spss-4 非参数检验

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1、SPSS统计软件分析（四）非参数检验安徽大学生命科学学院董翔非参数检验(Nonparametrictest)在总体不服从正态分布或分布不明时，用来检验数据资料是否来自某一个总体假设的一类检验方法。这些方法一般不涉及对总体参数的检验。非参数检验的假定前提比参数性假设检验方法少的多，也容易满足，适用于计量精确度较低的资料，且计算方法简单易行，所以在实际中有广泛的应用。非参数检验的类型Chi-squaretest卡方检验卡方检验适用于优度拟合检验，分析实际频数与理论频数是否相符。Independencetest独立性检验检验因素间是否

2、存在相互作用。也适合对两个二项分布的参数φ1、φ2的差异的显著性检验Binomialtest二项检验检验二项分类变量是否来自参数为φ的二项分布。非参数检验的类型SPSS涉及的其他非参数检验方法Runstest:游程检验SampleKolmogorov-Smirnovtest:一个样本柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验IndependentSamplesTest:两个独立样本检验KindependentSamplesTest:K个独立样本检验2relatedSamplesTest:两个相关样本检验KrelatedSamplesTest:K

3、个相关样本检验卡方检验SPSS拟合优度检验的基本步骤数据结构：包括变量⑴分组、⑵实测频数、⑶理论频数数据加权:用实测频数对分组变量加权卡方检验：Analyze－>NonparametricTests－>ChiSquare检验设置：以分组变量为检验变量（testvariable),系统以均匀分布为理论分布的默认情况，若不满足，须手动输入与每组实测频数对应的理论频数分析输出：AsymptoticSig.>0.05接受理论与实际分布一致的零假设，反之拒绝。卡方检验示例习题3.6：椿象冷冻死亡实验。用拟合优度检验判断实验结果是否与二项

4、分布公式理论计算相一致？视频演示独立性检验例5.12：调查280名中学生中140名睡眠不足,减负后再调查,120名中有40名睡眠不足。用卡方检验判断减负是否有效.注意:数据格式!独立性检验步骤1:数据加权DataWeightcasesWeightcasesby“统计人数”点击”OK”独立性检验步骤2:独立性检验AnalyzeDescriptiveStatisticsCrosstabs“睡眠情况”rows“减负情况”columns独立性检验步骤3:功能选择输出结果结论:减负后睡眠显著改善2x2列联表实际值vs.理论值Chi-s

5、quare检验结果1)皮尔逊卡方检验2)连续性矫正后的卡方检验3)费雪精确检验Chi-square双侧检验单侧检验二项检验例：一批种子的发芽率实测为88/100（总数100粒），问是否与标准发芽率90%有显著差异注意:数据格式!首先对“发芽情况”加权DataWeighcasesby…步骤1：数据处理二项检验例：一批种子的发芽率实测为88/100（总数100粒），问是否与标准发芽率90%有显著差异AnalyzeNonparametrictestsBinomial…选择“发芽情况”为“测试变量”步骤2：检验设定输入标准发芽率９

6、０％二项检验例：一批种子的发芽率实测为88/100（总数100粒），问是否与标准发芽率90%有显著差异单侧检验P=0.297>0.05步骤3：结果分析无显著差异