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正文內(nèi)容

spss參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)(編輯修改稿)

2024-09-24 17:26 本頁(yè)面
 

【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 對(duì)樣本 T檢驗(yàn)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 在配對(duì)樣本 T檢驗(yàn)中,設(shè) 、 分別為配對(duì)樣本。其樣本差值 ,此時(shí)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為: 其中 為 的均值, S為 的標(biāo)準(zhǔn)差, n為樣本數(shù),當(dāng) 時(shí), t統(tǒng)計(jì)量服從自由度為 n1的 t分布。 0H1ix 2 ( 1 )ix i n?12i i id x x??12()/dtSn?????d id id 120????SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 38 配對(duì)樣本 T檢驗(yàn) 配對(duì)樣本 T檢驗(yàn) SPSS實(shí)例分析 【 例 54】 以下是某大學(xué)跆拳道選手 15人的平衡訓(xùn)練的數(shù)據(jù) , 統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)前 、后平衡訓(xùn)練成績(jī)是否有差異 。 訓(xùn)練前: 86, 77, 59, 79, 90, 68, 85, 94, 66, 72, 75, 72, 69, 85, 88 訓(xùn)練后: 78, 81, 76, 92, 88, 76, 93, 87, 62, 84, 87, 95, 88, 87, 80 第 1步 數(shù)據(jù)組織: 首先建立 SPSS數(shù)據(jù)文件 , 建立兩個(gè)變量: “ 訓(xùn)練前 ” 、“ 訓(xùn)練后 ” , 錄入相應(yīng)數(shù)據(jù) 。 第 2步 配對(duì)樣本 T檢驗(yàn)設(shè)置: ? 選擇菜單 “ 分析 → 比較均值 → 配對(duì)樣本 T檢驗(yàn) ” , 彈出 “ 配對(duì)樣本 T檢驗(yàn)” 對(duì)話(huà)框 , 同時(shí)選中 “ 訓(xùn)練前 ” 及 “ 訓(xùn)練后 ” 字段 , 將其加入 “ 成對(duì)變量“ 列表框; ?打開(kāi) “ 選項(xiàng) ” 對(duì)話(huà)框 , 指定置信水平和缺失值的處理方法;具體方法在前面已有講述 , 可以參考前文 0HSPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 39 配對(duì)樣本 T檢驗(yàn) 配對(duì)樣本 T檢驗(yàn) SPSS實(shí)例分析 第 3步 運(yùn)行結(jié)果及分析: ?配對(duì)樣本 T檢驗(yàn)的基本描述統(tǒng)計(jì)量 ?配對(duì)樣本相關(guān)性檢驗(yàn) 成對(duì)樣本統(tǒng)計(jì)量 均值 N 標(biāo)準(zhǔn)差 均值的標(biāo)準(zhǔn)誤 對(duì) 1 訓(xùn)練前 15 訓(xùn)練后 15 成對(duì)樣本相關(guān)系數(shù) N 相關(guān)系數(shù) Sig. 對(duì) 1 訓(xùn)練前 amp。 訓(xùn)練后 15 .407 .132 0H 左表是配對(duì)樣本 T檢驗(yàn)的簡(jiǎn)單相關(guān)關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果。表中顯示訓(xùn)練前和訓(xùn)練后兩樣本的相關(guān)系數(shù)為 ,相關(guān)系數(shù)的檢驗(yàn) P值為 顯著性水平,接受原假設(shè),可以認(rèn)為訓(xùn)練前后的成績(jī)沒(méi)有明顯的線(xiàn)性關(guān)系。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 40 配對(duì)樣本 T檢驗(yàn) 配對(duì)樣本 T檢驗(yàn) SPSS實(shí)例分析 第 3步 運(yùn)行結(jié)果及分析: ?配對(duì)樣本 T檢驗(yàn)結(jié)果 0H 上表是配對(duì)樣本 T檢驗(yàn)的最終結(jié)果。 sig.(雙側(cè) )為雙尾檢驗(yàn)概率 p值在置信水平為 95%時(shí),顯著性水平為 ,由于概率 p值為 ,小于 ,拒絕零假設(shè),可以認(rèn)為訓(xùn)練前后對(duì)成績(jī)有顯著效果。 成對(duì)樣本檢驗(yàn) 成對(duì)差分 t df Sig.(雙側(cè)) 均值 標(biāo)準(zhǔn)差 均值的標(biāo)準(zhǔn)誤 差分的 95% 置信區(qū)間 下限 上限 對(duì) 1 訓(xùn)練前 訓(xùn)練后 3 7 14 .041 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 41 主要內(nèi)容 參數(shù)估計(jì) 假設(shè)檢驗(yàn) 參數(shù)檢驗(yàn)與非參數(shù)檢驗(yàn) 單樣本 T檢驗(yàn) 獨(dú)立樣本 T檢驗(yàn) 配對(duì)樣板 T檢驗(yàn) 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn) SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 42 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn) 基本概念及統(tǒng)計(jì)原理 單樣本非參數(shù)檢驗(yàn)使用一個(gè)或多個(gè)非參數(shù)檢驗(yàn)方法來(lái)識(shí)別單個(gè)總體的分布情況 , 不需要待檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布 。 SPSS的單樣本非參數(shù)檢驗(yàn)方法包括卡方檢驗(yàn) 、 二項(xiàng)分布檢驗(yàn) 、 游程檢驗(yàn) 、 KS檢驗(yàn)及 Wilcoxon符號(hào)檢驗(yàn)五種 。 在 SPSS 19中 , 所有單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)有一些共同的設(shè)置 。 單樣本非參數(shù)檢驗(yàn)的對(duì)話(huà)框有三個(gè)選項(xiàng)卡 , 分別為 “ 目標(biāo) ” 、 “ 字段 ” 和 “ 設(shè)置 ” , 具體設(shè)置如下: 0HSPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 43 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn) 基本概念及統(tǒng)計(jì)原理 ( 1) “ 目標(biāo) ” 選項(xiàng)卡:用于設(shè)置非參數(shù)檢驗(yàn)的目標(biāo) , 每個(gè)不同的選項(xiàng)對(duì)應(yīng)于 “ 設(shè)置 ” 選項(xiàng)卡上不同的默認(rèn)配置 , 如下圖所示 。 0HSPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 44 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn) 基本概念及統(tǒng)計(jì)原理 ( 2) “ 字段 ” 選項(xiàng)卡:用于設(shè)定待檢驗(yàn)變量 。 0HSPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 45 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn) 基本概念及統(tǒng)計(jì)原理 ( 3) “ 設(shè)置 ” 選項(xiàng)卡:用于設(shè)定檢驗(yàn)方法及對(duì)應(yīng)的選項(xiàng) ,如下圖所示 。 0HSPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 46 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn) 卡方檢驗(yàn) 1.卡方檢驗(yàn)的概念 也稱(chēng)卡方擬合優(yōu)度檢驗(yàn),它是 常用的非參數(shù)檢驗(yàn)方法,用于檢驗(yàn)觀測(cè)數(shù)據(jù)是否與某種概率分布的理論數(shù)值相符合,進(jìn)而推斷觀測(cè)數(shù)據(jù)是否是來(lái)自于該分布的樣本的問(wèn)題。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 47 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn) 卡方檢驗(yàn) 1.卡方檢驗(yàn)的概念 也稱(chēng)卡方擬合優(yōu)度檢驗(yàn),它是 常用的非參數(shù)檢驗(yàn)方法,用于檢驗(yàn)觀測(cè)數(shù)據(jù)是否與某種概率分布的理論數(shù)值相符合,進(jìn)而推斷觀測(cè)數(shù)據(jù)是否是來(lái)自于該分布的樣本的問(wèn)題。 2.統(tǒng)計(jì)原理 為檢驗(yàn)實(shí)際分布是否與理論分布(期望分布一致),可采用卡方統(tǒng)計(jì)量,典型的卡方統(tǒng)計(jì)量是 Pearson卡方統(tǒng)計(jì)量,其公式為: 221()k iii in n pnp? ??? ?SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 48 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn) 0H 卡方檢驗(yàn) ?第 1 步 提出零假設(shè): 卡方檢驗(yàn)的零假設(shè) H0是“總體服從某種理論分布”,其對(duì)立假設(shè) H1是“總體不服從某種理論分布”。 ?第 2步 選擇檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量: 卡方分布選擇的是 Pearson卡方統(tǒng)計(jì)量。已證明,當(dāng) n充分大時(shí),它近似地服從自由度為 k1的卡方分布。 ?第 3步 計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值和概率 p值。 ?第 4步 給出顯著性水平,作出決策。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 49 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn) 卡方檢驗(yàn) 4.卡方檢驗(yàn) SPSS實(shí)例分析 【 例 55】 某公司質(zhì)檢負(fù)責(zé)人欲了解企業(yè)一年內(nèi)出現(xiàn)的次品數(shù)是否均勻分布在一周的五個(gè)工作日中,隨機(jī)抽取了 90件次品的原始記錄,其結(jié)果如下表,問(wèn)該企業(yè)一周內(nèi)出現(xiàn)的次品數(shù)是否均勻分布在一周的五個(gè)工作日中? ( ) ? ?工作日 1 2 3 4 5 次品數(shù) 25 15 8 16 26 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 50 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn) 卡方檢驗(yàn) 第 1步 分析: 由于考慮的是次品是否服從均勻分布的問(wèn)題,故用卡方檢驗(yàn)。 第 2步 數(shù)據(jù)組織 : 建立 SPSS數(shù)據(jù)文件,建立兩個(gè)變量:“工作日”、“次品數(shù)”,錄入相應(yīng)數(shù)據(jù),保存為文件 data5。 第 3步 “次品數(shù)”字段加權(quán)處理: 通過(guò)分析“工作日”及“次品數(shù)”兩個(gè)字段的含義及度量標(biāo)準(zhǔn),確定“工作日”為被分析字段,而“次品數(shù)”表示各工作日出現(xiàn)的頻數(shù),所以應(yīng)該對(duì)“次品數(shù)”進(jìn)行加權(quán)處理。執(zhí)行“數(shù)據(jù)” → “加權(quán)個(gè)案”,打開(kāi)“加權(quán)個(gè)案”對(duì)話(huà)框,按圖 510所示進(jìn)行設(shè)置。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 51 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn) 卡方檢驗(yàn) 第 4步 單因素的非參數(shù)檢驗(yàn)設(shè)置: 選擇菜單“分析 → 非參數(shù)檢驗(yàn) → 單樣本”,在“目標(biāo)”選項(xiàng)卡選擇“自定義分析”;在“字段”選項(xiàng)卡中選擇“使用定制字段分配”,并將“工作日”字段選入“檢驗(yàn)字段”;“設(shè)置”選項(xiàng)卡中選擇“自定義檢驗(yàn)”,并選中“比較觀察可能性和假設(shè)可能性(卡方檢驗(yàn))”,“檢驗(yàn)選項(xiàng)”及“用戶(hù)缺失值”保持默認(rèn)選項(xiàng)。 第 5步 卡方檢驗(yàn)的選項(xiàng)設(shè)置: 打開(kāi)“卡方檢驗(yàn)選項(xiàng)”對(duì)話(huà)框,選擇” 所有類(lèi)別概率相等( V)“選項(xiàng)。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 52 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn) 卡方檢驗(yàn) 第 6步 運(yùn)行結(jié)果及分析 : ?卡方檢驗(yàn)的假設(shè)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)摘要 給出了卡方檢驗(yàn)的原假設(shè)為“工作日的類(lèi)別以相同的概率發(fā)生”,其 相伴概率值 Sig. = , 說(shuō)明應(yīng)拒絕原假設(shè) ,因此圖 512的“決策者”給出“拒絕原假設(shè)”的決策,認(rèn)為工作日的類(lèi)別是以不同概率發(fā)生的,即認(rèn)為 該企業(yè)一周內(nèi)出現(xiàn)的次品數(shù) 不 是均勻分布在一周的五個(gè)工作日中 。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 53 二項(xiàng)分布檢驗(yàn) 1.基本概念 二項(xiàng)分布檢驗(yàn)正是要通過(guò)樣本數(shù)據(jù)檢驗(yàn)樣本來(lái)自的總體是否服從指定的概率為 p的二項(xiàng)分布,其零假設(shè) H0是:樣本來(lái)自的總體與指定的二項(xiàng)分布無(wú)顯著性差異。 2.統(tǒng)計(jì)原理 ?二項(xiàng)分布檢驗(yàn)在樣本小于等于 30時(shí),按下式計(jì)算概率值: 1{}xi i n iniP X x C p q ???? ? 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn) SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 54 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn) 二項(xiàng)分布檢驗(yàn) ?在大樣本的情況下,計(jì)算的是 Z統(tǒng)計(jì)量,認(rèn)為在零假設(shè)下,Z統(tǒng)計(jì)量服從正態(tài)分布,其計(jì)算公式如下: 0 .5(1 )x n pZn p p???? 當(dāng) x小于 n/2時(shí),取加號(hào);反之取減號(hào), p為檢驗(yàn)概率,n為樣本總數(shù)。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 55 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn) 二項(xiàng)分布檢驗(yàn) 3. 分析步驟 二項(xiàng)分布檢驗(yàn)亦是假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題,檢驗(yàn)步驟同前。 SPSS會(huì)自動(dòng)計(jì)算上述精確概率和近似概率值。如果概率值小于顯著性水平,則拒絕零假設(shè),認(rèn)為樣本來(lái)自的總體與指定的二項(xiàng)分布有顯著差異,反之樣本來(lái)自的總體與指定的二項(xiàng)分布無(wú)顯著差異。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 56 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)
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