非参数检验实验报告
常用的非参数检验（NonparametricTests）总结
常用的非参数检验（NonparametricTests）总结非参数检验(Nonparametric tests)是统计分析方法的重要组成部分，它与参数检验共同构成统计推断的基本内容。
参数检验是在总体分布形式已知的情况下，对总体分布的参数如均值、方差等进行推断的方法。
但是，在数据分析过程中，由于种种原因，人们往往无法对总体分布形态作简单假定，此时参数检验的方法就不再适用了。
非参数检验正是一类基于这种考虑，在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。
由于非参数检验方法在推断过程中不涉及有关总体分布的参数，因而得名为“非参数”检验。
•两独立样本的非参数检验两独立样本的非参数检验是在对总体分布不甚了解的情况下，通过对两组独立样本的分析来推断样本来自的两个总体的分布等是否存在显著差异的方法。
独立样本是指在一个总体中随机抽样对在另一个总体中随机抽样没有影响的情况下所获得的样本。
SPSS中提供了多种两独立样本的非参数检验方法，其中包括曼-惠特尼U检验、K-S检验、W-W游程检验、极端反应检验等。
某工厂用甲乙两种不同的工艺生产同一种产品。
如果希望检验两种工艺下产品的使用是否存在显著差异，可从两种工艺生产出的产品中随机抽样，得到各自的使用寿命数据。
甲工艺：675 682 692 679 669 661 693乙工艺：662 649 672 663 650 651 646 652（1）曼-惠特尼U检验两独立样本的曼-惠特尼U检验可用于对两总体分布的比例判断。
其原假设：两组独立样本来自的两总体分布无显著差异。
曼-惠特尼U 检验通过对两组样本平均秩的研究来实现判断。
秩简单说就是变量值排序的名次，可以将数据按升序排列，每个变量值都会有一个在整个变量值序列中的位置或名次，这个位置或名次就是变量值的秩。
（2）K-S检验K-S检验不仅能够检验单个总体是否服从某一理论分布，还能够检验两总体分布是否存在显著差异。
54非参数检验(精)
操作过程：
DataWeight Cases (导入：人数） AnalayzeNoparametric TestsBinomial 打开对话框
可以选择1个或多个变量进入右侧框，此处选“疾病” 右下侧为指定已知总体的概率值的定义框，此处输入 0.01（如前所述，如果输入项反置则输入0.99 ，默认为 0.5） 左下侧为2分变量的获取。有2个选项
非参数检验的分类
非参数检验可以按变量的分类特点分为两类：
有序分类变量的非参数检验 无序分类变量的非参数检验
相应的统计分析方法也有所不同。SPSS所提 供的程序也分置于不同的菜单内。
对于有序分类变量的非参数检验，可以根据实 际情况采用Nonparametric tests菜单提供的方 法进行检验。 对于无序分类变量的非参数检验，除可以用chisquare检验外，应该使用Crosstable来完成。
4．1 Sample K-S过程
1 Sample K-S过程
是最常用的正态检验的方法 是对连续性资料的分布情况加以考察，它是一种拟 合优度检验，研究的是：
样本观察值的分布和指定的理论分布间符合程度的问题 检验样本所在的总体分布是否与已知总体分布相同
检验的原理是：
分别做出已知理论分布下的累加频数分布以及观察的累 加频数分布； 然后对两者进行比较，从中确定两种分布的最大差异点
默认为使用数据文件中的数据（用于2分变量） 可选择一个切分点。适用于连续变量人为二分。
Exact与Option子对话框与前面相同（略）
3．Runs 过程
（游程检验）
Runs 过程的目的是检验样本序列随机性问题 即检验取值为二分类，并且按时间或某种顺序排列 的数列资料是否真正随机出现，即各观察对象是否 来自同一个总体，并且取值各自独立。 游程检验的假设是：如果序列是真随机序列，那么 游程的总数应当不太多也太小，比较适中。
非参数检验（卡方检验）,实验报告
非参数检验（卡方检验）,实验报告评分大理大学实验报告课程名称生物医学统计分析实验名称非参数检验(卡方检验)专业班级姓名学号实验日期实验地点2015—2016 学年度第学期一、实验目得对分类资料进行卡方检验。
二、实验环境1、硬件配置:处理器:Intel(R)Core(TM)i5-4210U CPU 1、7GHz 1、7GHz 安装内存(RAM):4、00GB系统类型:64 位操作系统 2、软件环境:IBM SPSS Statistics 19、0 软件三、实验内容(包括本实验要完成得实验问题及需要得相关知识简单概述)（1）课本第六章得例 6、1-6、5 运行一遍,注意理解结果;（2）然后将实验指导书得例 1-4 运行一遍,注意理解结果。
四、实验结果与分析(包括实验原理、数据得准备、运行过程分析、源程序(代码)、图形图象界面等)例例 6、1 表 1 灭螨A A 与灭螨B B 杀灭大蜂螨效果得交叉制表效果合计杀灭未杀灭组别灭螨A 32 12 44 灭螨B 14 22 36 合计 46 34 80 分析: 表1就是灭螨A与灭螨B杀灭大蜂螨效果得样本分类得频数分析表,即交叉列联表。
表 2 卡方检验X2 值df 渐进Sig、(双侧)精确Sig、(双侧)精确Sig、(单侧)Pearson 卡方 9、277a1、002连续校正b7、944 1、005似然比 9、419 1、002Fisher 得精确检验、003、002 有效案例中得 N 80a、0 单元格(、0%)得期望计数少于5。
最小期望计数为15、30。
b、仅对 2x2 表计算分析: 表2就是卡方检验得结果。
因为两组各自得结果互不影响,即相互独立。
对于这种频数表格式资料,在卡方检验之前必须用“加权个案”命令将频数变量定义为加权变量,才能进行卡方检验。
Pearson 卡方:皮尔逊卡方检验计算得卡方值(用于样本数n≥40且所有理论数E≥5);连续校正b : 连续性校正卡方值(df=1,只用于2*2列联表);似然比:对数似然比法计算得卡方值(类似皮尔逊卡方检验);Fisher 得精确检验:精确概率法计算得卡方值(用于理论数E<5)。
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参与非参检验实验报告参考模板
第五章 参数检验❶单样本t 检验：（5.2）分析六级考试成绩一般平均得分是否为75；1.录入数据，全部学生的六级考试成绩显而易见服从正态分布，可用Q-Q 图，或非参检验对所抽取的样本进行正态性检验，之后进行单样本t 检验。
2.选择菜单：Analyze---Compare Means---One-Sample T Test ，再出现的窗口中，选择“六级考试成绩”到【Test Variable 】框中，在【Test Vaule 】框中输入检验值75。
单击“OK ”度10，第四列为检验p 值0.668，第五列为样本均值与检验值的差，第六列和第七列为总体均值与原假设值差的95%的置信区间，为（-7.69,5.14）。
若取显著性水平α为0.05，则p 大于α，因此应该接受原假设，认为六级考试成绩一般平均得分为75分。
95%的置信区间告诉我们有95%的把握认为六级考试成绩的均值在67.31~85.14之间。
❷两独立样本t 检验（5.3）分析有促销和无促销情况下商品的日销售额是否存在显著变化；1.录入数据，有促销和无促销情况下的日销售额可以看成两个独立总体，且日销售额可近似认为服从正态分布，可用Q-Q 图或非参检验对其正态性检验。
在以上前提下，进而可对不同情况下的日销售额进行两独立样本t 检验。
2.选择菜单：Analyze---Compare Means---Independent-Samples T Test，再出现的窗口中，选择“日销售额”到【Test Variable 】框中，选择“type ”到【Grouping Variable 】框中，按【Define Groups 】按钮定义两总体的标识值，分别在Group1与Group2中输入1,23.如上表Independent Sample Test 所示，结论分析为两步:第一步，方差齐性检验。
F 统计量的观测值为0.225，对应的p 值为0.638，若取显著性水平α为0.05，则p 大于α，可以认为两总体的方差相等。
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。
非参数统计实验报告南邮
实验报告（ 2012 / 2013学年第一学期）课程名称非参数统计实验名称1、数据的描述性统计2、中心位置的检验问题3、多样本问题和区组设计问题的比较4、相关分析实验时间2012年 10月15-22日学生姓名班级学号学院(系)通达学院专业统计学实验一一、实验题目某航空公司为了解旅客对公司服务态度的满意程度，对50名旅客作调查，要求他们写出对乘机服务、机上服务和到达机场服务的满意程度，满意程度评分从0到100.分数越大，满意程度越高。
下表是收集到得数据。
50名旅客对乘机服务、机上服务和到达机场服务的满意程度的评分1、对50名旅客关于乘机服务的满意程度数据作描述性统计分析；2、对50名旅客关于机上服务的满意程度数据作描述性统计分析；3、对50名旅客关于到达机场服务的满意程度数据作描述性统计分析；4、对50名旅客关于这三个方面服务的满意程度数据作一个综合比较的描述性统计分析。
二、实验步骤1、乘机服务1）、直方图2）、箱线图3）、数值分析2、机上服务1）、直方图机上服务满意程度评分直方图141210864225-3031-3536-4041-4546-5051-5556-6061-6566-7071-7576-8081-8586-90 2）、箱线图C1 的箱线图908070601C504030203）、数值分析3、到达机场服务1）、直方图2）、箱线图3）、数值分析5、综合比较C3C2C1100908070605040302010数据C1, C2, C3 的箱线图实验二一、实验题目某地区从事管理工作的职员的月收入的中位数是6500元，现有一个该地区从事管理工作的40个妇女组成的样本，她们的月收入数据如此下：5100 6300 4900 71004900 5200 6600 72006900 5500 5800 64003900 5100 7500 63006000 6700 6000 48007200 6200 7100 69007300 6600 6300 68006200 5500 6300 5400 4800（1）使用样本数据检验：该地区从事管理工作的妇女的月收入的中位数是否低于6500元？（2）使用样本数据给出该地区从事管理工作的妇女的月收入的中位数的点估计和95%的区间估计。
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实验报告
非参数检验
学院:
参赛队员:
参赛队员:
参赛队员:
指导老师:
目录
一、实验目的 (1)
1.了解假设检验的基本内容； (1)
2.了解卡方检验； (1)
3.了解二项分布检验； (1)
4.了解两个独立样本检验； (1)
5.学会运用spss软件求解问题； (1)
6.加深理论与实践相结合的能力。
(1)
二、实验环境 (1)
三、实验方法 (1)
1.卡方检验； (1)
2.二项分布检验； (1)
3.两个独立样本检验。
(1)
四、实验过程 (1)
问题一： (1)
1.1实验步骤 (2)
1.1.1输入数据 (2)
1.1.2选择：数据 加权个案 (2)
1.1.3选择：分析→非参数检验→旧对话框→卡方 (2)
1.1.4将变量面值放入检验变量列表 (3)
1.1.5观察结果 (3)
1.2输出结果 (3)
1.3结果分析 (3)
问题二： (3)
2.1问题叙述 (3)
2.2提出假设 (4)
2.3实验步骤 (4)
2.3.1导入excel文件数据 (4)
2.3.2二项分布检验 (5)
2.3.3输出结果 (6)
2.4结果分析 (6)
问题三： (6)
3.1实验步骤 (6)
3.1.1数据的输入 (6)
3.1.2选择 (7)
3.1.3检验变量 (7)
3.2输出结果 (7)
3.3结果分析 (9)
五、实验总结 (9)
参数检验
一、实验目的
1.了解假设检验的基本内容；
2.了解卡方检验；
3.了解二项分布检验；
4.了解两个独立样本检验；
5.学会运用spss软件求解问题；
6.加深理论与实践相结合的能力。
二、实验环境
Spss、office
三、实验方法
1.卡方检验；
2.二项分布检验；
3.两个独立样本检验。
四、实验过程
问题一：
1.1实验步骤
1.1.1输入数据
1.1.2选择：数据 加权个案
1.1.3选择：分析→非参数检验→旧对话框→卡方
非参数检验
1.1.4将变量面值放入检验变量列表，期望全距从数据中获取，期望值所有类别相等
1.1.5观察结果
1.2输出结果
1.3结果分析
此处，sig值为0.111>0.05，所以接受原假设，认为样本来自的总体分布形态与期望分布不存在显著差异，则认为该骰子均匀
问题二：
2.1问题叙述
掷一个硬币31次，结果见下表，检验硬币是否均匀
H0:硬币不是均匀的vs H1:硬币是均匀的
2.3实验步骤
2.3.1导入excel文件数据
先将数据输入进excel表格中，用SPSS打开；在SPSS页面点击文件→打开→数据
非参数检验
2.3.2二项分布检验
旧对话框→二项式
选择：分析→非参数检验→
2.3.3输出结果
2.4结果分析
由输出结果知，精确显著性（双侧）=1.000>0.05，所以接受原假设H0，所以硬币不是均匀的。
问题三：
3.1实验步骤
3.1.1数据的输入
将甲、乙两种安眠药编号为1、2，在SPSS页面输入数据
非参数检验
3.1.2选择：分析→非参数检验→旧对话框→2个独立样本
3.1.3检验变量列表选择睡眠延长时数，分组变量选择药品编号（1 2），勾选四个检验类型；
3.2输出结果
Mann-Whitney 检验
检验统计量b
睡眠延长时
数
Mann-Whitney U 21.000
Wilcoxon W 76.000
Z -1.962
渐近显著性(双侧) .050
Moses 检验
频率
药品编号N
睡眠延长时数1 （控制）9
2 （试验）10
总数19
检验统计量a,b
睡眠延长时
数
控制组观察跨度14
显著性（单侧）.091
修整的控制组跨度
13 显著性（单侧）.570
从每个末端修整的离群者 1
a. Moses 检验
b. 分组变量: 药品编号
非参数检验
Kolmogorov-Smirnov Z 1.088 渐近显著性(双侧) .187 a. 分组变量: 药品编号
Wald-Wolfowitz 检验
频率
药品编号N
睡眠延长时数1 9
2 10 总数19
3.3结果分析
原假设
0:0
d
H m=
备择假设
1:0
d
H m¹
由Mann-Whitney检验可以看出0.0530.05
sig=>，甲乙两种药物的疗效有差异；
由Moses检验可以看出0.0910.05
sig=>，甲乙两种药物的疗效有差异；
由双样本Kolmogorov-Smirnov检验可以看出0.1870.05
sig=>，甲乙两种药物的疗效有显著差异；
由Wald-Wolfowitz检验可以看出0.1750.05
sig=>，甲乙两种药物的疗效有显著差异；由以上四个检验综合分析出甲乙两种药物的疗效有显著性差异。
五、实验总结
在假设检验实验的学习中，通过实验操作可使我们加深对假设检验的理解，学习和掌握spss软件的基本方法，并能进一步熟悉和掌握spss软件的操作方法，培养我们分析和解决实际问题的基本技能，提高我们的综合素质；通过实验可以使我们分清卡方检验、二项分布检验、两个独立样本检验，更加全面地理解假设检验，同时也锻炼了同学的动手操作能力，让同学们学会理论与技术相结合共同解决数学上的问题，提高了同学们的综合素质。
9。