spss教程:單樣本非參數檢驗
參數檢驗是在總體分佈形式已知的情況下,對總體分佈的參數進行推斷,但如果不正確瞭解總體分佈形態,參數估計就不適用,非參數檢驗正是用於此類情況的。
單樣本非參數檢驗是對單個總體的分佈進行推斷的方法,方法包含卡方檢驗、二項分佈檢驗、單樣本K-S檢驗、變量值隨機性檢驗等。
操作方法
(01)卡方檢驗:一種典型的對總體分佈進行檢驗的非參數檢驗方法,根據樣本數據,推斷總體分佈與期望分佈或某一理論分佈是否存在顯著性差異,是一種吻合性檢驗。通常用於對有多項分類值的總體分佈的分析。檢驗分佈是否是2.8:1:1:1:1:1:1,得到的概率爲0.256,大於顯著性水平,所以實際分佈與理論分佈無顯著性差別。
(02)二項分佈檢驗:很多例子都是二值的,樣本數據檢驗樣本來自的總體是否服從指定概率爲p的二項分佈。檢驗比例是用戶自己定義的,此處輸入0.9進行檢驗。概率爲0.193,大於顯著性水平,不拒絕原假設,樣本分佈與指定概率0.9的二項分佈無顯著性差別。
(03)單樣本K-S檢驗:該方法可以樣本數據推斷樣本來自的總體是否服從某一理論分佈,是一種擬合優度檢驗方法,通常用於探索連續性隨機變量的分佈。其中“常規”就是正態分佈。計算所得的概率爲0.344,大於顯著性水平0.05,所以與正態分佈無顯著性差別。
(04)變量值隨機性檢驗:透過樣本變量值的分析,實現對總體的變量值出現是否是隨機的進行檢驗。以“中位數x27;進行分割。計算出的概率爲0.491,大於顯著性水平,不拒絕原假設,認爲數據是隨機性的。
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