SPSS教程 非参数监测PPT学习教案.pptx

非参数检验是统计学中的一种重要方法，尤其适用于那些数据分布未知或难以确定的情况。相比参数检验，如T检验和F检验，非参数检验不依赖于特定的总体分布假设，因此更加灵活。在SPSS软件中，非参数检验提供了一系列工具来对数据进行无假设的分析。 1. 卡方检验（Chi-square Test）: 卡方检验主要用于检查样本数据的分布是否与期望的分布或理论分布一致。例如，如果想要验证一周内患忧郁症人数的分布是否符合特定比例，如1:1:2:2:1:1:1，卡方检验就能派上用场。它通过比较实际观察到的频数与预期频数之间的差异来评估假设。在SPSS中，执行卡方检验通常包括选择“Chi-Square Test”命令，并在对话框中输入相应的数据。 2. 二项分布检验（Binomial Test）: 这种检验适用于只有两种可能结果的随机事件，比如成功或失败，是或否。例如，可以测试一个药物治愈疾病的概率是否显著不同于某个预设的期望值。 3. 单样本Kolmogorov-Smirnov检验（Single Sample K-S Test）: K-S检验用于判断样本数据是否来自某个已知的连续分布，如正态分布。它计算样本数据的累积分布函数与理论分布的差异，从而决定数据分布与理论分布的匹配程度。 4. 单样本变量值随机性检验（Runs Test）: 此检验评估连续变量序列的随机性，看是否存在某种模式或趋势。 5. 两独立样本非参数检验：这类检验包括Mann-Whitney U检验和Kruskal-Wallis H检验，它们分别用于比较两个独立样本的中位数差异和多个独立样本的中位数差异。 6. 多独立样本非参数检验：Kruskal-Wallis H检验是多独立样本非参数检验的代表，它用于比较三个或更多独立样本的中位数是否存在显著差异。 7. 两配对样本非参数检验：例如，Wilcoxon Signed-Rank检验，用于比较两组配对数据的中位数差异，比如前后测对比。 8. 多配对样本非参数检验：例如，Friedman检验，用于比较三个或更多配对样本的中位数差异。 在进行非参数检验时，需要注意的是，虽然这些方法对数据分布的假设较少，但它们通常在处理小样本时效率较低，而且可能不考虑效应大小。此外，非参数检验可能无法充分利用数据信息，因为它们通常不考虑数据的变异性和潜在的等级结构。尽管如此，对于那些不符合正态分布或方差不齐的数据集，非参数检验仍然是一个强大的分析工具。在SPSS中，每种非参数检验都有对应的菜单选项和对话框，用户可以根据研究需求选择合适的方法进行数据分析。