非参数检验操作步骤
graphpad非参数检验步骤
graphpad非参数检验步骤
GraphPad软件可以进行多种非参数检验，以下是一般的非参数检验步骤：
1. 打开GraphPad软件并导入数据：将需要进行非参数检验的数据导入到GraphPad软件中。
可以直接复制粘贴数据，或者导入Excel或文本文件。
2. 选择适当的非参数检验：根据你的研究设计和数据类型，选择适合的非参数检验方法。
GraphPad提供了多种非参数检验方法，如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis单因素方差分析等。
3. 设置分组变量：如果你的数据涉及到多个组别，在GraphPad中需要设置分组变量。
将不同组别的数据正确分配到相应的组别上。
4. 运行非参数检验：根据你选择的非参数检验方法，在GraphPad中进行相应的设置并运行检验。
输入要比较的组别或条件，并设定置信水平。
5. 解读结果：GraphPad会生成非参数检验的结果报告。
仔细阅读结果报告，包括检验统计量、P值和置信区间等。
根据结果来判断是否存在显著差异或关联。
请注意，以上步骤是一般的流程，具体操作可能会根据你的数据和研究问题而有所不同。
建议在使用GraphPad进行非参数检验时，参考软件提供的帮助文档或相关教程，以确保
正确使用并解读结果。
非参数检验的SPSS操作
第八节非参数检验的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）。
非参数正态检验方法
非参数正态检验方法非参数正态检验方法是一种用于检验数据是否符合正态分布的方法，它不需要对数据进行任何假设，因此被广泛应用于各种领域。
下面是一个全面的详细方法。
一、确定样本数据首先需要确定要进行非参数正态检验的样本数据集合。
这个样本数据集合可以是从实验中得到的一组数据，也可以是从某个已有的数据集中选取出来的。
二、计算样本均值和标准差为了对样本数据进行分析，需要计算出其均值和标准差。
均值可以通过将所有数值相加再除以总数来计算得出，而标准差可以通过将每个数值与均值之差平方后再求和再除以总数再开方来计算得出。
三、绘制直方图和概率密度图为了更好地理解样本数据的分布情况，可以绘制直方图和概率密度图。
直方图可以将样本数据按照一定区间划分，并统计每个区间内的频数，然后将这些频数用柱状图表示出来；概率密度图则是在直方图基础上加入连续曲线来表示概率密度函数。
四、应用Kolmogorov-Smirnov检验Kolmogorov-Smirnov检验是一种常用的非参数正态检验方法。
它基于样本数据的累积分布函数与理论正态分布的累积分布函数之间的差异来判断样本数据是否符合正态分布。
具体步骤如下：1. 假设样本数据为x1,x2,...,xn，将其从小到大排序，并计算出每个数值对应的累积频率F(x)。
2. 计算出理论正态分布的累积分布函数G(x)。
3. 计算出样本数据与理论正态分布之间的最大差异D=max|F(x)-G(x)|。
4. 根据样本数量n和显著性水平α，在Kolmogorov-Smirnov检验表格中查找相应的临界值Dα(n)，如果D>Dα(n)，则拒绝原假设，即认为样本数据不符合正态分布；否则，接受原假设，即认为样本数据符合正态分布。
五、进行Shapiro-Wilk检验Shapiro-Wilk检验也是一种常用的非参数正态检验方法。
它基于样本数据与理论正态分布之间的线性关系来判断样本数据是否符合正态分布。
具体步骤如下：1. 假设样本数据为x1,x2,...,xn，将其从小到大排序。
SPSS非参数检验—两独立样本检验_案例解析
SPSS非参数检验—两独立样本检验_案例解析非参数检验是一种在统计学中常用于比较两个或多个独立样本的方法。
与参数检验不同，非参数检验不需要对数据的分布进行假设，并且适用于非正态分布的数据。
SPSS（统计软件包for社会科学）是一个广泛使用的统计分析软件，它提供了许多非参数检验的功能。
本文将以一个案例为例，解析如何使用SPSS进行两独立样本的非参数检验。
案例描述：一家公司正在评估一个新的培训课程对员工的绩效是否有显著影响。
为了评估培训课程的效果，研究人员随机选择了两组员工，一组接受了培训课程（实验组），另一组没有接受培训课程（对照组）。
研究人员想要比较两组员工在绩效上的差异。
步骤一：导入数据首先，将实验组和对照组的数据分别导入SPSS中。
假设每个样本中有n个观测值。
在SPSS中，每一组数据应该是一个独立的变量（或列），并且每个观测值应该占据矩阵中的一个单元格。
步骤二：选择非参数检验方法在SPSS中，可以使用Mann-Whitney U检验来比较两组独立样本的绩效差异。
该检验的原假设是两组样本来自同一个总体，备择假设是两组样本来自不同的总体。
步骤三：运行非参数检验在SPSS的菜单栏中，依次选择"分析" - "非参数检验" - "独立样本检验（Mann-Whitney U）"。
将实验组和对照组的变量分别输入到"因子1"和"因子2"中。
在"可选"选项中，可以选择在报告中包含各种统计量。
步骤四：解读结果SPSS将输出很多统计信息，包括推断统计、置信区间、效应大小等。
其中，最重要的是U值和显著性。
U值是用来检验两组样本是否来自同一个总体的统计量，显著性则是用来判断差异是否显著。
如果显著性小于0.05，则可以拒绝原假设，认为两组样本在绩效上存在显著差异。
总结：通过上述步骤，我们可以利用SPSS进行两独立样本的非参数检验。
SPSS的非参数检验
02
SPSS非参数检验概述
定义与特点
定义
非参数检验是在统计分析中，相对于参数检验的一种统计方法。 它不需要对总体分布做严格假定，只关注数据本身的特点，因此 具有更广泛的适用范围。
特点
非参数检验对总体分布的假设较少，强调从数据本身获取信息， 具有灵活性、稳健性和适用范围广等优点。
局限性
计算量大
对于大规模数据集，非参数检验的计算量可 能较大，需要较长的计算时间。
对数据要求高
非参数检验要求数据具有可比性，对于不可 比的数据集可能无法得出正确的结论。
解释性较差
非参数检验的结果通常较为简单，对于深入 的统计分析可能不够满足。
对异常值敏感
非参数检验对异常值较为敏感，可能导致结 果的偏差。
THANK YOU
感谢聆听
常用非参数检验方法
独立样本非参数检验
用于比较两个独立样本的差异 ，如Mann-Whitney U 检验 、Kruskal-Wallis H 检验等。
相关样本非参数检验
用于比较相关样本或配对样本 的关联性，如Wilcoxon signed-rank 检验、Kendall's tau-b 检验等。
等级排序非参数检验
案例二：两个相关样本的非参数检验
总结词
适用于两个相关样本的比较，如同一班级内不同时间点的成绩比较。
描述
使用SPSS中的两个相关样本的非参数检验，如Wilcoxon匹配对检验，可以比较两个相关样本的总体分布是否相 同。
案例二：两个相关样本的非参数检验
01
步骤
02
1. 打开SPSS软件，输入数据。
两配对样本非参数检验
两配对样本非参数检验在统计学中，非参数检验是一种用于比较两个或多个独立样本之间差异的方法，它不依赖于数据的分布假设。
相比之下，参数检验需要对数据的分布做出假设，例如正态分布。
非参数检验的优点是更加灵活，在不确定数据的分布情况下更能有效地进行统计推断。
以下将介绍两种常见的非参数检验方法：Wilcoxon秩和检验和Mann-Whitney U检验。
Wilcoxon秩和检验又称为Wilcoxon符号秩检验、Wilcoxon配对差异检验等，它用于比较两个配对样本的差异。
该检验的原假设是，在两个配对样本中，两两配对的差异具有相同的分布。
而备择假设是两个配对样本之间存在差异。
Wilcoxon秩和检验的步骤如下：1.给出两个配对样本，分别记作X和Y。
2.对所有配对差异进行排序，并为每个差异分配一个秩次，然后计算秩和W+和W-。
3.根据秩和W+和W-的大小，查找对应的临界值。
4.比较秩和W+和W-与临界值，如果大于等于临界值，则拒绝原假设，否则接受原假设。
Mann-Whitney U检验用于比较两个独立样本的差异，它的原假设是两个样本来自同一个总体，而备择假设是两个样本来自不同的总体。
Mann-Whitney U检验的步骤如下：1.给出两个独立样本，分别记作X和Y。
2.对两个样本的所有观测值进行排列，并为每个观测值计算秩次。
3.根据秩次，计算U值。
4.利用U值和样本量的关系，查找对应的临界值。
5.比较U值与临界值，如果小于等于临界值，则拒绝原假设，否则接受原假设。
需要注意的是，在使用非参数检验时，样本量越大，结果的准确性越高。
此外，当样本量较小时，非参数检验的效果可能会受到影响，建议使用参数检验。
综上所述，非参数检验是一种灵活、无需分布假设的统计推断方法，其中Wilcoxon秩和检验和Mann-Whitney U检验用于比较两个独立样本或配对样本之间的差异。
它们的应用范围广泛，并在实际问题中得到广泛应用。
假设检验——非参数检验
假设检验（二）——非参数检验假设检验的统计方法，从其统计假设的角度可分为两类：参数检验与非参数检验。
上一节我们所介绍的Z 检验、t 检验，都是参数检验。
它们的共同特点是总体分布正态，并满足某些总体参数的假定条件。
参数检验就是要通过样本统计量去推断或估计总体参数。
然而，在实践中我们常常会遇到一些问题的总体分布并不明确，或者总体参数的假设条件不成立，不能使用参数检验。
这一类问题的检验应该采用统计学中的另一类方法，即非参数检验。
非参数检验是通过检验总体分布情况来实现对总体参数的推断。
非参数检验法与参数检验法相比，特点可以归纳如下：（1）非参数检验一般不需要严格的前提假设；（2）非参数检验特别适用于顺序资料；（3）非参数检验很适用于小样本，并且计算简单；（4）非参数检验法最大的不足是没能充分利用数据资料的全部信息；（5 ）非参数检验法目前还不能用于处理因素间的交互作用。
非参数检验的方法很多，分别适用于各种特点的资料。
本节将介绍几种常用的非参数检验方法。
一．2检验2检验主要用于对按属性分类的计数资料的分析，对于数据资料本身的分布形态不作任何假设，所以从一定的意义上来讲，它是一种检验计数数据分布状态的最常用的非参数检验方法。
22检验的方法主要包括适合性检验和独立性检验。
（一）2检验概述2是实得数据与理论数据偏离程度的指标。
其基本公式为：2 （ f0 f e）（公式11—9）fe式中，f0 为实际观察次数，f e 为理论次数。
分析公式可知，把实际观测次数和依据某种假设所期望的次数（或理论次数）的差数平方，除以理论次数，求出比值，再将n 个比值相加，其和就是2。
观察公式可发现，如果实际观察次数与理论次数的差异越小， 2值也就越小。
当 f 0 与 f e 完全相同时，2值为零。
际次数与理论次数之差的大小而变化利用2值去检验实际观察次数与理论次数的差异是否显著的方法称为2检验有两个主要的作第一，可以用来检验各种实际次数与理论次数是否吻合的这类问题统称为适合性检验； 第二， 判断计数的两组或多组资料是否相互关联还是相互独立的问 题，这类问题统称为独立性检验。
非参数检验
一、秩和检验（一）两组样本量都小于十的时候1、将两组数据混合，按大小排序（最小的为1等级）2、将两组中样本少的一组，各样本等级相加，用T 表示3、把T 值与秩和检验表中的临界值比较，若T 小于1T ，或者T 大于等于2T 则表明两样本有统计学差异，否则，就没有统计学差异。
【例】在一项关于模拟训练的实验中，以技工学校的学生为对象，对5名学生用针对某一工种的模拟器进行训练，另外让6名学生下车间直接在实习中训练，经过同样时间后对两组人进行该工种的技术操作考核，结果如下：模拟器组：56，62，42，72，76实习组： 68，50，84，78，46，92假设两组学生初始水平相同，问两种训练方式效果是否不同？解：（1）排等级（2）算秩和（等级和）T=1+4+5+7+8=25（3）查秩和检验表125,6n n ==时，1T =19，2T =41（表中值为单侧检验，故这里查0.025时的临界值）19＜25＜41即1T ＜T ＜2T所以不能认为这两种训练方法不同。
（二）两组样本容量都大于十的时候一般认为，秩和T 的分布接近正态分布，其平均数及标准差如下：112(1)2T T n n n μσ++== 其中1n 为较小的样本容量，即12n n ≤，这样，就可以按下面公式进行差异检验了TT T Z μσ-=Z 值落在一1.96~1.96区间内则表明差异无统计学意义（双侧，a=0.05），落在该区间之外则表明差异有统计学意义。
若0.05水平单侧检验则Z 值在一1.65~1.65区间内差异无统计学意义，在区间之外表明差异有统计学意义。
【例】对某班学生进行注意稳定性实验，男生与女生的实验结果如下，问男女生之间注意稳定性是否不同？男生：（1n =14）19，32，21，34，19，25，25，31，31，27，22，26， 26，29女生：（2n =17）25，30，28，34，23，25，27，35，30，29，29，33，35，37，24，34，32解：先将两组实验数据混合，从小到大排序然后标出男生、女生每个人相应的等级。
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。
非参数统计中的Mann-WhitneyU检验使用教程(Ⅰ)
非参数统计中的Mann-Whitney U检验使用教程统计学在各个领域中都扮演着重要的角色，而在实际数据分析中，我们经常需要对两组数据进行比较。
而Mann-Whitney U检验就是一种非参数统计方法，用来比较两组独立样本的中位数是否有差异。
本文将详细介绍Mann-Whitney U检验的使用方法，希望能对读者有所帮助。
一、Mann-Whitney U检验的基本原理Mann-Whitney U检验是一种非参数检验方法，也被称为Wilcoxon秩和检验。
它不依赖于总体分布的假设，适用于对两组独立样本的中位数进行比较。
该方法的基本原理是将两组样本的数据合并起来，然后按照大小顺序排列，最后计算每个样本所对应的秩和。
通过比较秩和的大小，就可以判断两组样本的中位数是否有显著差异。
二、Mann-Whitney U检验的假设条件进行Mann-Whitney U检验时，需要满足以下假设条件：1. 两组样本是独立的；2. 两组样本来自的总体分布相同；3. 数据为顺序变量或至少是等距变量。
三、Mann-Whitney U检验的步骤进行Mann-Whitney U检验的步骤如下：1. 将两组样本数据合并，并按照大小顺序排列；2. 计算每个样本所对应的秩次；3. 计算秩和U；4. 根据U的值查找临界值，判断是否拒绝原假设。
四、Mann-Whitney U检验的步骤实例假设有两组学生的数学成绩数据，分别为：组1：78, 85, 92, 66, 88组2：72, 79, 90, 85, 76首先，将两组数据合并并按照大小顺序排列：66, 72, 76, 78, 79, 85, 85, 88, 90, 92然后，计算每个样本所对应的秩次：66(1), 72(2), 76(3), 78(4), 79(5), 85(), 85(), 88(8), 90(9), 92(10) 接着，计算秩和U：U = n1 * n2 + n1 * (n1 + 1) / 2 - R1其中，n1为第一组样本的大小，n2为第二组样本的大小，R1为第一组样本的秩和。
非参数检验 表格
非参数检验介绍在统计学中，非参数检验是一种用于比较两个或多个样本之间差异的方法，而不要求对样本数据的总体分布作出假设。
与参数检验相比，非参数检验更加灵活，可以用于各种类型的数据以及各种情况下的推断分析。
什么是参数检验？在介绍非参数检验之前，我们先来了解一下参数检验。
参数检验是基于对总体分布的假设进行统计推断的方法。
在参数检验中，我们假设样本数据服从某种特定的分布（如正态分布），然后使用样本数据对该分布的参数进行估计，并基于这些参数进行统计推断。
非参数检验的优势与参数检验相比，非参数检验具有以下优势： 1. 更广泛的适用性：非参数方法不依赖于总体分布的假设，因此适用于各种类型的数据，无论其分布形态是什么样的。
2. 没有数据分布的假设：非参数方法不需要对数据的总体分布做出任何假设，因此可以应用于无法满足正态分布等假设的数据集。
3. 更具鲁棒性：非参数方法对异常值和偏离分布的数据更具有鲁棒性，能够更好地处理不完美的数据。
常见的非参数检验方法接下来，我们将介绍一些常见的非参数检验方法，以及它们适用的情况。
Mann-Whitney U检验Mann-Whitney U检验（也称为Wilcoxon秩和检验）用于比较两个独立样本的差异。
它适用于数据不满足正态分布假设且数据量较小的情况。
该检验基于将两个样本的观测值合并并对其进行排序，然后计算秩和值来比较两个样本的总体分布差异。
Kruskal-Wallis检验Kruskal-Wallis检验用于比较三个或多个独立样本的差异。
它可以看作是一种非参数的方差分析方法，适用于数据不满足正态分布假设的情况。
该检验基于将所有样本的观测值合并并对其进行排序，然后计算秩和值来比较不同样本的总体分布差异。
Wilcoxon符号秩检验Wilcoxon符号秩检验（也称为Wilcoxon符号秩和检验）用于比较两个配对样本的差异。
它适用于数据不满足正态分布假设的情况。
该检验基于对配对差值的绝对值进行排序，然后计算秩和值来判断两个样本差异是否显著。
两相关样本非参数检验方法
两相关样本非参数检验方法非参数检验方法是一种常用的统计方法，它不依赖于数据的分布假设，适用于数据分布未知或不满足正态分布假设的情况。
在实际应用中，有许多非参数检验方法可供选择，其中包括两个相关样本的非参数检验方法。
本文将介绍两个常用的相关样本非参数检验方法：符号检验和威尔科克森秩和检验。
一、符号检验符号检验是一种简单而直观的非参数检验方法，适用于两个相关样本的比较。
它的基本思想是将两个相关样本的差值视为一个新的样本，然后统计差值中正负号的数量。
符号检验的步骤如下：1. 建立原假设（H0）和备择假设（H1）：H0：两个相关样本的中位数差值为零；H1：两个相关样本的中位数差值不为零。
2. 对每个样本对计算差值，并记录差值的正负号。
3. 统计正负号的数量，并计算出正负号的差值（正数的数量减去负数的数量）。
4. 利用正负号的差值来判断差值的中位数是否为零。
如果正负号的差值显著大于零，可以拒绝原假设，认为两个相关样本的中位数差值不为零；反之，不能拒绝原假设。
符号检验的优点是简单易懂，不需要对数据的分布做出假设。
然而，它的缺点是只利用了差值的符号信息，忽略了差值的大小信息，可能会导致信息的损失。
二、威尔科克森秩和检验威尔科克森秩和检验是一种常用的非参数检验方法，适用于两个相关样本的比较。
它的基本思想是将两个相关样本的差值视为一个新的样本，然后对这个新样本的秩次进行统计。
威尔科克森秩和检验的步骤如下：1. 建立原假设（H0）和备择假设（H1）：H0：两个相关样本的中位数差值为零；H1：两个相关样本的中位数差值不为零。
2. 对每个样本对计算差值，并计算出差值的绝对值。
3. 对差值的绝对值进行排序，得到秩次。
4. 计算秩次和（正差值的秩次之和与负差值的秩次之和的较小值）。
5. 利用秩次和来判断差值的中位数是否为零。
如果秩次和显著大于零，可以拒绝原假设，认为两个相关样本的中位数差值不为零；反之，不能拒绝原假设。
威尔科克森秩和检验的优点是利用了差值的大小信息，相对于符号检验更加精确。
r语言多组数据非参数检验 -回复
r语言多组数据非参数检验-回复R语言多组数据非参数检验是一种常用的统计分析方法，适用于未满足正态分布假设的情况。
本文将以此为主题，从介绍非参数检验的背景和原理，到详细讲解R语言中多组数据非参数检验的步骤，一步一步回答读者的疑问。
一、非参数检验的背景和原理非参数检验是一种不基于总体分布假设的统计方法，主要用于比较两个或多个组之间的差异。
相比于参数检验，非参数检验更为灵活，适用范围更广。
非参数检验的原理是通过对数据进行排序和秩次变换，来忽略数据分布的形状和特征，只关注于数据的顺序关系，从而进行统计推断。
二、R语言中多组数据非参数检验的步骤在R语言中，进行多组数据的非参数检验可以使用多种函数，下面将一步一步介绍具体的操作步骤。
1. 导入数据首先，需要将数据导入R语言中，并将其存储为矩阵或数据框的形式。
可以使用`read.csv()`或`read.table()`函数将数据从外部文件导入，也可以直接使用`data.frame()`函数手动创建数据框。
2. 定义分组变量根据研究设计，将数据分组。
通常可以使用向量或因子变量的形式定义分组变量，例如：group <- c("A", "A", "A", "B", "B", "B")。
3. 进行非参数检验R语言中有多个函数可以进行非参数检验，根据研究目的和数据类型的不同，选择合适的函数。
常用的函数有：- wilcox.test(): 用于比较两个独立样本之间的差异，返回Wilcoxon秩和检验的结果。
- kruskal.test(): 用于比较多个独立样本之间的差异，返回Kruskal-Wallis 检验的结果。
- friedman.test(): 用于比较多个相关样本之间的差异，返回Friedman 秩和检验的结果。
这些函数都有相似的参数，包括x（数据向量或因子）、y（分组变量）和alternative（备择假设），可以根据需要进行设置。
非参数检验的概念与过程
认为顾客对三种款式衬衫的喜爱程度是不相同的。
补充：非参数检验
以下的讲义是吴喜之教授有关
非参数检验的讲义，
我觉得比书上讲得清楚。
非参数检验
为什么用非参数方法？
非参数检验
说明：非参数检验这章，请看下面吴 喜之教授的讲义，更为具体的可参看 《统计分析与SPSS的应用》薛薇 编著 人大出版社，2002.7第二次印刷
非参数检验的概念
是指在总体不服从正态分布且分布情况 不明时，用来检验数据资料是否来自同 一个总体假设的一类检验方法。由于这 些方法一般不涉及总体参数故得名。 这类方法的假定前提比参数性假设检验 方法少的多，也容易满足，适用于计量 信息较弱的资料且计算方法也简单易行， 所以在实际中有广泛的应用。
Cochran Q：要求样本数据为二值的（1－满意 0－不满意） Friedman：利用秩实现 Kendall协同系数检验：H0：协同系数为0(评分标准不相关的
或者是随机的) 实例 ：9个顾客对三种款式衬衫的喜爱程度（1－最喜爱 2－其
次 3－不喜爱）。数据data12-09（3个变量： 款式A，款式B, 款式C， 27个cases）。试问顾客对三种款式衬衫的喜爱程度 是否相同。 Analyze－> Nonparametric Tests－> k related Samples
Test Pairs: dlq－dlh Test type：选一种或多种 比较有用的结果：看sig值，sig<.05, 拒绝零假设,
认为锻炼前后的晨脉有显著性的差异。
12.8 多个相关样本检验
SPSS非参数检验—两独立样本检验_案例解析
SPSS非参数检验—两独立样本检验_案例解析非参数检验是一种不基于总体分布特征的统计方法，适用于数据分布未知、非正态分布或无法满足参数检验假设的情况。
其中一种非参数检验是两独立样本检验，用于比较两组独立样本之间的统计差异。
本篇文章将结合案例解析，详细介绍SPSS软件中如何进行非参数检验的两独立样本检验。
案例背景：工厂生产两种不同形状的零件，为了比较两种零件的尺寸是否存在差异，随机选取了30个零件进行测量。
现在需要使用两独立样本检验来研究这两种零件的尺寸是否存在显著差异。
步骤一：数据导入首先，将收集到的数据导入SPSS软件中。
数据包括两个变量：零件类型（Group）和尺寸（Size）。
将数据按照Excel或CSV格式保存，然后在SPSS中选择"文件"->"导入"->"数据"，选择导入文件，并进行数据格式定义。
步骤二：描述性统计分析在进行假设检验之前，首先进行描述性统计分析，以了解样本数据的基本特点。
在SPSS中，选择"分析"->"描述性统计"->"描述性统计"，将"Size"变量拖入"变量"框中，然后点击"统计"按钮，选择要统计的统计量（如均值、标准差等），最后点击"确定"按钮进行计算。
步骤三：正态性检验在进行非参数检验之前，需要进行正态性检验，以确定数据是否满足参数检验的假设。
在SPSS中，选择"分析"->"非参数检验"->"单样本分布检验"，将"Size"变量拖入"变量"框中，然后点击"选项"按钮，选择要进行的正态性检验方法，如Kolmogorov-Smirnov检验或Shapiro-Wilk检验等。
SPSS操作步骤讲解系列--非参数K个独立样本检验
非参数K个独立样本检验1.理论非参数K个独立样本检验：检验多个两独立样本检验的问题。
分析方法原理和两个独立样本检验类似。
提出假设与备择假设：H0：各个样本代表的总体分布相同，H1各个样本代表的总体分布不完全相同。
求出各个样本秩和统计量求H统计量统计推断：p>0.05,表明各个样本代表的总体分布相同P<0.05,表明各个样本代表的总体分布不完全相同图1成对比较结果2.非参数K个独立样本检验操作步骤先导入数据后点击分析、非参数检验、旧对话框、K个独立样本。
图2操作步骤第一步第二步：进入图对话框后将因变量放入检验变量框中，后将分组变量放入分组变量框中后定义范围，填入分组变量赋值时的最大值和最小值，后点击继续、确定。
图3检验方法勾选及定义分组范围第三步：若需要看描述统计表结果，点击选项勾选描述、四分位数。
图4描述统计勾选第四步：若需要修改检验标准、点击精确、勾选蒙特卡洛法填入对应的检验标准置信区间。
图5检验标准置信区间修改3.非参数K个独立样本检验结果后K个独立样本检验的结果就出来了。
图6结果4.两两比较结果操作步骤第一步：如需要看两两比较结果，点击分析、非参数检验、独立样本。
图7两两比较结果第一步第二步：进入图中对话框后点击、字段、将对应变量放入对应的变量框中。
图8定义字段点击设置、勾选定制检验、克鲁卡尔沃利斯单因素ANOVA检验（K个样本）在多重比较里勾选：全部成对。
点击运行。
图9定义设置5.两两比较结果然后K个独立样本检验两两比较的假设检验结果就出来了。
图10假设检验结果第一步：双击假设检验中的一个结果（一般都是双击显著的结果），及可以进入图中结果查看器。
图11结果查看器第二步：在模型查看器中找到查看并点击其中的成对比较。
图12成对比较选择进入图中两两比较的结果框查看结果。
图13两两比较结果6.结果整理将结果粘贴复制到Excel表格中进行整理，将克鲁斯卡尔-沃利斯检验结果粘贴复制到表格中，后将检验统计放入卡方和p值，且把两两比较结果放入表格中。
10非参数秩和检验
10非参数秩和检验非参数秩和检验（也称为Wilcoxon秩和检验）是一种用于比较两组独立样本的统计方法。
这种方法不要求数据符合特定的分布假设，因此适用于各种不同类型的数据。
在本文中，我将介绍非参数秩和检验的原理、步骤以及如何应用它来比较两组独立样本。
非参数秩和检验的原理基于秩数的概念。
当我们比较两组独立样本时，我们可以将所有的数据点按照大小顺序进行排列，并为它们分配一个秩数。
然后，我们将计算每个数据点的秩和，然后比较两组数据的秩和来判断它们之间是否存在显著差异。
非参数秩和检验的步骤如下：1.将两组独立样本的数据合并，并按照大小顺序排列。
2.为每个数据点分配一个秩数，如果有重复值，则取平均秩。
3.计算每个样本的秩和，即将该组数据对应的秩数相加。
4.计算两组数据的秩和之差。
5.根据差异的大小和样本量，计算检验统计量。
6.根据检验统计量和自由度，在显著性水平为α的情况下确定是否拒绝原假设。
假设我们有两组独立样本，需要比较它们的平均值是否存在显著差异。
我们可以使用非参数秩和检验来进行这种比较。
下面是一个示例：假设我们有两组学生的数学成绩数据，第一组有30名学生，第二组有25名学生。
我们想要知道这两组学生的数学成绩是否存在显著差异。
首先，我们将两组学生的数学成绩数据合并，并按照大小顺序进行排列。
然后，为每个数据点分配一个秩数。
如果有重复值，则取平均秩。
接下来，计算每组学生的秩和，然后计算两组学生的秩和之差。
最后，根据差异的大小和样本量，计算检验统计量，并确定在显著性水平为α的情况下是否拒绝原假设。
非参数秩和检验的优点在于它不要求数据符合特定的分布假设，因此对于数据不满足正态分布的情况下具有更强的鲁棒性。
此外，它还可以处理有序分类变量或等距变量的分析，适用范围比较广泛。
总结一下，非参数秩和检验是一种用于比较两组独立样本的统计方法，适用于各种不同类型的数据，具有较强的鲁棒性和广泛的适用范围。
在实际应用中，可以通过计算检验统计量来判断两组数据之间是否存在显著差异，从而做出相应的统计推断。
非参数统计中的Mann-WhitneyU检验使用教程(Ⅲ)
非参数统计中的Mann-Whitney U检验使用教程在统计学中，Mann-Whitney U检验是一种非参数统计方法，用于比较两个独立样本的中位数。
与参数统计方法相比，非参数统计方法不要求数据符合特定的分布，因此更加灵活和广泛适用。
Mann-Whitney U检验可以应用于各种类型的数据，包括定序数据和连续数据。
在本文中，我们将深入探讨Mann-Whitney U检验的原理和使用方法，以便读者能够更好地理解和应用这一统计工具。
原理简介Mann-Whitney U检验是基于秩和的统计方法，它的原理基于两个独立样本的秩次之间的比较。
在进行Mann-Whitney U检验时，首先将两个样本合并为一个总体，然后对所有的数据进行排序，并为每个数据点分配一个秩次。
接着，计算出每个样本的秩和，最后通过比较秩和的大小来判断两个样本的中位数是否相等。
如果两个样本的中位数相等，那么它们的秩和也应该相近；反之，如果两个样本的中位数不相等，那么它们的秩和就有较大的差异。
使用步骤Mann-Whitney U检验的使用步骤如下：1. 收集数据：首先需要收集两个独立样本的数据，确保数据的样本容量足够大，以保证统计结果的可信度。
2. 数据排序：将两个样本的数据合并为一个总体，并对所有数据进行排序，为每个数据点分配一个秩次。
3. 计算秩和：分别计算出两个样本的秩和，并记为U1和U2。
4. 比较U值：计算出U值，即较小的U值，然后根据U值查找相应的临界值，从而判断两个样本的中位数是否存在显著差异。
5. 结果解释：根据比较结果，得出两个样本中位数是否存在显著差异的结论，并进行适当的解释和讨论。
实例演练为了更好地理解Mann-Whitney U检验的使用方法，我们以一个实例进行演练。
假设我们有两个班级的学生，分别为A班和B班，我们想要比较两个班级的数学成绩是否存在显著差异。
我们收集了两个班级学生的数学成绩数据，并进行了Mann-Whitney U检验。
非参数统计中的排列检验详解(十)
在统计学中，排列检验是一种非参数检验方法，用于比较两个或多个群体的中位数或者分布差异。
与参数检验相比，排列检验不需要对数据的分布做出任何假设，因此在数据分布未知或者不满足正态分布时，排列检验是一种非常有效的统计方法。
一、排列检验的基本思想排列检验的基本思想是通过对样本数据进行重新排列，生成所有可能的排列组合，然后计算排列组合下的检验统计量。
通过比较原始数据的检验统计量与所有排列组合的检验统计量，可以得出原假设的显著性水平。
二、排列检验的步骤1. 提出假设：首先提出需要检验的假设，如两个群体的中位数是否相等。
2. 计算检验统计量：根据需要比较的问题，选择适当的检验统计量，如Wilcoxon秩和检验中的秩和统计量。
3. 生成排列组合：将样本数据进行重新排列，生成所有可能的排列组合。
4. 计算检验统计量：对每一种排列组合，计算出相应的检验统计量。
5. 比较检验统计量：将原始数据的检验统计量与所有排列组合的检验统计量进行比较，得出显著性水平。
三、排列检验的应用排列检验广泛应用于生物统计学、医学统计学等领域。
例如，在临床试验中，排列检验常用于比较不同治疗方案的疗效；在生物学研究中，排列检验常用于比较不同基因的表达水平等。
四、排列检验的优缺点排列检验的优点在于不对数据分布做出任何假设，因此适用于各种类型的数据。
此外，排列检验还具有较好的鲁棒性，对异常值不敏感。
然而，排列检验的缺点在于计算量较大，在样本量较大时，可能需要较长的计算时间。
五、排列检验的举例假设需要比较两组医疗方案的疗效，其中一组为药物治疗，另一组为安慰剂。
在进行排列检验时，首先提出研究假设，即药物治疗组的疗效是否显著优于安慰剂组。
然后选择适当的检验统计量，如Wilcoxon秩和检验中的秩和统计量，对样本数据进行重新排列，生成所有可能的排列组合。
接着计算每一种排列组合下的秩和统计量，并与原始数据的秩和统计量进行比较，得出显著性水平。
通过排列检验的结果，可以得出药物治疗组的疗效是否显著优于安慰剂组。
非参数统计中的Mann-WhitneyU检验使用教程(八)
非参数统计中的Mann-Whitney U检验使用教程统计学是一门研究数据收集、分析、解释和呈现的学科。
在实际应用中，统计学不仅帮助人们更好地理解数据，还可以为决策提供支持。
在统计学中，Mann-Whitney U检验是一种用于比较两组数据的非参数假设检验方法。
本文将介绍Mann-Whitney U检验的理论基础和具体应用步骤。
一、Mann-Whitney U检验的理论基础Mann-Whitney U检验是一种非参数检验方法，用于比较两组独立样本的中位数是否相等。
它的原假设是两组样本的中位数相等，备择假设是两组样本的中位数不相等。
如果两组样本大小相等并且满足独立同分布的条件，那么Mann-Whitney U检验的统计量U服从正态分布。
Mann-Whitney U检验的优点是不对数据的分布做出假设，因此适用于各种类型的数据。
二、Mann-Whitney U检验的具体步骤进行Mann-Whitney U检验的具体步骤如下：1. 收集数据首先，需要收集两组独立样本的数据。
这两组样本可以是来自不同总体的数据，也可以是同一总体的不同条件下的数据。
2. 排列数据将两组样本的数据合并，并按照从小到大的顺序排列。
给每个数据点标注它所属的组别。
3. 计算秩次对于每一个数据点，计算它在合并样本中的秩次。
如果有相同数值的数据点，则取它们的秩次的平均值。
4. 计算U值根据秩次的计算结果，计算两组样本的U值。
U值的计算方法取决于样本大小和秩次之和。
5. 比较U值根据U值的大小，查找临界值并进行假设检验。
如果计算得到的U值大于临界值，则拒绝原假设，否则接受原假设。
三、Mann-Whitney U检验的应用举例为了更好地理解Mann-Whitney U检验的具体应用，以下以一个假设检验的例子来进行说明。
假设一个医学研究团队对两种药物治疗高血压的疗效进行了比较。
他们随机选择了50名患者，其中25名患者接受药物A治疗，另外25名患者接受药物B治疗。
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二项式检验
检验样本是否来自指定概率为P的二项分布
样本总体与指定的二项分布无明显差异
分析—非参数检验（N）—旧时对话框（L）—二项式
游程检验
推断数据序列中两类事件的发生过程是否随机（检验一个变量两个值的分布是否是随机分布的，即检验前一个个案是否影响下一个个案的值）
在大样本条件下，游程Z近似服从正态分布
样本随机
分析—非参数检验（N）—旧时对话框（L）—游程
单样本K-S检验
适用于探索连续型随机变量的分布
样本来自的总体与指定的理论分布无显著差异
分析—非参数检验（N）—旧时对话框（L）—1样本K-S
两独立样本检验
样本所属的总体分布类型是未知的，此时两独立样本是否来自相同分布的总体
Kruskal-Wallis H检验
检验K个独立样本是否来自不同总体
分析—非参数检验（N）—旧时对话框（L）—多个独立样本
Median（中位数）检验
检验多个样本是否来自具有相同中位数的总体
样本来自的多个独立总体的中位数无显著差异
Jonckheere-Terpstra检验
检验样本来自多个独立总体的分布是否存在显著差异
若游程数较小，则样本来自的两个总体的分布形态有较大差距
摩西极端反应检验（Moses extreme reaction)
检验样本来自的两个总体分布是否存在显著差异
样本来自的两个总体分布无显著差异
若跨度很小，表明两个样本无法充分混合，可以认为实验样本存在极端反应
K个独立样本检验
推断样本来自的多个独立总体的分布是否存在显著差异
Friedman检验
样本来自的多配对总体分布无显著差异
分析—非参数检验（N）—旧时对话框（L）—K个相关样本
Kendall's W检验
用于分析评判者的评判标准是否一致公平，他将每个评判对象的分数都看作是来自多个配对总体的样本
样本来自的对配对总体分布无显著差异
Cochran's Q检验
适用于二分类变量
Mann-Whitney U检验
检验两个样本的总体在位置上是否相等
分析—非参数检验（N）—旧时对话框（L）—两个独立样本
K-S检验（Kolmogorov-Smirnov检验）
检验两组样本秩分累计频数和累积频率的差异检验
W-W检验（Wald-Wolfwitz runs检验）
对两组样本秩分别排列的游程检验
样本来自的对配对总体分布无显著差异
样本来自的两配对样本对总体分布无显著差异
McNemar检验
将研究对象自身作为对照，检验总体分布无显著差异
Marginal Homogeneity检验
是McNemar检验从二分类事件向多分类事件的推广
K个相关样本检验
样本之间是独立的，每一个样本中的观察值也是相互独立的。解决多个相关样本（如配对、配伍组资料）是否来自同一个总体
样本来自的多个总体的分布无明显差异
两个相关样本检验
应用于对同一研究对象（或配对对象）处理前后的效果进行比较，腿短某种处理是否有效
Wilcoxon检验
检验两个相关样本是否来自相同的总体，但对总体分布形势没有限制
要求变量为两个连续变量
分析—非参数检验（N）—旧时对话框（L）—两个相关样本
Sign检验
适用于相关样本资料和定性变量，测量特征是用正负号而不是用定量测量
非参数检验
适用范围
检验
检验的目的
方法
方法的目的
前提条件
零假设H0
结果对比
操作方法
适用范围广，对资料没有要求，对总体分布几乎没有假定，只是有时对分布的形状做一些诸如连续、对称等的简单假设
卡方检验
用来检验观察频数与期望频数是否吻合
样本来源总体的分布与指定的理论分布无明显差异
当观察频数与理论频数越接近，χ2值越小，接受零假设。