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非参数检验（卡方（Chi-square）检验、二项分布（Binomial）检验、单样本K-S（Kolmogorov-Smirnov）检验、单样本变量值随机性检验（Runs Test）、两独立样本非参数检验、多独立样本非参数检验、两配对样本非参数检验、多配对样本非参数检验）
参数检验：T检验、F检验等常用来估计或检验总体参数，统称为参数检验
非参数检验：这种不是针对总体参数，而是针对总体的某些一般性假设（如总体分布）的统计分析方法称非参数检验
1.总体分布的卡方（Chi-square）检验（Q统计量）
定义：总体分布的卡方检验适用于配合度检验，是根据样本数据的实际频数推断总体分布与期望分布或理论分布是否有显著差异。
特点：比较适用于一个因素的多项分类数据分析。总体分布的卡方检验的数据是实际收集到的样本数据，而非频数数据。
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2.二项分布检验（Z统计量）
二项分布：从这种二分类总体中抽取的所有可能结果，要么是对立分类中的这一类，要么是另一类，其频数分布称为二项分布
二项分布检验：SPSS二项分布检验就是根据收集到的样本数据，推断总体分布是否服从某个指定的二项分布
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3.SPSS单样本变量值随机性检验（Z统计量）
定义:单样本变量值的随机性检验是对某变量的取值出现是否随机进行检验，也称为游程检验（Run过程）
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4.SPSS单样本K-S检验（Z统计量）
定义：单样本K-S检验是利用样本数据推断总体是否服从某一理论分布的方法，适用于探索连续型随机变量的分布形态
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5.两独立样本非参数检验
定义：两独立样本的非参数检验是在对总体分布不很了解的情况下，通过分析样本数据，推断样本来自的两个独立总体分布是否存在显著差异。一般用来对两个独立样本的均数、中位数、离散趋势、偏度等进行差异比较检验。
检验方法：①两独立样本的Mann-Whitney U检验（主要检验总体均值有没有显著差异）②两独立样本的K-S检验③两独立样本的游程检验④两独立样本的极端反应检验SPSS操作
6.多独立样本非参数检验
定义：多独立样本非参数检验分析样本数据是推断样本来自的多个独立总体分布是否存在显著差异
SPSS多独立样本非参数检验一般推断多个独立总体的均值或中位数是否存在显著差异
检验方法：①多独立样本的中位数检验②多独立样本的K-W检验③多独立样本的Jonkheere-Terpstra检验
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7.两配对样本非参数检验
定义：两配对样本（2 Related Samples）非参数检验是在对总体分布不很清 楚的情况下，对样本来自的两相关配对总体分别进行检验。
前提要求：首先两个样本的观察数目相同，其次两样本的观察值顺序不能随意改变
检验方法：①两配对样本的McNemar变化显著性检验（二值数据）②两配对样本的符号（Sign）检验 ③两配对样本的Wilcoxon符号平均秩检验
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8.多配对样本非参数检验
定义：多配对样本非参数检验是对多个匹配样本的总体分布是否存在显著性 差异进行统计分析。
检验方法：①Friendman检验②Kendall协同系数检验③Cochran Q检验 （二值数据）
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