非参数还是参数 spss

SNKLSD或者dunett都是基于方差分析的,不适用于非正态的检验,K-W检验如果得到拒绝H0的结果,认为总体分布不同,要进一步确定哪两个总体分布不同,需要使用Nemenyi法检验.这个检验在SPS

你的数据多少了,一般情况下如果数据量不超过30个,以t检验的结论为主当然你如果非要它显著的话,也可以直接采用非参数检验的结论,也不能说错,因为能够用参数检验的方法都可以采用非参数检验,只不过非参数检验

第1题,用卡方检验,但是由于有的单元格频数小于5,应该使用Fisher精确检验.结果见下图：0.073即Fisher精确P值,大于0.05,表明在0.05的显著性水平上接受原假设,认为两组疗效差别不显

多个独立样本检验,然后两两比较再问：用单样本K-S做了正态分析，是正态，那可以用T检验么？

这个看渐进显著性是拒绝原假设,即不是正态分布的.你可用其他方法啊,比如D检验,W检验,还有偏度和峰度的联合检验,《正态性检验社梁小筠1997年5月第1版》,还有其他适合大样本的数据的检验方法.再问：那

按你这个数据那就是要先用多元线性回归求出1/V,K1/V,K2*V,然后在手动计算啦.或者你用非线性回归自己把参数写进去计算啦.怎么做多元线性回归建议你看看相关文献啦.

最好是描述一下,就简单描述一下.结果的话,主要看的是p值.p值大于0.05,接受原假设,p值小于0.05,拒绝原假设.再问：可是用软件做出来的t值在结果里面是哪一个呢？这个好像比较少用到t值再答：你指

连续性数据在满足要求的情况下使用三组方差分析不满足正态性和方差齐的话,使用非参数的K-W检验不过得出sig=0.000

属于参数检验的两总体t检验要求样本为正态分布而非参数检验不要求样本正态分布小样本的分布无规律,用非参数（总体均值、总体方差等都是参数）检验一个大样本（一般超过50算是大样本,也可以酌情考虑增减标准）分

参数统计主要是数理统计学中的方法,基于某种分布的,比如正态分布指数分布,进行参数估计检验区间预测等等非参数方法主要用于那些分布并不服从某一个已知的分布也不知道他们的参数不针对参数的求算进行的统计分析非

SPSS里crosstabs的卡方检验用于列联表行变量与列变量的独立性检验,而非参数检验中的卡方检验属于卡方拟合优度检验,用于考察多分类变量数据的拟合情况（例如星期一至星期五这五个工作日的销售量是否一

解题思路：参数方程解题过程：varSWOC={};SWOC.tip=false;try{SWOCX2.OpenFile("http://dayi.prcedu.com/include/readq.ph

s是双尾p值,不是点概率函数值,是原假设正确的概率值.

卡方检验,是一种用途较广的计数资料的假设检验方法,属于非参数检验的范畴,主要是比较两个及两个以上样本率(构成比)以及两个分类变量的关联性分析.其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优

SPSS是一个样本KS计算的测试方法是不正确的,你应该使用正态性检验的探索过程.描述性统计分析探索...

非参数检验就是在不了解总体的分布情况下的检验方法,这就是区别于t检验的特点.两配对样本t检验：检验一组数据变化前后是否存在差别,此时数据不是独立的,比如说喝减肥茶前后人的体重是否存在明显差别,两组数据

拟合有问题,logistic回归用于分析因变量为分类资料的数据,自变量最好也是分类资料,当然连续性资料也可以分析.你首先应该知道各个方法的应用条件及环境才行.

由于电力系统正常运行时,三相电压和电流都可以认为是完全对称的.在这种情况下,每一单位长度的线路,各相都可以用相同的等值阻抗和等值对地导纳来表示.所以在分析的时候,可以取其中一相来进行,等值电路也是单相

似乎适于用灰色聚类.推荐一篇文章或有帮助：孙晓东,胡劲松,焦胡.基于主成分分析和灰色关联聚类分析的指标综合方法研究

z是是统计量,sig是p值,你的都是没有差异的再问：谢谢~~那请问z值或者p值是什么范围的时候才算没有差异呢？再答：z值无所谓的，只有要看pp大于0.05没有差异再问：不好意思，再问一下，p值是看双侧