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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。
这种不是针对总体参数,而是针对总体的某些一般
性假设(如总体分布)的统计分析方法,称非参数
检验(NonparametricTests)。
非参数检验根据样本数目以及样本之间的关系,可
以分为单样本非参数检验、两独立样本非参数检验、
多独立样本非参数检验、两配对样本非参数检验和
多配对样本非参数检验几种。
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(RunsTest);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。
其中,前4种属于单样本非参数检验。
1总体分布的卡方(Chi-square)检验
在得到一批样本数据后,人们往往希望从中得
到样本所来自的总体的分布形态是否和某种特
定分布相拟合。这可以通过绘制样本数据直方
图的方法来进行粗略的判断。
如果需要进行比较准确的判断,则需要使用非
参数检验的方法。其中总体分布卡方检验(记
2
为χ检验),就是一种比较好的方法。
1.1统计学上的定义和计算公式
2
χ
定义:总体分布的卡方检验(检验),
适用于配合度检验,是根据样本数据的实
际频数推断总体分布,与期望分布或理论
分布是否有显著差异。
H
零假设:样本来自的总体分布形态和期
0
望分布或某一理论分布没有显著差异。
总体分布的卡方检验是一种吻合性检验,
比较适用于一个因素的多项分类数据分析。
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。
1.2SPSS中实现过程
例10-1研究问题
某地一周内各日患忧郁症的人数分布,如
表1所示,请检验一周内各日人们忧郁数是否
满足1:1:2:2:1:1:1。
表1一星期内忧郁症患者人数
周日患者数
131
238
370
4
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