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文档简介
1、SPSS统计软件分析8，非参数测试，安徽大学生命科学大学东祥，非参数测试，在不知道整体不服从正态分布或分布的情况下，检验数据是否来自一般假设的一种检查方法。这些方法通常不包含完整的参数测试。非参数测试的假设前提比参数假设检验方法少，适用于容易满足、测量精度低的数据，计算方法简单，实际应用广泛。非参数测试的类型、Chi-square test KAC测试适用于拟合拟合测试，并分析实际频率和理论频率是否匹配。独立测试独立性可确定元素之间是否存在交互。两个双项分布参数1和2的差异的显著性测试，两个双项测试，也适合确定两个分类变量是否源自参数为的双项分布。非参数测试的类型，与SPSS相关的其他非参数测
2、试方法Runs test : LUN测试sample kolmo gorov-Smirnov test :示例col moco oraf-sminov test 3360测试Independent Samples Test:两个独立示例理论频率数据权重：以测量频率检查组变量权重卡方：analyze non paraametric tests chi square检查设置：组变量为测试变量(test variable)，系统使用统一分配作为理论分配的默认值。 否则，必须手动输入与每组测量频率相对应的理论频率分析结果。Asymptotic Sig。0.05允许零假设与理论上的实际分布一致，反之则拒
3、绝。蔡方检查是，练习3.6:冷冻死亡实验。使用拟合优度测试，实验结果与两种分布公式理论计算一致吗？视频演示，独立检查，示例5.12:调查280人中有140人睡眠不足，衰退后调查，120人中有40人睡眠不足。用卡检查判断减法是否有效。请注意：数据类型！独立测试，1:数据权重数据权重cases，单击权重cases by统计信息OK，独立测试，步骤23360独立检查analyze descriptive statistics crosstabs，睡眠情况请注意：数据类型！首先以“发芽情况”加权Data Weigh cases by，第一阶段：数据处理，两项测试，例如，种子布局的发芽率为88/100(共100粒)，询问标准发芽率是否有90%的差异。分析非参数测试生物，选择“发芽情况”作为“测试变量
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