spss第9單元非參數(shù)檢驗(yàn)-wenkub.com
2025-05-04 18:13 本頁(yè)面
【正文】 本章介紹常用的相關(guān)分析方法：二元定距變量的相關(guān)分析、二元定序變量的相關(guān)分析、質(zhì)與量的相關(guān)、品質(zhì)相關(guān)和偏相關(guān)分析。 SPSS應(yīng)用 小 結(jié) SPSS中 “ Analyze”/“Nonparametric Tests”菜單主要用于非參數(shù)檢驗(yàn)。 SPSS應(yīng)用 SPSS應(yīng)用 SPSS應(yīng)用 （ 3）多配對(duì)樣本的 Cochran Q檢驗(yàn)結(jié)果如下兩表所示。數(shù)據(jù)如表 1011所示。問在這 4個(gè)時(shí)期， 10個(gè)人的體重有無發(fā)生顯著的變化。 SPSS應(yīng)用 3．多配對(duì)樣本的 Cochran Q檢驗(yàn) 多配對(duì)樣本的 Cochran Q檢驗(yàn)也是對(duì)多個(gè)互相匹配樣本總體分布是否存在顯著性差異的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。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。 SPSS應(yīng)用 如果多個(gè)配對(duì)樣本的分布存在顯著的差異，那么數(shù)值普遍偏大的組秩和必然偏大，數(shù)值普遍偏小的組，秩和也必然偏小，各組的秩之間就會(huì)存在顯著差異。 SPSS中有以下 3種多配對(duì)樣本非參數(shù)檢驗(yàn)方法。 SPSS應(yīng)用 （ 2） Wilcoxon檢驗(yàn)結(jié)果如下兩表所示。 SPSS應(yīng)用 兩配對(duì)樣本的 Wilcoxon符號(hào)平均秩檢驗(yàn)按照下面的公式計(jì)算 Z統(tǒng)計(jì)量，它近似服從正態(tài)分布 SPSS應(yīng)用 ? 研究問題 分析 10個(gè)學(xué)生接受某種方法進(jìn)行訓(xùn)練的效果，收集到這些學(xué)生在訓(xùn)練前、后的成績(jī)，如表 109所示。 SPSS應(yīng)用 兩配對(duì)樣本的 Wilcoxon符號(hào)平均秩檢驗(yàn)首先按照符號(hào)檢驗(yàn)的方法，將第二組樣本的各個(gè)觀察值減去第一組樣本對(duì)應(yīng)的觀察值，如果得到差值是一個(gè)正數(shù)，則記為正號(hào)；差值為負(fù)數(shù)，則記為負(fù)號(hào)。如果得到的概率值小于或等于用戶的顯著性水平 ?，則應(yīng)拒絕零假設(shè) H0，認(rèn)為兩配對(duì)樣本來自的總體分布有顯著差異；如果概率值大于顯著性水平，則不能拒絕零假設(shè) H0，認(rèn)為兩配對(duì)樣本來自的總體分布無顯著差異。然后計(jì)算正號(hào)的個(gè)數(shù)和負(fù)號(hào)的個(gè)數(shù)。 SPSS應(yīng)用 2．兩配對(duì)樣本的符號(hào)（ Sign）檢驗(yàn) 當(dāng)兩配對(duì)樣本的觀察值不是二值數(shù)據(jù)時(shí)，無法利用前面一種檢驗(yàn)方法，這時(shí)可以采用兩配對(duì)樣本的符號(hào)（ Sign）檢驗(yàn)方法。其零假設(shè)為：樣本來自的兩配對(duì)總體分布無顯著差異。在應(yīng)用領(lǐng)域中，主要的配對(duì)資料包括：具有年齡、性別、體重、病況等非處理因素相同或相似者。 SPSS應(yīng)用 兩配對(duì)樣本非參數(shù)檢驗(yàn) 統(tǒng)計(jì)學(xué)上的定義和計(jì)算公式 定義：兩配對(duì)樣本（ 2 Related Samples）非參數(shù)檢驗(yàn)是在對(duì)總體分布不很清楚的情況下，對(duì)樣本來自的兩相關(guān)配對(duì)總體分別進(jìn)行檢驗(yàn)。其零假設(shè)是：樣本來自的多個(gè)獨(dú)立總體的分布無顯著差異。 SPSS應(yīng)用 多獨(dú)立樣本的 KW檢驗(yàn)的基本方法是：首先將多組樣本數(shù)混合按升序排列，并求出每個(gè)觀察值的秩，然后對(duì)多組樣本的秩分別求平均值。 SPSS應(yīng)用 1．多獨(dú)立樣本的中位數(shù)檢驗(yàn)（ Median） 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。如果沒有影響，則認(rèn)為這些總體之間是獨(dú)立的。 SPSS應(yīng)用 （ 4）兩獨(dú)立樣本游程檢驗(yàn)輸出結(jié)果如下兩表所示。隨機(jī)抽取兩個(gè)廠家生成的燈泡若干，實(shí)驗(yàn)得到使用壽命，數(shù)據(jù)如表 105所示。如果跨度或截頭跨度很小，則表明兩個(gè)樣本數(shù)據(jù)無法充分混合，可以認(rèn)為實(shí)驗(yàn)樣本存在極端反應(yīng)。以控制樣本作對(duì)照，檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)樣本是否存在極端反應(yīng)。如果相伴概率小于或等于用戶的顯著性水平 ?，則應(yīng)拒絕零假設(shè) H0，認(rèn)為兩個(gè)樣本來自的總體分布有顯著差異；如果相伴概率值大于顯著性水平，則不能拒絕零假設(shè) H0，認(rèn)為兩個(gè)樣本來自的總體分布無顯著差異。首先，將兩組樣本混合并按照升序排列。如果相伴概率小于或等于用戶的顯著性水平 ?，則應(yīng)拒絕零假設(shè) H0，認(rèn)為兩個(gè)樣本來自的總體分布有顯著差異；如果相伴概率值大于顯著性水平，則不能拒絕零假設(shè) H0，認(rèn)為兩個(gè)樣本來自的總體分布無顯著差異。其零假設(shè)是 H0為樣本來自的兩獨(dú)立總體分布沒有顯著差異。 SPSS應(yīng)用 兩獨(dú)立樣本的 MannWhitney U檢驗(yàn)主要通過對(duì)平均秩的研究來實(shí)現(xiàn)推斷。 SPSS應(yīng)用 兩個(gè)樣本是否獨(dú)立，主要看在一個(gè)總體中抽取樣本對(duì)另外一個(gè)總體中抽取樣本有無影響。如果相伴概率小于或等于用戶的顯著性水平 α ，則應(yīng)拒絕零假設(shè) H0，認(rèn)為樣本來自的總體與指定的分布有顯著差異；如果相伴概率值大于顯著性水平，則不能拒絕零假設(shè) H0，認(rèn)為樣本來自的總體與指定的分布無顯著差異。單樣本 KS檢驗(yàn)是利用樣本數(shù)據(jù)推斷總體是否服從某一理論分布的方法，適用于探索連續(xù)型隨機(jī)變量的分布形態(tài)。 SPSS應(yīng)用 SPSS二項(xiàng)分布檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)是實(shí)際收集到的樣本數(shù)據(jù)，而非頻數(shù)數(shù)據(jù)。其零假設(shè)是 H0：樣本來自的總體與所指定的某個(gè)二項(xiàng)分布不存在顯著的差異。 SPSS應(yīng)用 二項(xiàng)分布檢驗(yàn) 統(tǒng)計(jì)學(xué)上的定義和計(jì)算公式 現(xiàn)實(shí)生活中有很多數(shù)據(jù)的取值只有兩類，如醫(yī)學(xué)中的生與死、患病的有與無、性別中的男性和女性、產(chǎn)品的合格與不合格等?？傮w分布的卡方檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)是實(shí)際收集到的樣本數(shù)據(jù)，而非頻數(shù)數(shù)據(jù)。其中總體分布的卡方檢驗(yàn)（也記為 χ 2檢驗(yàn)）就是一種比較好的方法。 非參數(shù)檢驗(yàn)根據(jù)樣本數(shù)目以及樣本之間的關(guān)系可以分為單樣本非參數(shù)檢驗(yàn)、兩獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)、多獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)、兩配對(duì)樣本非參數(shù)檢驗(yàn)和多配對(duì)樣本非參數(shù)檢驗(yàn)幾種。因?yàn)橛械臄?shù)據(jù)不是來自所假定分布的總體，或者數(shù)據(jù)根本不是來自一個(gè)總體，還有可能數(shù)據(jù)因?yàn)槟撤N原因被嚴(yán)重污染，這樣在假定分布的情況下進(jìn)行推斷的做法就有可能產(chǎn)生錯(cuò)誤的結(jié)論。第 9單元 非參數(shù)檢驗(yàn) SPSS應(yīng)用 前面已經(jīng)討論的許多統(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)總體有特殊的要求，如 T檢驗(yàn)要求總體符合正態(tài)分布， F檢驗(yàn)要求誤差呈正態(tài)分布且各組方差整齊，等等。此時(shí)人們希望檢驗(yàn)對(duì)一個(gè)總體分布形狀不必作限制。 SPSS應(yīng)用 總體分布的卡方（ Chisquare）檢驗(yàn) 在得到一批樣本數(shù)據(jù)后，人們往往
環(huán)評(píng)公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1