《非參數(shù)分析》ppt課件-全文預覽
【正文】 SPSS將自動對差值正負符合序列作單樣本二項分布檢驗，計算出實際的概率值。首先，將第二組樣本的各個觀察值減去第一組樣本對應的觀察值，如果得到差值是一個正數(shù)，則記為正號；差值為負數(shù)，則記為負號。它通過對兩組樣本前后變化的頻率，計算二項分布的概率值。 1．兩配對樣本的 McNemar變化顯著性檢驗 McNemar變化顯著性檢驗以研究對象自身為對照，檢驗其兩組樣本變化是否顯著。 兩配對樣本非參數(shù)檢驗的前提要求兩個樣本應是配對的。 （ 2）多獨立樣本中位數(shù)檢驗結果如下兩表所示。 3．多獨立樣本的 JonkheereTerpstra檢驗 多獨立樣本的 JonkheereTerpstra檢驗用于分析樣本來自的多個獨立總體分布是否存在顯著差異。其零假設為：樣本來自的多個獨立總體的分布無顯著差異。 SPSS中有 3種多獨立樣本非參數(shù)檢驗方法。 多個樣本之間是否獨立，需要看在一個總體中抽取樣本對其他總體中抽取樣本是否有影響。 （ 3）兩獨立樣本極端反應檢驗輸出結果如下兩表所示。 SPSS中實現(xiàn)過程 ? 研究問題 研究兩個不同廠家生產的燈泡使用壽命是否存在顯著差異。 兩獨立樣本的極端檢驗計算跨度和截頭跨度。 兩獨立樣本的極端反應檢驗將一個樣本作為控制樣本，另外一個樣本作為實驗樣本。 SPSS將自動計算游程數(shù)得到 Z統(tǒng)計量，并依據正態(tài)分布表給出對應的相伴概率值。 樣本的游程檢驗中，計算游程的方法與觀察值的秩有關。 SPSS將自動計算 KS Z統(tǒng)計量，并依據正態(tài)分布表給出對應的相伴概率值。 2．兩獨立樣本的 KS檢驗 兩獨立樣本的 KS檢驗能夠對兩獨立樣本的總體分布情況進行比較。 1．兩獨立樣本的 MannWhitney U檢驗 兩獨立樣本的 MannWhitney U檢驗的零假設H0為樣本來自的兩獨立總體均值沒有顯著差異。一般用來對兩個獨立樣本的均數(shù)、中位數(shù)、離散趨勢、偏度等進行差異比較檢驗。 SPSS實現(xiàn) KS檢驗的過程如下： （ 1）根據樣本數(shù)據和用戶的指定構造出理論分布，查分布表得到相應的理論累計概率分布函數(shù)； SPSS在統(tǒng)計中將計算 KS的 Z統(tǒng)計量，并依據 KS分布表（小樣本）或正態(tài)分布表（大樣本）給出對應的相伴概率值。 表 103 35名住戶發(fā)病情況 住 戶 發(fā) 病 情 況 住 戶 發(fā) 病 情 況 住 戶 發(fā) 病 情 況 1 1 13 1 25 1 2 0 14 1 26 1 3 1 15 1 27 0 4 1 16 1 28 1 5 1 17 0 29 0 6 1 18 0 30 0 7 0 19 1 31 1 8 0 20 1 32 0 9 0 21 0 33 0 10 0 22 0 34 0 11 1 23 1 35 0 12 1 24 1 ? 實現(xiàn)步驟 圖 109 在菜單中選擇“ Runs”命令 圖 1010 “Runs Test”對話框 圖 1011 “Runs Test： Options”對話框 結果和討論 統(tǒng)計學上的定義和計算公式 SPSS單樣本 KS檢驗 定義：單樣本 KS檢驗是以兩位前蘇聯(lián)數(shù)學家 Kolmogorov和 Smirnov命名的，也是一種擬合優(yōu)度的非參數(shù)檢驗方法。所謂游程是樣本序列中連續(xù)出現(xiàn)的變量值的次數(shù)。問這個地方出生嬰兒的性別比例與通常的男女性比例（總體概率約為 ）是否不同？數(shù)據如表 102所示。 Z統(tǒng)計量的計算公式如下 SPSS將自動計算 Z統(tǒng)計量，并給出相應的相伴概率值。調用 SPSS中的二項分布檢驗（ Binomial）可對樣本資料進行二項分布分析。 SPSS中實現(xiàn)過程 表 101 學生的數(shù)學成績 周 日 患 者 數(shù) 1 31 2 38 3 70 4 80 5 29 6 24 7 31 ? 實現(xiàn)步驟 圖 101 在菜單中選擇“ Weight Cases”命令 圖 102 “Weight Cases”對話框 圖 103 在菜單中選擇“ ChiSquare”命令 圖 104 “ChiSquare Test”對話框 圖 105 “ChiSquare Test： Options”對話框 （ 1）本例輸出結果中有兩個表格，其中第一個表格如下。它的零假設 H0：樣本來自的總體分布形態(tài)和期望分布或某一理論分布沒有顯著差異。這可以通過繪制樣本數(shù)據直方圖的方法來進行粗略的判斷。非參數(shù)檢驗根據樣本數(shù)目以及樣本之間的關系可以分為單樣本非參數(shù)檢驗、兩獨立樣本非參數(shù)檢驗、多獨立樣本非參數(shù)檢驗、兩配對樣本非參數(shù)檢驗和多配對樣本非參數(shù)檢驗幾種。 但許多調查或實驗所得的科研數(shù)據，其總體分布未知或無法確定。這些方法常用來估計或檢驗總體參數(shù)，統(tǒng)稱為參數(shù)檢驗。 這種不是針對總體參數(shù)，而是針對總體的某些一般性假設（如總體分布）的統(tǒng)計分析方法稱非參數(shù)檢驗（ Nonparametric Tests）。 總體分布的卡方（ Chisquare）檢驗 在得到一批樣本數(shù)據后，人們往往希望從中得到樣本所來自的總體的分布形態(tài)是否和某種特定分布相擬合。 統(tǒng)計學上的定義和計算公式 定義：總體分布的卡方檢驗適用于配合度檢驗，是根據樣本數(shù)據的實際頻數(shù)推斷總體分布與期望分布或理論分布是否有顯著差異。 ? 研究問題 某地一周內各日患憂郁癥的人數(shù)分布如表101所示，請檢驗一周內各日人們憂郁數(shù)是否滿足 1:1:2:2:1:1:1。從這種二分類總體中抽取的所有可能結果，要么是對立分類中的這一類，要么是另一類，其頻數(shù)分布稱為二項分布。
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