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非參數檢驗是在總體方差未知或知道甚少的情況下,利用樣本數據對總體分布形態等進行推斷的方法.由於非參數檢驗方法在推斷過程中不涉及有關總體分布的參數,因而得名為「非參數」檢驗.常用的檢驗方法包括曼-惠特尼u檢驗,ks檢驗,中位數檢驗、符號檢驗、friedman多樣本檢驗等.具體的可以查通用的統計學教材或看百度百科.http://baike.baidu.com/view/2550937.htm。
卡方檢驗是對兩個或兩個以上樣本率(構成比)進行差別比較的統計方法.t檢驗,主要是用於小樣本(樣本容量小於30)的兩個平均值差異程度的檢驗方法.它是用t分布理論來推斷差異發生的機率,從而判定兩個平均數的差異是否顯著.t檢驗的適用條件:正態分布資料.你是要做什麼統計呢？
無論參數還是非參數檢驗,首先要明確的是至少有兩個以上的變量.看到你的追加,猜測到你是想把字數作為額外變量吧,既然額外,那就是你不關心但對實驗有影響的變量,所以可以採用被試內設計,每個被試接受所有的處理,總共n個被試,還要平衡實驗處理的順序.不甚明白你的設計,so比較難準確回答.比如說上述問題,要是你的字數是關心變量的話,可以把文章進行分類,比如分為科技文、散文、記敘文,再比較三者之間字數到底有木有差異.也就是這裡的文章種類(科技文、散文、記敘文)是你的自變量,你關心的字數作為因變量,這樣來進行研究.同樓上,你的文章得每組有幾篇才可以進行研究。
收藏推薦在單因素計量資料的統計分析中,我們通常要對均數作參數估計或假設檢驗,但這些方法需滿足下述三個條件:①抽樣總體為正態分布或近似正態分布,②各抽樣。
【參數檢驗】當總體分布已知(如總體為正態分布),根據樣本數據對總體分布的統計參數進行推斷.【非參數檢驗】當總體分布未知,或知道甚少的情況下,利用樣本數。