使用非参数多组数据差异性检验

SNKLSD或者dunett都是基于方差分析的,不适用于非正态的检验,K-W检验如果得到拒绝H0的结果,认为总体分布不同,要进一步确定哪两个总体分布不同,需要使用Nemenyi法检验.这个检验在SPS

你的数据多少了,一般情况下如果数据量不超过30个,以t检验的结论为主当然你如果非要它显著的话,也可以直接采用非参数检验的结论,也不能说错,因为能够用参数检验的方法都可以采用非参数检验,只不过非参数检验

第1题,用卡方检验,但是由于有的单元格频数小于5,应该使用Fisher精确检验.结果见下图：0.073即Fisher精确P值,大于0.05,表明在0.05的显著性水平上接受原假设,认为两组疗效差别不显

统计课本里写的很清楚,1秩和检验对应独立样本t检验；2中数检验法对应两独立样本平均数之差的t检验；3符号检验对应配对样本差异显著性t检验；4克-瓦氏单向方差分析对应完全随机资料方差分析.同学好好看书啊

多个独立样本检验,然后两两比较再问：用单样本K-S做了正态分析，是正态，那可以用T检验么？

你的数据属于计量资料：1.建立两个变量：1.组别在value中定义1=A2=B；2.数值：2.进行正太检验：选择分析—频率—按要求输入变量数值-运行后看偏度/系数是否《1.96,峰度/系数是否《1.9

属于参数检验的两总体t检验要求样本为正态分布而非参数检验不要求样本正态分布小样本的分布无规律,用非参数（总体均值、总体方差等都是参数）检验一个大样本（一般超过50算是大样本,也可以酌情考虑增减标准）分

这话的意思似乎应该是：多组数据经方差齐性检验后方差不齐（因此不能使用方差分析）,采用K-W非参数检验.结果发现在0.05显著性水平上多组间差异显著.

SPSS里crosstabs的卡方检验用于列联表行变量与列变量的独立性检验,而非参数检验中的卡方检验属于卡方拟合优度检验,用于考察多分类变量数据的拟合情况（例如星期一至星期五这五个工作日的销售量是否一

这个“多组数据的差异性”具体指什么呢?是他们的均值、方差、分布还是别的,如果是上面的三者,excel都能做到.你可以检验他们的均值是否相等,用两独立样本t检验,三组样品可以用方差检验.t值和P值是等价

可以的.

卡方检验,是一种用途较广的计数资料的假设检验方法,属于非参数检验的范畴,主要是比较两个及两个以上样本率(构成比)以及两个分类变量的关联性分析.其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优

SPSS是一个样本KS计算的测试方法是不正确的,你应该使用正态性检验的探索过程.描述性统计分析探索...

SPSS的1样本k-s方法检验的计算不正确,应使用Explore过程进行正态性检验.AnalyzeDescriptiveStatisticsExplore...再问：那spss中，使用Explore过

非参数检验就是在不了解总体的分布情况下的检验方法,这就是区别于t检验的特点.两配对样本t检验：检验一组数据变化前后是否存在差别,此时数据不是独立的,比如说喝减肥茶前后人的体重是否存在明显差别,两组数据

假设检验包括两种一种是已知总体分布类型,对参数做统计检验的参数检验另一种是不知道总体分布类型,利用样本数据对总体分布形态等进行推断,即非参数检验“非参数”检验：不检验参数,而只判断总体分布形态参数指：

differencetest或significancetest

选用非参数检验的情况有：①总体分布不易确定（也就是不知道是不是正态分布）②分布呈非正态而无适当的数据转换方法③等级资料④一段或两段无确定数据等（比如一段的数据是>50,是一个开区间）.一般可以选择参数

用单因素方差分析

你是希望白天和晚上产出数不一样,还是产出数分布不一样.如果是前者可以用非参数检验,后者可以用独立样本T检验.