1.兩獨樣本參數的非參數檢驗 1.1.Welcoxon秩和檢驗 先將兩樣本看成是單一樣本（混合樣本）然后由小到大排列觀察值統一編秩。如果原假設兩個獨立樣本來自相同的總體為真，那么秩將大約均勻分布在兩個樣本中，即小的、中等的、大的秩值應該大約被均勻分在兩個樣本中。如果備選假設兩個獨立樣本 ...

實驗目的： 學會使用SPSS的簡單操作，掌握非參數檢驗。 實驗內容： 　　1.中位數符號檢驗，檢驗總體中位數是否等於某個假定的值。設一個隨機樣本有n個數據，總體中位數的實際值為M，假設的總體中位數值為。當樣本中的數據大於假設的中位數時，用“+”號表示，小於假設的中位數時，用“-”表示 ...

非參數檢驗總結 假設分布和使用參數的統計測試稱為參數測試，不假定分布或不使用參數的統計測試稱為非參數測試。 非參數檢驗可適用於非正態分布的數據。 優勢 適用於任何尺度，不要求總體數據滿足正態分布。 容易計算----最初是在廣泛使用計算機之前開發的 少作假設 不需要涉及總體參數 ...

1.由於抽樣的隨機性，樣本均值在不同總體上的差距很可能是由抽樣誤差引起的，而這種差距不被認為具有統計上的顯著性。 2.反之，若分析發現樣本均值在不同總體上差距較大，但不是由抽樣誤差引起的，則數值型變量在不同總體上的分布參數存在顯著差異。 檢驗兩個樣本上的均值差是否統計顯著的方法 ...

單樣本t檢驗 目的：利用來自總體的樣本數據，推斷該總體的均值是否與指定的檢驗值存在差異。 適用條件：樣本來自的總體應服從或者近似服從正態分布。 注：當樣本量n比較大時：由中心極限定理得知，即使原數據不服從正態分布，但是樣本量足夠大，他的樣本均數抽樣分布仍然是正態的，因此，在樣本量很大的情況下 ...

非參數檢驗（卡方（Chi-square）檢驗、二項分布（Binomial）檢驗、單樣本K-S（Kolmogorov-Smirnov）檢驗、單樣本變量值隨機性檢驗（Runs Test）、兩獨立樣本非參數檢驗、多獨立樣本非參數檢驗、兩配對樣本非參數檢驗、多配對樣本非參數檢驗） 參數檢驗：T檢驗、F ...

非參數檢驗（non-parametric test）：對總體分布形式沒有要求，不比較總體參數，只比較總體分布的位置是否相同，也被稱為無分布方法（distribution-free method）。相對於參數檢驗基本只能用於數值型數據的情況，非參數檢驗還可以用於類別型數據。 由於很多參數檢驗 ...

假設檢驗 小概率事件和反證法的應用。 H0：原假設 H1：備選假設 解釋：假設在H0前提下，我們得到目前手頭上的樣本，定義為一個概率事件，概率為α(0.05, 0.01, 0.001)，是小概率事件。通過公式計算P值，P<α, 則確認我們得到目前手頭上的樣本是一個小概率事件 ...