【摘要】1本資料來源2第5講SPSS的非參數(shù)檢驗(yàn)在總體分布未知的情況下,利用樣本數(shù)據(jù)對總體分布形態(tài)等進(jìn)行推斷的方法,稱為非參數(shù)檢驗(yàn)。3§單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)1總體分布的卡方檢驗(yàn)?目的:根據(jù)一個(gè)樣本推斷其來自的總體是否與某一理論分布相吻合。?統(tǒng)計(jì)量:4?基本操作:Analyze→N
2025-02-14 16:11
【摘要】非參數(shù)統(tǒng)計(jì)的SPSS實(shí)現(xiàn)AnalyzeNonparametricTests(非參數(shù)檢驗(yàn))2IndependentSamples…(兩獨(dú)立樣本比較)KIndependentSamples…(多獨(dú)立樣本比較)2RelatedSamples…(兩相關(guān)樣本比較)KRelatedS
2025-01-28 17:11
【摘要】SPSS中非參數(shù)檢驗(yàn)之一:總體分布的卡方(Chi-square)檢驗(yàn)在得到一批樣本數(shù)據(jù)后,人們往往希望從中得到樣本所來自的總體的分布形態(tài)是否和某種特定分布相擬合。這可以通過繪制樣本數(shù)據(jù)直方圖的方法來進(jìn)行粗略的判斷。如果需要進(jìn)行比較準(zhǔn)確的判斷,則需要使用非參數(shù)檢驗(yàn)的方法。其中總體分布的卡方檢驗(yàn)(也記為χ2檢驗(yàn))就是一種比較好的方法。一、定義 總體分布的卡方檢驗(yàn)適用于配合度檢驗(yàn),是根據(jù)
2024-08-08 08:04
【摘要】醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)非參數(shù)檢驗(yàn)(nonparametrictest)王友潔email非參數(shù)檢驗(yàn)的概念參數(shù)檢驗(yàn)(parametrictest):以特定的總體分布為前提,對未知的總體參數(shù)做推斷的假設(shè)檢驗(yàn)方法。如t檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)推斷的是兩個(gè)或多個(gè)總體均數(shù)(總體參數(shù))是否相等,這類統(tǒng)計(jì)方
2025-05-21 13:37
【摘要】常用非參數(shù)檢驗(yàn)簡介?1.符號檢驗(yàn);?2.Wilcoxon符號秩檢驗(yàn);?3.Wilcoxon兩樣本秩和檢驗(yàn);?4.Mann-Whitney檢驗(yàn);?5.Kruskal-Wallis檢驗(yàn);?6.Friedman檢驗(yàn)。1.符號檢驗(yàn)?(1)適用場合?當(dāng)?單組設(shè)計(jì)定量資料?不滿足正態(tài)性要求時(shí),
2024-10-27 14:25
【摘要】秩轉(zhuǎn)換的非參數(shù)檢驗(yàn)溫醫(yī)公衛(wèi)學(xué)院黃陳平(一)非參數(shù)統(tǒng)計(jì)(nonparametrictest):不依賴于總體分布形式,應(yīng)用時(shí)可以不考慮被研究對象為何種分布及分布是否已知,其并非是參數(shù)間的比較,而是用于分布之間的比較。(二)參數(shù)統(tǒng)計(jì)(parametrictest):依賴于總體分布形式,總體分布是已知,而且有規(guī)
2025-05-25 15:45
【摘要】SPSS16實(shí)用教程第10章非參數(shù)檢驗(yàn)總體分布的卡方(Chi-square)檢驗(yàn)二項(xiàng)分布檢驗(yàn)SPSS單樣本變量值隨機(jī)性檢驗(yàn)SPSS單樣本K-S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)兩配對樣本非參數(shù)檢驗(yàn)多配對樣本非參數(shù)檢驗(yàn)閱讀提示?非參數(shù)檢驗(yàn)用于對樣本的概率分布狀態(tài)的
2025-05-23 00:39
【摘要】華中科技大學(xué)公衛(wèi)學(xué)院流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)系非參數(shù)檢驗(yàn)SAS應(yīng)用學(xué)習(xí)目標(biāo)?了解非參檢驗(yàn)的優(yōu)缺點(diǎn)及應(yīng)用范圍;?熟息非參數(shù)檢驗(yàn)幾種基本類型和檢驗(yàn)的基本方法;?掌握編秩基本步驟,平均秩的計(jì)算及相等秩的校正。?配對及單樣本秩和檢驗(yàn);?兩組樣本比較的秩和檢驗(yàn);?多組樣本比較的秩和檢驗(yàn)及兩兩比較;?
2024-09-01 10:18
【摘要】第九章非參數(shù)檢驗(yàn)(NonparametricTest)大連醫(yī)科大學(xué)劉啟貴參數(shù)統(tǒng)計(jì):通常要求樣本來自正態(tài)總體,或方差齊等,在此基礎(chǔ)上用樣本統(tǒng)計(jì)量對總體參數(shù)進(jìn)行推斷或作假設(shè)檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)分析方法。非參數(shù)統(tǒng)計(jì):有許多資料不符合參數(shù)
2024-08-16 17:44
【摘要】非參數(shù)檢驗(yàn)為什么用非參數(shù)方法??經(jīng)典統(tǒng)計(jì)的多數(shù)檢驗(yàn)都假定了總體的背景分布。?但也有些沒有假定總體分布的具體形式,僅僅依賴于數(shù)據(jù)觀測值的相對大?。ㄖ龋┗蛄慵僭O(shè)下等可能的概率等和數(shù)據(jù)本身的具體總體分布無關(guān)的性質(zhì)進(jìn)行檢驗(yàn)。?這都稱為非參數(shù)檢驗(yàn)。為什么用非參數(shù)方法??這些非參數(shù)檢驗(yàn)在總體分布
2025-05-13 18:03
【摘要】心理統(tǒng)計(jì)黃華Ch22:非參數(shù)檢驗(yàn)date20220922非參數(shù)檢驗(yàn)?參數(shù)與非參數(shù)檢驗(yàn)?兩個(gè)獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)?多個(gè)獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)?兩個(gè)配對樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)非參數(shù)檢驗(yàn)?參數(shù)統(tǒng)計(jì):如t檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)推斷的是兩個(gè)或多個(gè)總體均數(shù)(總體參數(shù))是否相等,這類統(tǒng)計(jì)方法稱為參數(shù)統(tǒng)計(jì)。
2025-05-14 12:05
【摘要】非參數(shù)檢驗(yàn)非參數(shù)檢驗(yàn),又稱為分布檢驗(yàn),與前面介紹的t、F檢驗(yàn)的著眼點(diǎn)不同,它并不對總體的參數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn),而是研究目標(biāo)總體的分布情況是否與理論相同,或分布位置及形狀是否相同。常見的非參數(shù)檢驗(yàn)如卡方檢驗(yàn)、秩和檢驗(yàn)、二項(xiàng)分布檢驗(yàn)、游程檢驗(yàn)等。本講內(nèi)容主要分為兩個(gè)部分:分布檢驗(yàn)(即所謂的擬合優(yōu)度檢驗(yàn),包括Chi-square、Binomial、Runs、1-SampleK-S命令)與位置檢驗(yàn)(2
2024-09-01 06:25
【摘要】第5章:SPSS的參數(shù)檢驗(yàn)推斷統(tǒng)計(jì)方法是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)推斷總體特征的方法,它在對樣本數(shù)據(jù)描述的基礎(chǔ)上,以概率的形式對統(tǒng)計(jì)總體的未知數(shù)量特征(如均值、方差等)進(jìn)行表述。通過對樣本數(shù)據(jù)的研究來研究推斷總體特征主要是出于以下兩個(gè)原因:第一,總體數(shù)據(jù)無法全部收集;第二,在某些情況下雖然總體數(shù)據(jù)能夠收集到,但操作時(shí)將會耗費(fèi)大
2025-03-19 17:16
【摘要】公共衛(wèi)生學(xué)院預(yù)防醫(yī)學(xué)專業(yè)實(shí)習(xí)C班趙玉怡11312102實(shí)習(xí)三基于秩次的非參數(shù)檢驗(yàn)(程序附后),可知甲地資料X1=,,乙地資料X2=,標(biāo)準(zhǔn)差為,其不以正態(tài)分布為前提,現(xiàn)采用Wilcoxon秩和檢驗(yàn),屬于兩獨(dú)立樣本比較的秩和檢驗(yàn)。①建立檢驗(yàn)假設(shè),確定檢驗(yàn)水準(zhǔn)H0:兩地井水氯化物含量的總體分布位置相同H1:兩地井水氯化物含
2024-09-01 08:09
【摘要】第二章單樣本非參數(shù)檢驗(yàn)第一節(jié)符號檢驗(yàn)第二節(jié)中位數(shù)的置信區(qū)間第三節(jié)Wilcoxon符號秩檢驗(yàn)第一節(jié)符號檢驗(yàn)符號檢驗(yàn)(SINGTEST)是利用正號和負(fù)號的數(shù)目對某種假設(shè)做出判定的非參數(shù)方法。符號檢驗(yàn)雖然是最簡單的非參數(shù)檢驗(yàn),但它體現(xiàn)了非參數(shù)統(tǒng)計(jì)的一些基本思路.首先看一個(gè)例子。
2025-05-15 13:14