統(tǒng)計(jì)學(xué)第四版非參數(shù)檢驗(yàn)-資料下載頁(yè)
2025-08-11 16:37本頁(yè)面
【導(dǎo)讀】錯(cuò)的問(wèn)題的精確答案。非參數(shù)檢驗(yàn)及其用途。兩個(gè)及以上樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)方法。秩相關(guān)及其檢驗(yàn)方法。用SPSS進(jìn)行非參數(shù)檢驗(yàn)。要檢驗(yàn)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(shí)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(yàn)結(jié)果。比如，對(duì)上述數(shù)據(jù)所做的。二項(xiàng)分布檢驗(yàn)是通過(guò)考察二分類變量的每個(gè)類。二項(xiàng)分布檢驗(yàn)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(xiàng)分布知識(shí)，一個(gè)服從二項(xiàng)分布的隨機(jī)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(jī)抽取25個(gè)進(jìn)行檢測(cè)。檢驗(yàn)該批產(chǎn)品的合格率是。第1步：指定“頻數(shù)”變量：點(diǎn)擊?表中的合格品的觀察比例為，檢驗(yàn)比例為。產(chǎn)品中合格品數(shù)量小于等于20個(gè)的概率為。單樣本的K-S檢驗(yàn)是用來(lái)。其方法是將某一變量的累積分布函數(shù)與特定的分布進(jìn)。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(duì)話框 第 3步： 在 【 Test Type】 下選擇 【 KruskalWallis】 ， 點(diǎn)擊 【 OK】 KruskalWallis檢驗(yàn) k個(gè)獨(dú)立樣本 (SPSS ? KruskalWallis) 14 48 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS (第四版 ) 2020915 【 例 147】 SPSS的輸出結(jié)果 ? 漸進(jìn)的雙尾 P值為 ， 不拒絕 H0， 沒(méi)有證據(jù)表明 3所大學(xué)的英語(yǔ)考試成績(jī)之間存在顯著差異 k個(gè)獨(dú)立樣本 (SPSS ? KruskalWallis) 秩相關(guān)及其檢驗(yàn) Spearman秩相關(guān)及其檢驗(yàn) Kendall秩相關(guān)及其檢驗(yàn) 第 14 章 非參數(shù)檢驗(yàn) Spearman秩相關(guān)及其檢驗(yàn) 秩相關(guān)及其檢檢驗(yàn) 14 51 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS (第四版 ) 2020915 ? 對(duì)兩個(gè)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(jí)相關(guān)系數(shù) ， 記為 rs， 計(jì)算公式為 Spearman秩相關(guān)檢驗(yàn) )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(fù)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(jì)學(xué)STATISTICS (第四版 ) 2020915 Spearman秩相關(guān)檢驗(yàn) 【 例 148】 在一項(xiàng)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(jìn)行排序 ， 調(diào)查數(shù)據(jù)如表計(jì)算兩種排序之間的 Spearman秩相關(guān)系數(shù) ， 并進(jìn)行檢驗(yàn) 。 (?=) 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?dòng)浾? 律師 企業(yè)管理人員 銀行管理人員 建筑設(shè)計(jì)人員 會(huì)計(jì)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(jì)學(xué)STATISTICS (第四版 ) 2020915 第 1步： 選擇菜單： 【 Analyze】 ?【 Correlate】 ?【 Bivariate】 第 2步： 將兩個(gè)變量選入 【 Variable】 在 【 Correlation Coefficients】 下選擇 【 Spearman】 在 【 Test of Significance】 下選擇雙側(cè)檢驗(yàn) 【 Twotailed】 或單側(cè)檢驗(yàn) 【 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(jìn)行雙側(cè)檢驗(yàn) )，點(diǎn)擊 【 OK】 Spearman秩相關(guān)檢驗(yàn) Spearman秩相關(guān)檢驗(yàn) (SPSS ? Spearman) 14 54 統(tǒng)計(jì)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(yàn)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(yàn) (SPSS ? Spearman) Kendall秩相關(guān)及其檢驗(yàn) 秩相關(guān)及其檢檢驗(yàn) 14 56 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS (第四版 ) 2020915 ? 對(duì)兩個(gè)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(jì)算公式為 Kendall秩相關(guān)檢驗(yàn) ? ? 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(duì)數(shù)目， V表示 y 非的一致對(duì)數(shù)目 14 57 統(tǒng)計(jì)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(yàn)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(yàn) (SPSS ? Kendall) 14 58 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS (第四版 ) 2020915 本章小節(jié) 非參數(shù)檢驗(yàn) 用途 參數(shù)檢驗(yàn) 二項(xiàng)分布檢驗(yàn) 檢驗(yàn)抽取樣本所依賴的總體是否服從特定概率 的二項(xiàng)分布 無(wú) KolmogorovSmirnov 檢驗(yàn) (KS檢驗(yàn) ) 檢驗(yàn)抽取樣本所依賴的總體是否服從某一理論分布 無(wú) 符號(hào)檢驗(yàn) 檢驗(yàn)一個(gè)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(yàn) Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn) 檢驗(yàn)一個(gè)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(yàn) 兩個(gè)配對(duì)樣本 Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn) 檢驗(yàn)配對(duì)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(yàn)(匹配樣本 ) 兩個(gè)獨(dú)立樣本 MannWhitney檢驗(yàn) 檢驗(yàn)兩個(gè)總體位置參數(shù)是否相同 雙總體均值的 t或 z檢驗(yàn)(獨(dú)立樣本 ) k個(gè)獨(dú)立樣本 KruskalWallis檢驗(yàn) 檢驗(yàn)多個(gè)總體是否相同 方差分析 秩相關(guān)及其檢驗(yàn) 檢驗(yàn)兩個(gè)變量的相關(guān)性 線性相關(guān)系數(shù)及其檢驗(yàn) 14 59 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS (第四版 ) 2020915 本章小節(jié) ? 非參數(shù)檢驗(yàn)及其用途 ? 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)方法 ? 兩個(gè)及以上樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)方法 ? 秩相關(guān)及其檢驗(yàn)方法 ? 用 SPSS進(jìn)行非參數(shù)檢驗(yàn) ? 非參數(shù)檢驗(yàn)與參數(shù)檢驗(yàn)的比較 結(jié) 束
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