两组数据进行非参数检验之后不相关,还能计算相关性系数吗

SNKLSD或者dunett都是基于方差分析的,不适用于非正态的检验,K-W检验如果得到拒绝H0的结果,认为总体分布不同,要进一步确定哪两个总体分布不同,需要使用Nemenyi法检验.这个检验在SPS

你第一次进行的是什么检验,是单样本均值比较（与某一个固定值比较）?你同样复制的一组数据,是作为一个新的变量存放,还是接在原数据之后?如果进行配对样本检验,则必须作为一个新变量存放.其检验结果是两组变量

第1题,用卡方检验,但是由于有的单元格频数小于5,应该使用Fisher精确检验.结果见下图：0.073即Fisher精确P值,大于0.05,表明在0.05的显著性水平上接受原假设,认为两组疗效差别不显

analyze--descriptive--crosstabs点进去之后row为实验处理（组别）,column为人数点statistic勾选CHI-square,OK数据录入效果图为Variable1

多个独立样本检验,然后两两比较再问：用单样本K-S做了正态分析，是正态，那可以用T检验么？

这个看渐进显著性是拒绝原假设,即不是正态分布的.你可用其他方法啊,比如D检验,W检验,还有偏度和峰度的联合检验,《正态性检验社梁小筠1997年5月第1版》,还有其他适合大样本的数据的检验方法.再问：那

营业收入x；成交额y对xy先ADF检验平稳性,结果不成立,取log一阶差分,接受.然后OLS,对残差检验平稳,若平稳,二者存在协整关系DependentVariable:XMethod:LeastSq

CORREL返回两个数据集之间的相关系数.公式为=CORREL(a1:aN,b1:bN)

你要是就做两组的检验,t检验就行.第一组的第一个题和第二组的第一个题.你要是想做多组的,应该用方差分析了.就是ANOVA或者univarite~也在analyse里面

属于参数检验的两总体t检验要求样本为正态分布而非参数检验不要求样本正态分布小样本的分布无规律,用非参数（总体均值、总体方差等都是参数）检验一个大样本（一般超过50算是大样本,也可以酌情考虑增减标准）分

对数化之后,缩小了数据的数量级,也降低了波动性,容易达到平稳,很多数据都这么处理.然后再做ADF检验,原序列检验后不平稳就差分,直到平稳为止,不过一般差分两次就已经平稳了,差分太多了不好,会损失信息的

t检验是用来说明两组数据是否差异显著的.如果要看相关程度,应用“双变量相关分析”,具体如下：1、Analyze->Correlate->Bivariate；2、选择两变量进入变量框（Variable）

这话的意思似乎应该是：多组数据经方差齐性检验后方差不齐（因此不能使用方差分析）,采用K-W非参数检验.结果发现在0.05显著性水平上多组间差异显著.

可以的.

卡方检验,是一种用途较广的计数资料的假设检验方法,属于非参数检验的范畴,主要是比较两个及两个以上样本率(构成比)以及两个分类变量的关联性分析.其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优

x=1:1:6;y=[1,3,5,2,4,7];find(x-y>0)ans=   4  5再问：不知道是不是我的数据的问题，总提示我???Er

秩转化的方差分析两两比较,snk或者lsd再问：不好意思，能稍具体么，怎么进行秩转化呀...最近毕业论文焦头烂额.....

如果对数据的格式描述更清楚一点就好了。1-假定两组数据是独立的，请先将两组原始数据合并前为一列，假定这个变量为A，然后再插入一个变量(假定变量命名为B)，指示每个案例的所属组别,例如1,2。2-然后在

选用非参数检验的情况有：①总体分布不易确定（也就是不知道是不是正态分布）②分布呈非正态而无适当的数据转换方法③等级资料④一段或两段无确定数据等（比如一段的数据是>50,是一个开区间）.一般可以选择参数

你是希望白天和晚上产出数不一样,还是产出数分布不一样.如果是前者可以用非参数检验,后者可以用独立样本T检验.