自的总体分布与指定的理论分布无显著差异二项分布检验SPSS的二项分布检验正是通过样本数据检验样本来自的总体是否服从指定概率值为P的二项分布，其原假设为样本来自的总体与指定的二项分布无显著差异。概念SPSS二项分布检验，在小样本中采用精确检验方法，对于大样本则采用近似检验方法。精确检验方法计算n次试验中成功出现的次数小于等于x次的概率，即在大样本下，采用近似检验，用Z检验统计量，即基本思想决策情况：如果上述两种情况下的概率P值

4、小于显著性水平，则应拒绝原假设，即认为样本来自的总体分布与指定的二项分布存在显著差异；反之，则不存在显著差异。二项分布检验的基本操作与应用（以产品合格率.sav为例）分析非参数检验二项式输入检验概率值由于概率P大于0.05，所以不能拒绝原假设，即认为一级品率不低于0.9K-S检验（Kolmogorow-Smirnov）,该方法能够利用样本数据推断样本来自总体是否与某一个理论分布有显著差异，是一种拟合优度的检验方法，适用于探索连续型随机变量的分布。概念单样本K-S检验正态分布均匀分布指数分布泊松分布理论分布类型在原假设成立的前提下，计算各样本观测值在

5、理论分布中出现的理论概率值F(x)计算各样本观测值的实际累计概率值S（x）；计算实际累计概率值与理论累计概率值的差S（x）－F(x)计算差值序列中的最大绝对差值，即修正的D为基本思想决策情况：如果D统计量的概率P值小于显著性水平，则应拒绝原假设，即认为样本来自的总体分布与指定的分布存在显著差异；反之，则不存在显著差异。单样本K-S检验的基本操作与应用举例以儿童身高.sav为例分析非参数检验1-样本K-S正态分布由于概率P大于0.05，所以不能拒绝原假设，即认为周岁儿童身高的总体分布与正态分布无显著差异P-P图Q-Q图单样本K-S检验的基本操作与应用

6、举例以储户存款金额总体的分布检验为例概率P小于0.05，所以拒绝原假设，即认为储户存款金额总体分布不服从正态分布变量值随机性检验概念：通过对样本变量值的分析，实现对总体变量值出现是否随机进行检验。基本思想：利用游程大小进行判断。游程是指变量值序列中连续出现相同的值的次数检验统计量：其中，基本思想变量值随机性检验的SPSS操作以耐电压值.sav为例因为概率P值大于0.05，所以不能拒绝原假设，即认为该设备是正常工作的练习1.在一个正20面体的各面上分别标出0～9个数字，每个数字在两个面上标出，现将它投掷805次，得出各数字朝上的次数。数据放在Fre

7、quncy.sav文件中，试检验其均匀性。2.试着检验抛硬币实验中，正面出现的概率是否为1/2.数据在硬币结果.sav中。3.试着检验10个电子元件的使用寿命分布是否服从指数分布？数据在电子元件使用寿命.sav中。4.现有抛掷一枚硬币66次所得结果保存在数据文件硬币结果.sav中，请检验该实验是否是随机性实验。第二节两独立样本的非参数检验如果两个无联系总体的分布是未知的，则检验两个总体的分布是否有显著差异的方法是一种非参数检验方法，或者称为两个独立样本的检验。检验是通过两个总体中分别抽取的随机样本数据进行的。概念曼-惠特尼U检验K-S检验w-w游程

8、检验极端反应检验方法方法一：两独立样本的曼-惠特尼U检验概念通过对两组独立样本平均秩的研究来推断它们来自的两个总体分布有无