spss非参数检验

原文地址：spss非参数检验 作者：月亮咖啡茶 转自http://hi.baidu.com/zhangjihua2003/blog/item/f2ac2624c5febd22d50742cd.html       参数检验必须满足一定得条件才行，比如说t检验要求总体符合正态分布，F检验要求误差呈正态分布且各组方差整齐，等等。某些时候（容易被忽略了），数据并不能够满足这些条件，这个时候就需要借助于非参数检验了。           SPSS提供的非参数检验相当多，包括卡方检验、二项分布检验、游程检验、单样本K-S检验、两独立样本检验、多独立样本检验、两相关样本检验和多相关样本检验，菜单见下图：

      操作方式以后再单独介绍，首先介绍一下每种非参数检验的应用环境。       卡方检验：适用于配合度检验，主要用于分析实际频数与某理论频数是否相符。     二项分布分析：有些总体只能划分为两类，如医学中的生与死、成绩的及格与否。从这种二分类总体中抽取的所有可能结果，要么是对立分类中的这一类，要么是另一类，其频数分布称为二项分布。调用Binomial过程可对样本资料进行二项分布分析。     游程分析：依时间或其他顺序排列的有序数列中，具有相同的事件或符号的连续部分称为一个游程。调用Runs过程可进行游程检验，即用于检验序列中事件发生过程的随机性分析。     单样本K-S分析：对单样本进行Kolmogorov-Smirnov Z检验，它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）进行比较。      两独立样本检验：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。     多独立样本检验：对多个独立样本进行中位数检验和Kruskal-Wallis H检验。     两相关样本检验：对两个相关样本资料（如配对、配伍资料）进行秩和检验。     多相关样本检验：对多个相关样本资料（如配伍资料）进行秩和检验。