【正文】 要么是對(duì)立分類中的這一類，要么是另一類，其頻數(shù)分布稱為二項(xiàng)分布。 SPSS二項(xiàng)分布檢驗(yàn)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(gè)指定的二項(xiàng)分布。 SPSS中的二項(xiàng)分布檢驗(yàn)，在樣本小于或等于 30時(shí)，按照計(jì)算二項(xiàng)分布概率的公式進(jìn)行計(jì)算；樣本數(shù)大于 30時(shí)，計(jì)算的是 Z統(tǒng)計(jì)量，認(rèn)為在零假設(shè)下， Z統(tǒng)計(jì)量服從正態(tài)分布。如果相伴概率小于或等于用戶的顯著性水平 α ，則應(yīng)拒絕零假設(shè) H0，認(rèn)為樣本來自的總體分布形態(tài)與指定的二項(xiàng)分布存在顯著差異；如果相伴概率值大于顯著性水平，則不能拒絕零假設(shè) H0，認(rèn)為樣本來自的總體分布形態(tài)與指定的二項(xiàng)分布不存在顯著差異。 ? 研究問題 某地某一時(shí)期內(nèi)出生 35名嬰兒，其中女性 19名（定 Sex=0），男性 16名（定 Sex=1）。 SPSS中實(shí)現(xiàn)過程 表 102 35名嬰兒的性別 嬰 兒 Sex 嬰 兒 Sex 嬰 兒 Sex 1 1 13 1 25 1 2 0 14 1 26 1 3 1 15 1 27 0 4 1 16 1 28 0 5 1 17 0 29 0 6 1 18 0 30 0 7 0 19 0 31 1 8 0 20 0 32 0 9 0 21 0 33 0 10 0 22 0 34 0 11 1 23 1 35 0 12 1 24 1 ? 實(shí)現(xiàn)步驟 圖 106 在菜單中選擇“ Binomial Test”命令 圖 107 “Binomial Test”對(duì)話框 圖 108 “Binomial Test： Options”對(duì)話框 結(jié)果和討論 SPSS單樣本變量值隨機(jī)性檢驗(yàn) 統(tǒng)計(jì)學(xué)上的定義和計(jì)算公式 定義：?jiǎn)螛颖咀兞恐档碾S機(jī)性檢驗(yàn)是對(duì)某變量的取值出現(xiàn)是否隨機(jī)進(jìn)行檢驗(yàn)，也稱為游程檢驗(yàn)（ Run過程）。 單樣本變量值的隨機(jī)性檢驗(yàn)通過游程（ Run）數(shù)來實(shí)現(xiàn)。 在 SPSS單樣本變量值的隨機(jī)性檢驗(yàn)中，SPSS將利用游程構(gòu)造 Z統(tǒng)計(jì)量，并依據(jù)正態(tài)分布表給出對(duì)應(yīng)的相伴概率值。 SPSS中實(shí)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(shí)對(duì)發(fā)病的住戶標(biāo)記為 “ 1”，對(duì)非發(fā)病的住戶標(biāo)記為 “ 0”，共 35戶，其取值如表 103所示。單樣本 KS檢驗(yàn)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(jī)變量的分布形態(tài)。其零假設(shè) H0為樣本來自的總體與指定的理論分布無顯著差異。如果相伴概率小于或等于用戶的顯著性水平 α ，則應(yīng)拒絕零假設(shè) H0，認(rèn)為樣本來自的總體與指定的分布有顯著差異；如果相伴概率值大于顯著性水平，則不能拒絕零假設(shè) H0，認(rèn)為樣本來自的總體與指定的分布無顯著差異。 統(tǒng)計(jì)學(xué)上的定義和計(jì)算公式 兩獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn) 定義：兩獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)是在對(duì)總體分布不很了解的情況下，通過分析樣本數(shù)據(jù)，推斷樣本來自的兩個(gè)獨(dú)立總體分布是否存在顯著差異。 兩個(gè)樣本是否獨(dú)立，主要看在一個(gè)總體中抽取樣本對(duì)另外一個(gè)總體中抽取樣本有無影響。 SPSS提供了 4種兩獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)方法。 兩獨(dú)立樣本的 MannWhitney U檢驗(yàn)主要通過對(duì)平均秩的研究來實(shí)現(xiàn)推斷。如果將數(shù)據(jù)按照升序進(jìn)行排序，這時(shí)每一個(gè)具體數(shù)據(jù)都會(huì)有一個(gè)在整個(gè)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(gè)，秩便有多少個(gè)。其零假設(shè)是 H0為樣本來自的兩獨(dú)立總體分布沒有顯著差異。 兩獨(dú)立樣本的 KS檢驗(yàn)將關(guān)注差值序列。如果相伴概率小于或等于用戶的顯著性水平 ?，則應(yīng)拒絕零假設(shè) H0，認(rèn)為兩個(gè)樣本來自的總體分布有顯著差異；如果相伴概率值大于顯著性水平，則不能拒絕零假設(shè) H0，認(rèn)為兩個(gè)樣本來自的總體分布無顯著差異。其零假設(shè)是 H0為樣本來自的兩獨(dú)立總體分布沒有顯著差異。首先，將兩組樣本混合并按照升序排列。 如果計(jì)算出的游程數(shù)相對(duì)比較小，則說明樣本來自的兩總體的分布形態(tài)存在較大差距；如果得到的游程數(shù)相對(duì)比較大，則說明樣本來自的兩總體的分布形態(tài)不存在顯著差距。如果相伴概率小于或等于用戶的顯著性水平 ?，則應(yīng)拒絕零假設(shè) H0，認(rèn)為兩個(gè)樣本來自的總體分布有顯著差異；如果相伴概率值大于顯著性水平，則不能拒絕零假設(shè) H0，認(rèn)為兩個(gè)樣本來自的總體分布無顯著差異。其零假設(shè) H0為樣本來自的兩獨(dú)立總體分布沒有顯著差異。以控制樣本作對(duì)照，檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)樣本是否存在極端反應(yīng)。為控制極端值對(duì)分析結(jié)果的影響，也可以先去掉樣本兩個(gè)最極端的觀察值后再求跨度，這個(gè)跨度稱為截頭跨度。如果跨度或截頭跨度很小，則表明兩個(gè)樣本數(shù)據(jù)無法充分混合，可以認(rèn)為實(shí)驗(yàn)樣本存在極端反應(yīng)。如果相伴概率小于或等于用戶的顯著性水平 ?，則應(yīng)拒絕零假設(shè)H0，認(rèn)為兩個(gè)樣本來自的總體分布有顯著差異；如果相伴概率值大于顯著性水平，則不能拒絕零假設(shè) H0，認(rèn)為兩個(gè)樣本來自的總體分布無顯著差異。隨機(jī)抽取兩個(gè)廠家生成的燈泡若干，實(shí)驗(yàn)得到使用壽命，數(shù)據(jù)如表 105所示。 （ 2）兩獨(dú)立樣本 KS檢驗(yàn)輸出結(jié)果如下兩表所示。 （ 4）兩獨(dú)立樣本游程檢驗(yàn)輸出結(jié)果如下兩表所示。 SPSS多獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)一般推斷多個(gè)獨(dú)立總體的均值或中位數(shù)是否存在顯著差異。如果沒有影響，則認(rèn)為這些總體之間是獨(dú)立的。由于對(duì)各個(gè)班級(jí)都是隨機(jī)抽取樣本，抽樣沒有相互影響，可以認(rèn)為這三個(gè)班級(jí)學(xué)生成績(jī)是獨(dú)立的。 1．多獨(dú)立樣本的中位數(shù)檢驗(yàn)（ Median） 多獨(dú)立樣本的中位數(shù)檢驗(yàn)通過對(duì)多組數(shù)據(jù)的分析推斷多個(gè)獨(dú)立總體分布是否存在顯著差異。 2．多獨(dú)立樣本的 KW檢驗(yàn) 多獨(dú)立樣本的 KW檢驗(yàn)是 KruskalWaillis檢驗(yàn)的縮寫，是一種推廣的平均秩檢驗(yàn)。 多獨(dú)立樣本的 KW檢驗(yàn)的基本方法是：首先將多組樣本數(shù)混合按升序排列，并求出每個(gè)觀察值的秩，然后對(duì)多組樣本的秩分別求平均