SPSS实用教程第13章.docx

SPSS实用教程

第十三章非参数检验

第一节Chi-Square过程

主要功能

实例操作

第二节Binomial过程

主要功能

实例操作第三节Runs过程

主要功能

实例操作

第四节1-SampleK-S过程

主要功能

实例操作

第五节2IndependentSamples过程

主要功能

实例操作

第六节kIndependentSamples过程

主要功能

实例操作

第七节2RelatedSamples过程

主要功能

实例操作

第八节KRelatedSamples过程

主要功能

实例操作

许多统计分析方法的应用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整齐，等等。这些方法常用来估计或检验总体参数，统称为参数统计。

但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，这时做统计分析常常不是针对总体参数，而是针对总体的某些一般性假设（如总体分布），这类方法称非参数统计（Nonparametrictests）。

非参数统计方法简便，适用性强，但检验效率较低，应用时应加以考虑。

第一节Chi-Square过程

主要功能

调用此过程可对样本数据的分布进行卡方检验。卡方检验适用于配合度检验，主要用于分析实际频数与某理论频数是否相符。

实例操作

[例13-1]某地一周内各日死亡数的分布如下表，请检验一周内各日的死亡危险性是否相同？

周

日

死亡数

一

11

二

19

三

17

四

15

五

15

六

16

日

19

13.1.2.1

数据准备

激活数据管理窗口，定义变量名：各周日为day，死亡数为death。按顺序输入数据，结果见图13.1。激活Data菜单选WeightCases...命令项，弹出WeightCases对话框（如图13.2），选death点击钮使之进入FrequencyVariable框，定义死亡数为权数，再点击OK钮即可。

图

图13.1 数据录入窗口

图

图13.2 数据加权对话框

统计分析

激活Statistics菜单选NonparametricTests中的Chi-Square...命令项，弹出Chi-SquareTest对话框（图13.3）。现欲对一周内各日的死亡数进行分布分析，故在对话框左侧的变量列表中选day，点击钮使之进入TestVariableList框，点击OK钮即可。

图

图13.3 卡方检验对话框

结果解释

在结果输出窗口中将看到如下统计数据：

运算结果显示一周内各日死亡的理论数（Expected）为15.71，即一周内各日死亡均数；还算出实际死亡数与理论死亡数的差值（Residual）；卡方值χ2=3.4000，自由度数（D.F.）

=6，P=0.7572，可认为一周内各日的死亡危险性是相同的。

DAY

Cases

Category

Observed

Expected

Residual

1.00

11

15.71

-4.71

2.00

19

15.71

3.29

3.00

17

15.71

1.29

4.00

15

15.71

-.71

5.00

13

15.71

-2.71

6.00

16

15.71

.29

7.00

Total

19

---110

15.71

3.29

Chi-Square

D.F.

Significance

3.4000

6

.7572

第二节Binomial过程

主要功能

有些总体只能划分为两类，如医学中的生与死、患病的有与无。从这种二分类总体中抽取的所有可能结果，要么是对立分类中的这一类，要么是另一类，其频数分布称为二项分布。调用Binomial过程可对样本资料进行二项分布分析。

实例操作

[例13-2]某地某一时期内出生40名婴儿，其中女性12名（定Sex=0），男性28名（定Sex=1）。问这个地方出生婴儿的性比例与通常的男女性比例（总体概率约为0.5）是否不同？

数据准备

激活数据管理窗口，定义性别变量为sex。按出生顺序输入数据，男性为1,女性为0。

统计分析

激活Statistics菜单选NonparametricTests中的BinomialTest...命令项，弹出BinomialTest对话框（图13.4）。在对话框左侧的变量列表中选sex，点击钮使之进入TestVariableList框，在TestProportion框中键入0.50，再点击OK钮即可。

图

图13.4 二项分布检验对话框

结果解释

在结果输出窗口中将看到如下统计数据：

二项分布检验表明，女婴12名，男婴28名，观察概率为