非参数检验操作步骤

分析—非参数检验（N）—旧时对话框（L）—卡方（C）
二项式检验
检验样本是否来自指定概率为P的二项分布
样本总体与指定的二项分布无明显差异
分析—非参数检验（N）—旧时对话框（L）—二项式
游程检验
推断数据序列中两类事件的发生过程是否随机（检验一个变量两个值的分布是否是随机分布的，即检验前一个个案是否影响下一个个案的值）
非参数检验
适用范围
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检验的目的
方法
方法的目的
前提条件
零假设H0
结果对比
操作方法
适用范围广，对资料没有要求，对总体分布几乎没有假定，只是有时对分布的形状做一些诸如连续、对称等的简单假设
卡方检验
用来检验观察频数与期望频数是否吻合
样本来源总体的分布与指定的理论分布无明显差异
当观察频数与理论频数越接近，χ2值越小，接受零假设。
Friedman检验
样本来自的多配对总体分布无显著差异
分析—非参数检验（N）—旧时对话框（L）—K个相关样本
Kendall's W检验
用于分析评判者的评判标准是否一致公平，他将每个评判对象的分数都看作是来自多个配对总体的样本
样本来自的对配对总体分布无显著差异
Cochran's Q检验
适用于二分类变量
Kruskal-Wallis H检验
检验K个独立样本是否来自不同总体
分析—非参数检验（N）—旧时对话框（L）—多个独立样本
Median（中位数）检验
检验多个样本是否来自具有相同中位数的总体
样本来自的多个独立总体的中位数无显著差异
Jonckheere-Terpstra检验
检验样本来自多个独立总体的分布是否存在显著差异
在大样本条件下，游程Z近似服从正态分布
样本随机
分析—非参数检验（N）—旧时对话框（L）—游程
单样本K-S检验
适用于探索连续型随机变量的分布
样本来自的总体与指定的理论分布无显著差异
分析—非参数检验（N）—旧时对话框（L）—1样本K-S
两独立样本检验
样本所属的总体分布类型是未知的，此时两独立样本是否来自相同分布的总体
Mann-Whitney U检验
检验两个样本的总体在位置上是否相等
分析—非参数检验（N）—旧时对话框（L）—两个独立样本
K-S检验（Kolmogorov-Smirnov检验）
检验两组样本秩分累计频数和累积频率的差异检验
W-W检验（Wald-Wolfwitz runs检验）
对两组样本秩分别排列的游程检验
样本来自的多个总体的分布无明显差异
两个相关样本检验
应用于对同一研究对象（或配对对象）处理前后的效果进行比较，腿短某种处理是否有效
Wilcoxon检验
检验两个相关样本是否来自相同的总体，但对总体分布形势没有限制
要求变量为两个连续变量
分析—非参数检验（N）—旧时对话框（L）—两个相关样本
Sign检验
适用于相关样本资料和定性变量，测量特征是用正负号而不是用定量测量
样本来自的对配对总体分布无显著差异
样本来自的两配对样本对总体分布无显著差异
McNemar检验
将研究对象自身作为对照，检验其“前后”变化是否有显著差异
要求数据是二分类的
样本来自的两配对总体分布无显著差异
Marginal Homogeneity检验
是McNemar检验从二分类事件向多分类事件的推广
K个相关样本检验
样本之间是独立的，每一个样本中的观察值也是相互独立的。解决多个相关样本（如配对、配伍组资料）是否来自同一个总体
若游程数较小，则样本来自的两个总体的分布形态有较大差距
摩西极端反应检验（Moses extreme reaction)
检验样本来自的两个总体分布是否存在显著差异
样本来自的两个总体分布无显著差异
若跨度很小，表明两个样本无法充分混合，可以认为实验样本存在极端反应
K个独立样本检验
推断样本来自的多个独立总体的分布是否存在显著差异