《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习(第7章).pdf

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》的第七章主要介绍了如何运用SPSS进行非参数检验，这是在数据不满足正态分布或者样本量较小的情况下常用的统计分析方法。本章涉及了几个重要的非参数检验，包括卡方检验、单样本K-S检验、游程检验以及两独立样本的K-S检验。 1. **卡方检验**： 在分析不同年龄段人群对某商品满意度的异同时，选择了卡方检验。这种检验适用于分类数据，检查的是频数分布是否一致。在这个例子中，数据按满意度（很不满意、不满意、满意、很满意）和年龄段（青年、中年、老年）分组，通过SPSS计算得到卡方检验值、自由度和显著性水平，结果显示概率P值小于0.05，说明不同年龄段的满意度分布有显著差异。 2. **单样本K-S检验**： 用于检验存款金额的总体分布是否符合正态分布。在这个案例中，通过Kolmogorov-Smirnov检验，我们发现P值小于0.05，因此拒绝原假设，即存款金额的分布与正态分布存在显著差异。 3. **游程检验**： 当考察生产线工作稳定性时，用到了单样本游程检验。游程检验关注数据的连续性，这里用于判断成品直径的变化是否随机。结果显示P值小于0.05，说明成品尺寸的变化不是随机造成的，可能是由于生产线工作不稳定导致的。 4. **两独立样本的K-S检验**： 用于比较不同常住地人群的存款金额分布。在本例中，使用了Mann-Whitney U检验和Kolmogorov-Smirnov检验，两个检验都未发现显著差异，因为P值大于0.05，所以不能拒绝原假设，认为沿海或中心繁华城市与边远地区的存款金额分布没有显著差异。 以上四种非参数检验方法在统计分析中各有其适用场景和优势，能帮助研究者在无法假设数据正态分布的情况下，有效地分析数据的分布特征和差异性。通过SPSS软件，这些检验的执行变得简单易行，结果的解释也更为直观。学习和掌握这些方法对于理解和应用统计分析具有重要意义。