非參數(shù)檢驗(yàn)ppt課件(2)(參考版)
2025-05-07 18:03本頁(yè)面
【正文】 最后 OK即可 。 ? 在下面 Test Type選中 Cochran’s Q。 ? 選項(xiàng)為 Analyze－ Nonparametric Tests－ K Related Samples。 數(shù)據(jù) ? Cochran檢驗(yàn)的 SPSS輸出： T e s t S t a t i s t i c s201 2 . 3 4 4a3. 0 0 6. 0 0 6. 0 0 2NC o ch r a n 39。用 Ni 表示第 i個(gè)處理所得到的“ 1”的個(gè)數(shù)，而 Lj為第 j個(gè)區(qū)組（例子中的顧客）所給的“ 1”的個(gè)數(shù)，“ 1”的總數(shù)記為 N。 顯然，如果 Ni和這些 Ni的均值的差距很大，那么這些處理就很不一樣了。 最后一列 1為認(rèn)可總數(shù) Ni而最后一行為每個(gè)顧客給出的 4個(gè)觀點(diǎn)中認(rèn)可數(shù)的總和 Li。 這里的零假設(shè)是這些瓶裝水 （ 作為處理 ） 在（ 作為區(qū)組的 ） 顧客眼中沒(méi)有區(qū)別 。 20名顧客對(duì) 4種瓶裝飲用水進(jìn)行了認(rèn)可 （ 記為 1） 和不認(rèn)可 （ 記為 0） 的表態(tài) 。 這里的零假設(shè)也是各個(gè)處理是相同的 。 ? 但是當(dāng)觀測(cè)值只取諸如 0或 1兩個(gè)可能值時(shí) ， 由于有太多同樣的數(shù)目 （ 只有 0和 1） ， 排序的意義就很成問(wèn)題了 。 ? 在點(diǎn) Exact時(shí)打開(kāi)的對(duì)話框中可以選擇精確方法（ Exact）， Monte Carlo抽樣方法（ Monte Carlo）或用于大樣本的漸近方法（ Asymptotic only）。 ? 然后把變量（這里是 s s … 、 s15 ）選入Test Variable List。 s C o e f f ic ie n t o f C o n c o r d a n c ea . S o m e o r a ll e x a c t s ig n if ic a n c e s c a n n o t b ec o m p u t e d b e c a u s e t h e r e is in s u f f ic ie n t m e m o r y .b . SPSS軟件使用說(shuō)明 ? 使用 ?？瓷先ゲ荒敲匆恢?（ 也有完全一致的 ） ： 數(shù)據(jù) ? SPSS的 Kendall協(xié)同系數(shù)檢驗(yàn)的輸出 Te s t S t a t i s t i c sb4. 4 9 12 7 . 5 0 014. 0 1 7NK e n d a ll39。 如果記每一個(gè)個(gè)體的 m個(gè)秩 （ 次序 ） 的和為 Ri（ i=1,… ,n） ， 那么 ， 如果評(píng)估是隨機(jī)的 ，這些 Ri與平均秩的差別不會(huì)很大 ， 反之差別會(huì)很大 ， 也就是說(shuō)下面的 個(gè)體的總秩與平均秩的偏差的平方和 S很大 。 ?換句話說(shuō) ， 這里想要檢驗(yàn)的 零假設(shè) 是：這些對(duì)于不同學(xué)校的排序是不相關(guān)的或者是隨機(jī)的；而 備選假設(shè) 為：這些對(duì)不同學(xué)校的排序是正相關(guān)的或者是多少一致的 。 人們想要知道 ， 這些機(jī)構(gòu)的不同結(jié)果是否一致 。 ? 在點(diǎn) Exact時(shí)打開(kāi)的對(duì)話框中可以選擇精確方法（ Exact）， Monte Carlo抽樣方法（ Monte Carlo）或用于大樣本的漸近方法（ Asymptotic only）。 ? 然后把變量（這里是 a、 b、 c）選入 Test Variable List。 Te s t S t a t i s t i c sa46 . 5 0 02. 0 3 9. 0 4 2. 0 3 7NC h i S q u a r edfA s y m p . S ig .E x a c t S ig .P o in t P r o b a b ilit yF r ie d m a n T e s ta . R a n k s1 . 0 02 . 2 52 . 7 5ABCMe a n R a n kSPSS軟件使用說(shuō)明 ? 使用 。第二個(gè)公式是為了計(jì)算方便而導(dǎo)出的。例如 , 同個(gè)年齡段中比較藥品的療效比不分年齡來(lái)比較療效要合理；在同一個(gè)部位比較不同的材料要比混合起來(lái)比較要合理等等 。 ? 雖然這和以前的 KruskalWallis檢驗(yàn)一樣 ， 但是由于區(qū)組的影響 , 要首先在每一個(gè)區(qū)組中計(jì)算各個(gè)處理的秩；再把每一個(gè)處理在各區(qū)組中的秩相加 .如果 Rij表示在 j個(gè)區(qū)組中第 i個(gè)處理的秩 。 數(shù)據(jù)在下表中 （ 表中數(shù)字為相應(yīng)組合的產(chǎn)量 ， 單位公斤 ） 。 感興趣于是否這三種肥料對(duì)于某作物的產(chǎn)量有區(qū)別 。 下面是一個(gè)例子 。 ? 這里之所以稱一個(gè)因子為處理 ， 是因?yàn)檫@是我們想要看該因子各水平是否對(duì)試驗(yàn)結(jié)果有顯著的不同 （ 它的各個(gè)水平的觀測(cè)值也就是本小節(jié)的多個(gè)相關(guān)樣本 ） 。 它適用于兩個(gè)因子的各種水平的組合都有一個(gè)觀測(cè)值的情況 。最后 OK即可 Friedman秩和檢驗(yàn) ? 前面討論了兩因子試驗(yàn)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)的方差分析 ， 那里所用的 F檢驗(yàn)需要假定總體的分布為正態(tài)分布 。 ? 在下面 Test Type選中 Median。 ? 選項(xiàng)為 Analyze－ Nonparametric Tests－ K Independent Samples。其列總和為 ni， i=1,… ,k；而兩個(gè)行總和為各樣本小于總中位數(shù)的觀測(cè)值總和： R1＝O11+O12+… + O1k及各樣本大于總中位數(shù)的觀測(cè)值總和 R2＝ O21+O22+… + O2k。再計(jì)算每個(gè)總體中小于該中位數(shù)的觀測(cè)值個(gè)數(shù) O1i， i=1,… ,k，和每個(gè)總體中大于該中位數(shù)的觀測(cè)值個(gè)數(shù) O2i， i=1,… ,k。 ? 假定有 k個(gè)總體， ni為第 i個(gè)樣本量；把所有樣本量之和記為 N。 零假設(shè)是 這些樣本所代表的總體的中位數(shù)相等。 ? 在點(diǎn) Exact時(shí)打開(kāi)的對(duì)話框中可以選擇精確方法（ Exact）， Monte Carlo抽樣方法（ Monte Carlo）或用于大樣本的漸近方法（ Asymptotic only）。 ? 把變量（這里是 price）選入 Test Variable List；再把數(shù)據(jù)中用 3來(lái)分類的變量group輸入 Grouping Variable，在 Define Groups輸入 3。 ? JonckheereTerpstra檢驗(yàn)先在每?jī)蓚€(gè)樣本所有觀測(cè)值對(duì)之間比較，計(jì)算第 i個(gè)樣本觀測(cè)值中小于第 j個(gè)樣本觀測(cè)值的對(duì)子數(shù)： ( , 1 , ..., , 1 , ..., )ij ik jl i lU X X k n l n? ? ? ?ijijJU?? ?數(shù)據(jù) ：三個(gè)區(qū)域房?jī)r(jià)的數(shù)據(jù) ? 很容易得到 SPSS的 Jonckheere Terpstra檢驗(yàn)結(jié)果輸出： J o n c k h e e r e Te r p s t r a Te s ta3751 2 2 9 . 5 0 09 2 5 . 0 0 01 0 2 . 2 9 92 . 9 7 7. 0 0 3. 0 0 3. 0 0 1. 0 0 0N u mb e r o f L e v e ls inG R O U PNO b s e r v e d J T S t a t is t icM e a n J T S t a t is t icS t d . D e v ia t io n o f J TS t a t is t icS t d . J T S t a t is t icA s y m p . S ig . (2 t a ile d )E x a c t S ig . ( 2 t a ile d )E x a c t S ig . ( 1 t a ile d )P o in t P r o b a b ilit yP R I C EG r o u p in g V a r ia b le : G R O U Pa . SPSS軟件使用說(shuō)明 ? 使用 。最后 OK即可 JonckheereTerpstra多樣本的秩檢驗(yàn) ? 這個(gè)檢驗(yàn)處理的問(wèn)題和 KruskalWallis檢驗(yàn)類似，零假設(shè)都是各個(gè)總體的位置參數(shù)相同，但這里的備選假設(shè)為各個(gè)總體的位置參數(shù)按升冪排列（如為降冪排列，可把總體編號(hào)顛倒順序即為升冪排列）。 ? 在下面 Test Type選中 KruskalWallis H。 ? 選項(xiàng)為 Analyze－ Nonparametric Tests－ K Independent Samples。 22111 2 1 2( ) 3 ( 1 )( 1 ) ( 1 )kkiiiii iRH n R R NN N N N n??? ? ? ? ?????數(shù)據(jù) ：三個(gè)區(qū)域房?jī)r(jià)的數(shù)據(jù) ? 為了調(diào)查三個(gè)地區(qū)的房?jī)r(jià)是否類似，在每個(gè)地區(qū)抽樣，得到三個(gè)樣本量分別為 25的房?jī)r(jià)樣本。 ? 這個(gè)統(tǒng)計(jì)量在位置參數(shù)相同的零假設(shè)下有漸近的自由度為 k1的 c2分布。 KruskalWallis檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為 （ R上面一杠表示平均） 2112()( 1 )kiiiH n R RNN ???? ?Kr
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