1. 非参数检验结果怎样列表表达
秩和检验又称顺序和检验，是一种非参数检验。它不依赖于总体分布的具体形式，应用时可以不考虑被研究对象为何种分布以及分布是否以知，因而实用性较强。
2. 非参数检验举例
如果能转换会更好。不能转换就只能进行非参数检验。不服从正态分布采用中位数（四分位数间距）描述。
3. 非参数检验表示方法
非参数检验对总体分布不做严格假定，又称任意分布检验，特别适用于计量信息较弱的资料，往往仅依据数据的顺序、等级资料即可进行统计推断，在实践中得到了极为广泛的应用。
因此，当总体分布未知，数据结果不能满足某些总体参数的假定条件时必须用非参数检验。
还有另外一种情况，比如通常假定样本是从同一总体中随机抽取的，这就会假定独立样本是同分布，但是有时要在非参数模型前提下对“一组独立样本是否是同分布的？”、“两个变量是否独立?”、“两组样本是否取自同一总体?”进行检验，对两组正态样本的均值进行比较等等。
4. 非参数检验表格
一级A标：cod达到50mg/L，一级B标：cod达到60mg/L，二级cod达到100mg/L，三级cod达到120mg/L
5. 非参数检验结果怎么表示
方差分析又称“变异数分析”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。 由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。
非参数检验是统计分析方法的重要组成部分，它与参数检验共同构成统计推断的基本内容。非参数检验是在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。
6. 非参数检验的结果怎么看
pearson（皮尔逊相关系数）看r值及P值，确定相关性 r值表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小；p值是检验值，是检验两变量在样本来自的总体中是否存在和样本一样的相关性。
7. 非参数检验相关样本
一般用SPSS、EVIEWS来检验。 最简单的方法就是通过画正态分布图来判断，或者Q-Q图，也可以通过用非参数检验中的单样本K-S进行检验
8. 非参数检验结果表格制作
1、首先打开“金蝶”财务软件，计入软件主界面，选中并单击主功能区“报表与分析”项。
2、然后点击“我的报表”下面的子项目“利润表”计入报表系统。
3、进入报表系统后，点击“工具”。
4、再选择并点击“公式取数参数”，进而会弹出“设置公式取数参数”，在这里我们就可以选择需要导出数据的期间，选择完后单击“确定”回到报表系统主界面。
5、回到报表系统界面后，需要点击“感叹号”或点击工具栏中“数据”下面的“报表重算！”子项目进行报表重新计算。
6、“报表重算”完成之后的数据就是我们需要的报表数据了。
7、点击“文件”下面的“引出报表”子项目。
8、文件保存类型的选择，一般情况下文件保存类型都会选择保存为“.XLS”文件类型。
9. 非参数检验 数据表达
Kruskal-Wallis也称为H 检验，是一种非参数检验，不需要知道原始数据的分布和总体参数。 KW检验是一种秩和检验，根据所有数据从小到大排序，算出每个数据的秩。其中Ri为每组的秩和，ni为每组的样本个数。当每组样本中的观察数目有 5 个或 5 个以 上，则样本统计量 KWC 的分布与自由度为 k-1 的 卡方分布非常接近。因此，KW 统计量可利用卡 方分布进行检验。
10. 非参数检验怎么描述结果
什么是卡方检验？
卡方检验的零假设H0为：样本所属总体分布与指定的理论分布无明显差异。卡方检验直接检验的是实际频数和指定分布的频数是否相符。
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什么时候可以使用卡方检验？
首先，卡方检验 分为两种，一种是适应性检验，一种是独立性检验。在使用卡方检验之前一定要明确，你所要研究的目的是什么。适用性检验是比较变量和期望之间的差异性。
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适应性检验
适用性检验用来判断变量的实际值和期望之间是否一致。比如说一个工厂一周之内生产的产品为次品的数量是否相同。
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独立性检验是用来判断两个变量是否独立的一种检验方法。比如说外语水平的高低是否和性别相关联。
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明确了卡方检验之后，我们开始用spss做数据分析。这里以适应性检验为例
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在进行卡方检验前，作出卡方分布和频数描述图对于卡方数据进行分析
点击分析-描述-频率/交叉表
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首先导入数据。根据实际问题对值进行编码
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点击分析-非参数检验-旧对话框-卡方。设置列表变量和检验变量，理论期望值。
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点击选项按钮，缺失值为：按检验排除个案，再点击继续。
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点击步骤七中的精确按钮，选择“仅渐进法”。当不满足卡方检验的条件时候，再选择其他检验方法。
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最后点击确定，输出结果。通过卡方值判断在0.01的显著性水平下是否拒绝零假设，若小于0.01，表明否定零假设，即说明不满足独立性。说明变量之间没有相关性。
11. 非参数检验表格如何在论文呈现
1、已知一个总体均数；
2、可得到一个样本均数及该样本标准差；
3、样本来自正态或近似正态总体。
注意事项
1、选用的检验方法必须符合其适用条件(注意：t检验的前提：来自正态分布总体； 随机样本 ；均数比较时，要求两样本总体方差相等，即具有方差齐性)。
理论上，即使样本量很小时，也可以进行t检验。（如样本量为10，一些学者声称甚至更小的样本也行），只要每组中变量呈正态分布，两组方差不会明显不同。如上所述，可以通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。
方差齐性的假设可进行F检验，或进行更有效的Levene's检验。如果不满足这些条件，可以采用校正的t检验，或者换用非参数检验代替t检验进行两组间均值的比较。
2、区分单侧检验和双侧检验。单侧检验的界值小于双侧检验的界值，因此更容易拒绝，犯第Ⅰ错误的可能性大 。t检验中的p值是接受两均值存在差异这个假设可能犯错的概率。在统计学上，当两组观察对象总体中的确不存在差别时，这个概率与我们拒绝了该假设有关。
一些学者认为如果差异具有特定的方向性，我们只要考虑单侧概率分布，将所得到t-检验的P值分为两半。另一些学者则认为无论何种情况下都要报告标准的双侧t检验概率。
3、假设检验的结论不能绝对化。当一个统计量的值落在临界域内，这个统计量是统计上显著的，这时拒绝虚拟假设。当一个统计量的值落在接受域中，这个检验是统计上不显著的，这是不拒绝虚拟假设H0。因为，其不显著结果的原因有可能是样本数量不够拒绝H0 ，有可能犯第Ⅰ类错误。
4、正确理解P值与差别有无统计学意义 。P越小，不是说明实际差别越大，而是说越有理由拒绝H0 ，越有理由说明两者有差异，差别有无统计学意义和有无专业上的实际意义并不完全相同。
5、假设检验和可信区间的关系结论具有一致性差异：提供的信息不同区间估计给出总体均值可能取值范围，但不给出确切的概率值，假设检验可以给出H0成立与否的概率。
6、涉及多组间比较时，慎用t检验。科研实践中，经常需要进行两组以上比较，或含有多个自变量并控制各个自变量单独效应后的各组间的比较，（如性别、药物类型与剂量），此时，需要用方差分析进行数据分析，方差分析被认为是t检验的推广。
在较为复杂的设计时，方差分析具有许多t-检验所不具备的优点。（进行多次的t检验进行比较设计中不同格子均值时）。
由来
学生t检验是威廉·戈塞为了观测酿酒品质于1908年所提出的，“学生 (student)”则是他的笔名。
基于克劳德·健力士（Claude Guinness）聘用从牛津大学和剑桥大学出来的最好的毕业生，以将生物化学及统计学应用到健力士工业流程的创新政策，戈塞受雇于都柏林的健力士酿酒厂担任统计学家。戈塞提出了t检验以降低啤酒重量监控的成本。
戈塞于1908年在《Biometrika》期刊上公布t检验，但因其老板认为其为商业机密而被迫使用笔名，统计学论文内容也跟酿酒无关。实际上，其他统计学家是知道戈塞真实身份的。
应用
1、单样本检验：检验一个正态分布的总体的均值是否在满足零假设的值之内，例如检验一群军校男生的身高的平均是否符合全国标准的170公分界线。
2、独立样本t检验（双样本）：其零假设为两个正态分布的总体的均值之差为某实数，例如检验二群人之平均身高是否相等。若两总体的方差是相等的情况下（同质方差），自由度为两样本数相加再减二；若为异方差（总体方差不相等），自由度则为Welch自由度，此情况下有时被称为Welch检验。
3、配对样本t检验（成对样本t检验）：检验自同一总体抽出的成对样本间差异是否为零。例如，检测一位病人接受治疗前和治疗后的肿瘤尺寸大小。若治疗是有效的，我们可以推定多数病人接受治疗后，肿瘤尺寸将缩小。
4、检验一回归模型的偏回归系数是否显著不为零，即检验解释变量X是否存在对被解释变量Y的解释能力，其检验统计量称之为t-比例（t-ratio）。
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