spss用单样本k-s检验验证正态分布的方法，？k-检验是用来检验数据是否符合正态分布的，因为在检验之前我们并不知道该数据是否符合正态分布，所以这种检验属于非参数检验。。
参数检验和非参数检验是什么意思 参数检验是针对参数做2113的假设，非5261参数检验是针对总体分布情4102况做的假设，这个1653是区分参数检验和非参数检验的一个重要特征。参数检验和非参数检验的本质区别：1.参数检验要利用到总体的信息（总体分布、总体的一些参数特征如方差），以总体分布和样本信息对总体参数作出推断；非参数检验不需要利用总体的信息（总体分布、总体的一些参数特征如方差），以样本信息对总体分布作出推断。2.参数检验只能用于等距数据和比例数据，非参数检验主要用于记数数据。也可用于等距和比例数据，但精确性就会降低。扩展资料：参数检验与非参数检验的优缺点。1）参数检验：优点是符合条件时，检验效率高；其缺点是对资料要求严格，如等级数据、非确定数据（＞50mg）不能使用参数检验，而且要求资料的分布型已知和总体方差相等。2）非参数检验：优点是应用范围广、简便、易掌握；缺点是若对符合参数检验条件的资料用非参数检验，则检验效率低于参数检验。如无效假设是正确的，非参数法与参数法一样好，但如果无效假设是错误的，则非参数检验效果较差，如需检验出同样大小的差异的差异往往需要较多的资料。另一点是非参数检验统计量是近似服从某一部分，检验的界值表也。
参数检验和非参数检验的区别 参数检2113验和非参数检验的区别：52611、定义不同：参数检验：4102假定数据服从某分布1653（一般为正态分布），通过样本参数的估计量（x±s）对总体参数（μ）进行检验，比如t检验、u检验、方差分析。非参数检验：不需要假定总体分布形式，直接对数据的分布进行检验。由于不涉及总体分布的参数，故名「非参数」检验。比如，卡方检验。2、参数检验的集中趋势的衡量为均值，而非参数检验为中位数。3、参数检验需要关于总体分布的信息；非参数检验不需要关于总体的信息。4、参数检验只适用于变量，而非参数检验同时适用于变量和属性。5、测量两个定量变量之间的相关程度，参数检验用Pearson相关系数，非参数检验用Spearman秩相关。简而言之，若可以假定样本数据来自具有特定分布的总体，则使用参数检验。如果不能对数据集作出必要的假设，则使用非参数检验。扩展资料：非参数检验的常见方法：1、Wilcoxon Signed Ranks test：也称配对符号秩检验，适用于连续型资料，用来检验配对资料的差值是否来自于中位数为0的总体，也可推断总体中位数是否等于某个指定值，该方法利用配对资料差值大小的信息，检验效率高于符号检验。2、Sign test：也称差数秩检验，根据配对。
