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SPSS非参数检验之K个独立样本（Kruskal-Wallis检验）案例分析.pdf

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简介：
本PDF文件详细介绍了如何使用SPSS软件进行Kruskal-Wallis检验，一种适用于比较三个或以上独立样本位置参数的非参数统计方法。通过具体案例展示数据分析步骤与结果解读，帮助读者掌握其实用技巧和应用场景。 SPSS非参数检验中的K多个独立样本检验（Kruskal-Wallis检验）案例解析.pdf 这段文字已经按照要求去除了所有不必要的联系信息，并保持了原文的核心内容不变。文档主要讲解如何使用SPSS进行Kruskal-Wallis检验，这是一种用于比较三个或更多独立组的非参数统计方法。

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  • SPSS非参数检验之K个独立样本（Kruskal-Wallis检验）案例分析.pdf
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    本PDF文件详细介绍了如何使用SPSS软件进行Kruskal-Wallis检验，一种适用于比较三个或以上独立样本位置参数的非参数统计方法。通过具体案例展示数据分析步骤与结果解读，帮助读者掌握其实用技巧和应用场景。 SPSS非参数检验中的K多个独立样本检验（Kruskal-Wallis检验）案例解析.pdf 这段文字已经按照要求去除了所有不必要的联系信息，并保持了原文的核心内容不变。文档主要讲解如何使用SPSS进行Kruskal-Wallis检验，这是一种用于比较三个或更多独立组的非参数统计方法。
     
  • SPSS中两个独立样本的T检验
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    本文将介绍如何使用SPSS软件进行两个独立样本的T检验，分析两组数据之间的平均值差异，并解释其统计学意义。 t检验的过程是对两样本均值差别的显著性进行检验。然而，在执行t检验之前需要确定两个总体的方差是否相等；如果方差不相等，则计算出的t检验值会有所不同。
     
  • Kruskal-Wallis检验：计算中位数相等的情况
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    Kruskal-Wallis检验是一种非参数统计方法，用于判断多个独立样本是否来自相同分布的总体。本文探讨了在各组数据中位数相等的情况下，该检验的应用与局限性。 克鲁斯卡尔检验（Kruskal-Wallis检验）用于计算多个样本组的中位数是否相等。这是一种非参数统计方法，不需要假设数据呈正态分布。 进行该测试时，首先需要计算每个组中的等级总和\(S_h\)。接下来，根据以下公式计算检验统计量： \[ H = \frac{12}{N(N+1)} \sum_{i=1}^{k}\left(\frac{R_i^2}{n_i}\right) - 3(N+1) \] 其中： - \(N\)表示所有观测值的总数。 - \(t_{r(i)}\)是等级为\(i\)的并列观察数。 使用时，可以通过以下方式调用Kruskal-Wallis秩和检验函数： ```javascript var kruskal = require(compute-kruskal-test); ``` 然后通过`kruskal(a, b[, c,...,k])`函数对输入数组a、b...进行计算。该函数返回一个对象，用于评估所有\(k\)组中位数是否相等的零假设。
     
  • 单样本t检验——实例分析：显著性检验
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    本实例详细讲解了如何使用单样本t检验进行数据的显著性分析，通过具体案例阐述其在实际问题中的应用方法及步骤。 例5.1 以往通过大规模调查已知某地新生儿出生体重为3.30kg。从该地难产儿中随机抽取了35名新生儿作为研究样本，平均出生体重为3.42kg，标准差为0.40kg，问该地难产儿的出生体重是否与一般新生儿的体重有差异？ 本例已知总体均数μ0=3.30kg，但总体标准差σ未知，并且n=35属于小样本量的情况。因此，在这种情况下应选用单个样本t检验进行分析。
     
  • Excel数据分析-卡方独立性检验（上）
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    本教程讲解如何使用Excel进行卡方独立性检验的基础知识和操作步骤，帮助理解变量间的关联性分析。 Excel统计分析-卡方独立性检验（上）讲述了如何使用Excel进行卡方独立性检验的基本步骤和方法。通过本教程，读者可以学会在数据分析中应用这一重要工具来评估两个分类变量之间的关系是否具有统计学意义。文中详细介绍了数据准备、假设设定以及利用Excel内置函数执行计算的具体操作流程，并提供了实例演示以加深理解。
     
  • MATLAB独立性检验代码-JMI分析
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    本项目提供了一套基于MATLAB实现的独立性检验工具，特别聚焦于计算变量间的偏最小互信息(JMI)，适用于复杂数据集的相关性分析。 该文件夹包含了我们所有仿真的代码。我们的模拟使用了以下R包：“FOREACH”，“doSNOW”，“FNN”，“HHG”，“minerva”，“energy”，“copula”，“ks”以及“mJMI”。提供了一个名为installpackages.r的脚本来安装这些包。“mJMI_0.1.0.zip”是我们的R包，它实现了相互信息估计和p值计算来进行独立性测试。可以直接在R环境下安装此包。 文件夹内还包含一个子文件夹“估计效率”，用于针对不同方法、模型以及样本数量来计算MSE的代码。“mJMI”的相关代码位于该子目录下的“R”子目录中，而其他方法如“经验规则KDE”，“lscvKDE”和“插入KDE”的代码也分别放置在不同的语言编写的不同子文件夹下。此外，“Python”子目录包含“混合KSG”和“基于copula的KSG”的相关代码。“Matlab”子目录则存放了名为“MirroredKDE”的方法。 另一个重要的子文件夹是“测试能力”，该文件夹内包含了用于计算不同模型、噪声水平以及多种独立性统计效能所需的代码。
     
  • 克鲁斯卡尔-沃利斯检验（Kruskal-Wallis test）的代码
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    本代码实现了非参数统计方法克鲁斯卡尔-沃利斯检验，用于比较多个独立样本组之间的差异显著性，无需数据符合正态分布。 克鲁斯卡尔-沃利斯检验（Kruskal-Wallis test），也称为“K-W检验”或“H检验”，是一种用于判断多个样本是否来自同一个概率分布的非参数方法。进行这种检验时，被测试的各个样本必须是独立且不相关的。 与之相对应的是单因素方差分析这一参数法，不过Kruskal-Wallis检验并不假设数据来源于正态分布。相比起传统的参数检验，非参数检验具有条件更宽松、对原始数据的要求更低以及计算更为简便的优点。SPSS软件提供了多种非参数检验方法，包括二项式检验、卡方检验、两个独立样本的比较测试、配对样本的成对比检定、多个独立样本的分析和配对多组间的比对测试等等。 Kruskal-Wallis秩次和检验是一种用于处理多个独立样本数据集，并在总体分布情况不明时，来判断这些不同来源的数据是否来源于同一个总体。这种检验方法是Mann-Whitney U检验法的一个扩展版本，可以看作是对评价值的一种推广应用。其核心在于将所有样本合并并按照数值大小进行排序以确定每个观测数据的秩次位置；随后计算各组样本的平均秩数，若发现这些平均秩相差显著，则表明两组或更多样本可能来自不同的总体分布之中。
     
  • 两样本Cramer-von Mises假设检验：一种非参数方法，判断独立样本是否来自相同分布 - MATLAB开发
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    本MATLAB项目提供了一种基于Cramer-von Mises统计量的非参数方法，用于评估两个独立样本是否可能源自同一未知分布。 这段内容受到 MATLAB 统计工具箱中的 kstest2 函数的启发，并适用于中到大样本量的数据分析。详情请参考代码中的相关引用。
     
  • Anderson-Darling k样本检验程序：检测k个抽样总体的一致性-MATLAB开发
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    本项目提供MATLAB实现的Anderson-Darling k样本检验程序，用于评估来自同一分布的k个独立样本间的差异一致性。 Anderson 和 Darling 在1952年及1954年提出了拟合优度统计方法，用于检验随机样本是否来自具有特定分布函数的连续总体假设。这一方法是对Kolmogorov-Smirnov（KS）测试的一种改进，在尾部赋予了更高的权重。双样本版本则由Darling在1957年提出，并且Pettitt于1976年对其进行了深入研究。Scholz 和 Stephens 在1987年引入了Anderson-Darling k 样本检验，这是两样本 Anderson-Darling 检验的扩展形式。 这是一种非参数统计程序（即秩检验），只需要假设抽取的独立数据样本确实是从各自的连续总体中随机取得即可。这一测试旨在验证从两个或多个不同来源抽样的独立数据集是否来自同一分布。因此，该测试可用于判断能否将来自于不同源头的数据合并在一起，因为它们被认为具有相同的基础分布。
     
  • 卡方检验案例分析
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    本案例详细探讨了统计学中的卡方检验应用，通过具体实例解析其在假设检验、独立性检验及拟合度测试中的作用与操作方法。 卡方检验实例非常适合初学者学习。这段文档提供了详细的指导和解释，帮助读者理解如何进行卡方检验，并通过具体的例子来加深理解和应用能力。