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文档简介

SPSS的非参数检查之一：Chi-square的总体分布检查获得样本数据组后，我们倾向于确定样本导入的总体分布是否与特定分布匹配。这可以通过绘制样本数据的直方图来粗略判断。如果需要更准确的判断，就应该使用非参数测试方法。其中，整体分布的卡方检验(也称为2检验)是更好的方法。一、定义总体分布的卡方检验适用于拟合度检查，并根据样本数据的实际频率推断总体分布是否与预期分布或理论分布有显着差异。假设为0 H0:抽样衍生的整体分布模式和预计分布或理论分布没有太大差异。总体分布的卡方检验的原则是，如果从任意变量，特别是随机变量中随机抽取几个观测样本，则这些观测样本的原则是，x的不相交k个子集的观测频率在k变得无限的情况下，大致遵循x的总体分布。因此，假定根据估计或理论分布集的实际观测频率获得采样数据每个子集的实际观测频率，并根据以下公式计算统计q其中Oi表示观察频率。Ei表示估计频率或理论频率。可见q值越大，表示观测频率和理论频率越不接近。q值越小，表示观测频率和理论频率越近。SPSS自动计算q统计信息。q统计信息遵循K-1自由度的x平方分布，因此SPSS根据x平方分布表提供与q统计信息相对应的伴随概率值。如果伴随概率小于或等于用户的重要性级别，则应拒绝假定抽样衍生的整体分布模式与预期分布或理论分布之间存在显着差异的零假设H0。如果伴随概率值大于重要性级别，则不能假定抽样衍生的整体分布形式和预期分布或理论分布没有太大差异。因此，整体分布的卡方检验是比较应用于一个元素的多个分类数据分析的一种吻合测试。整体分布的卡方检验的数据是实际收集的样例数据，而不是频率数据。第二，是下表显示，在一个星期内，每天都要检查抑郁的人数是否符合133601360323363636363636363636011。星期天患者人数131238370480529624731实施阶段：1、打开SPSS 20.0并导入数据。2，数据-加权示例，如下图所示。3、分析-非参数检查-上一个对话框-卡方检查一周内每天观看的人的抑郁比率13360136363636363636 233636 1:11输入SPSS。结果表明P=0.3310.05，不能拒绝原来的
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