spss教程:單樣本非引數檢驗
引數檢驗是在總體分佈形式已知的情況下,對總體分佈的引數進行推斷,但如果不正確瞭解總體分佈形態,引數估計就不適用,非引數檢驗正是用於此類情況的。
單樣本非引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、變數值隨機性檢驗等。
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引數檢驗方法,根據樣本資料,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,得到的概率為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,樣本資料檢驗樣本來自的總體是否服從指定概率為p的二項分佈。檢驗比例是使用者自己定義的,此處輸入0.9進行檢驗。概率為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:該方法可以樣本資料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數的分佈。其中“常規”就是常態分佈。計算所得的概率為0.344,大於顯著性水平0.05,所以與常態分佈無顯著性差別。
(04)變數值隨機性檢驗:通過樣本變數值的分析,實現對總體的變數值出現是否是隨機的進行檢驗。以“中位數x27;進行分割。計算出的概率為0.491,大於顯著性水平,不拒絕原假設,認為資料是隨機性的。
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