众文网1.用非参数检验.写论文时数据怎么表示
参数，也叫参变量，是一个变量。 我们在研究当前问题的时候，关心某几个变量的变化以及它们之间的相互关系，其中有一个或一些叫自变量，另一个或另一些叫因变量。如果我们引入一个或一些另外的变量来描述自变量与因变量的变化，引入的变量本来并不是当前问题必须研究的变量，我们把这样的变量叫做参变量或参数。
参数是很多机械设置或维修上能用到的一个选项，字面上理解是可供参考的数据，但有时又不全是数据。对指定应用而言，它可以是赋予的常数值；在泛指时，它可以是一种变量，用来控制随其变化而变化的其他的量。简单说，参数是给我们参考的。
统计学中
描述总体特征的概括性数字度量，它是研究者想要了解的总体的某种特征值。
数学中
参数思想贯彻于解析几何中。对于几何变量，人们用含有字母的代数式来表示变量，这个代数式叫作参数式，其中的字母叫做参数。用图形几何性质与代数关系来连立整式，进而解题。同时“参数法 ”也是许许多多解题技巧的源泉。
参数方程
在给定的平面直角坐标系中，如果曲线上任意一点的坐标x,y都是某个变数t的函数x=f(t),y=φ（t），⑴且对于t的每一个允许值，由方程组⑴所确定的点m(x,y)都在这条曲线上，那么方程组⑴称为这条曲线的参数方程，联系x、y之间关系的变数称为参变数，简称参数。
2.用非参数检验.写论文时数据怎么表示
毕业论文是学术论文的一种形式，为了进一步探讨和掌握毕业论文的写作规律和特点，需要对毕业论文进行分类。
由于毕业论文本身的内容和性质不同，研究领域、对象、方法、表现方式不同，因此，毕业论文就有不同的分类方法。按内容性质和研究方法的不同可以把毕业论文分为理论性论文、实验性论文、描述性论文和设计性论文。
后三种论文主要是理工科大学生可以选择的论文形式，这里不作介绍。文科大学生一般写的是理论性论文。
理论性论文具体又可分成两种：一种是以纯粹的抽象理论为研究对象，研究方法是严密的理论推导和数学的运算，有的也涉及实验与观测，用以验证论点的正确性。另一种是以对客观事物和现象的调查、考察所得观测资料以及有关文献资料数据为研究对象，研究方法是对有关资料进行分析、综合、概括、抽象，通过归纳、演绎、类比，提出某种新的理论和新的见解。
按议论的性质不同可以把毕业论文分为立论文和驳论文。立论性的毕业论文是指从正面阐述论证自己的观点和主张。
一篇论文侧重于以立论为主，就属于立论性论文。立论文要求论点鲜明，论据充分，论证严密，以理和事实服人。
驳论性毕业论文是指通过反驳别人的论点来树立自己的论点和主张。如果毕业论文侧重于以驳论为主，批驳某些错误的观点、见解、理论，就属于驳论性毕业论文。
驳论文除按立论文对论点、论据、论证的要求以外，还要求针锋相对，据理力争。按研究问题的大小不同可以把毕业论文分为宏观论文和微观论文。
凡届国家全局性、带有普遍性并对局部工作有一定指导意义的论文，称为宏观论文。它研究的面比较宽广，具有较大范围的影响。
反之，研究局部性、具体问题的论文，是微观论文。它对具体工作有指导意义，影响的面窄一些。
另外还有一种综合型的分类方法，即把毕业论文分为专题型、论辩型、综述型和综合型四大类：1.专题型论文。这是分析前人研究成果的基础上，以直接论述的形式发表见解，从正面提出某学科中某一学术问题的一种论文。
如本书第十二章例文中的《浅析领导者突出工作重点的方法与艺术》一文，从正面论述了突出重点的工作方法的意义、方法和原则，它表明了作者对突出工作重点方法的肯定和理解。2.论辩型论文。
这是针对他人在某学科中某一学术问题的见解，凭借充分的论据，着重揭露其不足或错误之处，通过论辩形式来发表见解的一种论文。如《家庭联产承包责任制改变了农村集体所有制性质吗？》一文，是针对“家庭联产承包责任制改变了农村集体所有制性质”的观点，进行了有理有据的驳斥和分析，以论辩的形式阐发了“家庭联产承包责任制并没有改变农村集体所有制”的观点。
另外，针对几种不同意见或社会普遍流行的错误看法，以正面理由加以辩驳的论文，也属于论辩型论文。3.综述型论文。
这是在归纳、总结前人或今人对某学科中某一学术问题已有研究成果的基础上，加以介绍或评论，从而发表自己见解的一种论文。4.综合型论文。
这是一种将综述型和论辩型两种形式有机结合起来写成的一种论文。如《关于中国民族关系史上的几个问题》一文既介绍了研究民族关系史的现状，又提出了几个值得研究的问题。
因此，它是一篇综合型的论文。
3.医学检验毕业论文怎么写呢
医学检验方面的毕业论文在轻风论文网很多的哦，之前我就找上面的老师帮忙指导的。
相对于网上很多个人和小机构要好很多，我之前找的王老师咨询的，非常专业的说 这里还有些参考资料，你看看 临床试验中区间检验的样本量与检验效能估计 医药事业的发展，区间检验越来越受到研究者的重视。它是基于传统显著性检验而发展起来的一种新的假设检验方法，主要包括非劣效检验、检验与优效检验。
因为它的检验假设不再是一个点而是一个区间而在1987年被Schuirmann首命名为“区间假设检验”或“区间检验”。自上个世纪60、70年代出现发展至今，不仅对于新药的开发与评估发挥了重要作用，而且已经广泛应用于社会各个领域如社会科学研究、教育学研究等等。
在医学与卫生统计学领域，对于保证受试药品与参照药品等效/非劣效/优效，传统的显著性检验是不妥的，区间检验对于保证受试药品的安全性及有效性尤为重要。 本课题在对区间检验的定义以及其与显著性检验的区别与联系进行归纳总结的基础上，Monte Carlo抽样模拟试验对多中心临床试验中区间检验的样本量与检验效能进行了初步研究；模拟验证区间检验中β的单、取值；不同方法估计不同参数组合下等效性检验的样本量与检验效能以及同一种设计类型、参数组合下三种区间检验（非劣效/等效/优效）的样本量与检验效能之间的大小关 第四军医大学硕士学位论文 系；建立线性模型，估计多中心临床试验中中心效应与基线值效 应对于样本量与检验效能的影响；初步估计中心数目的多少与样本量 与检验效能的关系。
所有的模拟程序均在SAS里编写。具体工作与研 究结果如下： 1概括地总结了影响区间检验的样本量与检验效能的几个主要因 素：重点介绍了区间检验中。
与p的确定与含 义，并指出了文献中所存在的分歧；然后利用计算机抽样模拟的方法、不同设计类型、不同参数取值下计算的样本量，模拟估算所对应 的检验效能。由实验结果看出：对于非劣效/优效检验，p均取单侧； 而就等效性检验而言： （l）当e一。
时，p宜取双侧且n==2[(u卜。+ul一，/2)(/(A一夕)]， （2）当0半。
时，p宜取单侧且n=2[(u，、+u卜，)（。/（△一0）], 2利用PhilliPs法算单样本设计、配对设计、平行组设计、2 xZ交叉设计等四种实验设计方案、不同参数组合下等效性检验的样 本量与检验效能，结果提示：利用PhiniPs法估计的样本量更接近于 模拟结果且发现PhilliPs法能够弥补传统方法的不足；抽样模拟三种 区间检验（非劣效/等效/优效）不同参数组合下的样本量与检验效能： 尽管通常情况下，非劣效界值等效界值优效界值，但是却不能想当 然得出它所需样本量排序与此相同，它们的大小顺序与等效性检验 的检验水准以及其他一些因素组合密切关。
3抽样模拟多中心临床试验中不同中心数目、不同参数组合下的 样本量与检验效能，初步估中心数目与中心效应对于样本量的影响。 结果表明：中心效应不能轻易忽略，否则我们将会低估际需要的样 本量，而中心数目的多少对于样本量与检验效能的影响并不明显。
4建立协方差分析模型，抽样模拟估计多中心临床实验中基线效 应对于样本量与检验效能的影响；模拟结果提示：果基线效应确实 3 第四军医大学硕士学位论文 存在而对其忽略不计的话，会低估所需样本量。试验结果也从另一 方面证实了中心数目的多少与样本量与检验效能的大小并无直接关 系。
本课的创新点在于：一是对于区间检验与传统显著性检验中a 与p的确定与含义做了具体阐述，并利Monte Carlo模拟试验初步对 区间检验中日的单、双侧取值作了验证并给出了较为合理的解释；二 是通过建立线性模型，对多中心临床试验中的中心效应、中心数目以 及基线效应对于样本量与检验效能的影响作了初步估计。 临床试验中样本量的估计是一个重要而又不能回避的问题。
研 究对影响区间检验的样本量与检验效能的一些因素作了初步探讨，以 期能够为临床工作者提供些参考。本研究提供了部分样本含 量估计表，可供实际工作者查阅。
不懂的你上轻风论文网自己看吧。
4.非参数检验的检验方法
两独立样本的非参数检验是在对总体分布不甚了解的情况下，通过对两组独立样本的分析来推断样本来自的两个总体的分布等是否存在显著差异的方法。
独立样本是指在一个总体中随机抽样对在另一个总体中随机抽样没有影响的情况下所获得的样本。SPSS中提供了多种两独立样本的非参数检验方法，其中包括曼-惠特尼U检验、K-S检验、W-W游程检验、极端反应检验等。
某工厂用甲乙两种不同的工艺生产同一种产品。如果希望检验两种工艺下产品的使用是否存在显著差异，可从两种工艺生产出的产品中随机抽样，得到各自的使用寿命数据。
甲工艺：675 682 692 679 669 661 693 乙工艺：662 649 672 663 650 651 646 652 曼-惠特尼U检验 两独立样本的曼-惠特尼U检验可用于对两总体分布的比例判断。其原假设：两组独立样本来自的两总体分布无显著差异。
曼-惠特尼U检验通过对两组样本平均秩的研究来实现判断。秩简单说就是变量值排序的名次，可以将数据按升序排列，每个变量值都会有一个在整个变量值序列中的位置或名次，这个位置或名次就是变量值的秩。
K-S检验 K-S检验不仅能够检验单个总体是否服从某一理论分布，还能够检验两总体分布是否存在显著差异。其原假设是：两组独立样本来自的两总体的分布无显著差异。
这里是以变量值的秩作为分析对象，而非变量值本身。游程检验 单样本游程检验是用来检验变量值的出现是否随机，而两独立变量的游程检验则是用来检验两独立样本来自的两总体的分布是否存在显著差异。
其原假设是：两组独立样本来自的两总体的分布无显著差异。两独立样本的游程检验与单样本游程检验的思想基本相同，不同的是计算游程数的方法。
两独立样本的游程检验中，游程数依赖于变量的秩。极端反应检验 极端反应检验从另一个角度检验两独立样本所来自的两总体分布是否存在显著差异。
其原假设是：两独立样本来自的两总体的分布无显著差异。基本思想是：将一组样本作为控制样本，另一组样本作为实验样本。
以控制样本作为对照，检验实验样本相对于控制样本是否出现了极端反应。如果实验样本没有出现极端反应，则认为两总体分布无显著差异，相反则认为存在显著差异。
多独立样本的非参数检验 多独立样本的非参数检验是通过分析多组独立样本数据，推断样本来自的多个总体的中位数或分布是否存在显著差异。多组独立样本是指按独立抽样方式获得的多组样本。
SPSS提供的多独立样本非参数检验的方法主要包括中位数检验、Kruskal-Wallis检验、Jonckheere-Terpstra检验。例：希望对北京、上海、成都、广州四个城市的周岁儿童的身高进行比较分析。
采用独立抽样方式获得四组独立样本。中位数检验 中位数检验通过对多组独立样本的分析，检验它们来自的总体的中位数是否存在显著差异。
其原假设是：多个独立样本来自的多个总体的中位数无显著差异。基本思想是：如果多个总体的中位数无显著差异，或者说多个总体有共同的中位数，那么这个共同的中位数应在各样本组中均处在中间位置上。
于是，每组样本中大于该中位数或小于该中位数的样本数目应大致相同。Kruskal-Wallis检验 Kruskal-Wallis检验实质是两独立样本的曼-惠特尼U检验在多个样本下的推广，也用于检验多个总体的分布是否存在显著差异。
其原假设是：多个独立样本来自的多个总体的分布无显著差异。基本思想是：首先，将多组样本数据混合并按升序排序，求出各变量值的秩；然后，考察各组秩的均值是否存在显著差异。
容易理解：如果各组秩的均值不存在显著差异，则是多组数据充分混合，数值相差不大的结果，可以认为多个总体的分布无显著差异；反之，如果各组秩的均值存在显著差异，则是多组数据无法混合，某些组的数值普遍偏大，另一些组的数值普遍偏小的结果，可以认为多个总体的分布有显著差异。Jonckheere-Terpstra检验 Jonckheere-Terpstra检验也是用于检验多个独立样本来自的多个总体的分布是否存在显著差异的非参数检验方法，其原假设是：多个独立样本来自的多个总体的分布无显著差异。
基本思想与两独立样本的曼-惠特尼U检验类似，也是计算一组样本的观察值小于其他组样本的观察值的个数。两配对样本的非参数检验 两配对样本的非参数检验是对总体分布不甚了解的情况下，通过对两组配对样本的分析，推断样本来自的两个总体的分布是否存在显著差异的方法。
SPSS提供的两配对样本非参数检验的方法主要包括McNemar检验、符号检验、Wilcoxon符号秩检验等。例：要检验一种新的训练方法是否对提高跳远运动员的成绩有显著效果，可以收集一批跳远运动员在使用新训练方法前后的跳远最好成绩，这样的两组样本便是配对的。
再例如，分析不同广告形式是否对商品的销售产生显著影响，可以比较几种不同商品在不同广告形式下的销售额数据（其他条件保持基本稳定）。这里不同广告形式下的若干组商品销售额样本便是配对样本。
可见，配对样本的样本数是相同的，且各样本值的先后次序是不能随意更改的。McNemar检验 是一种变化显著性检验，它将研究对象自身作为对照者检验其“前后”的变化是否显著。
5.教育理论论文 教育毕业论文 小议SPSS软件在教育科研中的应用
SPSS软件的特点إ
（一）界面友好，操作简单。它具有第四代语言的特点，只需告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。إ
（二）具有简单、快捷、准确地统计分析功能。统计功能囊括了《教育统计学》中所有的项目，包括常规的集中量数和差异量数、相关分析、回归分析等；也包括近期发展的多元统计技术，如多元回归分析、聚类分析等方法，并能在屏幕上显示如正态分布图等各种统计图表。إ
（三）集数据录入、资料编辑、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制为一体。另外还具有方便的数据结口，能够读取及输出多种格式的文件。إ
二、SPSS软件在教育科研中处理复选题的方法إ
在教育科研的调查统计中，会有大量数据需要进行统计分析，具有较大统计困难的是对复选题的分析。利用SPSS技术统计分析这类问题有两种方法，主要操作过程和要点如下：إ
方法一：利用科克伦Q检验进行统计分析，它要求被检验的变量是双值型变量，因此在对多选题变量进行设置时，不被选择的选项记“0”，被选择的选项记“1”。目前，这种方法在教育科研中的应用比较多，这里就只提几个要点。做好数据准备工作之后，顺序点击 Analyze→Nonparametric Tests→K Related Sample，进入K个相关样本非参数检验对话框。在源变量框中点选需要统计的变量，将其置于Test Variables框中。在Test Type 栏中指定检验的类型为“Cochran's Q”，并清空其他复选框。点击OK就可以得到相应选项选择人数的一个统计结果。如果想得到更详细的频度统计分析的结果，则顺序点击 Analyze→multiple Response→Define sets，进入复选题变量设置对话框。在源变量框中点选需要统计的变量，将其置于 Test Variables 论文网，框中，并点选Dichotomies Counted value，并输入值：1，在name中命名，并点选Add，将其选入右侧对话框中，则完成了设置。接着点击Analyze→multiple Response→Frequencies，进入复选题频数设置对话框，在 Mult Response Sets，将刚才设置的变量选至Table for框中，同时勾选 Exclude cases listwise within dichotomies 以排除含有缺失值的选项，然后再点击OK即可得到统计结果。إ
方法二：这种方法的操作过程与前面的方法相差不是很大，但是在原理上有一定的不同。主要区别在于对复选题选项变量设置值的时候，用1,2，…来标识选中的项，其他没有选择的项为空。在实际案例分析中，将详细讨论其操作过程，这里不再赘述。إ
6.非参数检验 spss 具体步骤及结果分析
SPSS：分析--非参数统计--二项分布检验。
结果：
p-value = 0.396
大于0.05，接受原假设，认为没有显著差异。
更方便的R软件：
binom.test(12,125,0.076)
结果：
若有帮助，请及时采纳。
统计人刘得意
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