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《SPSS数据分析教程》——非参数检验
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本章学习目标
了解非参数检验和参数检验的区别
掌握各种非参数检验及其应用条件
掌握单样本非参数检验方法及其结果的解释
掌握独立样本非参数检验方法及其结果的解释
掌握相关样本非参数检验方法及其结果的解释
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6.1非参数检验简介
参数检验方法检验的内容是总体分布的某些参数,例如均值,方差,比率等 。
非参数检验主要用于不考虑被研究对象的总体分布,或对总体的分布不做任何事先的假定的检验。
非参数检验的内容不是总体分布的某些参数,而是检验总体某些有关的性质,例如总体的分布位置、分布形状之间的比较,或者各样本所在总体是否独立等。
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非参数检验方法的优点
稳健性:因对总体分布的约束条件放宽,从而对一些离群值或极端值不至于太敏感。
使用范围广:对数据的度量标准(或测量测度)无约束,定序数据、定量数据都可;部分数据缺失也可;小样本、分布未知样本、数据污染样本、混杂样本等都可以应用非参数方法。
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非参数检验的应用范围
参数检验方法的条件不满足。例如样本来自的总体不服从正态分布,T检验不适用,必须应用非参数方法来比较两个总体的中心趋势。
研究定类变量和定序变量之间的关系。
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SPSS非参数检验
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新的用户界面统一了方法的选择,根据样本的个数来组织方法。
非参数统计过程仍然保留了SPSS18以前的非参数检验的界面,称为“旧对话框”,它的输出仍然为传统的表格方式展现检验结果。同时可以选择输出描述性统计量和四分位数,而新用户界面下没有。
在非参数检验过程的对话框和帮助文档中,把以前熟悉的变量(Variable)称为字段(field)。
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6.2单样本非参数检验
SPSS的单样本非参数检验方法包括:
二项(分布)检验
卡方检验
Kolmogorov-Smirnov检验
Wilcoxon符号检验
游程检验
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卡方检验
卡方检验是一种常用的对总体分布进行检验的非参数检验方法,其基本功能是通过样本的频数分布来推断总体是否服从某种理论分布或者某种假设分布。这种检验过程是通过分析实际的频数与理论的频数之间的差别或者说吻合程度来完成的。
例如,医生研究心脏病人猝死人数与日期的关系,检验现在的人口结构和十年前是否一样,血型是否和人的性格有关系,现代社会中受过高等教育、高中毕业、初中毕业、小学毕业和文盲的比例是否为3:6:10:2:1等问题都可以通过卡方检验来实现。
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