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SPSS應(yīng)用之非參數(shù)檢驗
2017-02-28
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SPSS應(yīng)用之非參數(shù)檢驗

統(tǒng)計學(xué)的假設(shè)檢驗可以分為參數(shù)檢驗和非參數(shù)檢驗，參數(shù)檢驗是根據(jù)一些假設(shè)條件推算而來，當(dāng)這些假設(shè)條件無法滿足的時候，參數(shù)檢驗的效能會大打折扣，甚至出現(xiàn)錯誤的結(jié)果，而非參數(shù)檢驗通常是沒有假設(shè)條件的，因此應(yīng)用范圍比參數(shù)檢驗要廣。

非參數(shù)檢驗在不做任何假設(shè)的情況下，最大限度的使用樣本信息，利用統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)的方法和技巧構(gòu)造統(tǒng)計量并加以檢驗，在某些情況下，非參數(shù)檢驗比參數(shù)檢驗擁有更高的效能，盡管如此，我們也不能一味的使用非參數(shù)檢驗，畢竟參數(shù)檢驗更加嚴(yán)謹(jǐn)，通常都是在數(shù)據(jù)不符合參數(shù)檢驗的條件是，才使用非參數(shù)檢驗，因此，對于數(shù)據(jù)的前期觀察是非常重要的。

非參數(shù)檢驗方法非常多，但是絕大部分非參數(shù)檢驗方法都是基于秩和結(jié)來構(gòu)造統(tǒng)計量的，SPSS中非參數(shù)檢驗是一個獨立的過程，也保留了舊對話框，新對話框按照樣本情況分類，根據(jù)樣本情況來選擇方法，并且更傾向于自動化分析，舊對話框的分類則不是很明確，分我們按照新對話框來進(jìn)行介紹

分析—非參數(shù)檢驗—單樣本

一、單樣本

1.二項式檢驗

二項式檢驗也稱為二項分布檢驗，用來檢驗樣本是否來自二項分布，也就是檢查樣本的觀測值的頻數(shù)與某一特定二項分布下的期望頻數(shù)是否一致。不僅可以針對于二分類變量，對于連續(xù)變量也可以當(dāng)做二分類變量來處理，例如成績的及格與否，產(chǎn)品的合格與否等。

本例中是想檢驗三門學(xué)科的及格率是否都在95%以上

2.卡方檢驗

卡方檢驗是最常用的多分類非參數(shù)檢驗，卡方統(tǒng)計量也廣泛被其他檢驗所引用，卡方檢驗依據(jù)卡方分布，主要包括適應(yīng)性檢驗和獨立性檢驗，適應(yīng)性檢驗用于檢驗實際觀察頻數(shù)與期望頻數(shù)是否一致，獨立性檢驗用于檢驗兩組或多組計數(shù)資料是否相互獨立。

3.K-S檢驗

全稱為Kolmogorov-Smirnow檢驗，在探索性分析中，也曾出現(xiàn)過用它來檢驗是否服從正態(tài)分布。該檢驗屬于非參數(shù)檢驗，用來檢驗?zāi)骋粏螛颖臼欠穹哪骋焕碚摲植肌?

4.Wilcoxon符號秩檢驗

該檢驗將符號和秩相結(jié)合，效能比單純的符號檢驗和秩和檢驗都高，因此比較常用

5.游程檢驗

我們知道樣本的隨機性很重要，而游程檢驗就是用來檢驗樣本數(shù)據(jù)是否是隨機抽取的。該檢驗的思想就是將樣本轉(zhuǎn)換為二分類變量，然后計算其游程個數(shù)進(jìn)行檢驗。數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)

二、獨立樣本

獨立樣本可分為兩獨立樣本和多獨立樣本，重點在于這些樣本之間沒有相關(guān)性，具體方法也有很多

三、相關(guān)樣本

相關(guān)樣本分為兩配對樣本和多獨立樣本，這些樣本之間都存在相關(guān)性

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