SPSS学习笔记非参数检验

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总体分布未知，不会涉及有关总体分布的参数

1.单样本非参数检验：卡方分布，二项分布，K-S检验，变量值随机性检验

2.两独立样本非参数检验：两独立样本所来自的总体分布是否存在显著差异

3.两配对样本非参数检验

4.多独立样本非参数检验

5.多配对样本非参数检验

得到样本数据后，判断总体分布：直方图、P-P图、Q-Q图，或非参数检验

1.1 卡方检验：

根据样本数据，推断总体分布于期望分布或某一理论分布是否存在显著性差异，是一种吻合性检验，离散型数据。

原假设：样本来自总体的分布与期望分布或某一理论分布无显著性差异。

Eg：心脏病猝死人数与日期。

1.2二项分布检验：

检验总体是否服从指定概率为P的二项分布，

原假设：样本来自的总体与指定的二项分布无显著差异。

用于：二值型数据，性别，是否合格，是否为三好学生，硬币正反面等，用01表示。

注：检验概率值（检验比例）

1.3单样本K-S检验：

样本来自的总体是否与某一理论分布有显著差异，是一种拟合优度的检验方法。

用于：探索连续性变量的分布。正态分布（normal）、均匀分布（uniform）、指数分布（ex.）、泊松分布。

原假设：样本来自的总体与指定的理论分布无显著差异。

另外，对于数据量很大的连续型变量，可以用图形直观判断。

P-P图:数据与理论分布一致时，各个数据点应落在对角线上。

Q-Q图：如果数据与理论分布无显著差异，点应分布在0横线附近。（没找到啊？）

2 Test type：

Mann-Whitney: 秩：变量值排序的名次或位置

K-S检验：

游程检验Wald-wolfwitz Runs

极端反应检验Moses Extreme Reactions：踢出极端值前后P值变化情况，是否踢出。注：不同分析方法对同批数据的分析，结论可能不相同，要反复进行探索性分析，还要注意方法本身侧重点上的差异性。

4 中位数检验强调位置，Kruskal-Wallis检验侧重分析平均秩，Jonckheere比较同相对数。

~~~~不懂~

5 mean rank 平均秩

P值说明平均秩是否存在显著差异

Kendall检验中，W协同系数接近于1时，说明是一致的。