非参数检验过程spss
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。
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。
第7章spss非参数检验
Statistics按钮： 计算卡方值，用于行列
变量的独立性检验
计算pearson和spearman 相关系数
定类资料的行列变 量相关性检验
定序资料的行列变 量相关性检验
定序与定距资料的行 列变量相关性检验
评判内部一致性 相关风险比例 两相关二项分类变量的非参检验
二项分类变量的因、自变量独立性检验
p(1 p) / n
17
【界面设置】
检验的落入第一组的 概率常数值
分组值，小于该值为1 组，其余为1组
注意大小样本的选择
18
【结果形式】
19
7.3 Runs 游程检验 主要用于对二分变量（数值型）或利用断点分 为两组的变量，检验取值的分布随机性或两总体分 布是否一致，即一个case的取值是否影响下一个。 统计原假设H0：样本二分值分布是随机的或两总体分 布相同。
5、 2 Independent Samples 两独立（成组）样本检验
6、 K Independent Samples K个独立样本检验 5、 2 Related Samples 两关联（配对）样本检验 6、 K Related Samples K个关联样本检验
2
7.1 Chi-Square
1、卡方拟合优度检验 （Nonparametric Tests - Chi-Square） 主要用于分析实际频数与理论频数（已知）拟合情况；χ2 值反映了实际频数和理论频数的吻合程度。χ2值越小， 说明实际频数与理论频数越吻合。 适用于一个变量的多项分类数据的检验分析。 统计原假设：实际频数与理论频数相等或实际构成比等于 已知构成比。 k ( f 0 f e )2 卡方统计量为 2
25
【界面设置】
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。
第七章SPSS非参数检验
二、SPSS两独立样本非参数检验
(一)目的 由独立样本数据推断两总体的分布是否存在显著差异
(或两样本是否来自同一总体)。 (二)基本假设 H0：两总体分布无显著差异(两样本来自同一总体) (三)数据要求 样本数据和分组标志
•第七章SPSS非参数检验
二、SPSS两独立样本非参数检验
– 与样本在相同点的累计频率进行比较。如果相差较小，则认为样
本所代表的总体符合指定的总体分布。
•第七章SPSS非参数检验
一、SPSS单样本非参数检验
（三）K-S检验 (4)基本步骤
菜单选项：analyze->nonparametric tests->1-sample k-s 选择待检验的变量入test variable list 框 指定检验的分布名称(test distribution)
将两样本混合并按升序排序 分别计算两个样本在相同点上的累计频数和累计频率 两个累计频率相减。 如果差距较小，则认为两总体分布无显著差异
应保证有较大的样本数
案例：7-5 p194使用寿命
•第七章SPSS非参数检验
二、SPSS两独立样本非参数检验
3.游程？检验(Wald-Wolfowitz runs)
一、SPSS单样本非参数检验
（二）总体分布的二项分布检验 (1)目的
通过样本数据检验样本来自的总体是否服从指定的 概率p的二项分布根据 (2)原假设 样本来自的总体与指定的二项分布无显著差异。 (3)案例7-2 p187 产品合格率
•第七章SPSS非参数检验
一、SPSS单样本非参数检验
（三）K-S检验 (1)目的
•第七章SPSS非参数检验
五、SPSS多配对样本非参数检验
SPSS第讲非参数检验(共72张PPT)
SPSS应用
Kendall协同系数检验中会计算Friedman检验方 法，得到friedman统计量和相伴概率。如果相伴概
率小于显著性水平，可以认为这10个节目之间没有 显著差异，那么可以认为这5个评委判定标准不一 致，也就是判定结果不一致。
SPSS应用
3．多配对样本的Cochran Q检验
多配对样本的Cochran Q检验也是对多个互 相匹配样本总体分布是否存在显著性差异的统计 检验。不同的是多配对样本的Cochran Q检验所能 处理的数据是二值的（0和1）。其零假设是：样 本来自的多配对总体分布无显著差异。
SPSS应用
单样本K-S检验可以将一个变量的实际频数分
布与正态分布（Normal）、均匀分布（Uniform）、
泊松分布（Poisson）、指数（Exponential）分 布进行比较。其零假设H0为样本来自的总体与指定
的理论分布无显著差异。
SPSS应用
6.2 两配对样本非参数检验
6.2.1 统计学上的定义和计算公式
SPSS应用
两配对样本非参数检验的前提要求两个样本 应是配对的。在应用领域中，主要的配对资料包 括：具有年龄、性别、体重、病况等非处理因素 相同或相似者。首先两个样本的观察数目相同， 其次两样本的观察值顺序不能随意改变。
SPSS应用
SPSS中有以下3种两配对样本非参数检验方 法。
SPSS应用
1验．两配对样本的McNemar变化显著性检
SPSS应用
2．两配对样本的符号（Sign）检验
当两配对样本的观察值不是二值数据时，无法 利用前面一种检验方法，这时可以采用两配对样本
的符号（Sign）检验方法。其零假设为：样本来
自的两配对样本总体的分布无显著差异。
SPSS教程-非参数检验
一般用来对两个独立样本的均数、中位数、离 散趋势、偏度等进行差异比较检验。
两个样本是否独立，主要看在一个总体中抽取 样本对另外一个总体中抽取样本有无影响。
Mann-Whitney检验
=0.18576
计算表
SPSS基本操作
SPSS基本操作
SPSS基本操作
SPSS基本操作
SPSS基本操作
单样本K-S检验
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
步骤
计算各样本观测值在理论分布中出现的理论累计概率值F(x) 计算各样本观测值的实际累计概率值S(x) 计算理论累计概率值与实际累计概率值的差D(x) 计算差值序列中最大绝对差值D
针麻效果
(1) Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ
表
肺癌 (2) 10 17 19 4
三种病人肺切除术的针麻效果比较肺化脓症Fra bibliotek肺结核
(3)
(4)
24
48
41
65
33
36
7
8
合计 (5) 82 123 88 19
SPSS基本操作
与例7的操作相同
随机区组设计资料的秩和检验
M检验(Friedman法)法计算步骤
将每个区组的数据由小到大分别编秩 计算各处理组的秩和Ri 求平均秩：R=1/2b(k+1) 计算各处理组的（ Ri-R） 求M 查M界值表，F近似法
参数统计（parametric statistics) : 在 统计推断 中，若样本所来自的总体分布为已知的函数形式 （正态/近似正态分布），但其中的参数未知，统 计推断的目的就是对这些未知参数进行估计/检验， 这类统计推断方法称参数统计。
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。
spss使用教程非参数检验
SPSS二项分布检验就是根据收集到的样本 数据，推断总体分布是否服从某个指定的二项 分布。其零假设是H0：样本来自的总体与所指 定的某个二项分布不存在显著的差异。
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SPSS中的二项分布检验，在样本小于或等 于30时，按照计算二项分布概率的公式进行计 算；样本数大于30时，计算的是Z统计量，认 为在零假设下，Z统计量服从正态分布。Z统计 量的计算公式如下
人数 2 4 7 16 20 25 24 22 16 2 6 1
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实现步骤
图10-12 在菜单中选择“1-Sample K-S”命令
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图10-13 “One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test”对话框
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图10-14 “One-Sample K-S：Options”对话框
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表10-2
35名婴儿的性别
婴儿
Sex
婴儿
Sex
婴儿
Sex
1
1
13
1
25
1
2
0
14
1
26
1
3
1
15
1
27
0
4
1
16
1
28
0
5
1
17
0
29
0
6
1
18
0
30
0
7
0
19
0
31
1
8
0
20
0
32
0
9
0
21
0
33
0
10
SPSS操作：多个相关样本的非参数检验（CochransQ检验）
SPSS操作：多个相关样本的⾮参数检验（CochransQ检验）点击Settings→Customize tests，勾选Cochran's Q (k samples)。
点击Define Success，在Cochran's Q: Define Success对话框中，点击Combine values into success category，在Success框中填⼊1（这⾥是“成功”对应的编码，本例中即为通过体能测试，“Passed”对应的是1，所以这⾥填“1”）。
点击OK→Run，输出结果。
3.4 不符合假设4的“精确”Cochran's Q检验当不符合假设4时，需要使⽤“精确”Cochran's Q检验。
在主界⾯点击Analyze→Nonparametric Tests→Legacy Dialogs→K Related Samples，出现Tests for Several Related Samples对话框。
将变量initial_fitness_test、month3_fitness_test和final_fitness_test选⼊Test Variables框中。
在Test Type 下⽅去掉Friedman，然后勾选Cochran's Q。
（如果数据符合假设4，则此时点击OK，结果与3.3部分的操作结果⼀致）点击Exact，在Exact Tests对话框中，点击Exact，点击Continue→OK。
3.5 “精确”Cochran's Q检验后的两两⽐较对于符合假设4的Cochran's Q检验（3.3部分），事后的两两⽐较将在结果解释部分展⽰（4.2部分）。
对于不符合假设4的“精确”Cochran's Q检验（3.4部分）事后的两两⽐较，可采⽤经Bonferroni法校正的多重McNemar检验。
在主界⾯点击Analyze→Nonparametric Tests→Legacy Dialogs→2 Related Samples。
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。
利用SPSS进行非参数检验
利用SPSS进行非参数检验（卡方检验）
一、启动SPSS
二、建立数据文件
1、定义两个数值型变量：组限L和频数f（先确定变量名称，
变量类型的默认值为数值型）。
2、输入组限L和频数f的实际数据。
3、用Data菜单中的Weight cases将f变成Frequency（频率）。
三、单击Analyze s菜单，选择Nonparametric Test中的
Chi-Square选项，打开相应的对话框。
选择要进行检验的变量L。
四、根据需要选择相应的选择项：
1、在Expected Range中选择Get from data或Use specified
range，后者需指定Lower（下限）和Upper（上限）。
2、在Expected Values指定期望值：如检验总体是否服从均匀分
布，只需选定All categories equal项；如检验总体是否服从某
个给定的分布，需选定Values，并键入相应各组所对应的由
给定分布计算而得的期望值。
五、选定所需的各项后，单击Ok即可得所需结果。
SPSS非参数检验
SPSS⾮参数检验实验⽬的：学会使⽤SPSS的简单操作，掌握⾮参数检验。
实验内容： 1.中位数符号检验，检验总体中位数是否等于某个假定的值。
设⼀个随机样本有n个数据，总体中位数的实际值为M，假设的总体中位数值为。
当样本中的数据⼤于假设的中位数时，⽤“+”号表⽰，⼩于假设的中位数时，⽤“-”表⽰；对于恰好等于假设的中位数的数据予以剔出。
若关⼼实际的M与假设的是否有差别，应建⽴假设：；计算检验统计量S+和S-。
S+表⽰每个样本数据与与差值符号为正的个数；S-表⽰每个样本数据与差值符号为负的个数。
计算P值并作出决策。
若P<，拒绝原假设。
2.Wilcoxon符号秩检验，检验总体参数(如中位数)是否等于某个假定的值。
它是对符号检验的⼀种改进，弥补了符号检验的不⾜，要⽐单纯的符号检验更准确⼀些(对应的参数检验—单样本均值检验)。
检验步骤：①计算各样本观察值与假定的中位数的差值，并取绝对值；②将差值的绝对值排序，并找出它们的秩；③计算检验统计量和P值，并作出决策。
3.独⽴样本的检验，Mann-Whitney检验不需要诸如总体服从正态分布且⽅差相同等之类的假设，但要求是两个独⽴随机样本的数据⾄少是顺序数据；Kruskal-Wallis检验不需要总体服从正态分布且⽅差相等这些假设。
该检验可⽤于顺序数据，也可⽤于数值型数据。
要检验k个总体是否相同，提出如下假设。
：所有总体都相同，：并⾮所有总体都相同或等价于，不全相同。
4.秩相关检验，对两个顺序变量之间相关程度的⼀种度量。
Spearman秩相关系数也称等级相关系数，记为，计算公式为，的取值范围为[-1,1]；，两种排序之间完全相关；若，两种排序之间为负相关；若，两种排序之间为正相关；若，两种排序之间不相关；越趋于1，相关程度越⾼；越趋于0，相关程度越低。
实验步骤： 1.中位数符号检验SPSS操作，点击【分析】→【⾮参数检验】→【相关样本】，打开【⾮参数检验、两个或更多相关样本】对话框。
非参数检验过程spss7
补充：二项分布检验实例
实例：为验证某批产品的一等品率是否达到90％，现 从该批产品中随机抽取23个样品进行检测，结果有19 个一等品（1－一等品，0－非一等品）。（变量2个： 一等品和个数，Cases 2个：1 19 和0 4） 加权：Data－>Weight Cases：个数 Analyze－> Nonparametric Tests－> Binomial
12.6 多个独立样本检验 K independent Samples Test
通过分析多个样本数据，推断它们的分布是否存在显著性差异。方 法有三种：
Median：是通过对中位数的研究来实现推断的 K－W：是通过对推广的平均秩的研究来实现推断的 J－T：与两个独立样本检验的Mann-Whitney U类似
补充：卡方检验实例
实例：心脏病人猝死人数与日期的关系，收集168个观 测数据。其中用1、2、3、4、5、6、7表示是星期几 死的。而人数分别为55、23、18、11、26、20、15。 推断心脏病人猝死人数与日期的关系是否为 2.8:1:1:1:1:1:1。（变量2个：死亡日期和死亡人数， Cases 7个） 加权：Data－>Weight Cases：死亡人数 Analyze－> Nonparametric Tests－>Chi Square
Test Variables: a b c 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
SPSS 非参数检验过程
非参数检验Nonparametric Tests菜单非参数统计是统计分析的重要组成部分,其优点是适用范围广（通用的统计方法），可用于等级资料和开口资料，缺点是检验效能低。
在SPSS中，提供了8种非参数检验方法，放入了Nonparametric Tests菜单中，分为两大类：（一）分布类型的检验过程：亦称拟合优度检验方法，即检验样本所来自的总体是否服从某种理论分布。
1、Chi-square test：用卡方检验来检验变量的几个取值所占百分比是否和我们期望的比例有统计学差异。
比如我们在人群中抽取了一个样本，可以用该方法来分析四种血型所占的比例是否相同（都是25%），或者是否符合我们所给出的一个比例（如分别为10%、30%、40%和20%）。
2、Binomial Test：用于检测所给的变量是否符合二项分布，变量可以是两分类的，也可以是连续性变量，然后按你给出的分界点一分为二。
3、Runs Test：用于检验某变量的取值是否是围绕着某个数值随机地上下波动，该数值可以是均数、中位数、众数或人为制定。
一般来说，如果该检验P值有统计学意义，则提示有其他变量对该变量的取值有影响，或该变量存在自相关。
4、单样本K-S检验(One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test)是用来检验样本分布是否服从某种理论分布,包括:正态分布(Normal)、均匀分布(Uniform)、泊松分布(Poisson)和指数分布(Exponential)。
（二）分布位置的检验过程：1、Two-Independent-Samples Tests：即成组设计的两样本比较的非参数检验。
2、Tests for Several Independent Samples：成组设计的多个样本比较的非参数检验，此处不提供两两比较方法。
3、Two-Related-Samples Tests：配对设计两样本的非参数检验。
4、Tests for Several Related Samples：配伍设计多个样本的非参数检验，此处同样不提供两两比较。
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。
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）。
0904-非参数假设检验例题SPSS实现-05信管信计
非参数假设检验SPSS辅助案例六、非参数假设检验：正态分布假设检验
SPSS求解过程：
注：K-S方法的主要思想是通过抽样建立来自总体的经验分布，把经验分布与假设的理论分布相比较，以误差最大建立统计量，求实际最大误差出现时的
P-Value，如果是小概率事件，拒绝
H，否则接受0H。
判别：由于显著性概率sig.(2-tailed)=0.333=P-V alue>0.05,所以接受
H
和用已知分布计算书本题解：计算在各小区间的观察值个数（即实际频数）i
np：
的理论频数i
np计算检验统计量的值，判断总体分布是否为正态分布：由i 、i
在已知观察值出现的频数时，可以用2
分布检验，过程如下：
需要设置频数为权重以识别。
判别：由于显著性概率sig. =0.999=P-V alue>0.05,所以接受
H
七、均匀分布假设检验
判别：由于显著性概率sig.(2-tailed)=1=P-V alue>0.05,所以接受
H
独立性假设检验：
如果应用2 （chi-Square）检验两个总体的独立性，可采用列联表形式，过程如下：
仍需要对频数进行设置为权重以识别。
判别：由于皮尔逊2 检验的显著性概率
sig.(2-tailed)=0.530=P-V alue>0.05, 所以接受
H。
书本题解过程：
应是n。
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Runs T est
比较有用的结果： 总case数（31）、 游程Run数（21）、 sig=.142>0.5， 不能拒绝零假设， 认为挑边器出现AB面是随机的。
T est V alue a T otal C ases N umber of Runs Z A symp. S ig. (2-tailed)
实例1（同二项分布检验） ：掷一枚比赛用的挑边器31
次，变量tbh，1为出现A面、2为出现B面，试问这挑
பைடு நூலகம்
边 器 出 现 AB 面 是 否 随 机 。 数 据 data12-03 （ 31 个
cases）。
Analyze－> Nonparametric Tests－> Runs
Test Variable: tbh Cut Point：Custom：2
非参数检验过程spss
12.1 卡方检验 Chi-Square test
这里介绍的卡方检验可以检验列联表中某一个变量的各 个水平是否有同样比例或者等于你所想象的比例(如 5:4:1) 实例1：掷骰子300次，变量LMT，1、2、3、4、5、 6分别代表六面的六个点，试问这骰子是否均匀。数据 data12-01（300个cases）。
二项分布：在现实生活中有很多的取值是两类的，如人 群的男和女、产品的合格和不合格、学生的三好学生和 非三好学生、投掷硬币的正面和反面。这时如果某一类 出现的概率是P，则另一类出现的概率就是1-P。这种 分布称为二项分布。 实例1：掷一枚比赛用的挑边器31次，变量tbh，1为出 现A面、2为出现A面，试问这挑边器是否均匀。数据 data12-03（31个cases）。
a. U ser-specified.
TBH 2 31 21
第12章 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
非参数检验过程spss
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。
非参数检验过程spss
非参数检验的过程
1. Chi-Square test 卡方检验 2. Binomial test 二项分布检验 3. Runs test 游程检验 4. 1-Sample Kolmogorov-Smirnov test 一个样本 柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验 5. 2 independent Samples Test 两个独立样本检验 6. K independent Samples Test K个独立样本检验 7. 2 related Samples Test 两个相关样本检验 8 . K related Samples Test 两个相关样本检验
Test Variable:死亡日期 Expected Values： 2.8:1:1:1:1:1:1 比较有用的结果：sig=.256>0.5，不能拒绝零假设，认为心
脏病人猝死人数与日期的关系为2.8:1:1:1:1:1:1 。
非参数检验过程spss
12.2 二项分布检验 Binomial test
匀。
实 例 1 的 数 据 可 以 组 织 成 ： 两 个 变 量 （ side 面 和 number次数），6个cases。但在卡方检验前要求用 number加权。结果同。
非参数检验过程spss
补充：卡方检验实例
实例：心脏病人猝死人数与日期的关系，收集168个观 测数据。其中用1、2、3、4、5、6、7表示是星期几 死的。而人数分别为55、23、18、11、26、20、15。 推断心脏病人猝死人数与日期的关系是否为 2.8:1:1:1:1:1:1。（变量2个：死亡日期和死亡人数， Cases 7个） 加权：Data－>Weight Cases：死亡人数 Analyze－> Nonparametric Tests－>Chi Square
Test Variable:一等品 Test Proportion：0.9 比较有用的结果：两组个数和sig=.193>0.5，不能拒绝零假
设，认为该批产品的一等品率达到了90％ 。
非参数检验过程spss
12.3 游程检验Runs test
单样本变量随机性检验是对某变量值出现是否随机进行
检验。
Analyze－> Nonparametric Tests－>Chi Square Test Variable: lmt 想要检验的变量 由 于 这 是 一 个 均 匀 分 布 检 测 ， 使 用 默 认 选 择 （ Expected
Values：All categories equal作为零假设）； 比较有用的结果：sig=.111>0.5，不能拒绝零假设，认为均
Analyze－> Nonparametric Tests－> Binomial Test Variable: tbh 由 于 这 是 一 个 均 匀 分 布 检 测 ， 使 用 默 认 选 择 （ Test
Proportion：0.5）； 比较有用的结果：两组个数和sig=1.00>0.5，不能拒绝零假
设，认为挑边器是均匀。
实 例 1 的 数 据 可 以 组 织 成 ： 两 个 变 量 （ side 面 和 number次数），2个cases。但在二项分布检验前要 求用number加权。非参结数果检验同过程。spss
补充：二项分布检验实例
实例：为验证某批产品的一等品率是否达到90％，现从 该批产品中随机抽取23个样品进行检测，结果有19个 一等品（1－一等品，0－非一等品）。（变量2个：一 等品和个数，Cases 2个：1 19 和0 4） 加权：Data－>Weight Cases：个数 Analyze－> Nonparametric Tests－> Binomial