本節書摘來自異步社群《spss 統計分析從入門到精通（第2版）》一書中的第6章，第6.3節，作者 杜強 , 賈麗豔 , 嚴先鋒，更多章節内容可以通路雲栖社群“異步社群”公衆号檢視
spss 統計分析從入門到精通（第2版）
在處理實際問題時，有些資料的取值隻能劃分為兩類，比如醫學中的生與死、患病的有與無。從這種二分類總體中抽取的樣本，要麼是對立分類中的這一類，要麼是另一類，其頻數分布服從二項分布。二項式檢驗（binomial test），就是一種用來檢驗樣本是否來自參數為（n，p）的二項分布總體的方法。
二項式檢驗通過對二值變量的單個取值做檢驗，能夠判斷總體中兩個類别個體的比例是否分别為p和1−p。參數為（n，p）的二項分布滿足：p(x = k) = c_k^n{p^k}{(1 - p)^{n - k}}，其均值和标準差分别為np和
。其中p(x=k)表示所占比例為p的類别出現k次的機率。
spss中二項式檢驗的統計量定義為
其中n1為第一個類别的樣本個數。随着樣本量n的增大，p1漸進趨于正态分布，故可用正态分布來檢驗統計量p1的顯著性。
利用某企業生産某種産品的合格率資料，檢驗其合格産品數量是否服從參數為p的二項分布。所用資料來自随盤檔案“chapter 06産品合格率二項檢驗.sav”，資料格式如圖6-8所示。
本例檢驗的原假設為h0：合格産品比率等于0.8；備擇假設為h1：合格産品比率不等于0.8。
依次單擊菜單“分析→非參數檢驗→舊對話框→二項式…”，執行二項式檢驗過程，其主設定界面如圖6-9所示。
1．參數設定
在左側的變量清單單擊選中“是否合格”變量，單擊
按鈕，将其指定為檢驗變量；在“檢驗比例”後面的輸入框鍵入0.80，作為檢驗機率值。
boll 檢驗變量清單：需為數值型二分類變量；若同時選入了多個，将分别單獨處理。
boll “定義二分法”欄：設定資料分為兩個類别的方式，有兩個選項：“從資料中擷取”，表示從資料直接擷取，為預設選項；“割點”，由使用者指定一個臨界值，檢驗變量的取值大于此臨界值的觀測歸為一個類别，其他的歸為另一個類别。
boll “檢驗比例”輸入框：指定待檢驗的期望機率值，它對應資料中第一個類别的機率值。系統預設将第一個記錄行的變量取值作為第一個類别，另一個值歸為第二個類别。由于本例的資料編輯器視窗中第一個記錄為“（代表合格），是以檢驗問題的零假設就是“合格率等于。
單擊“選項”按鈕，将彈出如圖6-5所示的選項設定對話框；單擊“精确”按鈕，将彈出如圖6-6所示的精确檢驗設定對話框。其設定選項的含義和設定方法同前。
2．結果分析
在圖6-9中，單擊“确定”按鈕運作，spss檢視器視窗的輸出表格如圖6-10所示。
由于漸進顯著性的取值0.474＞0.10，故而不能否定零假設，即認為産品合格比率與0.8沒有顯著差異。