spss实验报告——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。
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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。
第七章SPSS非参数检验
二、SPSS两独立样本非参数检验
(一)目的 由独立样本数据推断两总体的分布是否存在显著差异
(或两样本是否来自同一总体)。 (二)基本假设 H0：两总体分布无显著差异(两样本来自同一总体) (三)数据要求 样本数据和分组标志
•第七章SPSS非参数检验
二、SPSS两独立样本非参数检验
– 与样本在相同点的累计频率进行比较。如果相差较小，则认为样
本所代表的总体符合指定的总体分布。
•第七章SPSS非参数检验
一、SPSS单样本非参数检验
（三）K-S检验 (4)基本步骤
菜单选项：analyze->nonparametric tests->1-sample k-s 选择待检验的变量入test variable list 框 指定检验的分布名称(test distribution)
将两样本混合并按升序排序 分别计算两个样本在相同点上的累计频数和累计频率 两个累计频率相减。 如果差距较小，则认为两总体分布无显著差异
应保证有较大的样本数
案例：7-5 p194使用寿命
•第七章SPSS非参数检验
二、SPSS两独立样本非参数检验
3.游程？检验(Wald-Wolfowitz runs)
一、SPSS单样本非参数检验
（二）总体分布的二项分布检验 (1)目的
通过样本数据检验样本来自的总体是否服从指定的 概率p的二项分布根据 (2)原假设 样本来自的总体与指定的二项分布无显著差异。 (3)案例7-2 p187 产品合格率
•第七章SPSS非参数检验
一、SPSS单样本非参数检验
（三）K-S检验 (1)目的
•第七章SPSS非参数检验
五、SPSS多配对样本非参数检验
第6章 SPSS非参数检验
应 用
参数检验
非参数检验
对正态总体的非 参数检验的效 率评价 0.63 0.95 0.95 0.95 0.91 没有可比较的基 础
配对样本数据 两个独立样本 多个独立样本 相关 随机性
t检验或者z检验 t检验或者z检验 方差分析(F检验) 线性相关 无可用的参数检验
符号检验 Wilcoxon检验 Wilcoxon检验 K-W检验 秩相关检验 游程检验
2
Step01：打开主菜单 选择菜单栏中的【分析】 →【非参数检验】→【旧对话框】→ 【卡方】命令，弹出【卡方检验】对话框。
Step02：选择检验变量 在【卡方检验】对话框左侧的候选变量列表框中选择一个 或几个变量，将其添加至【检验变量列表】列表框中，表示需 要进行进行卡方检验的变量。 Step03：确定检验范围 在【期望全距】选项组中可以确定检验值的范围，对应有 两个单选项。 Step04：选择期望值 在【期望值】选项组中可以指定期望值 ，对应有两个单选 项。
H0：目前三个职业的总体构成比仍然是15％、5％和80％。 H1：目前三个职业的总体构成比不再是15％、5％和80％
2. 实例操作
Step01：打开对话框 打开数据文件6-1.sav，选择菜单栏中的【分析】 →【非参 数检验】→【旧对话框】→【卡方】命令，弹出【卡方检验】对 话框。其中，“jobcat”变量表示职业类型， “1”表示办事员， “2”表示监察员，“3”表示经理。 Step02：选择检验变量 在左侧的候选变量列表框中选择“jobcat”变量作为检验变量， 将其添加至【检验变量列表】列表框中。 Step03：选择期望值 在【期望值】选项组中点选【Values】单选钮，以指定期望概率 值。接着在Values的文本框中分别输入0.8、0.05和0.15这三个 数值，并且单击【Add】按钮加以确定。 Step04：单击【确定】按钮，操作完成。
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。
非参数检验-SPSS
非参数检验-SPSS什么是非参数检验？非参数检验是一种统计假设检验方法，它不依赖于总体的任何假设条件，如总体分布的正态性、方差的同一性等。
与参数检验相比，非参数检验更加灵活，能够适应更多的数据情况。
为什么需要非参数检验？当我们的数据不满足正态分布等假设条件时，就需要使用非参数检验。
此外，非参数检验还有以下优点：1.不需要知道总体分布的具体形态，从而更加适用于实际情况2.对于离群值和极端值并不敏感3.数据缺失并不会影响检验结果SPSS中的非参数检验现在我们来介绍SPSS中的非参数检验。
1. Wilcoxon符号秩检验Wilcoxon符号秩检验旨在检验两组配对样本的中位数差异是否为零。
它的原假设是两组样本中位数相同。
首先，我们需要打开SPSS，导入数据集，然后点击菜单栏中的“数据”-“配对样本T检验”-“Wilcoxon符号秩检验”。
接下来，我们需要在弹出的对话框中选择配对变量，然后点击“OK”即可得到检验结果。
2. Mann-Whitney U检验Mann-Whitney U检验是一种非参数检验方法，用于检验两组独立样本的中位数是否相同。
它的原假设是两组样本中位数相同。
要进行Mann-Whitney U检验，我们需要打开SPSS，导入数据集，然后点击菜单栏中的“分析”-“非参数检验”-“2独立样本”。
接着，在弹出的对话框中选择两组样本的变量，并设置分析的方法为“Mann-Whitney U检验”。
最后点击“OK”即可得到检验结果。
3. Kruskal-Wallis检验Kruskal-Wallis检验是一种非参数检验方法，用于检验多个独立样本的中位数是否相同。
它的原假设是多组样本中位数相同。
要进行Kruskal-Wallis检验，我们需要打开SPSS，导入数据集，然后点击菜单栏中的“分析”-“非参数检验”-“Kruskal-Wallis检验”。
接着，在弹出的对话框中选择多组样本的变量，并点击“OK”即可得到检验结果。
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
【VIP专享】统计学实验报告——SPSS软件的参数检验与非参数检验
统计学2——SPSS软件的参数检验与非参数检验班级学号姓名日期实验目的（1）熟悉单样本t检验。
（2）熟悉两独立样本t检验。
（3）熟悉两配对样本t检验。
（4）熟悉总体分布的卡方检验。
实验内容（1）SPSS的单样本t检验操作。
（2）SPSS的两独立样本t检验。
（3）SPSS的两配对样本t检验。
（4）SPSS的总体分布的卡方检验。
实验过程（1）SPSS的单样本t检验操作。
（2）SPSS的两独立样本t检验。
（3）SPSS的两配对样本t检验。
（4）SPSS的总体分布的卡方检验。
DATASET NAME 数据集1 WINDOW=FRONT.T-TEST/TESTVAL=0.8/MISSING=ANALYSIS/VARIABLES=x5678_1/CRITERIA=CI(.95).T检验T-TEST/TESTVAL=0.8/MISSING=ANALYSIS/VARIABLES=x10_1/CRITERIA=CI(.95).T检验GETFILE='C:\Documents and Settings\admin\LocalSettings\Temp\Rar$DI02.829\商品房购买意向调查模拟数据.sav'. DATASET NAME 数据集2 WINDOW=FRONT.T-TEST GROUPS=t2(1 2)/MISSING=ANALYSIS/VARIABLES=t10_1/CRITERIA=CI(.95).T检验独立样本检验DATASET ACTIVATE 数据集1.T-TEST GROUPS=x13(1.5)/MISSING=ANALYSIS/VARIABLES=x5678_1/CRITERIA=CI(.95).T检验DATASET ACTIVATE 数据集2.GETFILE='C:\Documents and Settings\admin\Local Settings\Temp\Rar$DI67.032\减肥茶.sav'. DATASET NAME 数据集3 WINDOW=FRONT.T-TEST PAIRS=hcq WITH hch (PAIRED)/CRITERIA=CI(.9500)/MISSING=ANALYSIS.T检验DATASET ACTIVATE 数据集1.GETFILE='C:\Documents and Settings\admin\Local Settings\Temp\Rar$DI10.7860\心脏病猝死.sav'. DATASET NAME 数据集4 WINDOW=FRONT.NPAR TESTS/CHISQUARE=rq/EXPECTED=2.8 1 1 1 1 1 1/MISSING ANALYSIS.NPar 检验卡方检验频率实验心得。
spss-06-非参数检验
受试者编号 1 2 3 4 5 6 7 8
10 min 10.1 7.0 8.1 6.5 10.4 7.4 9.4 16.4
2h 9.9 7.1 7.9 6.8 10.9 7.4 9.3 17.1
7. 5 9 10. 5 13 15 19 74
0. 50 1. 20 1. 40 2. 00 2. 20 2. 20
5. 5 7. 5 10. 5 16 17 18 74. 5
1. 50 1. 50 2. 50 2. 50
13 13 20 21
67
数据录入：
四、 多个相关样本的（Friedman）秩和检验
【例6.3】 4组大白鼠分别注射不同剂量的某种激素后，测得耻骨间隙 宽度增加量（mm）数据如表。试检验4个不同剂量总体有无差异。
剂量1 秩号 剂量2 秩号 剂量3 秩号 剂量4 秩号
0. 15 0. 30 0. 40 0. 40 0. 50 Ri
1 2 3 4 5. 5 15. 5
1. 20 1. 35 1. 40 1. 50 1. 90 2. 30
【例6.1】 某研究测定了噪声刺激前后15 头猪的心率 ，结果见表6.1。问噪声对猪的心率 有无影响？
表6.1
猪 号
刺激前
猪噪声刺激前后的心率（次/分钟）
3 4 5 6
81
1
61
2
70
7
65
8
62
9
72
10 11
84 76
12
60
13
80
14
79
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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 16
SPSS计算结果如下：
此题为两独立样本非参数检验。
（1）两独立样本Mann-Whitney U检验：
零假设：样本来自的两独立总体均值没有显著差异。
相伴概率为0.000小于显著性水平0.05，因此拒绝零假设，认为两组小白鼠的平均生存日数存在显著差异。
（2）两独立样本K-S检验：
零假设：样本来自的两独立总体分布没有显著差异。
相伴概率为0.000，小于显著性水平0.05，因此拒绝零假设，认为两组独立样本的总体分布存在显著差异。
（3）两独立样本极端反应检验：
零假设：样本来自的两独立总体分布没有显著差异。
由第二张表可以看出，跨度为10，相伴概率为0.000；截头跨度为8，相伴概率为0.000，两个相伴概率均小于显著性水平0.05，因此拒绝零假设，认为两组小白鼠的生存天数总体分布存在显著差异。
（4）两独立样本的游程检验：
零假设：样本来自的两独立总体分布没有显著差异。
可能游程数为2，相伴概率为0.000，小于显著性水平0.05，拒绝零假设，两组小白鼠的生存天数总体分布存在显著差异。
从上面4种检验结果看，两组小白鼠生存日数存在显著差别，并且试验组生存天数明显大于对照组。
4、尿铅的传统测定方法比较繁琐，现在人们希望用新方法代替原有方法，10
份样本分别采用两种方法进行了测定，结果见案例数据集npara2.sav，试分析两种方法的测定结果有无差别？
SPSS计算结果如下：
此题为两配对样本非参数检验
（1） Wilcoxon检验
零假设：样本来自的两配对样本总体的分布无显著差异。
第一张表表明10个样本中有6个样本尿铅量下降，4个尿铅量上升，平均秩分别为5.92和4.88。
第二张表中相伴概率为0.415，大于显著性水平0.05，不能拒绝零假设，认为新老方法对尿铅的测定无显著差异。
（2）符号检验
零假设：样本来自的两配对样本总体的分布无显著差异。
第一张表表明10个样本中有6个样本尿铅量下降，4个尿铅量上升。
第二张表中相伴概率为0.754，大于显著性水平0.05，不能拒绝零假设，认为新老方法对尿铅的测定无显著差异。
综上两种检验方法的结果，两种方法的测定结果无显著差别。