1、SPSS统计软件分析 8,非参数检验,安徽大学生命科学学院 董翔,非参数检验 (Nonparametric test),在总体不服从正态分布或分布不明时，用来检验数据资料是否来自某一个总体假设的一类检验方法。这些方法一般不涉及对总体参数的检验。 非参数检验的假定前提比参数性假设检验方法少的多，也容易满足，适用于计量精确度较低的资料，且计算方法简单易行，所以在实际中有广泛的应用。,非参数检验的类型,Chi-square test 卡方检验 卡方检验适用于优度拟合检验，分析实际频数与理论频数是否相符。 Independence test 独立性检验 检验因素间是否存在相互作用。也适合对两个二项分布
2、的参数1 、2的差异的显著性检验 Binomial test 二项检验 检验二项分类变量是否来自参数为的二项分布。,非参数检验的类型,SPSS涉及的其他非参数检验方法 Runs test : 游程检验 Sample Kolmogorov-Smirnov test : 一个样本柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验 Independent Samples Test: 两个独立样本检验 K independent Samples Test: K个独立样本检验 2 related Samples Test: 两个相关样本检验 K related Samples Test: K个相关样本检验,卡方检验,SPSS拟
3、合优度检验的基本步骤 数据结构：包括变量分组、实测频数、理论频数 数据加权 : 用实测频数对分组变量加权 卡方检验：Analyze Nonparametric TestsChi Square 检验设置：以分组变量为检验变量（test variable), 系统以均匀分布为理论分布的默认情况，若不满足，须手动输入与每组实测频数对应的理论频数 分析输出：Asymptotic Sig. 0.05接受理论与实际分布一致的零假设，反之拒绝。,卡方检验示例,习题3.6：椿象冷冻死亡实验。用拟合优度检验判断实验结果是否与二项分布公式理论计算相一致？,视频演示,独立性检验,例5.12：调查280名中学生中14
4、0名睡眠不足,减负后再调查,120名中有40名睡眠不足。用卡方检验判断减负是否有效.,注意:数据格式!,独立性检验,步骤1:数据加权DataWeight cases,Weight cases by “统计人数” 点击”OK”,独立性检验,步骤2:独立性检验AnalyzeDescriptive StatisticsCrosstabs,“睡眠情况”rows “减负情况”columns,独立性检验,步骤3: 功能选择输出结果结论: 减负后睡眠显著改善,2x2列联表 实际值vs.理论值,Chi-square检验结果,1)皮尔逊卡方检验 2)连续性矫正后的卡方检验 3)费雪精确检验,Chi-square
5、双侧检验,单侧检验,二项检验,例：一批种子的发芽率实测为88/100（总数100粒），问是否与标准发芽率90%有显著差异,注意:数据格式!,首先对“发芽情况”加权 Data Weigh cases by,步骤1： 数据处理,二项检验,例：一批种子的发芽率实测为88/100（总数100粒），问是否与标准发芽率90%有显著差异,Analyze Nonparametric tests Binomial,选择“发芽情况”为“测试变量”,步骤2： 检验设定,输入标准发芽率,二项检验,例：一批种子的发芽率实测为88/100（总数100粒），问是否与标准发芽率90%有显著差异,单侧检验P=0.2970.05,步骤3： 结果分析无显著差异,
