【總結(jié)】非參數(shù)統(tǒng)計(jì)的SPSS實(shí)現(xiàn)AnalyzeNonparametricTests(非參數(shù)檢驗(yàn))2IndependentSamples…(兩獨(dú)立樣本比較)KIndependentSamples…(多獨(dú)立樣本比較)2RelatedSamples…(兩相關(guān)樣本比較)KRelatedS
2025-01-19 17:11
【總結(jié)】本資料來源第12章???非參數(shù)檢驗(yàn)說明:非參數(shù)檢驗(yàn)這章,請(qǐng)看下面吳喜之教授的講義,更為具體的可參看《統(tǒng)計(jì)分析與SPSS的應(yīng)用》薛薇編著人大出版社,非參數(shù)檢驗(yàn)的概念?是指在總體不服從正態(tài)分布且分布情況不明時(shí),用來檢驗(yàn)數(shù)據(jù)資料是否來自同一個(gè)總體假設(shè)的一類檢驗(yàn)方法。由于這些方法一般不涉及總體參數(shù)故得名。?這類
2025-01-06 19:00
【總結(jié)】實(shí)驗(yàn)一:參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)分參數(shù)檢驗(yàn)和非參數(shù)檢驗(yàn)。參數(shù)檢驗(yàn):已知總體分布,且估計(jì)樣本的某個(gè)參數(shù)值,那么參數(shù)值就稱為假設(shè),記H0。參數(shù)檢驗(yàn)就是用樣本來判斷這個(gè)參數(shù)假設(shè)的是否正確。非參數(shù)檢驗(yàn):猜出總體分布(假設(shè)H0),用一組樣本來檢驗(yàn)假設(shè)是否正確。?假設(shè)檢驗(yàn)作出的統(tǒng)計(jì)決策是依據(jù)一次抽樣得出的,不可能完全正確,存在著犯兩種錯(cuò)誤的可能:
2025-04-30 03:31
【總結(jié)】11.問題的提出前面學(xué)習(xí)了連續(xù)型資料兩組樣本均數(shù)差異的假設(shè)檢驗(yàn)方法:小樣本用t檢驗(yàn),條件是變量服從正態(tài)分布和方差齊。大樣本用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的Z檢驗(yàn)。如果是小樣本,變量的分布不清,或者已知不服從正態(tài)分布或經(jīng)變量轉(zhuǎn)換后仍不服從正態(tài)分布時(shí),如何檢驗(yàn)兩個(gè)樣本或多個(gè)樣本均數(shù)差異的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義呢?需要一種不依賴于分布假定的檢驗(yàn)方法,即非參數(shù)檢
2025-05-07 18:26
【總結(jié)】數(shù)據(jù)分析(方法與案例)作者賈俊平統(tǒng)計(jì)學(xué)14-2統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS(第四版)2020-9-15對(duì)正確問題的近似答案,勝過對(duì)錯(cuò)的問題的精確答案。
2025-08-11 16:37
【總結(jié)】SPSS16實(shí)用教程第10章非參數(shù)檢驗(yàn)總體分布的卡方(Chi-square)檢驗(yàn)二項(xiàng)分布檢驗(yàn)SPSS單樣本變量值隨機(jī)性檢驗(yàn)SPSS單樣本K-S檢驗(yàn)兩獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)多獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)兩配對(duì)樣本非參數(shù)檢驗(yàn)多配對(duì)樣本非參數(shù)檢驗(yàn)閱讀提示?非參數(shù)檢驗(yàn)用于對(duì)樣本的概率分布狀態(tài)的
2025-05-11 00:39
【總結(jié)】2022/2/11/62鄭大公衛(wèi)統(tǒng)計(jì)教研室平智廣第十章基于秩次的非參數(shù)檢驗(yàn)2022/2/12/62參數(shù)統(tǒng)計(jì)(parametricstatistics)是以樣本來自某已知分布總體(如正態(tài)分布、t分布、F分布等)為假設(shè)基礎(chǔ),對(duì)總體參數(shù)(如總體均數(shù)、總體方差等)進(jìn)行估計(jì)或檢驗(yàn)的方法。2022/
2025-01-04 06:50
【總結(jié)】第十章基于秩次的非參數(shù)檢驗(yàn)本章內(nèi)容:第一節(jié)配對(duì)樣本比較的Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)第二節(jié)兩個(gè)獨(dú)立樣本比較的Wilcoxon秩和檢驗(yàn)第三節(jié)完全隨機(jī)設(shè)計(jì)多個(gè)樣本比較的Kruskal-WallisH檢驗(yàn)第四節(jié)隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)多個(gè)樣本比較的FriedmanM檢驗(yàn)
2025-08-01 13:39
【總結(jié)】第5章:SPSS的參數(shù)檢驗(yàn)推斷統(tǒng)計(jì)方法是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)推斷總體特征的方法,它在對(duì)樣本數(shù)據(jù)描述的基礎(chǔ)上,以概率的形式對(duì)統(tǒng)計(jì)總體的未知數(shù)量特征(如均值、方差等)進(jìn)行表述。通過對(duì)樣本數(shù)據(jù)的研究來研究推斷總體特征主要是出于以下兩個(gè)原因:第一,總體數(shù)據(jù)無法全部收集;第二,在某些情況下雖然總體數(shù)據(jù)能夠收集到,但操作時(shí)將會(huì)耗費(fèi)大
2025-03-13 17:16
【總結(jié)】p??(1?-p???)研究生講義第四章 二項(xiàng)分布和?Poisson?分布大樣本資料的?Z?檢驗(yàn)?Z?檢驗(yàn)(大樣本,n?較大)設(shè)?X?~?B(p?,?n)?,當(dāng)
2025-07-14 00:16
【總結(jié)】.,....x2檢驗(yàn)或卡方檢驗(yàn)和校正卡方檢驗(yàn)的計(jì)算x2檢驗(yàn)(chi-squaretest)或稱卡方檢驗(yàn)???x2檢驗(yàn)(chi-squaretest)或稱卡方檢驗(yàn),是一種用途較廣的假設(shè)檢驗(yàn)方法。可以分為成組比較(
2025-07-13 20:49
【總結(jié)】第11章非參數(shù)檢驗(yàn)、Ridit分析第一節(jié)非參數(shù)統(tǒng)計(jì)的意義前面介紹的統(tǒng)計(jì)分析方法,通常都要求樣本來自的總體分布類型已知(如樣本來自正態(tài)分布的總體),在這種假設(shè)基礎(chǔ)上,對(duì)總體參數(shù)(如總體均數(shù))進(jìn)行估計(jì)或檢驗(yàn),稱為參數(shù)統(tǒng)計(jì)(parametricstatistics)。若不知道樣本來自的總體分布類型或已知總體分布與檢驗(yàn)所要求
2025-10-09 18:18
【總結(jié)】1Chi-squareTest2?檢驗(yàn)第七章2χ2檢驗(yàn)(Chi-squaretest)是現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)的創(chuàng)始人之一,英國人K.Pearson(1857-1936)于1900年提出的一種具有廣泛用途的統(tǒng)計(jì)方法,此方法以χ2分布為理論依據(jù),可用于兩個(gè)或多個(gè)率(構(gòu)成比)間的比較,計(jì)數(shù)資料的關(guān)聯(lián)度分析,擬合優(yōu)度檢驗(yàn)等等。
2025-05-02 14:03
【總結(jié)】第十章研究資料的整理與分析本章學(xué)習(xí)目標(biāo):。。。無論采用什么研究方法進(jìn)行研究,都會(huì)搜集到大量的、雜亂的、復(fù)雜的研究資料。因此,對(duì)大量的、復(fù)雜的研究資料進(jìn)行科學(xué)、合理的整理和分析,就成為教育科學(xué)研究活動(dòng)的必不可少的一個(gè)環(huán)節(jié)。這一環(huán)節(jié)體現(xiàn)著研究者的洞見,是研究者對(duì)研究資料進(jìn)行理性思維加工的過程。通過這一過程,產(chǎn)出研究結(jié)果。根據(jù)研究資料的性質(zhì),研究資料可以分為質(zhì)性研究
2025-07-13 23:53
【總結(jié)】1第8章無序分類變量資料的統(tǒng)計(jì)分析第二節(jié)計(jì)數(shù)資料的統(tǒng)計(jì)推斷2檢驗(yàn)Chi-SquareTest2?3內(nèi)容:四格表資料的2?檢驗(yàn)配對(duì)四格表資料的2?檢驗(yàn)R×C表資料的2?檢驗(yàn)400246810
2025-08-01 16:31