文档介绍：前面进行的假设检验和方差分析，大都是在数据服从正态分布或近似地服从正态分布的条件下进行的。
但是如果总体的分布未知，如何进行总体参数的检验，或者如何检验总体服从一个指定的分布，都可以归结为非参数检验方法。
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非参数检验方法的优点
首先，检验条件比较宽松，适应性强。参数检验假定总体分布正态或近似正态或以正态分布。如果这些条件不存在，很可能检验结果产生方向性的错误。
非参数检验不受这些条件限制，填补了参数检验的不足。例如非正态的、方差不等的以及分布形状未知的资料都可适用，适应性强。
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其次，检验的方法比较灵活，用途更广泛。非参数检验不但可以应用于定距、定比变量的检验而且也适用于定类、定序变量的检验。
对于那些不能直接进行加减乘除四则运算的定类数据和定序数据，运用符号检验、符秩检验都能起到比较好的效果，所以非参数检验的用途是更加广泛的。
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再次，非参数检验计算相对简单，易于理解。由于非参数检验不用计量的方法，而用计数的方法，其过程及其结果都可以被直观地理解，为使用者所接受。
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非参数检验的缺点
也非参数检验方法对总体分布的假定不多，适应性强，但方法也就缺乏针对性，其功效就不如参数检验。
非参数检验用的是等级或符秩，而不是实际数值，方法简单，又会失去许多信息，因而检验的有效性也就比较差。
当然如果假定的分布不成立，那么非参数检验就是更值得信赖的。
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在SPSS分析软件中，非参数检验在菜单Analyze Nonparametric Test 中显示，共有8种检验方法。
如图所示。这8种检验方法依次是：Chi-square卡方检验.
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Binomial二项分布检验
Runs游程检验
1-Sample K-S 单个样本柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验
2 Independent sample 两个独立样本检验
K Independent sample K个独立样本检验
2 Related Independent sample两个相关样本检验
K Related Independent sample K个相关样本检验
Chi-square卡方检验
Binomial二项分布检验
Runs游程检验
1-Sample K-S 单个样本柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验
2 Independent sample 两个独立样本检验
K Independent sample K个独立样本检验
2 Related Independent sample两个相关样本检验
K Related Independent sample K个相关样本检验
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一、Chi-square卡方检验
某地一周内各日死亡数的分布如下，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
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从Data菜单中选Weight Cases 进入Weight Cases 对话框把death 放入Frequency Variable 框定义死亡数为权数，再点击OK钮即可。
从Analyze到Nonparametric Tests Chi-Square 进入Chi-Square Test 对话框，在对话框左侧的变量列表中选day点击向右的箭头钮使之进入Test Variable List 框点击OK 按钮即可。
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