非参数检验操作步骤
graphpad非参数检验步骤
graphpad非参数检验步骤
GraphPad软件可以进行多种非参数检验，以下是一般的非参数检验步骤：
1. 打开GraphPad软件并导入数据：将需要进行非参数检验的数据导入到GraphPad软件中。
可以直接复制粘贴数据，或者导入Excel或文本文件。
2. 选择适当的非参数检验：根据你的研究设计和数据类型，选择适合的非参数检验方法。
GraphPad提供了多种非参数检验方法，如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis单因素方差分析等。
3. 设置分组变量：如果你的数据涉及到多个组别，在GraphPad中需要设置分组变量。
将不同组别的数据正确分配到相应的组别上。
4. 运行非参数检验：根据你选择的非参数检验方法，在GraphPad中进行相应的设置并运行检验。
输入要比较的组别或条件，并设定置信水平。
5. 解读结果：GraphPad会生成非参数检验的结果报告。
仔细阅读结果报告，包括检验统计量、P值和置信区间等。
根据结果来判断是否存在显著差异或关联。
请注意，以上步骤是一般的流程，具体操作可能会根据你的数据和研究问题而有所不同。
建议在使用GraphPad进行非参数检验时，参考软件提供的帮助文档或相关教程，以确保
正确使用并解读结果。
非参数检验的SPSS操作
第八节非参数检验的SPSS操作前面一章介绍的二项分布的比率检验、配合度检验——卡方检验和1-Sample K-S检验等都属于非参数检验。
这一节我们主要结合前面参数假设检验一章讲过的t检验以及方差分析一章讲过的方差分析，来进一步分析，当参数检验的前提条件不满足时，两个样本和多个样本平均数差异的SPSS 操作方法。
一、两个独立样本的差异显著性检验两独立样本的的差异显著性检验只有在满足如下条件时才能进行T检验：变量为正态分布的连续测量数据。
若数据不满足这样的条件，强行进行T检验容易造成错误的结论。
在数据不能满足这种参数检验的条件下，我们可以选择非参数检验方法进行。
与两独立样本差异显著性检验相对应的方法可以在SPSS主菜单Analyze / Nonparametric Tests / 2 Independent Samples…中得到。
1．数据采用本章第一节中例2的数据（数据文件“9-4-1.sav”），具体介绍操作过程。
2．理论分析对于数据文件9-4-1.sav中的数据，目的是检验男女生之间注意稳定性是否存在显著差异，注意稳定性测量的结果虽然是测量数据但是从总体上来看不满足正态分布的前提假设，另外不同性别的学生可以看成是两组独立的样本，因此对上述资料的检验可以用非参数的独立样本的检验方法。
2．操作过程（1）在SPSS主菜单中选择Analyze / Nonparametric Tests / 2 Independent Samples…得到两个独立样本非参数检验的主对话框（图9-1），把因变量atten选入到检验变量表列（Test Independent-Sample Tests）中去，把gender选到分组变量（Grouping Variable）中，并单击Define Groups…,在随后打开的对话框中分别键入1与2，单击Continue回到主对话框如图9-1所示。
在Test Type中有四个可选项，其中最常用的是第一种方法Mann-Whitney U（又称秩和检验法）。
非参数正态检验方法
非参数正态检验方法非参数正态检验方法是一种用于检验数据是否符合正态分布的方法，它不需要对数据进行任何假设，因此被广泛应用于各种领域。
下面是一个全面的详细方法。
一、确定样本数据首先需要确定要进行非参数正态检验的样本数据集合。
这个样本数据集合可以是从实验中得到的一组数据，也可以是从某个已有的数据集中选取出来的。
二、计算样本均值和标准差为了对样本数据进行分析，需要计算出其均值和标准差。
均值可以通过将所有数值相加再除以总数来计算得出，而标准差可以通过将每个数值与均值之差平方后再求和再除以总数再开方来计算得出。
三、绘制直方图和概率密度图为了更好地理解样本数据的分布情况，可以绘制直方图和概率密度图。
直方图可以将样本数据按照一定区间划分，并统计每个区间内的频数，然后将这些频数用柱状图表示出来；概率密度图则是在直方图基础上加入连续曲线来表示概率密度函数。
四、应用Kolmogorov-Smirnov检验Kolmogorov-Smirnov检验是一种常用的非参数正态检验方法。
它基于样本数据的累积分布函数与理论正态分布的累积分布函数之间的差异来判断样本数据是否符合正态分布。
具体步骤如下：1. 假设样本数据为x1,x2,...,xn，将其从小到大排序，并计算出每个数值对应的累积频率F(x)。
2. 计算出理论正态分布的累积分布函数G(x)。
3. 计算出样本数据与理论正态分布之间的最大差异D=max|F(x)-G(x)|。
4. 根据样本数量n和显著性水平α，在Kolmogorov-Smirnov检验表格中查找相应的临界值Dα(n)，如果D>Dα(n)，则拒绝原假设，即认为样本数据不符合正态分布；否则，接受原假设，即认为样本数据符合正态分布。
五、进行Shapiro-Wilk检验Shapiro-Wilk检验也是一种常用的非参数正态检验方法。
它基于样本数据与理论正态分布之间的线性关系来判断样本数据是否符合正态分布。
具体步骤如下：1. 假设样本数据为x1,x2,...,xn，将其从小到大排序。
SPSS非参数检验—两独立样本检验_案例解析
SPSS非参数检验—两独立样本检验_案例解析非参数检验是一种在统计学中常用于比较两个或多个独立样本的方法。
与参数检验不同，非参数检验不需要对数据的分布进行假设，并且适用于非正态分布的数据。
SPSS（统计软件包for社会科学）是一个广泛使用的统计分析软件，它提供了许多非参数检验的功能。
本文将以一个案例为例，解析如何使用SPSS进行两独立样本的非参数检验。
案例描述：一家公司正在评估一个新的培训课程对员工的绩效是否有显著影响。
为了评估培训课程的效果，研究人员随机选择了两组员工，一组接受了培训课程（实验组），另一组没有接受培训课程（对照组）。
研究人员想要比较两组员工在绩效上的差异。
步骤一：导入数据首先，将实验组和对照组的数据分别导入SPSS中。
假设每个样本中有n个观测值。
在SPSS中，每一组数据应该是一个独立的变量（或列），并且每个观测值应该占据矩阵中的一个单元格。
步骤二：选择非参数检验方法在SPSS中，可以使用Mann-Whitney U检验来比较两组独立样本的绩效差异。
该检验的原假设是两组样本来自同一个总体，备择假设是两组样本来自不同的总体。
步骤三：运行非参数检验在SPSS的菜单栏中，依次选择"分析" - "非参数检验" - "独立样本检验（Mann-Whitney U）"。
将实验组和对照组的变量分别输入到"因子1"和"因子2"中。
在"可选"选项中，可以选择在报告中包含各种统计量。
步骤四：解读结果SPSS将输出很多统计信息，包括推断统计、置信区间、效应大小等。
其中，最重要的是U值和显著性。
U值是用来检验两组样本是否来自同一个总体的统计量，显著性则是用来判断差异是否显著。
如果显著性小于0.05，则可以拒绝原假设，认为两组样本在绩效上存在显著差异。
总结：通过上述步骤，我们可以利用SPSS进行两独立样本的非参数检验。
SPSS的非参数检验
02
SPSS非参数检验概述
定义与特点
定义
非参数检验是在统计分析中，相对于参数检验的一种统计方法。 它不需要对总体分布做严格假定，只关注数据本身的特点，因此 具有更广泛的适用范围。
特点
非参数检验对总体分布的假设较少，强调从数据本身获取信息， 具有灵活性、稳健性和适用范围广等优点。
局限性
计算量大
对于大规模数据集，非参数检验的计算量可 能较大，需要较长的计算时间。
对数据要求高
非参数检验要求数据具有可比性，对于不可 比的数据集可能无法得出正确的结论。
解释性较差
非参数检验的结果通常较为简单，对于深入 的统计分析可能不够满足。
对异常值敏感
非参数检验对异常值较为敏感，可能导致结 果的偏差。
THANK YOU
感谢聆听
常用非参数检验方法
独立样本非参数检验
用于比较两个独立样本的差异 ，如Mann-Whitney U 检验 、Kruskal-Wallis H 检验等。
相关样本非参数检验
用于比较相关样本或配对样本 的关联性，如Wilcoxon signed-rank 检验、Kendall's tau-b 检验等。
等级排序非参数检验
案例二：两个相关样本的非参数检验
总结词
适用于两个相关样本的比较，如同一班级内不同时间点的成绩比较。
描述
使用SPSS中的两个相关样本的非参数检验，如Wilcoxon匹配对检验，可以比较两个相关样本的总体分布是否相 同。
案例二：两个相关样本的非参数检验
01
步骤
02
1. 打开SPSS软件，输入数据。
两配对样本非参数检验
两配对样本非参数检验在统计学中，非参数检验是一种用于比较两个或多个独立样本之间差异的方法，它不依赖于数据的分布假设。
相比之下，参数检验需要对数据的分布做出假设，例如正态分布。
非参数检验的优点是更加灵活，在不确定数据的分布情况下更能有效地进行统计推断。
以下将介绍两种常见的非参数检验方法：Wilcoxon秩和检验和Mann-Whitney U检验。
Wilcoxon秩和检验又称为Wilcoxon符号秩检验、Wilcoxon配对差异检验等，它用于比较两个配对样本的差异。
该检验的原假设是，在两个配对样本中，两两配对的差异具有相同的分布。
而备择假设是两个配对样本之间存在差异。
Wilcoxon秩和检验的步骤如下：1.给出两个配对样本，分别记作X和Y。
2.对所有配对差异进行排序，并为每个差异分配一个秩次，然后计算秩和W+和W-。
3.根据秩和W+和W-的大小，查找对应的临界值。
4.比较秩和W+和W-与临界值，如果大于等于临界值，则拒绝原假设，否则接受原假设。
Mann-Whitney U检验用于比较两个独立样本的差异，它的原假设是两个样本来自同一个总体，而备择假设是两个样本来自不同的总体。
Mann-Whitney U检验的步骤如下：1.给出两个独立样本，分别记作X和Y。
2.对两个样本的所有观测值进行排列，并为每个观测值计算秩次。
3.根据秩次，计算U值。
4.利用U值和样本量的关系，查找对应的临界值。
5.比较U值与临界值，如果小于等于临界值，则拒绝原假设，否则接受原假设。
需要注意的是，在使用非参数检验时，样本量越大，结果的准确性越高。
此外，当样本量较小时，非参数检验的效果可能会受到影响，建议使用参数检验。
综上所述，非参数检验是一种灵活、无需分布假设的统计推断方法，其中Wilcoxon秩和检验和Mann-Whitney U检验用于比较两个独立样本或配对样本之间的差异。
它们的应用范围广泛，并在实际问题中得到广泛应用。
假设检验——非参数检验
假设检验（二）——非参数检验假设检验的统计方法，从其统计假设的角度可分为两类：参数检验与非参数检验。
上一节我们所介绍的Z 检验、t 检验，都是参数检验。
它们的共同特点是总体分布正态，并满足某些总体参数的假定条件。
参数检验就是要通过样本统计量去推断或估计总体参数。
然而，在实践中我们常常会遇到一些问题的总体分布并不明确，或者总体参数的假设条件不成立，不能使用参数检验。
这一类问题的检验应该采用统计学中的另一类方法，即非参数检验。
非参数检验是通过检验总体分布情况来实现对总体参数的推断。
非参数检验法与参数检验法相比，特点可以归纳如下：（1）非参数检验一般不需要严格的前提假设；（2）非参数检验特别适用于顺序资料；（3）非参数检验很适用于小样本，并且计算简单；（4）非参数检验法最大的不足是没能充分利用数据资料的全部信息；（5 ）非参数检验法目前还不能用于处理因素间的交互作用。
非参数检验的方法很多，分别适用于各种特点的资料。
本节将介绍几种常用的非参数检验方法。
一．2检验2检验主要用于对按属性分类的计数资料的分析，对于数据资料本身的分布形态不作任何假设，所以从一定的意义上来讲，它是一种检验计数数据分布状态的最常用的非参数检验方法。
22检验的方法主要包括适合性检验和独立性检验。
（一）2检验概述2是实得数据与理论数据偏离程度的指标。
其基本公式为：2 （ f0 f e）（公式11—9）fe式中，f0 为实际观察次数，f e 为理论次数。
分析公式可知，把实际观测次数和依据某种假设所期望的次数（或理论次数）的差数平方，除以理论次数，求出比值，再将n 个比值相加，其和就是2。
观察公式可发现，如果实际观察次数与理论次数的差异越小， 2值也就越小。
当 f 0 与 f e 完全相同时，2值为零。
际次数与理论次数之差的大小而变化利用2值去检验实际观察次数与理论次数的差异是否显著的方法称为2检验有两个主要的作第一，可以用来检验各种实际次数与理论次数是否吻合的这类问题统称为适合性检验； 第二， 判断计数的两组或多组资料是否相互关联还是相互独立的问 题，这类问题统称为独立性检验。
非参数检验
一、秩和检验（一）两组样本量都小于十的时候1、将两组数据混合，按大小排序（最小的为1等级）2、将两组中样本少的一组，各样本等级相加，用T 表示3、把T 值与秩和检验表中的临界值比较，若T 小于1T ，或者T 大于等于2T 则表明两样本有统计学差异，否则，就没有统计学差异。
【例】在一项关于模拟训练的实验中，以技工学校的学生为对象，对5名学生用针对某一工种的模拟器进行训练，另外让6名学生下车间直接在实习中训练，经过同样时间后对两组人进行该工种的技术操作考核，结果如下：模拟器组：56，62，42，72，76实习组： 68，50，84，78，46，92假设两组学生初始水平相同，问两种训练方式效果是否不同？解：（1）排等级（2）算秩和（等级和）T=1+4+5+7+8=25（3）查秩和检验表125,6n n ==时，1T =19，2T =41（表中值为单侧检验，故这里查0.025时的临界值）19＜25＜41即1T ＜T ＜2T所以不能认为这两种训练方法不同。
（二）两组样本容量都大于十的时候一般认为，秩和T 的分布接近正态分布，其平均数及标准差如下：112(1)2T T n n n μσ++== 其中1n 为较小的样本容量，即12n n ≤，这样，就可以按下面公式进行差异检验了TT T Z μσ-=Z 值落在一1.96~1.96区间内则表明差异无统计学意义（双侧，a=0.05），落在该区间之外则表明差异有统计学意义。
若0.05水平单侧检验则Z 值在一1.65~1.65区间内差异无统计学意义，在区间之外表明差异有统计学意义。
【例】对某班学生进行注意稳定性实验，男生与女生的实验结果如下，问男女生之间注意稳定性是否不同？男生：（1n =14）19，32，21，34，19，25，25，31，31，27，22，26， 26，29女生：（2n =17）25，30，28，34，23，25，27，35，30，29，29，33，35，37，24，34，32解：先将两组实验数据混合，从小到大排序然后标出男生、女生每个人相应的等级。
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二项式检验
检验样本是否来自指定概率为P的二项分布
样本总体与指定的二项分布无明显差异
分析—非参数检验（N）—旧时对话框（L）—二项式
游程检验
推断数据序列中两类事件的发生过程是否随机（检验一个变量两个值的分布是否是随机分布的，即检验前一个个案是否影响下一个个案的值）
在大样本条件下，游程Z近似服从正态分布
样本随机
分析—非参数检验（N）—旧时对话框（L）—游程
单样本K-S检验
适用于探索连续型随机变量的分布
样本来自的总体与指定的理论分布无显著差异
分析—非参数检验（N）—旧时对话框（L）—1样本K-S
两独立样本检验
样本所属的总体分布类型是未知的，此时两独立样本是否来自相同分布的总体
Kruskal-Wallis H检验
检验K个独立样本是否来自不同总体
分析—非参数检验（N）—旧时对话框（L）—多个独立样本
Median（中位数）检验
检验多个样本是否来自具有相同中位数的总体
样本来自的多个独立总体的中位数无显著差异
Jonckheere-Terpstra检验
检验样本来自多个独立总体的分布是否存在显著差异
若游程数较小，则样本来自的两个总体的分布形态有较大差距
摩西极端反应检验（Moses extreme reaction)
检验样本来自的两个总体分布是否存在显著差异
样本来自的两个总体分布无显著差异
若跨度很小，表明两个样本无法充分混合，可以认为实验样本存在极端反应
K个独立样本检验
推断样本来自的多个独立总体的分布是否存在显著差异
Friedman检验
样本来自的多配对总体分布无显著差异
分析—非参数检验（N）—旧时对话框（L）—K个相关样本
Kendall's W检验
用于分析评判者的评判标准是否一致公平，他将每个评判对象的分数都看作是来自多个配对总体的样本
样本来自的对配对总体分布无显著差异
Cochran's Q检验
适用于二分类变量
Mann-Whitney U检验
检验两个样本的总体在位置上是否相等
分析—非参数检验（N）—旧时对话框（L）—两个独立样本
K-S检验（Kolmogorov-Smirnov检验）
检验两组样本秩分累计频数和累积频率的差异检验
W-W检验（Wald-Wolfwitz runs检验）
对两组样本秩分别排列的游程检验
样本来自的对配对总体分布无显著差异
样本来自的两配对样本对总体分布无显著差异
McNemar检验
将研究对象自身作为对照，检验总体分布无显著差异
Marginal Homogeneity检验
是McNemar检验从二分类事件向多分类事件的推广
K个相关样本检验
样本之间是独立的，每一个样本中的观察值也是相互独立的。解决多个相关样本（如配对、配伍组资料）是否来自同一个总体
样本来自的多个总体的分布无明显差异
两个相关样本检验
应用于对同一研究对象（或配对对象）处理前后的效果进行比较，腿短某种处理是否有效
Wilcoxon检验
检验两个相关样本是否来自相同的总体，但对总体分布形势没有限制
要求变量为两个连续变量
分析—非参数检验（N）—旧时对话框（L）—两个相关样本
Sign检验
适用于相关样本资料和定性变量，测量特征是用正负号而不是用定量测量
非参数检验
适用范围
检验
检验的目的
方法
方法的目的
前提条件
零假设H0
结果对比
操作方法
适用范围广，对资料没有要求，对总体分布几乎没有假定，只是有时对分布的形状做一些诸如连续、对称等的简单假设
卡方检验
用来检验观察频数与期望频数是否吻合
样本来源总体的分布与指定的理论分布无明显差异
当观察频数与理论频数越接近，χ2值越小，接受零假设。