1. excel怎么非参数检验
你好，excel中的文本逻辑是指的是数据的一种格式例如 "你好"是一个文字或者是字句属于文本而像1，可以用来加减乘除的属于数值而像false，true，等关键字，excel中输入后会变大写是属于逻辑值，逻辑值也是可以进行四则运算的如false*false=0，true*false=0，false*0=0，true*true=1想判断某个单元的数据类型可以使用type函数进行判断，返回不同的数值代表这不同的数据类型：可以参考如下：
数字 1 文本 2 逻辑值 4 误差值 16 数组 （数组:用于建立可生成多个结果或可对在行和列中排列的一组参数进行运算的单个公式。数组区域共用一个公式；数组常量是用作参数的一组常量。） 64
2. 如何进行非参数检验
你说的是levene检验吧，这是方差齐性检验的一种方法。方差分析的前提条件是独立性、正态性、方差齐性。在spss中进行方差分析时会对方差齐性进行检验，其默认方法就是levene检验。形式一般如下：显著性即是P值，如果显著性小于0.05，说明方差不具有齐性，通常要考虑其他方法进行检验。
3. 非参数检验结果怎样列表表达
这是拟合优度检验，首先把数据输正确 原假设：无显著性差异。备则假设：有显著性差异。
SPSS软件中分析——非参数检验——旧对话框——卡方检验——期望值——值——输入0.56、0.57。
将得出的卡方值的显著性与置信度作比较，剩下判断的东西我想你应该会吧！
4. 用excel非参数检验
质检关乎产品质量，excel表格中涵盖检验产品质量参数，比如，生产日期，工序，操作人员，操作方法，保证产品出现问题，有可追溯性。
5. 什么时候用参数检验和非参数检验
首先，u检验和卡方检验都属于非参数检验。只是，卡方检验是用途非常广的一种假设检验方法，它在分类资料统计推断中的应用，包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。曼-惠特尼U检验又称“曼-惠特尼秩和检验”，是由H.B.Mann和D.R.Whitney于1947年提出的。
它假设两个样本分别来自除了总体均值以外完全相同的两个总体，目的是检验这两个总体的均值是否有显著的差别。
6. 什么情况用非参数检验
先进行数据转换（如对数转换），看是否正态分布。如数据转换后不成正态分布，可选用非参数检验。
成正态分布的，方差齐性的看是否有配对关系，无配对关系的为成组t检验，有配对关系的用配对t检验。方差不齐的用校正t检验，
7. excel怎么做非参数检验
可以嵌套IF函数来进行判断。或者直接写判断公式与源数据进行相乘即可。
例如，求A1加B1，如果A1为负数或0，则不参与计算。
公式：=IF(A1<=0,B1,A1+B1) 或 =(A1>=0)*A1+B1
函数解释：
IF用途：执行逻辑判断，它可以根据逻辑表达式的真假，返回不同的结果，从而执行数值或公式的条件检测任务。
语法：IF(logical_test，value_if_true，value_if_false)。
参数：Logical_test 计算结果为TRUE 或FALSE 的任何数值或表达式；Value_if_true 是Logical_test 为TRUE 时函数的返回值，如果logical_test 为TRUE 并且省略了value_if_true， 则返回TRUE。而且Value_if_true可以是一个表达式；Value_if_false是Logical_test 为FALSE 时函数的返回值。如果logical_test 为FALSE 并且省略value_if_false， 则返回FALSE。Value_if_false也可以是一个表达式。
实例：公式“=IF(C2>=85，"A"，IF(C2>=70，"B"，IF(C2>=60，"C"，IF(C2<60，"D"))))”， 其中第二个IF 语句同时也是第一个IF 语句的参数。同样，第三个IF 语句是第二个IF 语句的参数，以此类推。例如，若第一个逻辑判断表达式C2>=85 成立，则D2 单元格被赋值“A”；如果第一个逻辑判断表达式C2>=85 不成立，则计算第二个IF 语句“IF(C2>=70”；以此类推直至计算结束，该函数广泛用于需要进行逻辑判断的场合。
8. 参数检验和非参数检验的方法
拒绝零假设成立的风险或可能性称为显著性水平。 显著性水平用α表示 在非参数检验中,根据研究的兴趣。
9. 如何判断用参数检验还是非参数检验
一、P的意义不表示两组差别的大小，P反映两组差别有无统计学意义，并不表示差别大小。因此，与对照组相比，C药取得P<0.05，D药取得P <0.01并不表示D的药效比C强。
二、P>0.05时，差异无显著意义，根据统计学原理可知，不能否认无效假设，但并不认为无效假设肯定成立。在药效统计分析中，更不表示两药等效。那种将“两组差别无显著意义”与“两组基本等效”相同的做法是缺乏统计学依据的。
三、统计学主要用上述三种P值表示，也可以计算出确切的P值，有人用P <0.001，无此必要。
四、显著性检验只是统计结论。判断差别还要根据专业知识。抽样所得的样本，其统计量会与总体参数有所不同，这可能是由于两种原因。
P值的计算：
一般地，用X 表示检验的统计量，当H0为真时，可由样本数据计算出该统计量的值C，根据检验统计量X的具体分布，可求出P值。具体地说：
左侧检验的P值为检验统计量X 小于样本统计值C 的概率，即：P = P{ X < C}
右侧检验的P值为检验统计量X 大于样本统计值C 的概率：P = P{ X > C}
双侧检验的P值为检验统计量X 落在样本统计值C 为端点的尾部区域内的概率的2 倍：P = 2P{ X > C} (当C位于分布曲线的右端时) 或P = 2P{ X< C} (当C 位于分布曲线的左端时) 。若X 服从正态分布和t分布，其分布曲线是关于纵轴对称的，故其P 值可表示为P = P{| X| > C} 。
计算出P值后，将给定的显著性水平α与P 值比较，就可作出检验的结论：
如果α > P值，则在显著性水平α下拒绝原假设。
如果α ≤ P值，则在显著性水平α下不拒绝原假设。
在实践中，当α = P值时，也即统计量的值C刚好等于临界值，为慎重起见，可增加样本容量，重新进行抽样检验。
10. 非参数检验的数据用什么表示
非参数检验适用于以下三种情况： ①顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的； ②虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态，这和卡方检验一样，称自由分布检验；③总体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下（虽然T检验被称为小样本统计方法，但样本容量太小时，代表性毕竟很差，最好不要用要求较严格的参数检验法）。 非参数检验(Nonparametric tests)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。参数检验是在总体分布形式已知的情况下，对总体分布的参数如均值、方差等进行推断的方法。
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