Непараметрические тесты
Непараметрические (не основанные на каком-либо распределении вероятности) тесты применяются там, где выборки из переменных, принадлежащих к интервальной шкале, не подчиняются нормальному распределению. Так как в этих тестах обрабатывается не само измеренное значение, а его ранг (положение внутри выборки), то эти тесты нечувствительны к выбросам. Непараметрические тесты применяются также в тех случаях, когда переменные относятся к порядковой, а не к интервальной шкале. В меню Analyze (Анализ) › Nonparametric Tests (Непараметрические тесты)
SPSS предоставляет в распоряжение пользователей немалое количество непараметрических тестов. Все эти тесты приведены в нижеследующей таблице. В левой колонке находятся описания вспомогательных меню, а правая содержит описания тестов, вызываемых через соответствующие диалоговые окна.
| Вспомогательные меню | Аналоговое окно |
| Chi-Square (Хи-квадрат) | Mann-Withney-U-Test (U-тест Манна-Уитни) |
| Binomial (Биномиальный) | Z Kolomgorov-Smirnov (Z-тест Колмогорова-Смирнова |
| Runs (Последовательности) | Н Kruskal-Wallis (Н-тест Крускала-Уоллиса) |
| 1 – Sample K-S… (Колмогоров-Смирнов для одной выборки) | Median (Медианный тест) |
| 2 Independent Samples (Две независимые выборки) | Wilcoxon (Тест Уилкоксона) |
| Moses extreme reactions (Экстремальные реакции по Мозесу) | McNemar (Тест МакНемара) |
| Wald-Wolfowitz runs (Последовательности Уалда-Вольфовица) | Friedman (Тест Фридмана) |
| К Independent Samples (К независимых выборок) | W Kendall (W-тест Кендала) |
| 2 Related Samples (Две связанные выборки) | Q Cochran (Q-тест Кохрана) |
| К Related Samples (К связанных выборок) | Sign test (Знаковый тест) |
Наиболее часто применяемыми тестами являются тесты для сравнения двух и более независимых или зависимых выборок. Наиболее известными тестами, служащими для этих целей являются U-тест Манна-Уитни, Н-тест Крускала-Уоллиса, тест Уилкоксона и тест Фридмана. Важную роль также играет тест Колмогорова-Смирнова для одной выборки, который может применяться для проверки наличия нормального распределения.
Непараметрические тесты могут, конечно, применяться и в случае нормального распределения значений. Но в этом случае они будут иметь лишь 95%-ую эффективность по сравнению с параметрическими тестами. Если Вы хотите, к примеру, произвести множественное сравнение средних значений двух независимых выборок, причем выборки являются частично подчиняются нормальному распределению, а частично – нет, то рекомендуется всегда применять U-тест Манна и Уитни.