spss的非參數(shù)檢驗ppt課件(已修改)
2025-05-10 22:09 本頁面
【正文】 SPSS 第 7章 SPSS非參數(shù)檢驗 前面進(jìn)行的假設(shè)檢驗和方差分析，大都是在數(shù)據(jù)服從 正態(tài)分布或近似地服從正態(tài)分布的條件下進(jìn)行的。 但是如果總體的分布未知， 如何進(jìn)行總體參數(shù)的檢驗，或者如何檢驗總體服從一個指定的分布，都可以歸結(jié)為 非參數(shù)檢驗方法。 SPSS 本章主要內(nèi)容 ?單樣本的非參數(shù)檢驗 ?兩獨立樣本非參數(shù)檢驗 ?兩配對樣本非參數(shù)檢驗 ?多獨立樣本非參數(shù)檢驗 ?多配對樣本非參數(shù)檢驗 SPSS 第一節(jié)單樣本的非參數(shù)檢驗 ?總體分布的卡方檢驗 ?二項分布檢驗 ?單樣本 KS檢驗 ?變量值隨機(jī)性檢驗 SPSS 總體分布的卡方檢驗 總體分布的卡方檢驗是一種 對總體分布進(jìn)行檢驗 的極為典型的非參數(shù)檢驗方法。 eg：在一個正 20面體的各面上分別標(biāo)有0～ 9十個數(shù)字，每個數(shù)字在兩個面上標(biāo)出。若把該 20面體投擲一些次數(shù)后，若檢驗每個數(shù)字出現(xiàn)的概率是否大致相同，則需用卡方檢驗。 概念 SPSS ? 將總體的取值范圍分成 有限個互不相容的子集 ，從總體中抽取一個樣本，考察樣本觀察值落到每個子集中的 實際頻數(shù)， 并按假設(shè)的總體分布計算每個子集的 理論頻數(shù) ，最后根據(jù)實際頻數(shù)和理論頻數(shù)的差構(gòu)造 卡方統(tǒng)計量 ,即 ?當(dāng)原假設(shè)成立時，統(tǒng)計量服從卡方分布。以此來檢驗假設(shè)總體的分布是否成立。 基本思想 02201() ek iii ifff???? ?SPSS ? 決策情況： 如果 的概率 ，則應(yīng)拒絕原假設(shè)，即認(rèn)為樣本來自的總體分布與期望分布或某一理論分布存在顯著差異；反之，則不存在顯著差異。 2? P ??SPSS 基本操作及應(yīng)用舉例 （以心臟病猝死 .sav為例） 分析 非參數(shù)檢驗 卡方 SPSS SPSS 輸入檢驗變量 輸入理論（期望）分布值 SPSS SPSS 因為卡方對應(yīng)的概率 P值大于 ， 所以差異不顯著，即認(rèn)為樣本來自的總體分布與指定的理論分布無顯著差異 SPSS 二項分布檢驗 SPSS的二項分布檢驗 正是通過樣本數(shù)據(jù)檢驗樣本來自的 總體是否服從 指定概率值為 P的 二項分布 ，其原假設(shè)為樣本來自的總體與指定的二項分布無顯著差異。 概念 SPSS ? SPSS二項分布檢驗，在 小樣本 中采用精確檢驗方法 ，對于 大樣本 則采用近似檢驗方法 。 精確檢驗方法 計算 n次試驗中成功出現(xiàn)的次數(shù)小于等于 x次的概率，即 ?在大樣本下， 采用近似檢驗 ，用 Z檢驗統(tǒng)計量，即 0{}xi i n iniP X x C p q ???? ?基本思想 0 .5(1 )x n pZn p p????SPSS ?決策情況： 如果上述兩種情況下的概率 P值小于顯著性水平 ，則應(yīng)拒絕原假設(shè)，即認(rèn)為樣本來自的總體分布與指定的二項分布存在顯著差異；反之，則不存在顯著差異。 ?SPSS 二項分布檢驗的基本操作與應(yīng)用 （以產(chǎn)品合格率 .sav為例） 分析 非參數(shù)檢驗 二項式 SPSS 輸入檢驗概率值 SPSS SPSS 由于概率 P大于 ，所以不能拒絕原假設(shè)，即認(rèn)為一級品率不低于 SPSS ? KS檢驗（ KolmogorowSmirnov） ,該方法能夠利用樣本數(shù)據(jù)推斷樣本來自 總體是否與某一個理論分布有顯著差異 ，是一種擬合優(yōu)度的檢驗方法，適用于探索 連續(xù)型隨機(jī)變量的分布 。 概念 單樣本 KS檢驗 SPSS 正態(tài)分布 均勻分布 指數(shù)分布 泊松分布 理論分布類型 SPSS ?在原假設(shè)成立的前提下，計算各樣本觀測值在理論分布中出現(xiàn)的理論概率值 F(x) ?計算各樣本觀測值的實際累計概率值 S（ x）；計算實際累計概率值與理論累計概率值的差 S（ x）－ F(x) ?計算差值序列中的最大絕對差值，即 修正的 D為 基本思想 m a x ( ( ) ( ) )iiD S x F x??m a x ( m a x ( ( ) ( ) ) )iiD S x F x??1m a x (
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