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文檔簡介

PAGE 非參數假設檢驗SPSS輔助案例六、非參數假設檢驗：正態分布假設檢驗SPSS求解過程：注：K-S方法的主要思想是通過抽樣建立來自總體的經驗分布，把經驗分布與假設的理論分布相比較，以誤差最大建立統計量，求實際最大誤差出現時的P-Value，如果是小概率事件，拒絕，否則接受。 判別：由于顯著性概率sig.(2-tailed)=0.333=P-Value0.05,所以接受書本題解：計算在各小區間的觀察值個數（即實際頻數）和用已知分布計算的理論頻數：由、計算檢驗統計量的值，判斷總體分布是否為正態分布：在已知觀察值出現的頻數時，可以用分布檢驗，過程如下：需要設置頻數為權重以識別。判別：由于顯著性概率sig. =0.999=P-Value0.05,所以接受七、均勻分布假設檢驗判別：由于顯著性概率sig.(2-tailed)=1=P-Value0.05,所以接受獨立性假設檢驗：由于原題37錯寫成27，所以其它數字需要修正 49 375 200如果應用（chi-Square）檢驗兩個總體的獨立性，可采用列聯表形式，過程如下：仍需要對頻數進行設置為權重以識別。判別：由于皮爾遜檢驗的顯著性概率sig.(2-tailed)=0.53

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