🤵‍♂️ 个人主页：@艾派森的个人主页

✍🏻作者简介：Python学习者 🐋 希望大家多多支持，我们一起进步！😄 如果文章对你有帮助的话， 欢迎评论 💬点赞👍🏻 收藏 📂加关注+

目录

SPSS非参数检验概述

总体分布的卡方检验 

卡方检验应用案例

参数检验 VS 非参数检验

注意：

SPSS中的非参数检验方法

总体分布的卡方检验介绍

 其中，k为子集个数；fi o为观测频数；fi e为期望频数；分布服从自由度为k-1的卡方分布。

【案例】 医学家在研究心脏病病人猝死人数与日期的关系时发现：一周之中，星期一心脏病人猝死者较多，其他日子基本相当。各天的比例近似为2.8∶1∶1∶1∶1∶1∶1。现收集到心脏病人死亡日期的样本数据，推断其总体分布是否与上述理论分布相吻合。

 注意：

        SPSS总体分布的卡方检验对数据组织形式没有特殊要求， 只需定义一个存储实际样本值的SPSS变量即可。或者，定义一 个存放变量值的SPSS变量和一个存放各变量值观测频数的变 量，并指定该变量为加权变量。本案例中的加权变量为人数。

操作步骤：

①选择菜单【分析】---->【非参数检验】----> 【旧对话框】----> 【卡方】

②选定待检验的变量、给出各个理论值pi

③分析结果 

         结论：由以上分析结果可知，如果显著性水平α是0.05，由于概 率P值大于α，不能拒绝原假设，表示总体分布与理论分布无显著差异，即心脏病猝死人数与日期的关系基本是2.8∶1∶1∶1∶1∶1∶1 的分布。