如何用IBM SPSS Statistics进行二项式检验

一、简介

二项式检验一般用于二项式分布，所谓二项式分布是指结果的分布只有两种可能性，类似于抛硬币只有正面和反面两种可能性。但又不同于抛硬币，抛硬币正面和反面的可能性差不多，二项分布两种分布结果的可能性可以有偏差。

二项式检验主要用于检验两个二项式分布结果的差异性，差异性由最后的显著性值体现。接下来我将在SPSS中用几个简单的步骤，来展示如何进行二项式检验。

二、步骤教学

1、数据展示

如图所示，是从某市抽取的125名随机调查者的携带色盲基因情况，“1”表示携带色盲基因，“2”表示不携带色盲基因。我们要用这份数据来检验该市和该省7.6%的色盲患病率是否有显著的差异，这里我们选用二项式检验。

图1：数据展示

2、对频数进行加权

因为后续的操作需要用到一些关于百分比的操作，我们这里提前对频数进行加权。首先我们点击菜单中的“数据”按钮，接着我们点击下级菜单中的“个案加权”按钮。

图2：个案加权菜单位置

进入“个案加权”界面后，我们将频数加入到右侧的对话框中，最后点击确定按钮就完成了对频数的加权。

图3：个案加权界面

3、菜单位置

首先我们点击菜单中的“分析”按钮，接着点击下级菜单中的“非参数检验”按钮，然后选择“旧对话框”按钮，最后我们选择二项式检验。

图4：菜单位置

4、选择相应的检验变量

首先我们选择检验“基因”变量，接着我们将检验比例修改为0.076（因为该省的患病率为7.6%），最后点击“选项”按钮进行下一步编辑。

图5：选择检验变量

在选项界面，我们选择“描述”和“四分位数”。

图6：编辑选项界面

5、结果展示

如图所示，我们可以看到像平均值、标准差、最大值、最小值这样的常规参数已经被分析。

图7：结果展示

我们可以看到显著性那一栏的数据为0.242，这说明该市和该省的色盲基因携带率没有明显差异。

图8：结果展示

三、总结

二项式检验属于非参数检验，与之对应的是参数检验。参数检验包括t检验、z检验、卡方检验，如果大家有想学习参数检验的可以去城东书院查看相关文档学习。