一、定義
現實生活中有很多數據的取值只有兩類，如醫學中的生與死、患病的有與無、性別中的男性和女性、產品的合格與不合格等。從這種二分類總體中抽取的所有可能結果，要么是對立分類中的這一類，要么是另一類，其頻數分布稱為二項分布。調用SPSS中的二項分布檢驗（Binomial）可對樣本資料進行二項分布分析。
SPSS二項分布檢驗就是根據收集到的樣本數據，推斷總體分布是否服從某個指定的二項分布。其零假設是H0：樣本來自的總體與所指定的某個二項分布不存在顯著的差異。
SPSS中的二項分布檢驗，在樣本小於或等於30時，按照計算二項分布概率的公式進行計算；樣本數大於30時，計算的是Z統計量，認為在零假設下，Z統計量服從正態分布。Z統計量的計算公式如下：
SPSS將自動計算Z統計量，並給出相應的相伴概率值。如果相伴概率小於或等於用戶的顯著性水平α，則應拒絕零假設H0，認為樣本來自的總體分布形態與指定的二項分布存在顯著差異；如果相伴概率值大於顯著性水平，則不能拒絕零假設H0，認為樣本來自的總體分布形態與指定的二項分布不存在顯著差異。
SPSS二項分布檢驗的數據是實際收集到的樣本數據，而非頻數數據。
二、實例
某地某一時期內出生35名嬰兒，其中女性19名（定Sex=0），男性16名（定Sex=1）。問這個地方出生嬰兒的性別比例與通常的男女性比例（總體概率約為0.5）是否不同？數據如表10-2所示。
35名嬰兒的性別
| 嬰兒 | Sex | 嬰兒 | Sex | 嬰兒 | Sex |
| 1 | 1 | 13 | 1 | 25 | 1 |
| 2 | 0 | 14 | 1 | 26 | 1 |
| 3 | 1 | 15 | 1 | 27 | 0 |
| 4 | 1 | 16 | 1 | 28 | 0 |
| 5 | 1 | 17 | 0 | 29 | 0 |
| 6 | 1 | 18 | 0 | 30 | 0 |
| 7 | 0 | 19 | 0 | 31 | 1 |
| 8 | 0 | 20 | 0 | 32 | 0 |
| 9 | 0 | 21 | 0 | 33 | 0 |
| 10 | 0 | 22 | 0 | 34 | 0 |
| 11 | 1 | 23 | 1 | 35 | 0 |
| 12 | 1 | 24 | 1 |
檢驗步驟：
１、卡方檢檢：http://www.cnblogs.com/downmoon/archive/2012/03/06/2382042.html
2、二項分布檢驗：http://www.cnblogs.com/downmoon/archive/2012/03/26/2417668.html
3、游程檢驗：http://www.cnblogs.com/downmoon/archive/2012/03/26/2417882.html