在分析城镇和村之间的差异对互联性金融交易分布的影响时，采用两独立样本的Kolmogorov—Smirnov检验。Kolmogorov—Smirnov检验属于秩和检验。当数据按照某个标准进行排列以后，例如从最小排到最大，数据就被排序了。秩是按照一个样本在排序序列中的次序而分配给这个样本项的一个数字，例如第一项被赋予秩l，第二项被赋予秩2，依次类推。Kolmogorov—Smirnov检验分析两个观测样本秩的累计分布的一致性。如果两个样本来自同一个总体，则可以期望这两个样本秩的累计分布非常接近，它们之间应该仅显示出对于总体分布的随机离差，如果两个样本秩的累计分布相距太大，则意味着这两个样本来自不同的总体。Kolmogorov—Smimov检验的H0假设是样本来自的两个独立总体的分布无显著差异。SPSS10.0自动计算两个样本秩的累计分布差的2统计量，并给出相伴概率值。如果相伴概率值小于一定的显著水平α，则拒绝H0假设，认为样本来自的两个独立总体的分布有显著差异。如果相伴概率值大于一定的显著水平α，则接受H0假设，认为样本来自的两个独立总体的分布没有显著差异。
在分析珠江三角洲、粤东西和粤北之间的差异对互联性金融交易分布的影响，以及垄断、垄断竞争、完全竞争的产品市场结构对互联性金融交易分布的影响时，采用多独立样本的Kruskal—Wallis检验。Kruskal—Wal—lis检验也属于秩和检验，其检验方法是，首先将多组样本数据混合按升序排列，求出每个观察值的秩，然后对多组样本的秩分别求平均值。如果各组样本的平均秩大致相等，则可以认为多个独立总体的分布没有显著差异。如果各样本的平均秩相差很大，则不能认为多个独立总体的分布无显著差异。Kruskal—Wallis检验的H0假设是样本来自多个独立总体分布无显著差异。SPSS10.0自动计算出一个样本组秩和之间差异的K—w统计量，并给出相伴概率值。K—w统计量的分布接近自由度为k—1的x2分布，其中k为样本组数。如果相伴概率值小于一定的显著水平α，则拒绝H0假设，认为样本来自多个独立总体分布有显著差异。如果相伴概率值大于一定的显著水平α，则接受H0假设，认为样本来自多个独立总体分布没有显著差异。
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