非参数检验思路总结.docx

1、非参数检验思路总结为了帮大家快速度过新手期， 我们整理了一份常见分析方法的流程总结。其中包括每种分析方法的分析流程，以及每个环节中可能出现的问题及应对方法。不会分析的同学可以按照图中的流程一步步操作，就能得到准确可靠的结果。1. 何时使用非参数检验或许你还没有理解什么是参数检验、非参数检验，但一定曾在无意之中使用过它们。如我们常用的方差分析、T检验，都属于参数检验。参数检验，就是假定数据服从某种分布，通过样本信息对总体参数进行检验。因而在分析前，先要检验数据是否符合该类型的分布，如果数据无法满足检验假设的情况不符合分布情况，则可以考虑选择使用非参数检验。比如使用方差分析时，需要在分析前对数据的

2、正态性和方差齐性进行判断，如果服从正态性、方差齐性，才可以使用方差分析。反之，如果没有满足这些假设条件，则使用非参数检验。2. 非参数检验和参数检验的对比分析方法参数检验非参数检验适用范围正态分布分布未知检验效能高低描述指标平均值中位数图形展示折线图箱线图 适用范围：非参数检验用作参数检验的替代方法，当数据不满足正态性时，将使用非参数检验。因此，关键是要弄清楚是否具有正态分布。如果数据大致呈现钟型分布，则可以使用参数检验。 检验效能：如果数据满足参数分布，应该优先选择参数检验方法。愿因在于参数检验的检验效能要高于非参数检验。尤其是在样本数较大的情况下，参数检验结果较为稳健，所以即使不服从正态分

3、布，也会选择参数检验。 对比指标：参数检验一般用平均值反映数据的集中趋势；但由于数据不满足正态分布，在非参数检验中如果再使用平均值描述显然不太准确（比如常被吐槽的人均收入），此时中位数是更好的选择。参数检验分析结果参数检验用平均值及标准差描述样本分布请况。非参数检验分析结果非参数检验结果中使用的是中位数描述差异。 图形展示除了使用以上指标进行分析，还可以通过图形直观展示数据情况。参数检验常用图形有：折线图、条形图等，非参数检验可以使用箱线图查看。折线图箱线图3. 非参数检验的类型凡是在分析过程中不涉及总体分布参数的检验方法，都可以称为“非参数检验”。因而，与参数检验一样，非参数检验包括许多方法

4、。以下是最常见的非参数检验及其对应的参数检验对应方法：功能参数检验非参数检验与某数字对比差异单样本t检验单样本 Wilcoxon检验两组数据的差异独立样本T检验Mann-Whitney 检验多组数据的差异单因素方差分析Kruskal-Wallis 检验配对数据差异配对样本t检验配对 Wilcoxon检验单样本Wilcoxon检验单样本Wilcoxon检验是单样本t检验的代替方法。该检验用于检验数据是否与某数字有明显的区别，如对比调查对象整体态度与满意程度之间的差异。单样本Wilcoxon检验Mann-Whitney检验Mann-Whitney检验是独立样本t检验的非参数版本。该检验主要处理包含

5、等级数据的两个独立样本，SPSSAU中称为非参数检验。非参数检验Kruskal-Wallis检验Kruskal-Wallis检验是单因素方差分析的非参数替代方法。Kruskal-Wallis检验用于比较两个以上独立组的等级数据。在SPSSAU中，与Mann-Whitney检验统称为“非参数检验”,分析时SPSSAU会根据自变量组别数自动选择使用Kruskal-Wallis检验或Mann-Whitney检验。非参数检验配对Wilcoxon检验Wilcoxon符号秩检验是配对样本t检验的非参数对应方法。该检验将两个相关样本与等级数据进行比较。配对样本Wilcoxon检验4. SPSSAU操作和参数

6、检验一样，进行非参数检验时应当遵循以下的步骤：案例：分析不同性别学生，学习成绩是否存在差异？正态性检验根据正态图显示，数据不服从正态分布，因而考虑使用非参数检验进行分析。操作步骤左侧方法栏点击【通用方法】【非参数检验】；将用于分组的自变量X放入【X(定类)】框；因变量放入【Y（定量）】框；点击开始非参数检验分析。非参数检验结果分析非参数检验分析步骤与参数检验步骤基本一致，建议参考SPSSAU输出结果中的“分析建议”及“智能分析”即可。5. 两两比较如果进行非参数检验Kruskal-Wallis时发现呈现出显著性，因而可考虑继续对比两两组别之间的差异性，SPSSAU提供了多种比较方法，实际研究中，Dunnt t 检验、Nemenyi两两比较使用较多，Dunns t 检验(校正p 值)的检验效能较低非常保守（尤其是组别较多时），不建议使用。如果Kruskal-Wallis检验显示没有差异性，则不需要进行两两比较。以上就是非参数检验的流程梳理，事实上在大部分研究中，如果可以使用参数检验，即使不满足正态分布，也优先选择参数检验，尤其是在样本量较大的情况下。