【正文】 ）非參數(shù)檢驗是在對總體分布不很清楚的情況下，對樣本來自的兩相關(guān)配對總體分別進行檢驗。如果沒有影響，則認(rèn)為這些總體之間是獨立的。以控制樣本作對照，檢驗實驗樣本是否存在極端反應(yīng)。其零假設(shè)是 H0為樣本來自的兩獨立總體分布沒有顯著差異。單樣本 KS檢驗是利用樣本數(shù)據(jù)推斷總體是否服從某一理論分布的方法，適用于探索連續(xù)型隨機變量的分布形態(tài)。 SPSS二項分布檢驗就是根據(jù)收集到的樣本數(shù)據(jù)，推斷總體分布是否服從某個指定的二項分布。 本章將介紹總體分布的卡方（ Chisquare）檢驗、二項分布（ Binomial）檢驗、單樣本 KS（ KolmogorovSmirnov）檢驗、單樣本變量值隨機性檢驗（ Runs Test）、兩獨立樣本非參數(shù)檢驗、多獨立樣本非參數(shù)檢驗、兩配對樣本非參數(shù)檢驗、多配對樣本非參數(shù)檢驗等 8類常用的非參數(shù)檢驗方法。其中前 4種屬于單樣本非參數(shù)檢驗。其零假設(shè)是 H0：樣本來自的總體與所指定的某個二項分布不存在顯著的差異。 單樣本 KS檢驗可以將一個變量的實際頻數(shù)分布與正態(tài)分布（ Normal）、均勻分布（ Uniform）、泊松分布（ Poisson）、指數(shù)（ Exponential）分布進行比較。 兩獨立樣本的 KS檢驗實現(xiàn)方法是：首先將兩組樣本數(shù)據(jù)（ X1， X2， …， Xm）和（ Y1，Y2， …， Yn）混合并按升序排列（ m和 n是兩組樣本的樣本容量），分別計算兩組樣本秩的累計頻率和每個點上的累計頻率；最后將兩個累計頻率相減，得到差值序列數(shù)據(jù)。首先將兩組樣本混合并按升序排列；然后找出控制樣本最低秩和最高秩之間所包含的觀察值個數(shù)，即跨度（ Span）。 例如，隨機抽取 3個班級之間學(xué)生的學(xué)生成績，分析 3個班級總體的成績是否存在顯著的差異。 兩配對樣本非參數(shù)檢驗一般用于同一研究對象（或兩配對對象）分別給予兩種不同處理的效果比較，以及同一研究對象（或兩配對對象）處理前后的效果比較。 通過比較正號的個數(shù)和負(fù)號的個數(shù)，可以判斷兩組樣本的分布。 （ 3）符號檢驗結(jié)果如下兩表所示。不同的是多配對樣本的 Cochran Q檢驗所能處理的數(shù)據(jù)是二值的（ 0和 1）。其中，單樣本非參數(shù)檢驗由 “ 1—Sample KS”子菜單來執(zhí)行；兩獨立樣本非參數(shù)檢驗由 “ 2 Independent Samples”子菜單執(zhí)行；多獨立樣本非參數(shù)檢驗由 “ K Independent Samples”子菜單執(zhí)行；兩配對樣本非參數(shù)檢驗由 “ 2 Related Samples”子菜單執(zhí)行；多配對樣本非參數(shù)檢驗由 “ K Related Samples”子菜單執(zhí)行。 SPSS中實現(xiàn)過程 ? 研究問題 1 為了試驗?zāi)撤N減肥藥的性能，測量 10個人在服用該藥前以及服用該藥一個月后、兩個月后、 3個月后的體重。 多配對樣本非參數(shù)檢驗 統(tǒng)計學(xué)上的定義和計算公式 定義：多配對樣本非參數(shù)檢驗是對多個匹配樣本的總體分布是否存在顯著性差異進行統(tǒng)計分析。 SPSS將自動對差值正負(fù)符合序列作單樣本二項分布檢驗，計算出實際的概率值。 兩配對樣本非參數(shù)檢驗的前提要求兩個樣本應(yīng)是配對的。 SPSS中有 3種多獨立樣本非參數(shù)檢驗方法。 兩獨立樣本的極端檢驗計算跨度和截頭跨度。 SPSS將自動計算 KS Z統(tǒng)計量，并依據(jù)正態(tài)分布表給出對應(yīng)的相伴概率值。 SPSS實現(xiàn) KS檢驗的過程如下： （ 1）根據(jù)樣本數(shù)據(jù)和用戶的指定構(gòu)造出理論分布，查分布表得到相應(yīng)的理論累計概率分布函數(shù)； SPSS在統(tǒng)計中將計算 KS的 Z統(tǒng)計量，并依據(jù) KS分布表（小樣本）或正態(tài)分布表（大樣本）給出對應(yīng)的相伴概率值。 Z統(tǒng)計量的計算公式如下 SPSS將自動計算 Z統(tǒng)計量，并給出相應(yīng)的相伴概率值。這可以通過繪制樣本數(shù)據(jù)直方圖的方法來進行粗略的判斷。 這種不是針對總體參數(shù)，而是針對總體的某些一般性假設(shè)（如總體分布）的統(tǒng)計分析方法稱非參數(shù)檢驗（ Nonparametric Tests）。從這種二分類總體中抽取的所有可能結(jié)果，要么是對立分類中的這一類，要么是另一類，其頻數(shù)分布稱為二項分布。 SPSS中實現(xiàn)過程 ? 研究問題 某村發(fā)生一種地方病，其住戶沿一條河排列，調(diào)查時對發(fā)病的住戶標(biāo)記為 “ 1”，對非發(fā)病的住戶標(biāo)記為 “ 0”，共 35戶，其取值如表 103所示。如果將數(shù)據(jù)按照升序進行排序，這時每一個具體數(shù)據(jù)都會有一個在整個數(shù)據(jù)中的位置或名次，這就是該數(shù)據(jù)的秩，數(shù)據(jù)有多少個，秩便有多少個。其零假設(shè) H0為樣本來自的兩獨立總體分布沒有顯著差異。 SPSS多獨立樣本非參數(shù)檢驗一般推斷多個獨立總體的均值或中位數(shù)是否存在顯著差異。 ? 研究問題 隨機抽取 3個班級的學(xué)生，得到 21個學(xué)生成績樣本，如表 107所示，問 3個班級學(xué)生總體成績是否存在顯著差異？ SPSS中實現(xiàn)過程 表 107 3個班級學(xué)生成績 學(xué) 生 成 績 所 屬 班 級 學(xué) 生 成 績 所 屬 班 級 1 2 1 2 1 2 1 3 1 3 1 3 1 3 2 3 2 3 2 3 2 ? 實現(xiàn)步驟 圖 1019 在菜單中選擇“ K Independent Samples”命令 圖 1020 “Tests for Several Independent Samples”對話框 圖 1021 “Several Independent Samples： Define Range”對話框 圖 1022 “TwoIndependentSamples： Options”對話框 結(jié)果和討論 （ 1）多獨立樣本 KW檢驗結(jié)果如下兩表所示。