SPSS非参数检验

SPSS非参数检验

非参数检验 SPSS单样本非参数检验是对单个总体的分布形态等进行推断的方法，其中包括卡方检验、二项分布检验、K-S检验以及变量值随机性检验等方法。参数检验与非参数检验的区别:

参数检验是在总体分布形式已知的情况下，对总体分布的参数如均值、方差等进行推断的方法。但是，在数据分析过程中，由于种种原因，人们往往无法对总体分布形态作简单假定，此时参数检验的方法就不再适用了。

非参数检验正是一类基于这种考虑，在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。由于非参数检验方法在推断过程中不涉及有关总体分布的参数，因而得名为“非参数检验”。

一、几种常见的非参数检验

1、总体分布的卡方检验

卡方检验方法可以根据样本数据，推断总体分布与期望分布或某一理论分布是否存在显著差异，是一种吻合性检验，通常适于对有多项分类值的总体分布的分析。它的原假设是:样本来自的总体分布与期望分布或某一理论分布无差异。例如，医学家在研究心脏病人猝死人数与日期的关系时发现:一周之中，星期一心脏病人猝死者较多，其他日子则基本相当。当天的比例近似为2.8:1:1:1:1:1:1。现收集到心脏病人死亡日期的样本数据，推断其总体分布是否与上述理论分布相吻合。

2、二项分布检验

SPSS的二项分布检验正是要通过样本数据检验样本来自的总体是否服从指定的概率为P的二项分布，其原假设是:样本来自的总体与指定的二项分布无显著差异。

在生活中有很多数据的取值是二值的，例如，人群可以分成男性和女性，产品可以分成合格和不合格，学生可以分成三好学生和非三好学生，投掷硬币实验的结果可以分成出现正面和出现反面等。通常将这样的二值分别用1或0表示。如果进行n次相同的实验，则出现两类(1或0)的次数可以用离散型随机变量X来描述。如果随机变量X为1的概率设为P，则随机变量X值为0的概率Q便等于1-P，形成二项分布。

从某产品中随机抽取23个样品进行检测并得到检测结果。用1表示一级品，用0表示非一级品。根据抽样结果验证该批产品的一级品率是否为90%。

3、单样本K-S检验

K-S检验方法能够利用样本数据推断样本来自的总体是否服从某一理论分布，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。

单样本K-S检验的原假设是:样本来自的总体与指定的理论分布无显著差异，SPSS的理论分布主要包括正态分布、均匀分布、指数分布和泊松分布等。例如，收集一批周岁儿童身高的数据，需利用样本数据推断周岁儿童总体的身高是否服从正态分布。再例如，利用收集的住房状况调查的样本数据，分析家庭人均住房面积是否服从正态分布。

4、变量值随机性检验

变量值随机性检验通过对样本变量值的分析，实现对总体的变量值出现是否随机进行检验。

例如，在投硬币时，如果以1表示出现的是正面，以0表示出现的是反面，在进行了若干次投币后，将会得到一个以1，0组成的变量值序列。这时可能会分析“硬币出现正反面是否是随机的”这样的问题。

变量值随机性检验正是解决这类问题的一个有效方法。它的原假设是:总体变量值出现是

随机的。

变量随机性检验的重要依据是游程。所谓游程是样本序列中连续出现相同的变量值的次数。可以直接理解，如果硬币的正反面出现是随机的，那么在数据序列中，许多个1或许多个0连续出现的可能性将不太大，同时，1和0频繁交叉出现的可能性也会较小。因此，游程数太大或太小都将表明变量值存在不随机的现象。

例:为检验某耐压设备在某段时间内工作是否持续正常，测试并记录下该时间段内各个时间点上的设备耐压的数据。现采用游程检验方法对这批数据进行分析。如果耐压数据的变动是随机的，可认为该设备工作一直正常，否则认为该设备有不能正常工作的现象。

二、检验方法

1、两独立样本的非参数检验

两独立样本的非参数检验是在对总体分布不甚了解的情况下，通过对两组独立样本的分析来推断样本来自的两个总体的分布等是否存在显著差异的方法。独立样本是指在一个总体中随机抽样对在另一个总体中随机抽样没有影响的情况下所获得的样本。

SPSS中提供了多种两独立样本的非参数检验方法，其中包括曼-惠特尼U检验、K-S检验、W-W游程检验、极端反应检验等。

某工厂用甲乙两种不同的工艺生产同一种产品。如果希望检验两种工艺下产品的使用是否存在显著差异，可从两种工艺生产出的产品中随机抽样，得到各自的使用寿命数据。

甲工艺:675 682 692 679 669 661 693

乙工艺:662 649 672 663 650 651 646 652

(1)曼-惠特尼U检验

两独立样本的曼-惠特尼U检验可用于对两总体分布的比例判断。其原假设:两组独立样本来自的两总体分布无显著差异。曼-惠特尼U检验通过对两组样本平均秩的研究来实现判断。秩简单说就是变量值排序的名次，可以将数据按升序排列，每个变量值都会有一个在整个变量值序列中的位置或名次，这个位置或名次就是变量值的秩。

(2)K-S检验

K-S检验不仅能够检验单个总体是否服从某一理论分布，还能够检验两总体分布是否存在显著差异。其原假设是:两组独立样本来自的两总体的分布无显著差异。这里是以变量值的秩作为分析对象，而非变量值本身。

(3)游程检验

单样本游程检验是用来检验变量值的出现是否随机，而两独立变量的游程检验则是用来检验两独立样本来自的两总体的分布是否存在显著差异。其原假设是:两组独立样本来自的两总体的分布无显著差异。

两独立样本的游程检验与单样本游程检验的思想基本相同，不同的是计算游程数的方法。两独立样本的游程检验中，游程数依赖于变量的秩。

(4)极端反应检验

极端反应检验从另一个角度检验两独立样本所来自的两总体分布是否存在显著差异。其原假设是:两独立样本来自的两总体的分布无显著差异。

基本思想是:将一组样本作为控制样本，另一组样本作为实验样本。以控制样本作为对照，检验实验样本相对于控制样本是否出现了极端反应。如果实验样本没有出现极端反应，则认为两总体分布无显著差异，相反则认为存在显著差异。

2、多独立样本的非参数检验

多独立样本的非参数检验是通过分析多组独立样本数据，推断样本来自的多个总体的中位数或分布是否存在显著差异。多组独立样本是指按独立抽样方式获得的多组样本。

SPSS提供的多独立样本非参数检验的方法主要包括中位数检验、Kruskal-Wallis检验、Jonckheere-Terpstra检验。

例:希望对北京、上海、成都、广州四个城市的周岁儿童的身高进行比较分析。采用独立抽样方式获得四组独立样本。

(1)中位数检验

中位数检验通过对多组独立样本的分析，检验它们来自的总体的中位数是否存在显著差异。其原假设是:多个独立样本来自的多个总体的中位数无显著差异。

基本思想是:如果多个总体的中位数无显著差异，或者说多个总体有共同的中位数，那么这个共同的中位数应在各样本组中均处在中间位置上。于是，每组样本中大于该中位数或小于该中位数的样本数目应大致相同。

(2)Kruskal-Wallis检验

Kruskal-Wallis检验实质是两独立样本的曼-惠特尼U检验在多个样本下的推广，也用于检验多个总体的分布是否存在显著差异。其原假设是:多个独立样本来自的多个总体的分布无显著差异。

基本思想是:首先，将多组样本数据混合并按升序排序，求出各变量值的秩;然后，考察各组秩的均值是否存在显著差异。容易理解:如果各组秩的均值不存在显著差异，则是多组数据充分混合，数值相差不大的结果，可以认为多个总体的分布无显著差异;反之，如果各组秩的均值存在显著差异，则是多组数据无法混合，某些组的数值普遍偏大，另一些组的数值普遍偏小的结果，可以认为多个总体的分布有显著差异。

(3)Jonckheere-Terpstra检验

Jonckheere-Terpstra检验也是用于检验多个独立样本来自的多个总体的分布是否存在显著差异的非参数检验方法，其原假设是:多个独立样本来自的多个总体的分布无显著差异。

基本思想与两独立样本的曼-惠特尼U检验类似，也是计算一组样本的观察值小于其他组样本的观察值的个数。

3、两配对样本的非参数检验

两配对样本的非参数检验是对总体分布不甚了解的情况下，通过对两组配对样本的分析，推断样本来自的两个总体的分布是否存在显著差异的方法。

SPSS提供的两配对样本非参数检验的方法主要包括McNemar检验、符号检验、Wilcoxon符号秩检验等。

例:要检验一种新的训练方法是否对提高跳远运动员的成绩有显著效果，可以收集一批跳远运动员在使用新训练方法前后的跳远最好成绩，这样的两组样本便是配对的。再例如，分析不同广告形式是否对商品的销售产生显著影响，可以比较几种不同商品在不同广告形式下的销售额数据(其他条件保持基本稳定)。这里不同广告形式下的若干组商品销售额样本便是配对样本。可见，配对样本的样本数是相同的，且各样本值的先后次序是不能随意更改的。

(1)McNemar检验

McNemar检验是一种变化显著性检验，它将研究对象自身作为对照者检验其“前后”的变化是否显著。其原假设是:两配对样本来自的两总体的分布无显著差异。

分析学生在学习“统计学”课程前后对统计学重要性的认知程度是否发生了显著改变，可以随机收集一批学生在学习“统计学”之前以及学完以后认为统计学是否重要的样本数据(0表示“不重要”，1表示“重要”)。

应该看到:两配对样本的McNemar检验分析的变量是二值变量。因此，在实际应用中，如果变量不是二值变量，应首先进行数据转换后方可采用该方法，因而它在应用范围方面有一定的局限性。

(2)符号检验

符号检验也是用来检验两配对样本所来自的总体的分布是否存在显著差异的非参数方法。其原假设是:两配对样本来自的两总体的分布无显著差异。

首先，分别用第二组样本的各个观察值减去第一组对应样本的观察值。差值为正则记为正号，差值为负则记为负号。然后，将正号的个数与负号的个数进行比较，容易理解:如果正号个数和负号个数大致相当，则可以认为第二组样本大于第一组样本变量值的个数，与第二组样本小于第一组样本的变量值个数是大致相当的，从总体上讲，这两个组配对样本的数据分布差距较小;相反，如果正号个数和负号个数相差较多，则可以认为两个配对样本的数据分布差距较大。

应该看到:配对样本的符号检验注重对变化方向的分析，只考虑数据变化的性质，即是变大了还是变小了，但没有考虑变化幅度，即大了多少，小了多少，因而对数据利用是不充分的。

(3)Wilcoxon符号秩检验

Wilcoxon符号秩检验也是通过分析两配对样本，对样本来自的两总体的分布是否存在差异进行判断。其原假设是:两配对样本来自的两总体的分布无显著差异。

基本思想是:首先，按照符号检验的方法，分布用第二组样本的各个观察值减去第一组对应样本的观察值。差值为正则记为正号，为负则记为负号，并同时保存差值数据;然后，将差值变量按升序排序，并求出差值变量的秩;最后，分布计算正号秩总和W+和负号秩和W-。

4、多配对样本的非参数检验

多配对样本的非参数检验是通过分析多组配对样本数据，推断样本来自的多个总体的中位数或分布是否存在显著差异。

例如，收集乘客对多家航空公司是否满意的数据，分析航空公司的服务水平是否存在显著差异;再例如，收集不同促销形式下若干种商品的销售额数据，分析比较不同促销形式的效果，再如，收集多名评委对同一批歌手比赛打分的数据，分析评委的打分标准是否一致，等等。

这些问题都可以通过多配对样本非参数检验方法进行分析。SPSS中的多配对样本的非参数检验方法主要包括Friedman检验、Cochran Q检验、Kendall协同系数检验等。

(1)Friedman检验

Friedman检验是利用秩实现对多个总体分布是否存在显著差异的非参数检验方法，其原假设是:多个配对样本来自的多个总体分布无显著差异。

SPSS将自动计算Friedman统计量和对应的概率P值。如果概率P值小于给定的显著性水平0.05，则拒绝原假设，认为各组样本的秩存在显著差异，多个配对样本来自的多个总体的分布有显著差异;反之，则不能拒绝原假设，可以认为各组样本的秩不存在显著性差异。

基于上述基本思路，多配对样本的Friedman检验时，首先以行为单位将数据按升序排序，并求得各变量值在各自行中的秩;然后，分别计算各组样本下的秩总和与平均秩。多配对样本的Friedman检验适于对定距型数据的分析。

(2)Cochran Q检验

通过对多个配对样本的分析，推断样本来自的多个总体的分布是否存在显著差异。其原假设是:多个配对样本来自的多个总体的分布无显著差异。

Cochran Q检验适合对二值品质型数据的分析。如二分的评价:1代表满意，0代表不满意。

(3)Kendall协同系数检验

它也是一种对多配对样本进行检验的非参数检验方法，与第一种检验方法向结合，可方便

地实现对评判者的评判标准是否一致的分析。其原假设是:评判者的评判标准不一致。

有6名歌手参加比赛，4名评委进行评判打分，现在需要根据数据推断这4个评委的评判标准是否一致。

如果将每个被评判者对象的分数看做来自多个总体的配对样本，那么该问题就能够转化为多配对样本的非参数检验问题，仍可采用Friedman检验，于是相应的原假设便转化为:多个配对样本来自的多个总体的分布无显著差异。但对该问题的分析是需要继续延伸的，并非站在对6名歌手的演唱水平是否存在显著差异的角度进行分析，而是在认定他们存在差异的前提下继续判断4个评委的打分标准是否一致。

如果利用Friedman检验出各总体的分布不存在显著差异，即各个歌手的秩不存在显著差异，则意味着评委的打分存在随意性，评分标准不一致。原因在于: 如果各个评委的评判标准是一致的，那么对于某个歌手来说将获得一致的分数，也就是说，评委给出的若干个评分的秩应完全相同，这就必然会导致各歌手评分的秩有较大的差异。

SPSS非参数检验之一卡方检验

SPSS非参数检验之一卡方检验 一、卡方检验的概念和原理 卡方检验是一种常用的非参数检验方法，用于检验两个或多个分类变量之间的关联性。它利用实际观察频数与理论频数之间的差异，来判断两个变量是否独立。 卡方检验的原理基于卡方分布，在理论上，如果两个变量是独立的，那么它们的观测频数应该等于理论频数。卡方检验通过计算卡方值来度量观察频数与理论频数之间的差异程度，进而判断两个变量是否独立。 卡方值的计算公式为： 卡方值=Σ(（观察频数-理论频数）²/理论频数） 其中，观察频数为实际观察到的频数，理论频数为理论上计算得到的频数。 二、卡方检验的步骤 卡方检验的步骤包括以下几个方面： 1.建立假设：首先需要建立原假设和备择假设。原假设（H0）是两个变量之间独立，备择假设（H1）是两个变量之间存在关联。 2.计算理论频数：根据原假设和已知数据，计算出各组的理论频数。 3.计算卡方值：利用卡方值的计算公式，计算观察频数与理论频数之间的差异。 4.计算自由度：自由度的计算公式为自由度=(行数-1)*(列数-1)。

5.查表或计算P值：根据卡方值和自由度，在卡方分布表中查找对应 的临界值，或者利用计算机软件计算P值。 6.判断结果：判断P值与显著性水平的关系，如果P值小于显著性水平，则拒绝原假设，认为两个变量存在关联；如果P值大于显著性水平， 则接受原假设，认为两个变量是独立的。 三、卡方检验在SPSS中的应用 在SPSS软件中，进行卡方检验的操作相对简单。下面以一个具体的 案例来说明： 假设我们有一份数据，包括了男性和女性在健康习惯（吸烟和不吸烟）方面的调查结果。我们想要检验性别与吸烟习惯之间是否存在关联。 1.打开SPSS软件，导入数据。 2.选择"分析"菜单，点击"拟合度优度检验"。 3.在弹出的对话框中，将两个变量（性别和吸烟习惯）拖入"因子"栏 目中。 4.点击"统计"按钮，勾选"卡方拟合度"。 5.点击"模型"按钮，选择"拟合度"模型。 6.点击"确定"按钮，SPSS会自动计算卡方值、自由度和P值，并输 出结果。 7.分析结果中，可以查看拟合度统计量和P值，根据P值的大小来判 断性别与吸烟习惯是否存在关联。如果P值小于显著性水平，可以拒绝原 假设，说明性别与吸烟习惯之间存在关联。

SPSS的参数检验和非参数检验

SPSS的参数检验和非参数检验 SPSS是一种非常常用的统计分析软件，可以用于参数检验和非参数 检验。参数检验是假设检验的一种方法，用于判断统计样本是否代表总体。而非参数检验则是用于检验数据是否满足一些分布假设，或判断两个或多 个群体是否具有差异。 参数检验主要有t检验、方差分析和回归分析等。其中，t检验用于 比较两个样本均值是否有显著差异，包括独立样本t检验和相关样本t检验。方差分析用于比较三个或更多样本均值是否有显著差异，可以进行单 因素方差分析或多因素方差分析。回归分析用于建立预测模型，可以通过 线性回归或多项式回归进行。 非参数检验通常适用于数据不满足正态分布或方差齐性的情况，如Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis H检验、Mann-Whitney U检验等。Wilcoxon符号秩检验用于比较两个配对样本的差异是否有显著差异，Kruskal-Wallis H检验用于比较三个或更多独立样本的差异是否有显著 差异，Mann-Whitney U检验用于比较两个独立样本的差异是否有显著差异。 在SPSS中进行参数检验和非参数检验一般需要进行以下步骤： 1.导入数据：将数据导入SPSS软件，可以通过选择文件-导入功能进 行操作。 2.设定分析变量：定义需要进行分析的变量，并将其添加到分析列表中。 3.选择统计方法：根据实验设计和数据分布情况，选择合适的参数检 验或非参数检验方法。

4.执行分析：点击运行按钮进行分析，在分析结果中可以查看得到显 著性水平、均数、方差等指标。 5.结果解释：根据分析结果进行假设检验，判断是否存在显著差异， 并解释其结果。 无论是参数检验还是非参数检验，在进行分析前需要注意数据的合理性、样本的选择和实验设计的合理性等，以保证分析结果的可靠性。同时，还应根据不同的研究目的和数据特点选择适当的方法，并合理解释分析结果。在SPSS软件中，可以通过图表、表格和描述性统计等形式展示和解 释结果，并通过结果进行科学判断和相关推断。 总之，SPSS既能进行参数检验，又能进行非参数检验。通过合理选 择和应用参数检验和非参数检验方法，可以对数据进行准确的统计分析和 显著性判断，从而为科学研究和决策提供有力支持。

SPSS的参数检验和非参数检验

实验二 SPSS的参数检验和非参数检验 （验证性实验 4学时） 1、目的要求：熟练掌握t检验及其结果分析。熟练掌握单样本、两独立 样本、多独立样本的非参数检验及各种方法的适用范围，能对结果给 出准确分析。 2、实验内容：使用指定的数据按实验教材完成相关的操作。 3、主要仪器设备：计算机。 练习： 1、给幼鼠喂以不同的饲料，用以下两种方法设计实验： 鼠体内钙的留存量有显著不同。 2、为分析大众对牛奶品牌是否具有偏好，随机挑选超市收集其周一至周六各天 并说明分析结论。 1 参数检验概述 假设检验的基本思想 .事先对总体参数或分布形式作出某种假设，然后利用样本信息来判断原假设是否成立； .采用逻辑上的反证法，依据统计上的小概率原理。

2 单样本的T检验 2.1检验目的： ?检验单个变量的均值是否与给定的常数(总体均值)之间是否存在显著差异。如：分析学生的IQ平均分是否为100分；大学生考研率是否为5%。 ?要求样本来自的总体服从或近似服从正态分布。 2.2 单样本T检验的实现思路 ?提出原假设： ?计算检验统计量和概率P值 ●给定显著性水平与p值做比较：如果p值小于显著性水平，小概率事件在 一次实验中发生，则我们应该拒绝原假设，反之就不能拒绝原假设。 2.3 单样本t检验的基本操作步骤 1、选择选项Analyze－Compare means－One-Samples T test，出现窗口： 2、在Test Value框中输入检验值。 3、单击Option按钮定义其他选项。Option选项用来指定缺失值的处理方法。其中，Exclude cases analysis by analysis表示计算时涉及的变量上有缺失值，则剔除在该变量上为缺失值的个案；Exclude cases listwise表示剔除所有在任意变量上含有缺失值的个案后再进行分析。可见，较第二种方式，第一种处理方式较充分地利用了样本数据。在后面的分析方法中，SPSS对缺失值的处理方法与此相同，不再赘述。另外，还可以输出默认95％的置信区间。 至此，SPSS将自动计算t统计量和对应的概率p值。 3 两独立样本的T检验 3.1 两独立样本T检验的目的 ?利用来自两个总体的独立样本，推断两个总体的均值是否存在显著性差异； ?两独立样本的样本容量可以相等，也可以不相等； ?样本来自的总体服从或近似服从正态分布。 方差齐性检验（Levene F方法）： ?计算两组样本的均值 ●计算各个样本与本组均值的平均离差绝对值； ●利用单因素方差分析推断两独立总体平均离差绝对值是否有显著差异。 ●在对两独立样本进行T检验时，两组样本方差相等和不等时使用的计算t 值的公式不同，所以首先进行方差F检验。用户需要根据F检验的结果自己判断选择t检验输出中的哪个结果，得出最后结论。如果推断两总体方差相等则看方差相等的T检验值和P值，如果推断两总体方差不相等则看方差不相等的T检验值和P值。 3.2 两独立样本T检验的实现思路 ?提出原假设：两总体均值不存在显著差异： ●计算统计量和P值：首先利用F检验确定两个总体的方差是否相等；然后 再选择合适的T统计量计算观测值和概率P值； ●根据显著性水平和概率P值进行统计决策。 3.3 两独立样本t检验的基本操作步骤 进行两独立样本t检验之前，正确地组织数据是一个非常关键的任务。SPSS 要求将两组样本数据存放在一个SPSS变量中，同时，为区分哪些样本来自哪个

SPSS统计分析2：参数检验与非参数检验

参数检验与非参数检验 一、参数检验与非参数检验的区别 （1）参数检验：一般是数据的总体分布已知的情况下，对数据分布的参数是否落在相应范围内进行检验。是对参数平均值、方差进行的统计检验，是推断统计的重要组成部分。 适用条件：当总体分布已知（如总体为正态分布），根据样本数据对总体分布的统计参数进行推断。此时，总体的分布形式是给定的或是假定的，只是其中一些参数的取值或范围未知，分析的主要目的是估计参数的取值，或对其进行某种统计检验。这类问题往往用参数检验来进行统计推断。它不仅仅能够对总体的特征参数进行推断，还能够实现两个或多个总体的参数进行比较。 （2）非参数检验：一般是在不知道数据总体分布的前提下，检验数据的分布情况。 适用条件：在数据分析过程中，由于种种原因，往往无法对总体分布形态作简单假定，此时参数检验不再适用。非参数检验正是基于这种考虑，在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。 二、参数检验方法及适用条件

三、非参数检验方法及适用条件 四、使用方法 当分析某个因素对变量的影响差异时，即检验该因素分类的若干个样本差异： （1）如果因素为两个，使用独立样本T-检验，来分析两个总体平均数相等的显著性； 结果判定：先看方差齐性F检验结果，再看均值相等性的t检验结果，即 a.如果方差齐性显著性>0.05，则表明方差齐性显著，再看第一行的检验统计值t及显 著性p（p<0.05表示差异明显）； b.如果方差齐性显著性<=0.05，则表明方差显著不齐，再看第二行的检验统计值t及 显著性p（p<0.05表示差异明显）； （2）如果因素为多个，使用单因素方差检验（即F检验），来分析该因素的影响差异。 结果判定：方差齐性显著则看ANOVA的检验统计值F及其显著性p

非参数检验 SPSS操作

非参数检验的SPSS操作 前面一章介绍的二项分布的比率检验、配合度检验——卡方检验和1-Sample K-S检验等都属于非参数检验。这一节我们主要结合前面参数假设检验一章讲过的t检验以及方差分析一章讲过的方差分析，来进一步分析，当参数检验的前提条件不满足时，两个样本和多个样本平均数差异的SPSS 操作方法。 一、两个独立样本的差异显著性检验 两独立样本的的差异显著性检验只有在满足如下条件时才能进行T检验：变量为正态分布的连续测量数据。若数据不满足这样的条件，强行进行T检验容易造成错误的结论。在数据不能满足这种参数检验的条件下，我们可以选择非参数检验方法进行。与两独立样本差异显著性检验相对应的方法可以在SPSS主菜单Analyze / Nonparametric Tests / 2 Independent Samples…中得到。 1．数据 采用本章第一节中例2的数据（数据文件“9-4-1.sav”），具体介绍操作过程。 2．理论分析 对于数据文件9-4-1.sav中的数据，目的是检验男女生之间注意稳定性是否存在显著差异，注意稳定性测量的结果虽然是测量数据但是从总体上来看不满足正态分布的前提假设，另外不同性别的学生可以看成是两组独立的样本，因此对上述资料的检验可以用非参数的独立样本的检验方法。 2．操作过程 （1）在SPSS主菜单中选择Analyze / Nonparametric Tests / 2 Independent Samples…得到两个独立样本非参数检验的主对话框（图9-1），把因变量atten选入到检验变量表列（Test Independent-Sample Tests）中去，把gender选到分组变量（Grouping Variable）中，并单击Define Groups…,在随后打开的对话框中分别键入1与2，单击Continue回到主对话框如图9-1所示。在Test Type中有四个可选项，其中最常用的是第一种方法Mann-Whitney U（又称秩和检验法）。

spss实验报告——非参数检验

实验报告 ——（非参数检验） 实验目的： 1、学会使用SPSS软件进行非参数检验。 2、熟悉非参数检验的概念及适用范围，掌握常见的秩和检验计算方法。 实验内容： 1、某公司准备推出一个新产品，但产品名称还没有正式确定，决定进行抽样调 查，在受访200人中，52人喜欢A名称，61人喜欢B名称，87人喜欢C 名称，请问ABC三种名称受欢迎的程度有无差别？(数据表自建) SPSS计算结果如下： 此题为总体分布的卡方检验。 零假设：样本来自总体分布形态和期望分布没有显著差异。即ABC三种名称受欢迎的程度无差别,分布形态为1：1：1，呈均匀分布。 观察结果，上表为200个观察数据对A、B、C三个名称（分别对应1，2，3）的喜爱的期望频数以及实际观察频数和期望频数的差。从下表中可以看出相伴概

率值为0.007小于显著性水平0.05，因此拒绝零假设，认为样本来自的总体分布与制定的期望分布有显著差异，即A、B、C三种名称受欢迎的程度有差异。 2、某村庄发生了一起集体食物中毒事件，经过调查，发现当地居民是直接饮用 河水，研究者怀疑是河水污染所致，县按照可疑污染源的大致范围调查了沿河居民的中毒情况，河边33户有成员中毒（+）和均未中毒（-）的家庭分布如下：（案例数据run.sav） -+++*++++-+++-+++++----++----+---- 毒源 问：中毒与饮水是否有关？ SPSS计算结果如下： 此题为单样本变量值随机检验 零假设：总体某变量的变量值是随机出现的。即中毒的家庭沿河分布的情况随机分布，与饮水无关。 相伴概率为0.036，小于显著性水平0.05，拒绝零假设，因此中毒与饮水有关。 3、某试验室用小白鼠观察某种抗癌新药的疗效，两组各10只小白鼠，以生存日数作为观察指标，试验结果如下，案例数据集为：npara1.sav，问两组小白鼠生存日数有无差别。 试验组：24 26 27 30 32 34 36 40 60 天以上 对照组：4 6 7 9 10 10 12 13 16 16 SPSS计算结果如下： 此题为两独立样本非参数检验。 （1）两独立样本Mann-Whitney U检验：

非参数检验-SPSS

非参数检验-SPSS 什么是非参数检验？ 非参数检验是一种统计假设检验方法，它不依赖于总体的任何假设条件，如总体分布的正态性、方差的同一性等。与参数检验相比，非参数检验更加灵活，能够适应更多的数据情况。 为什么需要非参数检验？ 当我们的数据不满足正态分布等假设条件时，就需要使用非参数检验。此外，非参数检验还有以下优点： 1.不需要知道总体分布的具体形态，从而更加适用于实际情况 2.对于离群值和极端值并不敏感 3.数据缺失并不会影响检验结果 SPSS中的非参数检验 现在我们来介绍SPSS中的非参数检验。 1. Wilcoxon符号秩检验 Wilcoxon符号秩检验旨在检验两组配对样本的中位数差异是否为零。它的原假设是两组样本中位数相同。首先，我们需要打开SPSS，导入数据集，然后点击菜单栏中的“数据”-“配对样本T检验”-“Wilcoxon符号秩检验”。 接下来，我们需要在弹出的对话框中选择配对变量，然后点击“OK”即可得到检验结果。 2. Mann-Whitney U检验 Mann-Whitney U检验是一种非参数检验方法，用于检验两组独立样本的中位数是否相同。它的原假设是两组样本中位数相同。 要进行Mann-Whitney U检验，我们需要打开SPSS，导入数据集，然后点击菜单栏中的“分析”-“非参数检验”-“2独立样本”。 接着，在弹出的对话框中选择两组样本的变量，并设置分析的方法为“Mann-Whitney U检验”。最后点击“OK”即可得到检验结果。

3. Kruskal-Wallis检验 Kruskal-Wallis检验是一种非参数检验方法，用于检验多个独立样本的中位数 是否相同。它的原假设是多组样本中位数相同。 要进行Kruskal-Wallis检验，我们需要打开SPSS，导入数据集，然后点击菜单 栏中的“分析”-“非参数检验”-“Kruskal-Wallis检验”。 接着，在弹出的对话框中选择多组样本的变量，并点击“OK”即可得到检验结果。 本文介绍了非参数检验的概念及其在SPSS中的应用。虽然该方法不依赖于总 体分布假设，但是在应用时需要注意数据的样本量、分布特点等因素，以确保检验结果的可靠性。

使用SPSS软件进行非参数检验

使用SPSS软件进行非参数检验 非参数检验是数理统计学中对样本数据进行检验的一种重要检验方法，文章具体讲述了SPSS统计软件对3个班级中21个学生的成绩样本进行非参数检验分析，得出总体成绩存在显著性差异，说明了SPSS统计软件应用于概率论与数理统计教学的可行性。 标签：SPSS软件；非参数检验；显著性差异；可行性 非参数检验是数理统计学的一个分支，它与参数检验相对应。参数检验是一种适应于在特定环境下的检验，对总体分布参数的均值或方差等进行推断的方法。非参数检验是假定总体分布的具体形式未知，从样本的数据获得需要的信息，对总体分布的类型和位置进行检验。 1 非参数检验方法的特点和分类 非参数检验适用性很广，不要求有精确的观测值，SPSS软件是一种易学易操作的软件，软件中包括8种非参数检验的分析方法，这8种方法被分为了两大类：分布类型检验方法和分布位置检验方法，在第二大类中包括以下4中检验：两个独立样本显著性差异、多个独立性样本显著性差异、两个相关样本差异的显著性检验和多个相关样本差异的显著性检验。文章主要研究多个独立性样本的显著性差异。 2 应用实例 随机抽取3个班级的学生，得到21个学生的成绩样本，成绩如表1所示，问总体成绩是否存在显著差异？ （1）假设H0：總体成绩没有显著差异 （2）操作步骤：a.在SPSS软件的数据编辑窗口中输入数据，两个变量（banji，chengji），21个样本，即输入2列21行；b.单击分析→非参数检验→K个独立样本命令，打开多个独立样本对话框；c.将变量chengji移入到检验变量列表，将banji移入分组变量列表，在分组变量定义框内定义分组变量的范围，最小值为1，最大值为3，选择检验类型中的前两个，第三种方法不适合本题目；如图1所示。 d.单击OK按钮，即在输出窗口显示Kruskal-Wallis检验和中值检验的计算结果。 3 结果分析 在输出窗口中显示了Kruskal-Wallis检验和中值检验的计算结果，见表2、表3。 两种检验方法都给出了x2统计量和相应的概率，用K-W单向评轶检验得到

SPSS非参数检验

非参数检验 SPSS单样本非参数检验是对单个总体的分布形态等进行推断的方法，其中包括卡方检验、二项分布检验、K-S检验以及变量值随机性检验等方法。 参数检验与非参数检验的区别： 参数检验是在总体分布形式已知的情况下，对总体分布的参数如均值、方差等进行推断的方法。但是，在数据分析过程中，由于种种原因，人们往往无法对总体分布形态作简单假定，此时参数检验的方法就不再适用了。 非参数检验正是一类基于这种考虑，在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。由于非参数检验方法在推断过程中不涉及有关总体分布的参数，因而得名为“非参数检验”。 一、几种常见的非参数检验 1、总体分布的卡方检验 卡方检验方法可以根据样本数据，推断总体分布与期望分布或某一理论分布是否存在显著差异，是一种吻合性检验，通常适于对有多项分类值的总体分布的分析。它的原假设是：样本来自的总体分布与期望分布或某一理论分布无差异。 例如，医学家在研究心脏病人猝死人数与日期的关系时发现：一周之中，星期一心脏病人猝死者较多，其他日子则基本相当。当天的比例近似为2.8：1：1：1：1：1：1。现收集到心脏病人死亡日期的样本数据，推断其总体分布是否与上述理论分布相吻合。 2、二项分布检验 SPSS的二项分布检验正是要通过样本数据检验样本来自的总体是否服从指定的概率为P的二项分布，其原假设是：样本来自的总体与指定的二项分布无显著差异。 在生活中有很多数据的取值是二值的，例如，人群可以分成男性和女性，产品可以分成合格和不合格，学生可以分成三好学生和非三好学生，投掷硬币实验的结果可以分成出现正面和出现反面等。通常将这样的二值分别用1或0表示。如果进行n次相同的实验，则出现两类（1或0）的次数可以用离散型随机变量X来描述。如果随机变量X为1的概率设为P，则随机变量X值为0的概率Q便等于1-P，形成二项分布。 从某产品中随机抽取23个样品进行检测并得到检测结果。用1表示一级品，用0表示非一级品。根据抽样结果验证该批产品的一级品率是否为90%。 3、单样本K-S检验 K-S检验方法能够利用样本数据推断样本来自的总体是否服从某一理论分布，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。 单样本K-S检验的原假设是：样本来自的总体与指定的理论分布无显著差异，SPSS的理论分布主要包括正态分布、均匀分布、指数分布和泊松分布等。 例如，收集一批周岁儿童身高的数据，需利用样本数据推断周岁儿童总体的身高是否服从正态分布。再例如，利用收集的住房状况调查的样本数据，分析家庭人均住房面积是否服从正态分布。

spss两配对样本的非参数检验

原文地址：SPSS学习笔记之——两配对样本的非参数检验（Wilcoxon符号秩检验）作者：王江源 一、概述 非参数检验对于总体分布没有要求，因而使用范围更广泛。对于两配对样本的非参数检验，首选Wilcoxon符号秩检验。它与配对样本t检验相对应。 二、问题 为了研究某放松方法（如听音乐）对于入睡时间的影响，选择了10名志愿者，分别记录未进行放松时的入睡时间及放松后的入睡时间（单位为分钟），数据如下笔。请问该放松方法对入睡时间有无影响。 本例可以采用配对样本t检验，但由于样本量少，数据可能不符合正太分布，所以考虑用非参数检验。 三、统计操作 数据视图

菜单选择 打开如下的对话框

该对话框有三个选项卡，第一个选项卡会根据第三个选项卡的设置自动设置，故一般不用手动设定。点击进入“字段”选项卡。将“放松前”、“放松后”均选入右边“检验字段”框中。 点击进入“设置”对话框，选择检验方法，切换为“自定义检验”，选择“Wilcoxon 匹配样本对符号秩（二样本）”复选框。“检验选项”可以设定显著性水平。

点击“运行”按钮，输出结果 四、结果解读 这就是输出结果。原假设示放松前好放松后差值的中位数等于0，P=0.015<0.05，拒绝原假设，认为放松前后有统计学差异。 双击该表格，会弹出如下的“模型浏览器”窗口，可以看到更详细的信息。如下图。

统计第十一课：SPSS 多相关样本的非参数检验（Friedman检验）

关键词：SPSS多相关样本非参数检验2015-07-14 00:00来源：互联网点击次数：5103 先讲讲什么是 Friedman 检验 Friedman 检验是利用秩实现对多个总体分布是否存在显著差异的非参数检验方法。 其原假设是：多个配对样本来自的多个总体分布无显著差异。 SPSS 将自动计算 Friedman 统计量和对应的概率 P 值。如果概率 P 值小于给定的显著性水平 0.05，则拒绝原假设，认为各组样本的秩存在显著差异，多个配对样本来自的多个总体的分布有显著差异。 反之，则不能拒绝原假设，可以认为各组样本的秩不存在显著性差异。 基于上述基本思路，多配对样本的 Friedman 检验时，首先以行为单位将数据按升序排序，并求得各变量值在各自行中的秩；然后，分别计算各组样本下的秩总和与平均秩。多配对 样本的 Friedman 检验适于对定距型数据的分析。 看完这些，是不是有点儿晕，好吧，让我们进入实例来分析分析。 案例解析 以2010 年世博会期间，参观人数众多，为了比较各个时间段的入园人数有无差别为例， 收集了以下的数据： 日期：统计的日期 a：该日 12-14 点的入园人数 b：该日 14-16 点的入园人数 c：该日 16-18 点的入园人数 d：该日 18-20 点的入园人数 目的是分析上述四个时间段的入园人数有无差异。显然，四组数据并不独立，不能满足普 通方差分析的条件，可以使用重复测量的方差分析。但考虑到入园人数波动大，存在极端值，这里采用非参数检验的方法，即 Friedman 检验。 二、操作步骤 菜单的选择