SPSS非参数检验13

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1、第十三章非参数检验第一节Chi-Square过程13.1.1主要功能13.1.2实例操作第二节Binomial过程13.2.1主要功能13.2.2实例操作第三节Runs过程13.3.1主要功能13.3.2实例操作第四节1-SampleK-S过程13.4.1主要功能13.4.2实例操作第五节2IndependentSamples过程13.5.1主要功能13.5.2实例操作第六节kIndependentSamples过程13.6.1主要功能13.6.2实例操作第七节2RelatedSamples过程13.7.1主要功能1

2、3.7.2实例操作第八节KRelatedSamples过程13.8.1主要功能13.8.2实例操作 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

3、加以考虑。 第一节Chi-Square过程 13.1.1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，主要用于分析实际频数与某理论频数是否相符。 返回目录返回全问问书目录 13.1.2实例操作[例13-1]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11191715151619 13.1.2.1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13.1。激活Data菜单选WeightCa

4、ses...命令项，弹出WeightCases对话框（如图13.2），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13.1数据录入窗口  图13.2数据加权对话框 13.1.2.2统计分析激活Statistics菜单选NonparametricTests中的Chi-Square...命令项，弹出Chi-SquareTest对话框（图13.3）。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TestVariableL

5、ist框，点击OK钮即可。  图13.3卡方检验对话框 13.1.2.3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（D.F.）=6，P=0.7572，可认为一周内各日的死亡危险性是相同的。 DAYCasesCategoryObservedExpectedResidual1.001115.71-4.712.001915.713.293.00

6、1715.711.294.001515.71-.715.001315.71-2.716.001615.71.297.001915.713.29---Total110 Chi-SquareD.F.Significance3.40006.7572   返回目录返回全书目录 第二节Binomial过程 13.2.1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

7、布分析。 返回目录返回全书目录 13.2.2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？ 13.2.2.1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。 13.2.2.2统计分析激活Statistics菜单选NonparametricTests中的BinomialTest...命令项，弹出BinomialTest对话框（图13.4）。

8、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13.4二项分布检验对话框 13.2.2.3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.