統(tǒng)計學(xué)第四版非參數(shù)檢驗-資料下載頁
2025-08-11 16:37本頁面
【導(dǎo)讀】錯的問題的精確答案。非參數(shù)檢驗及其用途。兩個及以上樣本的非參數(shù)檢驗方法。秩相關(guān)及其檢驗方法。用SPSS進行非參數(shù)檢驗。要檢驗不同商圈的發(fā)行量是否有顯著差異，可以。采用方差分析方法。實際上，這些假定很難得到滿足。非參數(shù)方法就不需要這些假定，照樣可以得到比。較滿意的檢驗結(jié)果。比如，對上述數(shù)據(jù)所做的。二項分布檢驗是通過考察二分類變量的每個類。二項分布檢驗的原假設(shè)是：抽取樣本所依賴的總體與特定的。根據(jù)二項分布知識，一個服從二項分布的隨機變量，在n次試。若“成功”的次數(shù)的概率小于給定的顯著性水平，則拒絕原?，F(xiàn)從中隨機抽取25個進行檢測。檢驗該批產(chǎn)品的合格率是。第1步：指定“頻數(shù)”變量：點擊?表中的合格品的觀察比例為，檢驗比例為。產(chǎn)品中合格品數(shù)量小于等于20個的概率為。單樣本的K-S檢驗是用來。其方法是將某一變量的累積分布函數(shù)與特定的分布進。SPSS提供的理論分布有正態(tài)分布、Poisson分布、沿用第6章的例6-7。
【正文】 m】 ，返回主對話框 第 3步： 在 【 Test Type】 下選擇 【 KruskalWallis】 ， 點擊 【 OK】 KruskalWallis檢驗 k個獨立樣本 (SPSS ? KruskalWallis) 14 48 統(tǒng)計學(xué)STATISTICS (第四版 ) 2020915 【 例 147】 SPSS的輸出結(jié)果 ? 漸進的雙尾 P值為 ， 不拒絕 H0， 沒有證據(jù)表明 3所大學(xué)的英語考試成績之間存在顯著差異 k個獨立樣本 (SPSS ? KruskalWallis) 秩相關(guān)及其檢驗 Spearman秩相關(guān)及其檢驗 Kendall秩相關(guān)及其檢驗 第 14 章 非參數(shù)檢驗 Spearman秩相關(guān)及其檢驗 秩相關(guān)及其檢檢驗 14 51 統(tǒng)計學(xué)STATISTICS (第四版 ) 2020915 ? 對兩個順序變量之間相關(guān)程度的一種度量 ? Spearman秩相關(guān)系數(shù)也稱等級相關(guān)系數(shù) ， 記為 rs， 計算公式為 Spearman秩相關(guān)檢驗 )1(61212?????nndrniis? rs的取值范圍為 [1,1] ? rs=1， 兩種排序之間完全相關(guān)；若 1rs0， 兩種排序之間為負相關(guān)；若 0rs1， 兩種排序之間為正相關(guān)；若rs=0， 兩種排序之間不相關(guān) ? rs越趨于 1， 相關(guān)程度越高；越趨于 0， 相關(guān)程度越低 14 52 統(tǒng)計學(xué)STATISTICS (第四版 ) 2020915 Spearman秩相關(guān)檢驗 【 例 148】 在一項關(guān)于職業(yè)聲望和可信賴程度的調(diào)查中 ， 列舉了 12種職業(yè) ， 要求被調(diào)查者分別按聲望高低和值得信賴程度進行排序 ， 調(diào)查數(shù)據(jù)如表計算兩種排序之間的 Spearman秩相關(guān)系數(shù) ， 并進行檢驗 。 (?=) 職業(yè) 聲望排序 信賴程度排序 科學(xué)家 醫(yī)生 工程師 政府官員 中小學(xué)教師 大學(xué)教師 新聞記者 律師 企業(yè)管理人員 銀行管理人員 建筑設(shè)計人員 會計師 1 2 6 3 4 5 7 8 9 10 11 12 1 2 4 7 3 5 8 6 12 10 9 11 14 53 統(tǒng)計學(xué)STATISTICS (第四版 ) 2020915 第 1步： 選擇菜單： 【 Analyze】 ?【 Correlate】 ?【 Bivariate】 第 2步： 將兩個變量選入 【 Variable】 在 【 Correlation Coefficients】 下選擇 【 Spearman】 在 【 Test of Significance】 下選擇雙側(cè)檢驗 【 Twotailed】 或單側(cè)檢驗 【 Onetailed】 (在此我們以：聲望排序與信賴程度排序之 間不存在顯著相關(guān)，進行雙側(cè)檢驗 )，點擊 【 OK】 Spearman秩相關(guān)檢驗 Spearman秩相關(guān)檢驗 (SPSS ? Spearman) 14 54 統(tǒng)計學(xué)STATISTICS (第四版 ) 2020915 【 例 148】 SPSS的輸出結(jié)果 ? Spearman秩相關(guān)系數(shù)為 ， 兩種排序之間有比較高的正相關(guān) ， 即職業(yè)聲望越高 ， 值得信賴的程度也就越高 。 雙尾檢驗的P=， 拒絕原假設(shè) ， 表明聲望排序與信賴程度排序之間存在顯著的相關(guān)關(guān)系 Spearman秩相關(guān)檢驗 (SPSS ? Spearman) Kendall秩相關(guān)及其檢驗 秩相關(guān)及其檢檢驗 14 56 統(tǒng)計學(xué)STATISTICS (第四版 ) 2020915 ? 對兩個序變量之間相關(guān)程度的一種度量 ? Kendall秩相關(guān)系數(shù)記為 ? ， 計算公式為 Kendall秩相關(guān)檢驗 ? ? 的取值范圍為 [1,1] ? 若 ? ＝ 1， 表明兩組秩之間完全正相關(guān) ? 若 ? ＝ 1， 表明兩組秩之間完全正相關(guān) 1)1( 4 ??? nn U?)1(41???nnV?或 U表示 y 的一致對數(shù)目， V表示 y 非的一致對數(shù)目 14 57 統(tǒng)計學(xué)STATISTICS (第四版 ) 2020915 【 例 149】 SPSS的輸出結(jié)果 ? Spearman秩相關(guān)系數(shù) ? =， 兩種排序之間有比較高的正相關(guān) 。 雙尾檢驗的 P=， 拒絕原假設(shè) ， 表明聲望排序與信賴程度排序之間存在顯著的相關(guān)關(guān)系 Kendall秩相關(guān)檢驗 (SPSS ? Kendall) 14 58 統(tǒng)計學(xué)STATISTICS (第四版 ) 2020915 本章小節(jié) 非參數(shù)檢驗 用途 參數(shù)檢驗 二項分布檢驗 檢驗抽取樣本所依賴的總體是否服從特定概率 的二項分布 無 KolmogorovSmirnov 檢驗 (KS檢驗 ) 檢驗抽取樣本所依賴的總體是否服從某一理論分布 無 符號檢驗 檢驗一個總體位置參數(shù)是否等于某假定值 單總體均值的 t或 z檢驗 Wilcoxon符號秩檢驗 檢驗一個總體位置參數(shù)是否等于某假定值 單總體均值的 t或 z檢驗 兩個配對樣本 Wilcoxon符號秩檢驗 檢驗配對數(shù)據(jù)的總體位置參數(shù)是否相同 雙總體均值的 t或 z檢驗(匹配樣本 ) 兩個獨立樣本 MannWhitney檢驗 檢驗兩個總體位置參數(shù)是否相同 雙總體均值的 t或 z檢驗(獨立樣本 ) k個獨立樣本 KruskalWallis檢驗 檢驗多個總體是否相同 方差分析 秩相關(guān)及其檢驗 檢驗兩個變量的相關(guān)性 線性相關(guān)系數(shù)及其檢驗 14 59 統(tǒng)計學(xué)STATISTICS (第四版 ) 2020915 本章小節(jié) ? 非參數(shù)檢驗及其用途 ? 單樣本的非參數(shù)檢驗方法 ? 兩個及以上樣本的非參數(shù)檢驗方法 ? 秩相關(guān)及其檢驗方法 ? 用 SPSS進行非參數(shù)檢驗 ? 非參數(shù)檢驗與參數(shù)檢驗的比較 結(jié) 束
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