,第十章非参数检验,在此前介绍的显著性检验都是基于样本的观测数据对总体参数及总体参数差异性的检验，主要包括t检验、Z检验、F检验等，这些检验可统称为参数检验。参数检验对观测值的普遍要求是总体呈正态分布。但实际研究中，不是所有观测值都呈正态分布，或者无法确定其是否正态分布，这些情况下，参数检验技术就未必适用了，因此我们还需要掌握一些非参数检验技术，其中最为常用的就是卡方检验，它最适合于次数分布检验。我们主要介绍卡方检验，包括总体分布的卡方检验、交叉列联表中的卡方检验、独立样本间的非参数卡方检验、配对样本间的非参数卡方检验等，同时也包含一些其他简单方便的检验方法。,卡方检验适用于次数分布的检验，比如次数分布是否与某种理想的分布一致，或者不同样本同类测量分数次数分布是否一致。对于前者，先要确定一个理想的次数分布比例，然后将观测的某一次数分布与其比较，确定二者的差异性，并用X2来反映。X2越小，则差异越小，该样本的观测分布越有可能适合于理想分布；X2越大，则差异越大，其服从于理想分布的可能性就越小。当服从理想分布的伴随概率小于0.05时，就认为该次数分布与理想的分布有显著性差异。不同样本中测
