SPSS单样本K-S检验

简介: SPSS单样本K-S检验

前言:

本专栏参考教材为《SPSS22.0从入门到精通》,由于软件版本原因,部分内容有所改变,为适应软件版本的变化,特此创作此专栏便于大家学习。本专栏使用软件为:SPSS25.0

本专栏所有的数据文件请点击此链接下载:SPSS数据分析专栏附件


1.单样本K-S检验

单样本K-S(Kolmogorov-Smirnov)检验是一种非参数的假设检验方法,用于检验一个样本是否来自于一个特定的理论分布。

在单样本K-S检验中,我们首先选择一个特定的理论分布(通常是连续分布),例如正态分布或指数分布。然后,我们收集并观测一个样本数据集。接下来,我们通过计算累积分布函数(CDF)来估计样本数据的经验分布函数(ECDF)。然后,我们将经验分布函数与选择的理论分布的累积分布函数进行比较,计算出两者之间的最大差异(KS统计量)。

接着,我们根据样本数据的大小和所选的显著性水平(通常是0.05),参考K-S检验表格或使用计算机软件,计算出一个临界值。如果KS统计量小于临界值,则无法拒绝原假设,即样本数据来自于所选的理论分布。反之,如果K-S统计量大于临界值,则拒绝原假设,认为样本数据不来自于所选的理论分布。

2.SPSS实现

(1)打开“data04-01”数据文件,选择“分析”——“非参数检验”——“旧对话框”——“单样本K-S”,弹出如图所示的对话框。

(2)将左侧列表框中的“体重”变量移到右侧的检验变量列表中,在下方检验分布列表中选择“正态”。

(3) 单击“精确”按钮,弹出下图所示是对话框,选择“仅渐进法”,单击继续。

(4)单击“选项”按钮, 弹出“单样本K-S:选项”对话框,按照下图勾选对应选项,然后单击继续。

(5)完成所有设置后,单击确定按钮。

3.结果分析

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