SPSS的参数检验和非参数检验
spss分析
spss分析SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) 是一种常用的统计软件，可以进行各种数据分析。
SPSS分析方法如下：1. 描述性统计分析：对数据进行描述性统计，包括平均数、中位数、众数、标准差、方差等。
2. 参数检验：通过参数检验可以判断总体参数是否符合预期，常见的参数检验方法有t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验等。
3. 非参数检验：非参数检验方法用于处理数据样本不满足正态分布或方差齐性的情况，常见的非参数检验方法有Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等。
4. 相关分析：用于分析两个或多个变量之间的关系，常见的相关分析方法有Pearson相关系数、Spearman秩相关系数等。
5. 回归分析：通过建立回归方程来研究自变量与因变量之间的关系，常见的回归分析方法有线性回归、多元回归等。
6. 方差分析：用于比较不同因素对结果的影响，常见的方差分析方法有单因素方差分析、多因素方差分析等。
7. 聚类分析：将数据集中的个体划分为不同的类别，常见的聚类分析方法有K均值聚类、层次聚类等。
8. 判别分析：用于确定将个体划分到已知类别中的判别准则，常见的判别分析方法有线性判别分析、逻辑回归等。
9. 生存分析：用于分析个体在某个时间段内生存的概率，常见的生存分析方法有Kaplan-Meier生存曲线、Cox比例风险模型等。
10. 因子分析：用于确定影响多个变量的共同因素，常见的因子分析方法有主成分分析、因子旋转等。
以上只是SPSS分析的一部分，还有很多其他的分析方法可以在SPSS中实现。
具体选择哪种分析方法取决于研究目的和数据特点。
第7章spss非参数检验
Statistics按钮： 计算卡方值，用于行列
变量的独立性检验
计算pearson和spearman 相关系数
定类资料的行列变 量相关性检验
定序资料的行列变 量相关性检验
定序与定距资料的行 列变量相关性检验
评判内部一致性 相关风险比例 两相关二项分类变量的非参检验
二项分类变量的因、自变量独立性检验
p(1 p) / n
17
【界面设置】
检验的落入第一组的 概率常数值
分组值，小于该值为1 组，其余为1组
注意大小样本的选择
18
【结果形式】
19
7.3 Runs 游程检验 主要用于对二分变量（数值型）或利用断点分 为两组的变量，检验取值的分布随机性或两总体分 布是否一致，即一个case的取值是否影响下一个。 统计原假设H0：样本二分值分布是随机的或两总体分 布相同。
5、 2 Independent Samples 两独立（成组）样本检验
6、 K Independent Samples K个独立样本检验 5、 2 Related Samples 两关联（配对）样本检验 6、 K Related Samples K个关联样本检验
2
7.1 Chi-Square
1、卡方拟合优度检验 （Nonparametric Tests - Chi-Square） 主要用于分析实际频数与理论频数（已知）拟合情况；χ2 值反映了实际频数和理论频数的吻合程度。χ2值越小， 说明实际频数与理论频数越吻合。 适用于一个变量的多项分类数据的检验分析。 统计原假设：实际频数与理论频数相等或实际构成比等于 已知构成比。 k ( f 0 f e )2 卡方统计量为 2
25
【界面设置】
第5讲SPSS非参数检验
数据文件：“糖果中的卡路里.sav” 菜单：“分析→非参数检验→旧对话框→K个独立样本”
多独立样本非参数检验整体分析与设计的内容
输入最大值、 最小值。
Kruskal-Wallis H检 验：是曼-惠特尼U 检验在多个独立样 本下的推广。
检验各个样本是否来自有相同中位数的 总体。--- 这种检验的效能最低。
2）对数据的测量尺度无约束，对数据的要求也不严格，任何数据类型 都可以。
3）适用于小样本、无分布样本、数据污染样本、混杂样本等。
注：若参数检验模型的所有假设在数据中都能满足，而且测量达到了所 要求的水平，那么，此时用非参数检验就浪费了数据。
因此，若所需假设都满足的情况下，一般就选择参数检验方法。
卡方检验
此时，零假设：两总体的 均值无显著性差异；就可 能不成立。
K-S检验。以变量的秩 作为分析对象；而非变 量值本身。
也需要先将两组样本混 合、升序排列。
两独立样本非参数检验整体分析与设计的内容 二、操作
该检验有特定用途，给出的结果均为单侧 检验。若施加的处理时的某些个体出现正 向效应，而另一些个体出现负向效应时， 就应当采用该检验方法。 基本思想为：将一组样本作为控制样本， 另一组作为试验样本。以控制样本为对照， 检验试验样本相对于控制样本是否出现了 极端反应。若无极端反应，则认为两总体 分布无显著性差异；否则，有显著性差异。
选择分布
“结”的处理
单样本K-S检验
整体分析与设计的内容
三、补充描述性统计的P-P图和Q-Q图
P-P图的输出样子： P-P图
期望（理论）累计 概率值
去势P-P图
样本数据实际累计 概率值
实际与期望的差值
样本数据实际累计 概率值
SPSS教程-非参数检验
一般用来对两个独立样本的均数、中位数、离 散趋势、偏度等进行差异比较检验。
两个样本是否独立，主要看在一个总体中抽取 样本对另外一个总体中抽取样本有无影响。
Mann-Whitney检验
=0.18576
计算表
SPSS基本操作
SPSS基本操作
SPSS基本操作
SPSS基本操作
SPSS基本操作
单样本K-S检验
利用样本数据推断样本来自的总体是否服从某一理论 分布，是一种拟合优度的检验方法，适用于探索连续 型随机变量的分布
步骤
计算各样本观测值在理论分布中出现的理论累计概率值F(x) 计算各样本观测值的实际累计概率值S(x) 计算理论累计概率值与实际累计概率值的差D(x) 计算差值序列中最大绝对差值D
针麻效果
(1) Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ
表
肺癌 (2) 10 17 19 4
三种病人肺切除术的针麻效果比较肺化脓症Fra bibliotek肺结核
(3)
(4)
24
48
41
65
33
36
7
8
合计 (5) 82 123 88 19
SPSS基本操作
与例7的操作相同
随机区组设计资料的秩和检验
M检验(Friedman法)法计算步骤
将每个区组的数据由小到大分别编秩 计算各处理组的秩和Ri 求平均秩：R=1/2b(k+1) 计算各处理组的（ Ri-R） 求M 查M界值表，F近似法
参数统计（parametric statistics) : 在 统计推断 中，若样本所来自的总体分布为已知的函数形式 （正态/近似正态分布），但其中的参数未知，统 计推断的目的就是对这些未知参数进行估计/检验， 这类统计推断方法称参数统计。
SPSS中非参数检验方法
1. 总体分布的卡方（Chi-square）检验 2. 二项分布检验 3. SPSS单样本变量的随机性检验 4. SPSS单样本的K-S检验 5. 两个独立样本的非参数检验 6. 多个独立样本的非参数检验 7. 两个配对样本的非参数检验 8. 多配对样本的非参数检验
本章主要介绍总体分布的卡方（Chi-square） 检验、二项分布（Binomial）检验、单样本K-S （ Kolmogorov-Smirnov ） 检 验 、 单 样 本 变 量 值 随机性检验（Runs Test）；两独立样本非参数 检验、多独立样本非参数检验、两配对样本非 参数检验、多配对样本非参数检验等8类常用的 非参数检验方法。
前面已经讨论的统计分析方法，对总体有特殊的要求，如T检 验要求总体符合正态分布；F检验要求误差呈正态分布，且各 组方差齐，等等。这些方法常用来估计或检验总体参数，统 称为参数检验。
现实中，许多调查或实验所得的科研数据，其总体分布未知 或无法确定。因为有的数据不是来自所假定分布的总体，或 者数据根本不是来自一个总体；还有可能数据因为某种原因 被严重污染。这样在假定分布的情况下进行推断的做法，就 有可能产生错误的结论。此时人们希望检验对一个总体分布 形状不必作限制。
人数 2 4 7 16 20 25 24 22 16 2 6 1
实现步骤
在菜单中选择“1-Sample K-S”命令
“One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test”对话框
“One-Sample K-S：Options”对话框
4.3 结果和讨论
（1）本例输出结果如下表所示。
总体分布的卡方检验的数据是实际收集到 的样本数据，而非频数数据。
1.2 SPSS中实现过程
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数据分析教程-第6章-非参数
Median test
独立样本检验举例
➢ 一个公司把他们的销售代表随机分到三个 不同的组中，进行不同的培训。两个月后 对销售进行考察，我们想通过非参数检验 比较不同组别的销售代表考试得分是否有 显著性差异。这里，不同组别的考试得分 是相互独立的，因此为独立样本数据，我 们采用独立样本非参数检验。
➢
独立样本包括两个独立样本或者两个以上的独 立样本。
➢ SPSS提供的独立样本非参数检验的方法有：
两个独立样本分布的比较
Mann-Whitney U
Kolmogorov-Smimov
Wald-Wolfowitz K个独立样本分布的比较
Kruskal-Wallis
Jonckheere-Terpstra 比较全矩
➢ Wilcoxon符号秩检验用于检验样本所来自的 总体的中位数和所给的值是否有显著区别。 该检验适用于连续型数据（或者尺度数 据），它把观测值和原假设的中心位置之 差的绝对值的秩分别按照不同的符号相加 作为其检验统计量。
➢ Wilcoxon符号秩检验的假设为：
样本所来自的总体的中位数等于给定的数值。
游程检验
➢ 游程检验用于检验某一变量的两个值的出 现顺序是否随机，对于连续型变量的随机 性检验也可以转化为只有两个取值的分类 变量的随机性的检验。游程检验通过对样 本观测值的分析，用来检验该样本所来自 的总体序列是否为随机序列（又称为白噪 声序列）。它也可以用来检验一个样本的 观测值之间是否相互独立。
二项式检验
➢ SPSS的二项式检验通过样本数据检验样本 来自的总体是否服从指定的二项分布。例 如，现代社会男、女的比例是否为1.01：1； 工厂的次品率是否为1%等都可以通过二项 式检验完成。
spss教程_14-1(非参数检验)
Xi Ri
15 7
9 5
18 9
3 1
17 8
8 4
5 2
13 6
7 3
19 10
Mann-Whitney U检验(Rank检验)
1 将两组样本混合按升序排序,得到每个 数据的秩
R (Q1 ,Qm , R1 , Rn )
游程检验 基本操作
1 Analyze==>Nonparametic test==> Runs
Test Variable List:待检验变量 Cut Point:游程数的分界值
实例分析
检验某耐压设备在某段时间内 工作是否持续正常
第2 节
两独立样本非参数检验
问题
例:检验两种工艺下产品的使用寿命 是否存在显著差异
非参数检验
非参数检验特点
（1）不要求总体分布已知或对总体分布作任 何限制性假定； （2）不以估计总体参数为目的； （3）能用于定性变量（即定类变量和定序 变量）； （4）方法直观，易于理解，运算比较简单。 （5）缺点是检验的功效不如参数检验方法。
本章内容
单样本非参数检验 两独立样本非参数检验 多独立样本非参数检验 两相关样本非参数检验 多相关样本非参数检验
k 2 i
ni
2
i 1 j 1
3 H 0 成立， H值偏小 , n较大时， H ~ 2 ( K 1)
Jonkheere-Terpstra检验
基本思想与Mann-Whitney U检验 类似
基本操作 Analyze==>Nonparametic test ==>K Independent Samples Test Variable List:待检验变量 Grouping Variable:选入分组变量 Define Range :分组变量范围 Test Type:检验方法
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S P S S的参数检验和非
参数检验
公司内部档案编码：[OPPTR-OPPT28-OPPTL98-OPPNN08]
实验报告 SPSS的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的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着不同。
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 means－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Grouping 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 sample
3、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：
由上表知：两配对变量饲料1和饲料2对应的概率p值为>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。
由上表知：吃饲料1和饲料2的幼鼠分别有9人，其中喂以饲料1
的9只幼鼠体内平均钙留存量为；而喂以饲料2的9只幼鼠体内平均钙
留存量为。
由上表知：两配对样本的配对差的均值为，t统计量的值为，对应的概率p值为>,所以不能拒绝原假设，可以认为不同饲料使幼鼠体内钙的留存量无显着不同。
方式2：
由上表知：喂以饲料1的幼鼠12只，幼鼠体内平均钙留存量为；喂以饲料2的幼鼠9只，幼鼠体内平均钙留存量为。
由上表知：F统计量的概率p值为>，所以两组数据的方差无显着差异。
对应第一行的t检验结果，t统计量的值为，对应的概率p值为>，故不能拒绝原假设，可以认为不同饲料使幼鼠体内钙的留存量无显着不同。
（二）：
Friedman?Test
由上表可知：对应的概率p值为>，故不能拒绝原假设，可以认为三种品牌牛奶的日销售额无显着差异，即大众对牛奶品牌是不具有偏好。
注:实验成绩等级分为(90-100分)优,(80-89分)良,(70-79分)中,(60-69分)及格,(59分)不及格。