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非参数检验
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。
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。
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。
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。
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。
在SPSS分析软件中,非参数检验在菜单AnalyzeNonparametricTest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.
Binomial二项分布检验
Runs游程检验
1-SampleK-S单个样本柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验
2Independentsample两个独立样本检验
KIndependentsampleK个独立样本检验
2RelatedIndependentsample两个相关样本检验
KRelatedIndependentsampleK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-SampleK-S单个样本柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验
2Independentsample两个独立样本检验
KIndependentsampleK个独立样本检验
2RelatedIndependentsample两个相关样本检验
KRelatedIndependentsampleK个相关样本检验
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