秩和检验

在excel统计分析中，对成组数据进行秩和检验的方法可以进行优化。

LM 检验的 STATA 代码，挺适合做时间序列或者面板数据里的误差自相关检测。用起来不复杂，几行命令搞定，效率也不错。你只要有点 STATA 的基础，跑起来没啥障碍。 STATA 里的LM 检验，蛮适合你在做残差独立性的时候用一用。尤其在回归模型里，经常会遇到自相关问题，直接上这段代码，就能省不少功夫。 命令格式直观，比如xtserial y x1 x2，你把变量名一换就行。响应也快，结果也清晰，适合快速验证模型设定有没有问题。 你如果刚接触 STATA，也可以先看看这篇Stata 初学者教程，基本命令讲得蛮清楚，跟着跑一遍就有感觉了。 另外，MATLAB 也有不少跟LM 算法相关的实现，比

假设检验建立在承认原假设（H0）的前提下，即概率很小的事件（H1）不太可能发生。实验中若出现概率很高的事件，则拒绝原假设，接受备择假设（H1）。

在总体分布未知的情况下，SPSS 非参数检验可以利用样本数据推断总体的分布或各总体的分布是否存在显著差异。 SPSS 非参数检验的类型: 单样本非参数检验 两独立样本的非参数检验 多独立样本的非参数检验 两配对样本的非参数检验 多配对样本的非参数检验

使用Lilliefors正态性检验评估数据分布是否符合正态分布。

采用Access快速开发 应用于医学检验报告系统 具有实用参考价值

单变量均值的利器就是 SPSS 里的单样本 T 检验。用起来挺顺手，适合那种你只拿到一组样本，想看看它跟理论值有没有差异的场景，比如产品尺寸有没有偏差、问卷平均分是不是达标这类。操作逻辑也比较直观，就是告诉 SPSS 你关注哪个变量，还有你心里的那个“标准值”，它就给你算出差不多的置信区间，还配好了显著性检验结果，响应也快，图表也清楚。如果你之前用过SAS做 T 检验，切到 SPSS 会感觉界面友好多了，适合不太爱写代码的朋友。想在代码层面理解的，也可以看看SAS 实现方式，两者对比一下也挺有意思。另外，做检验前别忘了正态性这关。SPSS 没默认给你跑这个，得自己加个 K-S 或 Shapir

使用大数据正态检验能为数据处理提供参考。如果您对数据处理还有疑问，欢迎留言。

使用Matlab进行参数检验，深入理解其在数理统计中的应用。

图 t-检验的变量设置，是 SAS 里一个蛮常用但又容易被忽略的小环节。变量怎么选、怎么设，直接关系你跑出来的数据靠不靠谱。嗯，是做t 检验的时候，变量设错了，结果可就全偏了。这个教程图文配得比较清楚，操作步骤也不复杂，适合上手刚学 SAS 的你。 SAS 的t 检验功能其实挺强，但多人卡在变量那里。你要是之前只在SPSS里点点鼠标做，现在学 SAS 一开始会懵。这个教程就帮你把流程梳理得明明白白，关键步骤还配了图，看着比较直观。 教程里讲的主要是独立样本的设置方式，也提了下单样本的区别。像变量选择时，是放在Class里还是Var里，初学者经常搞混——看一眼这个图你就懂了。 你要是已经会点 S