spss参数与非参数检验实验报告
SPSS应用之非参数检验

SPSS应⽤之⾮参数检验统计学的假设检验可以分为参数检验和⾮参数检验,参数检验是根据⼀些假设条件推算⽽来,当这些假设条件⽆法满⾜的时候,参数检验的效能会⼤打折扣,甚⾄出现错误的结果,⽽⾮参数检验通常是没有假设条件的,因此应⽤范围⽐参数检验要⼴。
⾮参数检验在不做任何假设的情况下,最⼤限度的使⽤样本信息,利⽤统计学、数学的⽅法和技巧构造统计量并加以检验,在某些情况下,⾮参数检验⽐参数检验拥有更⾼的效能,尽管如此,我们也不能⼀味的使⽤⾮参数检验,毕竟参数检验更加严谨,通常都是在数据不符合参数检验的条件是,才使⽤⾮参数检验,因此,对于数据的前期观察是⾮常重要的。
⾮参数检验⽅法⾮常多,但是绝⼤部分⾮参数检验⽅法都是基于秩和结来构造统计量的,中⾮参数检验是⼀个独⽴的过程,也保留了旧对话框,新对话框按照样本情况分类,根据样本情况来选择⽅法,并且更倾向于⾃动化分析,旧对话框的分类则不是很明确,分我们按照新对话框来进⾏介绍分析—⾮参数检验—单样本⼀、单样本1.⼆项式检验⼆项式检验也称为⼆项分布检验,⽤来检验样本是否来⾃⼆项分布,也就是检查样本的观测值的频数与某⼀特定⼆项分布下的期望频数是否⼀致。
不仅可以针对于⼆分类变量,对于连续变量也可以当做⼆分类变量来处理,例如成绩的及格与否,产品的合格与否等。
本例中是想检验三门学科的及格率是否都在95%以上2.卡⽅检验卡⽅检验是最常⽤的多分类⾮参数检验,卡⽅统计量也⼴泛被其他检验所引⽤,卡⽅检验依据卡⽅分布,主要包括适应性检验和独⽴性检验,适应性检验⽤于检验实际观察频数与期望频数是否⼀致,独⽴性检验⽤于检验两组或多组计数资料是否相互独⽴。
3.K-S检验全称为Kolmogorov-Smirnow检验,在探索性中,也曾出现过⽤它来检验是否服从正态分布。
该检验属于⾮参数检验,⽤来检验某⼀单样本是否服从某⼀理论分布。
4.Wilcoxon符号秩检验该检验将符号和秩相结合,效能⽐单纯的符号检验和秩和检验都⾼,因此⽐较常⽤5.游程检验我们知道样本的随机性很重要,⽽游程检验就是⽤来检验样本数据是否是随机抽取的。
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。
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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。
SPSS的参数检验和非参数检验

实验报告SPSS 勺参数检验和非参数检验学期:_2013—至2013_第_1_学期 课程名称:_数学建模专业:数学实验项目 SPSS 勺参数检验和非参数检验实验成绩:一、 实验目的及要求熟练掌握t 检验及其结果分析。
熟练掌握单样本、两独立样本、多独立样本 的非参数检验及各种方法的适用范围,能对结果给出准确分析。
二、 实验内容使用指定的数据按实验教材完成相关的操作。
1、给幼鼠喂以不同的饲料,用以下两种方法设计实验: 方式1:同一鼠喂不同的饲料所测得的体内钙留存量数据如下:方式2:甲组有12只喂饲料1,乙组有9只喂饲料2,所测得的钙留存量数据如 下:请选用恰当方法对上述两种方式所获得的数据进行分析,研究不同饲料是否使幼鼠体内钙的留存量有显著不同。
2、为分析大众对牛奶品牌是否具有偏好,随机挑选超市收集其周一至周六各天 三种品牌牛奶的日销售额数据,如下表所示:请选用恰当的非参数检验方法,以恰当形式组织上述数据进行分析, 并说明分析 结论。
实验报告附页三、实验步骤(一)方式1:1、打开SPSS软件,根据所给表格录入数据,建立数据文件;2、选择菜单Analyze —Compare means- Paired-Samples T Test ,出现窗口;3、把检验变量饲料1,饲料2选择到Paired Variables 框,单击OK 方式2:1、打开SPSS软件,根据所给表格录入数据,建立数据文件;2、选择菜单Analyze —Compare mean—Independent-Samples T Test,出现窗口3、选择检验变量饲料到Test Variable(s)框中。
4、选择总体标志变量组号到Group ing Variables 框中5、单击Define Groups按钮定义两总体的标志值1、2,单击OK(二)1、打开SPSS软件,根据所给表格录入数据,建立数据文件;2、选择菜单Analyze->Nonparametric->k Independent sample3、选择待检验的若干变量入包装1,包装2,包装3到Test Variable(s)框中;4、选择推广的平均秩检验(Friedman检验),单击OK四、实验结果分析与评价(一):方式1:Paired Samples Correlations由上表知:两配对变量饲料1和饲料2对应的概率p值为0.108>0.05通过了检验,可以认为两配对变量饲料1和饲料2无相关关系。
spss实验报告——非参数检验

实验报告——(非参数检验)实验目的:1、学会使用SPSS软件进行非参数检验。
2、熟悉非参数检验的概念及适用范围,掌握常见的秩和检验计算方法。
实验内容:1、某公司准备推出一个新产品,但产品名称还没有正式确定,决定进行抽样调查,在受访200人中,52人喜欢A名称,61人喜欢B名称,87人喜欢C 名称,请问ABC三种名称受欢迎的程度有无差别?(数据表自建)SPSS计算结果如下:此题为总体分布的卡方检验。
零假设:样本来自总体分布形态和期望分布没有显著差异。
即ABC三种名称受欢迎的程度无差别,分布形态为1:1:1,呈均匀分布。
观察结果,上表为200个观察数据对A、B、C三个名称(分别对应1,2,3)的喜爱的期望频数以及实际观察频数和期望频数的差。
从下表中可以看出相伴概率值为0.007小于显著性水平0.05,因此拒绝零假设,认为样本来自的总体分布与制定的期望分布有显著差异,即A、B、C三种名称受欢迎的程度有差异。
2、某村庄发生了一起集体食物中毒事件,经过调查,发现当地居民是直接饮用河水,研究者怀疑是河水污染所致,县按照可疑污染源的大致范围调查了沿河居民的中毒情况,河边33户有成员中毒(+)和均未中毒(-)的家庭分布如下:(案例数据run.sav)-+++*++++-+++-+++++----++----+----毒源问:中毒与饮水是否有关?SPSS计算结果如下:此题为单样本变量值随机检验零假设:总体某变量的变量值是随机出现的。
即中毒的家庭沿河分布的情况随机分布,与饮水无关。
相伴概率为0.036,小于显著性水平0.05,拒绝零假设,因此中毒与饮水有关。
3、某试验室用小白鼠观察某种抗癌新药的疗效,两组各10只小白鼠,以生存日数作为观察指标,试验结果如下,案例数据集为:npara1.sav,问两组小白鼠生存日数有无差别。
试验组:24 26 27 30 32 34 36 40 60 天以上对照组:4 6 7 9 10 10 12 13 16 16SPSS计算结果如下:此题为两独立样本非参数检验。
spss参数与非参数检验实验报告

(1).将一样本作为控制样本,另一样本作为实验样本。两样本混合后按升序排列;
(2).找出控制样本的跨度(最低秩和最高秩间的样品数)和截头跨度(去掉控制样本的最小值和最大值后的跨度)。若跨度(截头跨度)很小,认为样本存在极端反应。
以上四种检验的基本操作步骤:
(1)【Analyze】--->【Nonparametric Tests】--->【2 Independent Sample】
该检验可用来检验两个独立样本是否取自同一总体,它是最强的非参数检验之一。
基本思路:
1.将样本X和样本Y混合后作升序排列,计算每个数据的秩;
2.分别对两样本的秩求平均,得到两个平均秩,分别用W1=WX/m和W2=WY/n表示。
若W1和W2比较接近,则说明两个样本来自相同分布的总体,若W1和W2差异较大,则说明两个样本来自不同的总体。
(2)选择待检验变量到【Test Variable】框中
(3)指定存放样本标志值的变量到【Grouping Variable】框
(4)选择非参数检验方法
三、多个独立样本的非参数检验包括:中位数检验、Kruskal-Wallis H检验、Jonkheere-Terpstra检验
3.1中位数检验
(一)含义:通过对多组独立样本的分析,检验它们来自的总体的中位数是否存在显著差异。其原假设是:多个独立样本来自的多个总体的中位数无显著差异。
(2)选定待检验的变量到【Test Variable list】框中
(3)在【Cut Point】框中确定计算游程数的分界点
二、两个独立样本的非参数检验包括:Mann-Whitney U检验、K-S双样本检验、Wald-Wolfowitz游程检验、Moses极端反应检验
SPSS的参数检验和非参数检验

SPSS的参数检验和非参数检验SPSS是一种非常常用的统计分析软件,可以用于参数检验和非参数检验。
参数检验是假设检验的一种方法,用于判断统计样本是否代表总体。
而非参数检验则是用于检验数据是否满足一些分布假设,或判断两个或多个群体是否具有差异。
参数检验主要有t检验、方差分析和回归分析等。
其中,t检验用于比较两个样本均值是否有显著差异,包括独立样本t检验和相关样本t检验。
方差分析用于比较三个或更多样本均值是否有显著差异,可以进行单因素方差分析或多因素方差分析。
回归分析用于建立预测模型,可以通过线性回归或多项式回归进行。
非参数检验通常适用于数据不满足正态分布或方差齐性的情况,如Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis H检验、Mann-Whitney U检验等。
Wilcoxon符号秩检验用于比较两个配对样本的差异是否有显著差异,Kruskal-Wallis H检验用于比较三个或更多独立样本的差异是否有显著差异,Mann-Whitney U检验用于比较两个独立样本的差异是否有显著差异。
在SPSS中进行参数检验和非参数检验一般需要进行以下步骤:1.导入数据:将数据导入SPSS软件,可以通过选择文件-导入功能进行操作。
2.设定分析变量:定义需要进行分析的变量,并将其添加到分析列表中。
3.选择统计方法:根据实验设计和数据分布情况,选择合适的参数检验或非参数检验方法。
4.执行分析:点击运行按钮进行分析,在分析结果中可以查看得到显著性水平、均数、方差等指标。
5.结果解释:根据分析结果进行假设检验,判断是否存在显著差异,并解释其结果。
无论是参数检验还是非参数检验,在进行分析前需要注意数据的合理性、样本的选择和实验设计的合理性等,以保证分析结果的可靠性。
同时,还应根据不同的研究目的和数据特点选择适当的方法,并合理解释分析结果。
在SPSS软件中,可以通过图表、表格和描述性统计等形式展示和解释结果,并通过结果进行科学判断和相关推断。
spss卡方检验和非参数检验

练习一、 为试验某止疼药物的效果,将178例患者随机分为两组,用药组90 人,对照组88人,试验结果见数据chi_ex,请根据此数据回答,此 药物止疼效果如何?
练习二、 用两种方法检查乳腺癌患者120名,甲法检出率60%,乙法检出率 50%,两法检出都阳性的是35%,请问两种方法检出率是否有差别?
H1:B≠C
Test Statisticsb
N Chi-Squarea
VAR00001 & VAR00002 410
86.449
Asymp. Sig.
.000
a. Continuity Corrected
b. McNemar Test
χ2 =86.45, P=0.000 P<0.05,拒绝H0,接受H1,差别有显著性,两种方法 检验结果不同。
二、 行×列表的χ2检验
a. 什么是行×列表 整理表的行数多于2,或者列数多于2。 四格表是为了比较两个率(构成比)是 否相等;行×列表是为了比较三组或者 三组以上的率(构成比)是否相等。
b. 行×列表χ2检验的假设: H0:各组构成相同 H1:各组构成不同或不全相同
c. 行×列表的自由度: (行数-1) ×(列数-1)
L i ne a r-b y-L i ne a r Asso ci a ti on
2.333
1
.127
N of Valid Cases
25
a. Computed only for a 2x2 table
b. 2 cells (50.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 1. 60.
两型慢性布氏病患者得植物血凝素皮试反应
spss统计软件实验报告

岭南师范学院2014年-2015学年第一学期期末考试(考察)实验报告调查题目:岭南师院学生生活费支出情况的调查科目:统计软件成绩:姓名:陈文超学号: 2011224529 巫军福 2011224539李裕慧 2011224522李立聪 2011224515 专业:数学与应用数学班级: 11金融数学班内容: SPSS软件数据预处理、基本统计分析、参数检验非参数检验、方差分析有关说明:现在大学生的生活费大部分是家里给的,当然也有一部分的学生是通过做各种的兼职,例如:家教、派传单、送餐等,获得一小部分的零花钱。
那么,对于大学生来说,如何能让自己的一定额度的生活费用在合理的方面,这是非常重要的。
这也是一个关于生活费的理财计划,处理得好的话,可以每月都能有一点的剩余或者可以买些自己喜欢的商品。
基于这个原因,我们小组经过讨论后,确定了这个题目,也为了了解当今大学生的生活支出情况,从而可以做出相应的改善。
调查目的:大学生是一个新兴的消费群体,为了调查清楚我校大学生生活费支出状况,我们决定采用简单随机抽样发放问卷以及网上填写问卷的方法对学校的同学进行一次大学生生活费支出的调查,并进行统计分析。
主要弄清楚大学生要花多少钱,花在了什么地方,花的是否合理,如果不合理怎样改进。
我们用数据来倡导大家在校期间生活费的合理使用。
调查范围:岭南师范学院。
调查对象:我校不同学院不同专业的学生群体。
调查研究的方法:采用简单随机不重复抽样的方法发放问卷,网上不重复填写问卷的方法,并进行统计分析。
具体统计分析有:1.根据样本的生活费来源,分布状况的均值,比例等分布的数字特征,推断大学生总体分布的相应参数。
2.根据性别进行男女两个总体生活费均值之差的比较以及比例的比较。
3.根据大一、大二、大三、大四进行四个总体生活费均值之差及比例的比较4.绘制统计图使样本数据直观化并对统计量进行分析。
小组分工安排:巫军福、陈文超、李裕慧、李立聪四个人一起讨论确定选题以及调查的主体、范围、方法,也初步定出调查问卷的初稿。
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(一)单样本t检验的含义
1.检验某变量的总体均值与指定的检验值之间是否存在显著差异。2.前提:总体应服从正态分布。
(二)单样本t检验的基本实现思路
计算t统计量:及t值对应的p值。
(三)SPSS单样本t检验的操作步骤:
(1)打开【Analyze】---->【Compare Means】----->【One-Sample T Test】,弹出窗口。
(2)选定待检验的变量到【Test Variable】框中
(3)在【Expected Range】框中确定待检验样本的取值范围
(4)在【Test】框中给出二项分布的检验概率值
1.3单样本K-S检验
(一)单样本K-S检验含义:
该检验为拟合优度检验,可以检验样本数据是否服从指定的理论分布,适用于探索连续型随机变量的分布形态,如正态分布、均匀分布、指数分布等。
(1)若m>n,Wilcoxon W=Wx;若m<n,Wilcoxon W=Wy;若m=n,Wilcoxon W为第一个观测值所在样本的W值;
(2)Mann-WhitneyU=W-n(n+1)/2在小样本下U统计量服从曼-惠特尼分布,大样本下U近似服从正态分布。
2.2 K-S双样本检验
该检验可用来检验两个独立样本是否取自同一总体。
该检验可用来检验两个独立样本是否取自同一总体,它是最强的非参数检验之一。
基本思路:
1.将样本X和样本Y混合后作升序排列,计算每个数据的秩;
2.分别对两样本的秩求平均,得到两个平均秩,分别用W1=WX/m和W2=WY/n表示。
若W1和W2比较接近,则说明两个样本来自相同分布的总体,若W1和W2差异较大,则说明两个样本来自不同的总体。
(2)选定待检验的变量到【Test Variable list】框中
(3)在【Cut Point】框中确定计算游程数的分界点
二、两个独立样本的非参数检验包括:Mann-Whitney U检验、K-S双样本检验、Wald-Wolfowitz游程检验、Moses极端反应检验
2.1 Mann-Whitney U检验
(2)选择待检验变量到【Test Variable】框中
(3)指定存放样本标志值的变量到【Grouping Variable】框
(4)选择非参数检验方法
三、多个独立样本的非参数检验包括:中位数检验、Kruskal-Wallis H检验、Jonkheere-Terpstra检验
3.1中位数检验
(一)含义:通过对多组独立样本的分析,检验它们来自的总体的中位数是否存在显著差异。其原假设是:多个独立样本来自的多个总体的中位数无显著差异。
原假设:样本来自的总体与指定的理论分布无显著差异
(二)基本思路
假定F0(x)是一个已知的分布函数,Fn(x)是未知的总体分布函数F(x)的样本经验分布函数,取检验统计量:
D=max︳Fn(x)- F0(x)︳
在样本数据服从指定分布时,D的观测值应该较小,如果D的观测值较大,则零假设可能不成立。
(三)基本操作步骤:
(三)基本操作步骤:
(1)【Analyze】--->【Compare Means】---->【Paired Sample T Test】。
(2)指定一对或若干对配对变量作为检验变量送入【Paired Variables】框。
二、两独立样本t检验
(一)两独立样本t检验的含义
1.检验两独立的总体均值之间是否存在显著差异。
2.前提要求:(1)两样本应是相互独立的(2)样本来自的两总体应服从正态分布。
(二)基本实现思路:
(1)两个样本方差相等与不相等时使用的计算t值的公式不同,因此应先进行方差齐性检验。
(2)SPSS的输出,在给出方差齐与不齐两种计算结果的t值和t检验的显著性概率的同时,还给出对方差齐性检验的F值和F检验的显著性概率。用户需根据F检验的结果自己判断选择t检验输出中的哪个结果,得出结论。
此公式先将每一类别中的观测和期望的频数之差的平方除以相应的期望频数,然后对所有的k类求和。如果观测和期望的频数接近一致,则其差(Qi—Ei)就小,因而Χ2就小;反之,若其差大,则Χ2的值也越大。当Χ2越大时,观察的频数就越不可能是来自于以零假设为基础的整体。
(二)基本操作步骤:
(1)菜单【Analyze】--->【Nonparametric Test】--->【Chi Square】
布。
(二)基本思路:原假设:样本来自的总体与具有指定的二项分布无显著差异。
精确检验:计算二项分布概率。
近似检验:样本量大于30时,采用修正后的Z统计量:,其中X>n/2时取减号,X<n/2时取加号。
(三)基本操作步骤:
(1)菜单【Analyze】---->【Nonparametric Test】---->【Binomial】
二、两独立样本t检验
(一)两独立样本t检验的含义
1.检验两独立的总体均值之间是否存在显著差异。
2.前提要求:(1)两样本应是相互独立的(2)样本来自的两总体应服从正态分布。
(二)基本实现思路:
(1)两个样本方差相等与不相等时使用的计算t值的公式不同,因此应先进行方差齐性检验。
(2)SPSS的输出,在给出方差齐与不齐两种计算结果的t值和t检验的显著性概率的同时,还给出对方差齐性检验的F值和F检验的显著性概率。用户需根据F检验的结果自己判断选择t检验输出中的哪个结果,得出结论。
(三)操作步骤:(1)【Analyze】---->【Compare Means】---->【Independent Sample T Test】
(2)选择若干变量作为检验变量,送到【Test Variable(s)】框。
(3)选择一个变量作为标识变量到【Grouping Variable】框。
(4)选择【Define Groupes】按钮定义两总体的标识值,分别输入两个值。其中,【Use specified values】表示分别输入对应两个不同总体的标记值;【Cut point】框中应输入一个数字,大于等于该值的对应的一个总体,小于该值的对应的另一个总体。
(5)【Options】的含义与单样本t检验的相同。
三、两配对样本t检验
(一)两配对样本t检验的含义
1.检验两配对总体的均值是否有显著性差异。2.前提要求:(1)两个样本有配对关系。观测值数目相同;顺序不能随意更改(2)要求两个样本均来自正态总体
(二)、基本实现思路:转化为单样本t检验实现:首先得到差值序列,然后检验差值序列的均值是否为0。
(5)【Options】的含义与单样本t检验的相同。
三、两配对样本t检验
(一)两配对样本t检验的含义
1.检验两配对总体的均值是否有显著性差异。2.前提要求:(1)两个样本有配对关系。观测值数目相同;顺序不能随意更改(2)要求两个样本均来自正态总体
(二)、基本实现思:转化为单样本t检验实现:首先得到差值序列,然后检验差值序列的均值是否为0。
(2)在出现的窗口里,选择待检验的变量移到【Test Variable(s)】框中,在【Test Value】中输入检验值。
(3)按【Options】按钮定义其它选项,在出现的窗口里,【Exclude cases analysis by analysis】表示当计算时涉及的变量上有缺失值,则剔除在该变量上为缺失值的个案;【Exclude cases listwise】表示剔除所有在任意变量上含有缺失值的个案后再进行分析。另外,在【Confidengce Interval】框中输出默认95%的置信区间。
(1)菜单【Analyze】--->【Nonparametric Test】--->【1-Sample K-S】
(2)选定待检验的变量到【Test Variable list】框中
(3)在【test distribution】框中选择理论分布
1.4游程检验
(一)游程检验含义及思路:
假设观测结果可以表示为0和1的序列,把0和1连续出现构成的数据段称为一个游程,总的数据段称为游程总个数。例如:把下面序列:0011101100中,00、111、0、11、00当作游程,游程总个数为5。
基本思路:
(1)将样本X和样本Y混合后作升序排列;
(2)分布计算两组样本秩的累计频数和每个点上的累计频率Fn1(x)和Fn2(x);
(3)计算D=max[Fn1(x)- Fn2(x)]
如果D较小,则可以认为两个样本取自同一个总体;如果D较大,大到一定程度,则可以认为两个样本不是取自同一总体的。
2.3Wald-Wolfowitz游程检验
一、单样本非参数检验包括:卡方检验、二项检验、单样本K-S检验、游程检验。
1.1卡方检验
(一)卡方检验含义及基本思路:
Χ2检验就是根据样本数据推断总体的分布与期望分布或某一理论分布是否有显著差异。它的原假设是:样本来自的总体其分布形态与期望分布无显著差异。进行检验时,需要构造统计量:
其中,Qi=归入第i类中的观测数目;Ei=零假设成立时第i类中的期望事件数。
成绩:_________
室温:气压:课程名称:统计学软件及应用(A)教师签字:_________
实验项目
编码(L1206703)
SPSS参数与非参数检验
指导老师
实验目的
熟练掌握参数与非参数检验的具体操作步骤,并了解检验的目的和意义
实验仪器(编号)
材料、工具
SPSS 13.0软件
(原理概述)
参数检验:包括单样本t检验、两(多)独立样本t检验、两(多)配对样本t检验。
(2)选定待检验的变量到【Test Variable】框中
(3)在【Expected Range】框中确定待检验样本的取值范围