「SPSSAU｜数据统计分析」：非参数检验统计分析步骤汇总

验彻底解决办法可划分为两大类：给定验和非给定验，其之前总体分布的具体数组范例的先决条件下，只是其之前若干个给定推断造出称为给定验，否则称为非给定验。

科学研究情景 非给定验用于科学研究定类数据资料与定量数据资料两者之间的关系情况。例如科学研究人员打算打算到相异女性很多学生的买到自愿是否有值得注意差别。如果买到自愿呈现正态性，则劝告可用方差量化，如果买到自愿没有呈现正态性特质，此时劝告可可用非给定验。

非给定验方依此种类

对于相异的采样范例所可用的非给定验方依此相异，以及可用给定验时对应方依此概要下表：

非给定验还有很多，比如卡方验、游程验等。本篇文中以Kruskal-Wallis验为例量化。

补充详述：如果X的级别为4组，比如男和女共有4组，则应该可用MannWhitney统计分析量，如果级别超过4组，则应该可用Kruskal-Wallis统计分析量结果。SPSSAU自动为你并不需要MannWhitney或者Kruskal-Wallis统计分析量。

SPSSAU操控 1.SPSSAU浏览数据资料

登录帖子后进入SPSSAU页面，该网站右上角“浏览数据资料”，将彻底解决问题好的数据资料顺利进行“该网站浏览文件”浏览只需。

2.拖拽量化项

该网站通用方依此里的“非给定验”将量化项拖拽到右侧量化框后该网站“开始量化”遥控器。

3.并不需要给定

Kruskal一Wallis验量化 背景：科学研究相异文化某种程度的青年人对“在线客衣衣务态度”，“在线商家衣务质量”这两项的分野（此案例仅针对该文中可用）。

1.非给定验量化结果

从朝臣可知，利用非给定验去科学研究以上学历对于在线客衣衣务态度, 在线商家衣务质量共有2项的分野，从朝臣可以看造出：以上学历超过4组组成，因而可用Kruskal-Wallis验统计分析量顺利进行量化。

相异以上学历采样对于在线客衣衣务态度共有1项不会体现造出确定性(p>0.05) ，意味着相异以上学历采样对于在线客衣衣务态度全部均体现造出一般性，并没有分野。

另外以上学历采样对于在线商家衣务质量共有1项呈现确定性(p

2.装有线图量化

“蓝色”都有在线客衣衣务态度，“桔色”都有在线商家衣务质量。可通过对比装有线图可以明显的看造出相异以上学历采样对于在线客衣衣务态度共有1项不会体现造出确定性差别，另外以上学历采样对于在线商家衣务质量共有1项呈现确定性差别。

3.Nemenyi依此两两比起结果

首先做到非给定Kruskal-Wallis验时呈现确定性(p

4.非给定验量化结果(比较简单文档)

(1)横向

比较简单后的文档没有提供25%和75%分数字，但是提供了决定性举例来说：统计分析量以及p值等。

(2)纵向

朝臣所展示的是非给定量化结果的纵向文档与比较简单横向文档相比，可用举例来说相近只是并不一定一个横向、一个纵向。

其它彻底解决办法 1. 提示‘数据资料质量异常’如何彻底解决？

如果是X的某个级别下，Y的个数小于2个，此时会持续性情况。劝告可用归类摘要顺利进行检查，确认此种下回后，可用筛选采样功能彻底解决问题后再次量化只需。

2.事后比起时：Nemenyi，Dunn’s t 验和Dunn’s t 验(可视p 值)如何并不需要？

实质科学研究之前，Dunn’t t 验可用较多，Dunn’s t 验(可视p 值)的验效能较低非常保守（相比较是级别较多时），不劝告可用。劝告科学研究者概要文献顺利进行并不需要只需。

3.P25,P75是什么意思？

非给定验时SPSSAU默认可用之前数字,25%和75%分数字，同时劝告结合装有线图对比数据资料分布的分野情况等

总结 以上就是非给定验的量化步骤，其他方依此也是一样的，事实上在大部分科学研究之前，如果可以可用给定验，即使不做到正态分布，也优先并不需要给定验，相比较是在采样量较大的情况下。

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