SPSS单样本K-S检验

前言：

本专栏参考教材为《SPSS22.0从入门到精通》，由于软件版本原因，部分内容有所改变，为适应软件版本的变化，特此创作此专栏便于大家学习。本专栏使用软件为：SPSS25.0

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目录

1.单样本K-S检验

2.SPSS实现

3.结果分析

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1.单样本K-S检验

单样本K-S（Kolmogorov-Smirnov）检验是一种非参数的假设检验方法，用于检验一个样本是否来自于一个特定的理论分布。

在单样本K-S检验中，我们首先选择一个特定的理论分布（通常是连续分布），例如正态分布或指数分布。然后，我们收集并观测一个样本数据集。接下来，我们通过计算累积分布函数（CDF）来估计样本数据的经验分布函数（ECDF）。然后，我们将经验分布函数与选择的理论分布的累积分布函数进行比较，计算出两者之间的最大差异（KS统计量）。

接着，我们根据样本数据的大小和所选的显著性水平（通常是0.05），参考K-S检验表格或使用计算机软件，计算出一个临界值。如果KS统计量小于临界值，则无法拒绝原假设，即样本数据来自于所选的理论分布。反之，如果K-S统计量大于临界值，则拒绝原假设，认为样本数据不来自于所选的理论分布。

2.SPSS实现

（1）打开“data04-01”数据文件，选择“分析”——“非参数检验”——“旧对话框”——“单样本K-S”，弹出如图所示的对话框。

（2）将左侧列表框中的“体重”变量移到右侧的检验变量列表中，在下方检验分布列表中选择“正态”。

（3） 单击“精确”按钮，弹出下图所示是对话框，选择“仅渐进法”，单击继续。

（4）单击“选项”按钮， 弹出“单样本K-S:选项”对话框，按照下图勾选对应选项，然后单击继续。

 （5）完成所有设置后，单击确定按钮。

3.结果分析