spss参数检验和非参数检验（SPSS非参数假设检验）

​ 非参数检验小贴士，下面我们就来聊聊关于spss参数检验和非参数检验?接下来我们就一起去了解一下吧!

spss参数检验和非参数检验

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非参数检验小贴士

非参数检验(Nonparametric tests)是统计分析方法的重要组成部分，它与参数检验共同构成统计推断的基本内容。

参数检验是在总体分布形式已知的情况下，对总体分布的参数如均值、方差等进行推断的方法。但是，在数据分析过程中，由于种种原因，人们往往无法对总体分布形态作简单假定，此时参数检验的方法就不再适用了。

非参数检验正是一类基于这种考虑，在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。由于非参数检验方法在推断过程中不涉及有关总体分布的参数，因而得名为“非参数”检验。

SPSS二项检验

前期课程我们系统的学习了参数类假设检验的相关方法。本期开始我们就来系统的学习与之相对的非参数检验的一些列统计分析方法（点击观看）：

《SPSS差异分析（1）比较均值和T检验》

《SPSS差异分析（2）比较均值和T检验》

《SPSS差异分析（3）独立样本T检验》

《SPSS差异分析（4）配对样本T检验》

本期课程我们来详细介绍一种常用的SPSS非参数检验方法：二项检验。二项检验所检验的变量为二分类，且分类为互相对立，比如患病和未患病，比如是和否，或者大于50岁和小于50岁等等。研究此类变量的二项分布与我们既定的检验比例之间的差异。

我们搜集了472例样本，孩子是否为独生子女的数据，其中0表示非独生，1表示是独生。我们要分析独生子女与非独生子女的比例是否达到了我们既定70%，30%这样一个比例。（图1）

图1

二项检验操作步骤：

①点击“分析”--“非参数检验”--“旧对话框”--“二项”（图2）

图2

②将变量“是否为独生子女”选入右侧“检验变量列表”（图3）

图3

③将“检验比例”中填入0.7，也就是我们想检验的70%既定比例（图4）

图4

④点击“确定”，运算并分析结果

图5

由上表（图5）可以看出：基于二项检验的原假设H0，是本次检验的独生子女比例为70%之间不存在显著差异，而原假设的P<0.05，因此要拒绝原假设H0，接受备选假设H1，即是独生子女与非独生子女的实测比例与既定比例之间存在着显著的差异。

而且，结合实测比例结果，看出本例当中是独生子女比例仅为10%，显著小于既定检验比例70%。

以上就是本期内容，我们将持续推出更多实用的生物医药统计课程，涵盖SPSS、Meta、Stata、GraphPad、SAS、R、NoteExpress、EndNote、Revman等数据统计分析软件及统计学方法！敬请关注哦！

版权说明：本文系杏花开生物医药统计原创文章。

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