SPSS非参数检验

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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

2、主要功能13.7.2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

3、效率较低，应用时应加以考虑。第一节Chi-Square过程13.8.3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。返回目录返回全书目录13.8.4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？周日死亡数四五六日1119171515161913.1.2.1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Weigh

4、tCases...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。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TestVariableList框，点击OK钮即可。13.1.2.

5、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x2=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。DAYCasesCategoryObservedExpectedResidual1.001115.71-4.712.001915.713.293.001715.711.294.001515.71-.715.001

6、315.71-2.716.001615.71.297.001915.713.29Total110Chi-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

7、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）。在对话框左侧的变量列表中选sex,点击钮使之进入TestVariab

8、leList框，在TestProportion框中键入0.50,再点击OK钮即可。13.2.1.1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0.5000,二项分布检验的结果是双侧概率为0.0177,可认为男女比例的差异有高度显著性，即与通常0.5的性比例相比，该地男婴比女婴明显为多。返回全书目录第三节Runs过程13.3