spss中假设检验分析的学习心得（SPSS非参数假设检验）

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单样本K-S检验是一种针对单个变量的数据分布进行的探索类别的检验方法。它不需要将数据分组，直接对原始数据的n个观测值进行检验，单样本K-S检验主要用于连续型数据。其中可检验分布类别有正态分布、平均分布、泊松分布、指数分布等。通常用到最多的就是检验是否服从正常性分布。

下面，我们通过实际案例来详细讲解单样本K-S检验数据是否符合正态分布。我们搜集了472例减肥前体重数据，检验该数据整体上是否服从正态性分布（图1）

图1

SPSS中的操作步骤

①点击“分析”--“非参数检验”--“旧对话框”--“单样本K-S”（图2）

图2

②将减肥前体重选入右侧检验变量列表内（图3）

图3

③勾选下方检验分布中的“正态”标签（图4），后点击确定

图4

④对SPSS的输出结果进行分析

图5

由上图（图5）可以看出：本检验的原假设H0为被检验变量是服从正态性分布，这里基于原假设H0的显著性水平为0小于0.05，意味着减肥前体重服从正态性的概率为0%，因此需要拒绝原假设H0，接受备选假设，即减肥前体重不服从正态性分布。

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版权说明：本文系杏花开生物医药统计原创文章。

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