
Spss中非参数检验的两个独立样本检验
Spss中非参数检验中两个独立样本检验中四个复选项的区别和适用范围
可以先数据-选择个案
1.Mann-Whitney U: 主要用于判别两个独立样本所属的总体是否有相同的分布;
2. Kolmogorov-Smirnov Z: 推测两个样本是否来自具有相同分布的总体;
3. Moses extreme reactions:检验两个独立样本之观察值的散布范围是否有差异存在,以检验两个样本是否来自具有同一分布的总体;
4. Wald-Wolfowitz runs: 考察两个独立样本是否来自具有相同分布的总体。
1.Mann-Whitney U检验(又简称M-W检验),注重对分布的中心位置(平均水平)作检验,实际是检验H0:两样本所对应的总体具有相同的中心位置(中位数),属位置参数检验,而不管两总体分布的形状如何,因此通常假定两总体分布的形状相同,只有在这个前提下的中心位置相同才能说是两总体分布相同或两样本来自相同总体;若不能明确两总体分布的形状是否相同,则不宜单独使用此方法作分析了事,应同时作K-S检验或W-W检验,并对全部结果作综合分析。因为此方法与目前国内通用教材中的Wilcoxon
Rank Sum检验法完全等价,故在结果中一并给出〔1〕。小样本时应读取精确概率作结论。
2.Kolmogorov-Smirnov Z检验(又简称K-S检验)是上述提到的Kolmogorov检验用于两个独立样本的情形,对全貌作检验。如果结论是两总体分布不相同,此方法尚不足以说明是位置不同、变异程度不同还是偏度不同,这是报告结果时应注意的。结果中的Z也是渐近统计量,大样本时α=0.05和α=0.01的界值分别是1.36和1.63,小样本时应读取结果中两个经验分布函数的最大差值查界值表作结论,不可直接利用结果中的P值作结论。
3.Wald-Wolfowitz
runs检验 (又简称W-W检验)与K-S检验相似,也是对全貌作检验,但其功效不如后者;此方法实为Runs过程用于分析两个独立样本的情形。与K-S检验类似,如果结论是两总体分布不相同,此方法尚不足以说明是位置不同、变异程度不同还是偏度不同,报告结果时也应注意。若两样本有相同观察值,结果中提供最大和最小游程个数以及相应的P值,当依此两P值所作的结论相矛盾时,须计算平均游程个数,然后查表作结论或用正态近似法作检验。此过程自动地根据样本大小给出确切概率或正态近似法的结果。
4.Moses Test of Extreme Reactions 检验注重于对分布范围(变异程度)作检验,实际是检验H0:两样本所对应的总体具有相同的分布范围。要求样本足够大。笔者尚未见到在医学领域中使用此方法的例子。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01