在统计分析中，当无法确定总体分布时，非参数检验提供了有效的推断方法。非参数检验基于样本数据，无需关于总体分布的假设，适用于总体方差未知或信息有限的场景。其中，两个独立样本检验专门用于判断两个独立样本是否来自相同的总体分布。
具体应用方面，如比较不同群体的身高、气温等变量，检验是否存在显著差异。理论思想上，此检验通过比较两组样本的均数、中位数、离散趋势和偏度，评估是否有可能来自同一分布。
操作流程上，首先确保数据满足独立样本检验的前提条件，然后选择适当的统计软件（如SPSS）进行操作。在SPSS中，需要输入数据并定义分组变量，选择合适的检验类型，设定计算方法，并输出相关统计量。通过配置选项，排除缺失值，进行检验。
结果分析阶段，通过输出的统计量，如曼-惠特尼U、柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫Z、莫斯极端反应和瓦尔德-沃尔福威茨游程检验，判断两组样本是否来自相同的总体。显著性水平的比较是关键步骤，如若均大于0.05，则接受原假设，即两组样本来自相同的总体。
以广东省东北部和西北部年降雨量为例，通过两个独立样本检验方法进行分析。结果表明，曼-惠特尼U检验、莫斯检验、双样本柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫检验和瓦尔德-沃尔福威茨检验均未发现显著差异，支持原假设，即两个地区年降雨量不存在显著差异。
本文如未解决您的问题请添加抖音号：51dongshi（抖音搜索懂视），直接咨询即可。
热心网友
回答时间：2024-11-10 21:11
