研非參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)-資料下載頁(yè)
2025-04-30 03:13本頁(yè)面
【正文】 W檢驗(yàn) 多獨(dú)立樣本的 Median檢驗(yàn) 多個(gè)總體 獨(dú)立樣本 的非參數(shù)檢驗(yàn) 多獨(dú)立樣本的 K— T檢驗(yàn) SPSS實(shí)現(xiàn)的過程中 ， 將多組樣本數(shù)據(jù)混合并升序排列，求出混合樣本數(shù)據(jù)的中位數(shù) ,并假設(shè)是共同的中位數(shù) 。 如果多組獨(dú)立樣本的中位數(shù) 無顯著差異 ，則說明多組獨(dú)立樣本有共同的中位數(shù)。如果每組中大于該中位數(shù)的中位數(shù) 大致等于 每組中小于該中位數(shù)的樣本數(shù)，則可以認(rèn)為該多個(gè)獨(dú)立總體的中位數(shù)沒有顯著差異。 多獨(dú)立樣本的中位數(shù)檢驗(yàn) 通過對(duì)多組數(shù)據(jù)的分析，推斷多個(gè)獨(dú)立總體分布是否存在顯著差異 。 零假設(shè) ： 樣本來自的多個(gè)獨(dú)立總體的中位數(shù)無顯著差異 。 多獨(dú)立樣本的 K— W檢驗(yàn) 零假設(shè) ： 樣本來自的多個(gè)獨(dú)立總體的分布無顯著差異 。 SPSS的實(shí)現(xiàn) ， 將多組樣本數(shù)據(jù) 混合并升序 排列，求出求出每個(gè)觀察值的秩，然后對(duì)多組樣本的值分別求平均值。如果各組樣本的平均秩大致相等，則認(rèn)為多個(gè)獨(dú)立總體的分布無顯著差異 。 2)()1(12 ? ????kiii RRnNNWKn第 i組樣本的觀察值個(gè)數(shù)； R平均秩。 例題 例題 ： 隨機(jī)抽取 3個(gè)班級(jí)學(xué)生的 21個(gè)成績(jī)樣本，問 3個(gè)班級(jí)學(xué)生總體成績(jī)是否存在顯著差異 ？ 學(xué)生成績(jī) 所屬班級(jí) 學(xué)生成績(jī) 所屬班級(jí) 1 2 1 2 1 2 1 3 1 3 1 3 1 3 2 3 2 3 2 3 2 SPSS操作 Te s t S t a t i s t i c sa , b8 . 2 1 32. 0 1 6C h i S q u a r edfA s y m p . S i g .學(xué)生成績(jī)K r u s k a l W a l l i s T e s ta . G r o u p i n g V a r i a b l e : 所屬班級(jí)b . R a nk s7 6 . 0 07 1 1 . 5 77 1 5 . 4 321所屬班級(jí)123To t a l學(xué)生成績(jī)N M e a n R a n k多個(gè)總體 配對(duì)樣本 的非參數(shù)檢驗(yàn) 多配對(duì)樣本的 Friendman檢驗(yàn) 多配對(duì)樣本的 Kendall檢驗(yàn) 多配對(duì)樣本的 Cochran Q檢驗(yàn) 多配對(duì)樣本的 Friendman檢驗(yàn) 要求 ： 數(shù)據(jù)是 定距 的 。 實(shí)現(xiàn)原理 ： 以樣本為單位，將各個(gè)樣本數(shù)據(jù)按照升序排列，求各個(gè)樣本數(shù)據(jù)在各自行中的秩，然后計(jì)算個(gè)樣本的秩總和及平均秩 。 如果多個(gè)配對(duì)樣本的分布存在顯著性差異 ， 則數(shù)值普遍偏大組的 秩和 必然偏大 ， 各組的 秩 之間就會(huì)存在顯著差異。如果個(gè)樣本的 平均秩 大致相當(dāng) ， 則可以認(rèn)為個(gè)組的總體分布沒有顯著差異 。 212 )2)1(()1(12 ??????kiikbRkbk? 例題 例題 ： 為了試驗(yàn)?zāi)撤N減肥藥物的性能，測(cè)量 11個(gè)人在服用該藥以前以及服用該藥 1個(gè)月后、 2個(gè)月后、 3個(gè)月后的體重。問 ： 在這 4個(gè)時(shí)期， 11個(gè)人的體重有無發(fā)生顯著的變化 ？ Pre1 Post1 Post2 Post3 SPSS操作 T e s t S t a t i s t i c sa112 7 . 7 7 43. 0 0 0NC h i S q u a r edfA s y m p . S i g .F r i e d m a n T e s ta . R a n k s3 . 6 43 . 1 81 . 8 61 . 3 2p r e 1p o s t 1p o s t 2p o s t 3M e a n R a n k多配對(duì)樣本的 Kendall檢驗(yàn) 主要用于分析評(píng)判者的 判別標(biāo)準(zhǔn) 是否一致公平。它將每個(gè)評(píng)判對(duì)象的分?jǐn)?shù)都看作是來自多個(gè)配對(duì)總體的樣本。一個(gè)評(píng)判對(duì)象對(duì)不同評(píng)判對(duì)象的分?jǐn)?shù)構(gòu)成一個(gè)樣本，其 零假設(shè) ： 樣本來自的多個(gè)配對(duì)總體的分布無顯著差異，即評(píng)判者的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)不一致 。 Kendall協(xié)同系數(shù) W的公式 ： 例題 ? ????niinnmnmRW12/))1(()2/)1((222R： 第 i個(gè)被評(píng)判者的秩和 ； n： 被評(píng)判者人數(shù) ； m： 評(píng)判人數(shù) 。 例題 ： 某文藝晚會(huì)有 5個(gè)節(jié)目，共有 5個(gè)評(píng)委參與打分。問這 5個(gè)評(píng)委的判別標(biāo)準(zhǔn)是否一致，數(shù)據(jù)如下表。 注意 ： 不是檢驗(yàn)這 5個(gè)節(jié)目之間實(shí)際是否存在顯著的差異 。 節(jié)目 1 節(jié)目 2 節(jié)目 3 節(jié)目 4 節(jié)目 5 評(píng)委 1 評(píng)委 2 評(píng)委 3 評(píng)委 4 評(píng)委 5 SPSS操作 式中： K為樣本數(shù)； n為樣本容量； 多配對(duì)樣本的 Cochran Q檢驗(yàn) ? ??? ??????niniiikjjLLkGGkkQ1 1221)()1(iL 該檢驗(yàn)處理的數(shù)據(jù)是 二值 的 (0和 1)。其零假設(shè) ：樣本來自的多配對(duì)總體分布無顯著差異 。 例題 為第 j列取值為 1的個(gè)數(shù)； 為第 i行取值為 1的個(gè)數(shù)。 jG 例題 ： 消費(fèi)者協(xié)會(huì)調(diào)查了顧客對(duì) 3種品牌電視機(jī)的滿意程度，共有 10個(gè)顧客參與了滿意度的調(diào)查，數(shù)據(jù)如下表所示 ： 品牌 1 品牌 2 品牌 3 顧客 1 滿意 不滿意 不滿意 顧客 2 滿意 滿意 滿意 顧客 3 不滿意 不滿意 不滿意 顧客 4 滿意 滿意 滿意 顧客 5 滿意 滿意 不滿意 顧客 6 滿意 滿意 不滿意 顧客 7 滿意 不滿意 滿意 顧客 8 滿意 滿意 滿意 顧客 9 滿意 滿意 不滿意 顧客 10 滿意 不滿意 滿意 SPSS操作 D e s c r i pt i v e S t a t i s t i c s10 . 9 0 . 3 1 6 0 110 . 6 0 . 5 1 6 0 110 . 5 0 . 5 2 7 0 1品牌 1品牌 2品牌 3N M e a n S t d . D e v i a t i o n M i n i m u m M a x i m u mR a n k s2 . 3 51 . 9 01 . 7 5品牌 1品牌 2品牌 3M e a n R a n kT e s t S t a t i s t ic sa104 .3 3 32.1 1 5NC h i S q u a r edfA s y m p . S i g .F r i e d m a n T e s ta . F r e que nc i e s1 94 65 5品牌 1品牌 2品牌 30 1V a l u eT e t S t a t i s t i c s104 . 3 3 3a2. 1 1 5NC o c h r a n 39。s QdfA s y m p . S i g .1 i s t r e a t e d a s a s u c c e s s .a .
環(huán)評(píng)公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1