第八讲非参数检验讲课文档.pptVIP

第28页，共33页。第29页，共33页。McNemar检验只适用于被试内设计的二分变量，考察重点是两组间分类的差异，通常用于分析实验处理前后的变化情况。第30页，共33页。第31页，共33页。第1页，共33页。优选第八讲非参数检验第2页，共33页。非参数检验的过程Chi-Squaretest卡方检验Binomialtest二项分布检验1-SampleKolmogorov-Smirnovtest单样本柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验2independentSamplesTest两个独立样本检验KindependentSamplesTestK个独立样本检验2relatedSamplesTest两个相关样本检验KrelatedSamplesTestK个相关样本检验第3页，共33页。二项分布检验

Analyze→NonparametricTests→Binomial发生的概率，默认值是0.50第4页，共33页。第5页，共33页。单样本K-S检验单样本的Kolmogorov-Smirnov检验（K-S检验）用来检验一个数据的观测累积分布是否是已知的理论分布。这些作为零假设的理论分布在SPSS的选项中有正态分布(Normal)，泊松分布(Poisson)，均匀分布(Uniform)和指数分布(Exponential)第6页，共33页。单样本K-S检验

Analyze→NonparametricTests→1-SampleKolmogorov-Smirnovtest第7页，共33页。第8页，共33页。秩（rank） 非参数检验中秩是最常使用的概念。什么是一个数据的秩呢？一般来说，秩就是该数据按照升序排列之后，每个观测值的位置。 例如我们有下面数据：Xi159183178513719Ri75918426310下面一行数据Ri就是上面一行数据Xi的秩。利用秩的大小进行推断就避免了不知道总体分布状况的困难。这是大多数非参数检验的优点。第9页，共33页。Wilcoxon(Mann-Whitney)秩和检验假定第一个样本有m个观测值，第二个有n个观测值。把两个样本混合之后把这m+n个观测值升幂排序，记下每个观测值在混合排序下面的秩。之后分别把两个样本所得到的秩相加。记第一个样本观测值的秩的和为WX而第二个样本秩的和为WY。这两个值可以互相推算，称为Wilcoxon统计量。该统计量的分布和两个总体分布无关。该检验需要的唯一假定就是两个总体的分布有类似的形状（不一定对称）。第10页，共33页。两样本分布的K-S检验假定有分别来自两个独立总体的两个样本。要想检验它们背后的总体分布相同的零假设，可以进行两独立样本的Kolmogorov-Smirnov检验。原理完全和单样本情况一样。只不过把检验统计量中零假设的分布换成另一个样本的经验分布即可。第11页，共33页。Mosesextremereactions检验最大反应检验，注重对分布范围（变异程度）进行检验。检验的零假设是两样本具有相同的全距。由于全距很容易受到极端值的影响，要求使用这种检验方法的时候样本量够大。计算的时候为防止极端值影响，自动去掉两端各5%的数据进行分析。第12页，共33页。两样本Wald-Wolfowitz游程检验Wald-Wolfowitz游程检验和Kolmogorov-Smirnov检验一样，都是看两个样本所代表的总体是否分布类似。Wald-Wolfowitz游程检验把两个样本混合之后，按照大小次序排列，一个样本的观测值在一起的为一个游程。和单样本的游程问题类似。可以由游程个数R看出两个样本在排序中是否随机出现。第13页，共33页。两个独立样本检验

Analyze→NonparametricTests→2independentSamplesTest第14页，共33页。第15页，共33页。第16页，共33页。第17页，共33页。第18页，共33页。第19页，共33页。Kruskal-Wallis多样本秩和检验又名等级方差分析，目的是看多个总体的位置参数是否一样，对应于参数检验中的完全随机设计方差分析。假定有k个总体。先把从这个k个总体来的样本混合起来排序，记各个总体观测值的秩之和为Ri，i=1,…,k。显然如果这些Ri很不相同，就可以认为它们位置参数相同的零假设不妥（备选假设为各个位置参数不全相等）。第20页，共33页。中位数检验在有数个独立样本的情况，希望知道它们的中位数是否