本书在介绍非参数统计各个方法原理的基础上，使用SPSS、R、SAS三种统计软件对其进行计算，各种软件实现的结果不仅会使读者对原理的理解更加深入，而且可以为应用研究提供技术支持。     本书内容包括：绪论，之后为单个样本、两个相关样本、两个独立样本和多个相关样本、多个独立样本的非参数检验，以及非参数的相关分析，列联分析与对数线性模型，最后是非参数密度估计与非参数回归简介。     本书可以作为本科生、研究生的教材或参考书，并且也可供进行数据分析研究工作者参考使用。

董寒青，1993届中国人民大学统计学专业应用数理统计方向硕士，现任首都经济贸易大学统计学院副教授，硕士生导师。擅长将数据分析方法的原理与统计软件计算技术相结合的授课及应用研究。 曾与人合作编写《数据分析与SPSS应用》（高祥宝、董寒青，清华大学出版社，2007）、《非参数统计：方法与应用》（易丹辉、董寒青，中国统计出版社，2009）；在核心期刊《统计与决策》上发表论文《解析SPSS对主成分分析的计算技术》（2004）、《多选题的统计分析及SPSS实现》（2013）。

目录

第1章 绪论 1
§1.1 变量与数据 1
§1.2 统计检验回顾 2
§1.3 非参数统计方法 3
§1.4 统计软件 5

第2章 单样本非参数检验 8
§2.1 χ2检验 8
§2.2 KolmogorovSmirnov检验 18
§2.3 符号检验 29
§2.4 Wilcoxon符号秩检验 43
§2.5 游程检验 53

第3章 两相关样本的非参数检验 60
§3.1 符号检验和Wilcoxon符号秩检验 60
§3.2 McNemar检验 68
§3.3 Marginal Homogeneity检验 79

第4章 两个独立样本的非参数检验 84
§4.1 MannWhitneyWilcoxon检验 84
§4.2 WaldWolfowitz游程检验 95
§4.3 两样本的KolmogorovSmirnov检验 98
§4.3 Moses极端反应检验 107

第5章 k个相关样本的非参数检验 111
§5.1 Cochran Q检验 111
§5.2 Friedman检验 120

第6章 k个独立样本的非参数检验 129
§6.1 KruskalWallis检验 129
§6.2 BrownMood中位数检验 139
§6.3 JonckheereTerpstra趋势检验 147

第7章 相关分析 155
§7.1 Spearman 秩相关 155
§7.2 Kendall秩相关 162
§7.3 秩评定的Kendall协和系数 167

第8章 列联分析与对数线性模型 177
§8.1 列联分析 177
§8.2 对数线性模型的类型和参数估计 203

第9章 非参数密度估计与非参数回归简介 221
§9.1 非参数密度估计 221
§9.2 非参数回归 225

附表 232

附录：彩色图形 293

参考文献 294