cbchinese
1、正态分布可谓是参数统计的前提,如果一组计量资料虽然我们假定来自于正态分布的总体,但由于抽样误差的存在,正态性检验认为非正态的,在这种情况下有两种选择,一种是参数检验(如t检验),一种是非参数检验(如符号检验),那么两种结果会如何呢,是否相同?
2、如果将正态分布的数据使用非参数检验将丢失大量的信息,从而增加第二类错误,检验效率要比参数检验低得多;但反过来说如果将正态性检验认为非正态的数据用参数检验,那么会增加什么样的错误,结果的可信度如何?
3、如2所述,对于正态性检验认为非正态的数据来说,非参数检验比参数检验的优势在哪里。
4、实际上按照经验,如果标准差大于均数的2/3大概就可以判断这组计量资料为非正态分布的了,在这种情况下不作正态性检验,而直接用参数检验,您认为心里有底吗?
谢谢!
yihui
郁闷1,你怎么就只知道在SPSS版提问,这是SPSS问题么?
郁闷2,说了正态分布只是众多统计分布的一种,为什么一定要把它和参数统计扯到一块,参数统计一定要用正态分布么?
cbchinese
1、不好意思,下回有选择的找版块发帖
2、因为在各种教材的各种统计方法前,所有的方法都是先谈分布,从这个角度来说,对于我这个非统计学专业的来说,正态分布是我们常用统计方法的前提,经检验数据不具有正态性,对于我来说选择方法就非常的迷茫
3、下次,我会注意发帖选择版块的,我发的另一个求助帖图好像显示不出来,我把它删除,然后在其它版块再求助
非常感谢您的热情帮助,祝五一节快乐!