ANOSIM相似性分析是一种非参数检验，用来检验组间（两组或多

秩和检验（rank-sumtest）是用秩次的大小代替数据的具体数值进行比较的非参数检验方法。

Mann-Kendall检验法简称为M-K法，是一种非参数统计检验方法，可适用于不具有正态分布特征变量的趋势分析[38]。假定X1,X2,...Xn为时间序列变量[1]，n为时间序列的长度，M-K法定义统计量S为其中式中，xj、xk分别为第j、k年对应的观测值，且jinputdata[i]:t=t+1elifinputdata[j]0:z[i][j]=(data[i][j]-1)/svelifda

简介单样本变量值的随机性检验通过游程（Run）数来实现。所谓游程是样本序列中连续出现的变量值的次数。游程检验的分析目的是用于判断观察值的顺序是否随机。这一点非常重要，因为，许多遇到的实际问题中并不只是使研究者关心分布的位置或者形状，也包括样本的随机性。如果样本不是从总体中随机抽取的，则所做的任何推断都将没有价值。游程检验是最简单的判断随机性的方法。统计量参数检验H0：序列是随机的H1：序列是非随机

#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonSunJul2114:26:222019@author:User"""#《Python数据分析基础》中国统计出版社importnumpyasnpfromscipyimportstatsimportpandasaspdimportstatsmodels.apiassm#importstatsmodels.formula.apiassmf#

文章目录前言非参数检验两个独立样本的Mann-Whitney检验练习前言本片是对非参数检验最后的介绍。

文章目录前言总体方差的检验一个总体方差的检验两个总体方差比的检验非参数检验总体分布的检验正态性检验的图示法Shapiro-Wilk和K-S正态性检验总体位置参数的检验练习前言本篇文章继续对总体方差的检验进行介绍

之前我们学习了单样本的K-S检验常用来检测数据是否满足正态分布，并不是单样本t检验的代替方法。今天学习的配对样本的Wilcoxon符号秩和检验，配对样本也称相关样本。字面意思就是两组数据不是独立关系（与独立样本相对应），它们之间是一种此消彼长的相关关系，所以在配对样本t检验中并不要求数据满足独立性反而考察数据的相关性，今天学习的Wilcoxon符号秩和检验也是同样的。用途：别的不用去深究，只要知道

定义：第一类错误，第二类错误，检验功效1.检验统计量：两总体均值-方差检验教材特好非参数检验分类详细参数检验与非参数检验拒绝域详细

就两组数据的比较而言，wilcox秩和检验（或称Mann-WhitneyU检验）是常见的非参数检验方法之一。本文简介怎样在R中进行wilcox秩和检验，以实现两组间非参数差异分析。已知gr

本文将对非参数检验流程进行总结，下图为非参数检验大致流程：1.何时使用非参数检验或许你还没有理解什么是参数检验、非参数检验，但一定曾在无意之中使用过它们。如我们常用的方差分析、T检验，都属于参数检验。

对于差异性分析方法常见可以分为三类：参数检验、非参数检验以及可视化图形。

下面就介绍几种侧重于检验多组相关数据的非参数检验方法。①Friedman检验Friedman检验，是研究多相关样本差

但我们又需要从样本数据中，获得尽可能多的信息，此时使用非参数检验就再适合不过了。非参数

非参数检验：不用T检验，不符合正态分布，需要用非参数检验，结果说那个偏大，那个偏小。参数检验要比非参要好。image-20200217234348959.png假设检验的基本思想image-2

非参数检验就像广谱抗生素一样，适用范围更广，适用计量、等级和计数资料统计分析。而参数检验只适用于符合条件的计量资料的组间比较。

多样本定量变量的假设检验2.1基本知识2.2单因素方差分析2.3单因素的协方差分析：2.4两因素方差分析重复测量的方差分析随机区组设计方差分析交叉设计方差分析析因设计变量的方差分析2.5多元方差分析2.6非参数检验

Wilcoxon符号秩检验不仅可以用于单个样本的中位数与总体中位数的比较，也可以用于成对样本差值的中位数与0的比较。配对样本的Wilcoxon符号秩检验的目的是推断配对样本之间的差值的总体中位数是否不同于0，即推断配对的两个相关样本来自的两个总体中位数是否存在差异。本文将结合实例介绍配对样本Wilcoxon符号秩检验的适用条件和假设检验理论。适用条件对于配对设计的连续性变量，可以选择配对t检验或W

今天，我们开始讲非参数检验。对于非参数检验的印象，大家可能主要是把它和“不符合正态分布”一起记的。

但是总体如果不服从正态分布，那么就得使用非参数检验方法，如Mann-WhitneyU检验和Wilcoxon秩和检验。

卡方检验作为一种非常著名的非参数检验方法（不受总体分布因素的限制），在工程试验、临床试验、社会调查等领域被广泛应用。但是也正是因为使用的便捷性，造成时常被误用。

检测一组数据是否为正态分布（1）QQ图Quantile-Quantileplot可以检视数据是否符合某种类型的分布（如正态分布），或两组分布进行比较。步骤：原始数据的每一个点作为一个分位数，然后找一个任意的正态分布，求出与原始数据等量的正态分布分位数。原始数据的分位数与理论的分位数画图，如果原始数据符合这种分布，点就会很好地拟合在直线上。用法：>set.seed(1234)>aset.seed(1

在SPSS软件中，可以使用不同的统计方法来执行显著性差异分析，包括t检验、方差分析（ANOVA）和非参数检验等。下面将介绍如何使用SPSS进行显著性差异分析的编程过程。

文章目录数据分析常用概念卡方检验单样本K-S检验两独立样本的非参数检验多个独立样本的非参数检验两配对样本检验多匹配样本的非参数检验数据分析常用概念偏度：分布不对称性测量。正态分布是对称的，偏度值是0。

它是卡方检验中的一个主要测试指标，卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法，它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度问题

目录1.两独立样本的非参数检验2.SPSS实现3.结果分析1.两独立样本的非参数检验两独立样本的非参数检验是用于比较两个独立样本的分布差异的一种统计检验方法。它

河南中医学院预防医学与医学生物学学科申杰SPSS统计分析软件的应用shenjie@**第一讲SPSS统计分析软件简介第二讲数据的录入与编辑第三讲基本统计分析的方法与步骤第四讲t检验第五讲F检验第六讲χ2检验第七讲非参数检验第八讲回归与相关分析第九讲半数效量第十讲统计图表教学内容

非参数检验（卡方（Chi-square）检验、二项分布（Binomial）检验、单样本K-S（Kolmogorov-Smirnov）检验、单样本变量值随机性检验（RunsTest）、两独立样本非参数检验

它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度问题。

目录一、配对：Wilcoxon符号-秩检验分析操作结果及分析二、独立样本：Mann-WhitneyU检验分析操作结果及分析三、单因素ANOVA：Kruskal-Wallis检验分析操作结果及分析一、配对：Wilcoxon符号-秩检验分析：配对t检验适用于两组差值近似服从正态分布的数据。当不满足该前提时，可选择Wilcoxon符号秩检验。案例：研究者拟判断同一组研究对象在药物治疗前后体内甘油三酯水平

引言数理统计笔记的第8篇介绍了非参数检验，包括单样本和双样本，单样本的非参数检验中介绍了卡方检验和K-S检验，而双样本的非参数检验中介绍了K-S检验。

（可以理解为：假设检验是样本推断总体的一种方法，假设检验是统计推断中的一种方法）二、参数检验与非参数检验1、参数检验：1）基于总体为某一特定分布的前提下，对参数进行的检验；2）通常要求样

在进行假设检验过程中，包括t检验，F检验，非参数检验以及卡方检验等，最后均是通过P值是否大于0.05或0.01进行评价，认为两组或多组的差异是否有统计学意义。

Prism9mac软件特点1.多种数据分析功能：Prism9提供了多种常见的数据分析工具，包括线性回归、ANOVA、t检验、非参数检验、Survival分析等，方便用户进行科学数据分析和建模。

1.why突破限制：当样本量过小、存在离群点、基于理论分布设计合适的统计检验过于复杂且数学上难以处理时，传统的非参数检验也束手无策时2.what以原假设为起点，假定二组没有差别，由此将二组样本合并，从中以无放回方式进行抽样

如果数据不服从正态分布，可以考虑进行数据变换或使用非参数检验方法。独立性：观测值必须相互独立。这意味着一个组内的观测值不应受到

卡方检验是是使用样本频数与比例来检验关于总体值的假设，也是非参数检验的一种，它分为拟合度研究和独立性研究。我们今天先来说拟合度研究。

1、参数检验和非参数检验的区别定义不同：参数检验：假定数据服从某分布（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。

在对两组数据进行非参数检验时，各项属性间无统计学差异，但以分类变量作为因变量使用二元逻辑回归进行分析时，其中存在属性p值小于0.05，即该变量对因变量的影响具有显著性。

问题背景核密度估计（kerneldensityestimation）是在概率论中用来估计未知的密度函数，属于非参数检验方法之一，由Rosenblatt(1955)和EmanuelParzen(1962)

非参数检验，一般是在分布未知的情况下使用。我们首先会先对数据进行正态检验和方差齐性分析，如果均不服从，则对数据进行变化，如果还是不服从，则进行非参数检验。

此时常用的非参数检验方法是Wilcoxonranksumtest或者叫MannWhitneyUtest.两个独立样

非参数检验参数检验是推断检验的重要组成部分，它是根据样本数据对相应总体参数进行推断统计的方法，使用参数检验不仅能对总体的特征参数进行推断，而且能对两个或以上的总体的参数进行比较，比如T检验，方差分析这些

一、（卡方检验）：赛马比赛的赛道会影响成绩吗这里以一个实例赛马比赛的赛道是否会影响成绩为例，实际就是检验获胜频数与期望频数之间有无显著性差异。importpandasaspd'''step1调用包'''fromscipy.statsimportchisquareimportnumpyasnp'''step2读（导）入数据'''#f_obs=np.array([29,19,18,25,17,10,1

假设检验分为参数检验和非参数检验。我们通过简单示例来说明概念：某制药公司宣称，改公司研发的一款治疗打鼾的药，可以使患者两周内的治愈率为90%。

卡方校验卡方检验属于非参数检验的范畴，用于统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小。

特点：在配对样本T检验中，强调被试一定要同质（同一样本，不同变量环境），其目的就为了消除目的是额外变量的影响，更能反映自变量和因变量之间的关系。•配对样本t检验的过程，是对两个同质的样本分别接受两种不同的处理或一个样本先后接受不同的处理，来判断不同的处理是否有差别。•这种检验的目的在于根据样本数据对样本来自的配对总体的均值是否有显著差异进行判断的。•在数据分析时经常会遇到这样的问题：•某种教学方法

简介两独立样本检验可以判断两个独立的样本是否来自相同分布的总体。这种检验过程是通过分析两个独立样本的均值、中位数、离散趋势、偏度等描述性统计量之间的差异来实现的检验类型Mann-WhitneyU检验法检验两个样本的总体在某些位置上是否相同，其基于对平均秩的分析实现推断。其检验思路是，首先对两个样本合并并按升序排列得出每个数据的秩，然后对这两个样本求平均秩并计算第一组样本的平均秩优于第二组样本的每个

中位数检验通过对多独立样本的分析，检验它们来自的总体的中位数是不是存在显著差异。其零假设是多个独立样本来自的多个判别分析的中位数无显著差异。案例研究某厂3个工作组生产的产量是否存在着显著差异。数据多独立样本数据数据分析H0：某厂3个工作组生产的产量之间不存在显著性差异。H1：某厂3个工作组生产的产量之间存在显著性差异。执行analyze/nonparametrictests/kindependen

然而对于微生物群落数据，由于物种繁多，而且不同物种的敏感环境因子不同，因此基于正态分布的参数检验难以满足分析需要，要进行多元非参数检验（non-parametricmultivariatestatisticaltests