非参数统计方法是20世纪30年代中后期开始形成并逐步发展起来的。它是与"参数统计"相比较而存在，不依赖于总体分布及其参数，亦即不受分布约束的统计方法。作者在承担国家教委人文社会科学研究八五规划项目博士点基金项目"90年代我国居民消费结构及倾向的研究"过程中，感到在很多情况下，参数统计方法的运用受到限制，如研究居民消费行为、居民收人等级与消费结构的关系等等，从而转向了非参数统计方法的探讨。《非参数统计——方法与应用》作为该课题的一个成果1996年奉献给读者。第二作者经过多年的《非参数统计》教学的实践，用该书作为教材深受学生喜爱，在对原书修改的基础上使用SPSS软件进行计算。
及时章导言
第二章单样本非参数检验
§2.1 X2检验
§ 2. 2 Kolmogorov-Smirnov检验
§2.3符号检验
§ 2.4 Wilcoxon符号秩检验
§2.5游程检验
第三章两个相关样本的非参数检验
§3.1符号检验
§ 3. 2 Wilcoxon符号秩检验
第四章两个独立样本的非参数检验
§ 4. 1 Mann-Whitney-Wilcoxon检验
§4.2 Wald-Wolfowitz游程检验
§4.3两样本的X2检验
§ 4. 4 两样本的Kolmogorov-Smirnov检验
第五章A个相关样本的非参数检验
§ 5.1 Cochran Q检验
§5.2 Friedman检验
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一、测量的层次
所谓测量，就是根据一定的法则，给事物或事件分配一定的数字或符号。
如测量职工对所从事职业的满意程度，可以分配O至10的数字，不满意给0分，很满意给10分，介于二者之间的分配中间的数字。于是，0至10这些抽象的数字符号就依据上述规定的法则，表示职工对所从事职业的满意程度。测量的作用在于地描述事物的类型、性质、状态，同时对事物之间的差异进行度量和比较。事物只有通过测量，才有可能选择适当的统计模型或公式，进行一系列的统计分析。
目前，广泛采用的测量层次为四种类型的尺度：定类尺度、定序尺度、定距尺度和定比尺度。
(一)定类尺度
定类尺度是按照事物的某些特征辨别和划分它们异同的一种测量层次，也被称作类别尺度、名义尺度。如性别、职业、民族等，都是按照事物的性质、类别区分的，均属定类尺度。
测量时，无论哪一种测量层次，都必须具有完备性和互斥性。完备性，是指用这种尺度测量某事物时，必须对这一事物所包括的各种情况都能进行测量。如测量性别时，应包括性别的各种情况：男、女，不能有遗漏。互斥性，是指用这种尺度测量时，不能有任一被测量对象，越类别，即事物的各种情况具有互相排斥的不同值。如测量性别时，分为互斥的两类：男、女，某人或属于男，或属于女，木能既属于男又属于女。测量层次的完备性和互斥性，可以保障测量的无误。
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