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- 非参数统计检验常用方法有哪些？ - 知乎
01、Pearson卡方检验 Pearson卡方检验说明 Pearson卡方检验进行研究两组数据的差异，并且其数据分别为定类变量和定类变量，比如想要研究性别和是否吸烟之间的差异，南方和北方饮食习惯（米和面）的差异等。 Pearson卡方检验数据格式 Pearson卡方检验的数据格式为一个分析项为一列，比如下表中，性别
- 参数检验与非参数检验的区别与联系,各自的优缺点,如何选择？ - 知乎
内容来源： 微 信 公 众 号【我看人看我】 一、参数检验与非参数检验的区别与联系 在统计学中， 假设检验方法可分为两大类：参数检验和非参数检验。 参数检验即是基于样本的观测数据对总体参数（比如总体均值、方差）及总体参数差异性的检验。在前面的文章中介绍的Z检验、t检验、F检验（方
- 何时用参数检验何时用非参数检验？ - 知乎
箱线图 3 SPSSAU进行非参数检验 如果要进行非参数检验，这里推荐使用 SPSSAU，系统会进一步利用大数据和人工智能原理，自动输出 智能化文字分析，帮你解读结果。 和参数检验一样，进行非参数检验时应当遵循以下的步骤： 案例：分析不同性别学生，学习成绩是否存在差异？ 正态性检验
- 能不能用简明的语言解释什么是非参数（nonparametric）模型？ - 知乎
故名思义就是没alpha, beta的模型。这里的参数对应的就是X前面的系数。 参数模型的代表：线性回归，逻辑回归，神经网络，因为这些模型是有明确表达式的，Y跟X的关系可以通过参数解释，比如X1变对几个百分比会影响Y几个百分比。当模型训练出来之后，不需要训练集，只要有新的数据，就可以套用
- spss非参数检验，卡方检验怎么操作并分析？ - 知乎
卡方检验是以卡方分布为基础的一种常用的假设检验方法，原假设为 H0：观察频数与期望频数没有差别。如果分析结果P值（统计量取极端情况的概率值）很小，说明观察值与期望值差别较大，应当拒绝原假设。 卡方检验最常用于考察 分类变量在两组或多组间的分布是否具备显著性差异。 也可用于
- 卡方检验（x²检验）到底是参数检验还是非参数检验？ - 知乎
卡方检验有参数和非参数二种类型。一种是参数检验，是由Helmet于1875年提出，是估计总体方差的检验，检验样本所属的总体方差与某特定方差有无显著差异。并有已知总体均值和未知总体均值二种情况。统计量公式为 \chi2 = （n-1)s {2} \sigma_ {0}^ {2} 另一种也就是常见的Pearson卡方检验，1900年提出，用于
- 两独立样本的非参数检验（Mann-Whitney U 检验）如何计算效应量 (effect size? - 知乎
常用统计方法的 效应量，比如： 独立t检验：cohen d 方差分析：偏η方 === 当参数检验方法不满足正态分布等条件时，可能会使用非参数的方法。比如独立t检验遇到非正态分布数据时，许多研究者会转而使用Mann-Whitney检验完成两组差异比较。 独立样本t检验，效应量用的是cohen d值，那么此时有一个
- 非参数检验的多因素组间比较，用R语言应该怎么做？ - 知乎
如果没有特别情况的话，我会考虑使用 kruskal test () 来进行 Kruskal-Wallis 进行显著性检验。 如果整体呈现显著性差异，再执行以 Dunn Test 为代表的 Post-Hoc 事后检验，以进行组间的两两检验。 如果嫌上面这些流程，还可以考虑使用我写的 moreThanANOVA，最大程度上自动帮你选择适用的方法并输出达到出版
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