spss中的非参数检验有哪些？SPSS中常用的参数和非参数检验方法
spss中的非参数检验有哪些？SPSS中常用的参数和非参数检验方法5. 匹配样本和独立样本两样本是说分为了两组，如A组和B组，每组包括任意多个数据。K样本是说分成了K组，如A组B组C组，每组包含任意多个数据。之所以需要鉴别，是因为2样本涉及到二项分布问题。即非此即彼，如性别。而K样本在计算时会将用于分组的数字进行运算，如我们使用1表示男，2表示女，如果把这种2样本当做K=2的K样本分析，数据描述则会出现对1和2进行运算的结果，这显然不是我们想要的。检验1组数据样本的方差是否等于，大于或小于某个值，或者检验两组数据样本的方差的大小情况。其中单样本检验的统计量X2一般服从卡方分布。双样本检测的统计量F一般服从F分布。1.3二项分布总体的假设检验（非正态总体的假设检验）非正态总体的假设检验有很多，二项分布总体的假设检验相对较为常用。常用于随机抽样实验的成功概率的检验。
1.常用的参数检验方法
1.1正态总体均值的假设检验（t检验）
检验1组数据样本的均值是否等于，大于或小于某个值，或者检验两组数据样本的均值的大小情况。其中的统计量Z一般服从t分布。
1.2正态总体方差的假设检验
检验1组数据样本的方差是否等于，大于或小于某个值，或者检验两组数据样本的方差的大小情况。其中单样本检验的统计量X2一般服从卡方分布。双样本检测的统计量F一般服从F分布。
1.3二项分布总体的假设检验（非正态总体的假设检验）
非正态总体的假设检验有很多，二项分布总体的假设检验相对较为常用。常用于随机抽样实验的成功概率的检验。
两样本是说分为了两组，如A组和B组，每组包括任意多个数据。K样本是说分成了K组，如A组B组C组，每组包含任意多个数据。之所以需要鉴别，是因为2样本涉及到二项分布问题。即非此即彼，如性别。而K样本在计算时会将用于分组的数字进行运算，如我们使用1表示男，2表示女，如果把这种2样本当做K=2的K样本分析，数据描述则会出现对1和2进行运算的结果，这显然不是我们想要的。
5. 匹配样本和独立样本
匹配样本（matched sample）是指一个样本中的数据与另一个样本中的数据相对应。匹配样本可以消除由于样本指定的不公平造成的两种方法组装时间上的差异。 独立样本（independent sample）是指如果两个样本是从两个总体中独立抽取的， 即一个样本中的元素与另一个样本中的元素相互独立的样本。如果两组数据的来源可以映射到同一个体或同一群体，则为匹配样本，如学生X Y Z…在第一次和第二次考试中的成绩。如果来自两个群体，或者想判断是否来自两个群体（即采用假设检验），应当做独立样本。在SPSS中，匹配样本被称为相关样本。
6. Mann-Whitney U检验、Wilcoxon检验和kruskal wallis检验
Wilcoxon检验
它用来检验两个变量的分布是否有差异。比较常用。比如一种药物治疗前和治疗后是否有差别？就用这个检验。Wilcoxon检验适用于2匹配样本（related samples）
Mann-whitney 检验
就是大名鼎鼎的秩和检验。
这个检验利用样本观察值得秩来推断两样本所在总体的分布是否相同（不晓得什么是秩的回去翻一遍你们的高数课本）。这是一个常用的检验。举例，假设我们知道一组患病的人和不患病的人的血细胞数，想检查是否具有差异，那么我们就使用秩和检验，我保证没举错例子，这个例子确实也可以用独立样本t检验来做（希望大家还记得什么叫独立样本t检验），当然也可以用秩和检验来做。
它会给出描述性统计量，秩表，检验统计量表。在最后的一个表里边我们通过p值判断差异是否显著。
Kruskal Wallis检验用于K独立样本
用来判断各样本分别代表的总体是否一致，（相当于单因素方差分析），适用于数值变量和有序分类变量。结果会给出秩，检验统计量。通过p值判断差异性。若想在进行两两比较，那就要用到上边介绍的秩和检验来进行比较了。
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