研非參數(shù)假設(shè)檢驗-在線瀏覽
2025-01-25 11:23本頁面
【正文】 31 3 3 . 7 2 . 73 0 31234567T o t a lO b s e r v e d N E x p e c t e d N R e s id u a lT e s t S t a t i s t i c s6 . 8 9 16. 3 3 1C h i S q u a r eadfA s y m p . S i g .周日0 c e l l s ( . 0 % ) h a v e e x p e c t e d f r e q u e n c i e s l e s s t h a n5 . T h e m i n i m u m e x p e c t e d c e l l f r e q u e n c y i s 3 3 . 7 .a . 練習(xí) ： 賽馬比賽時，任一馬的起點位置是起跑線上所指定的標(biāo)桿位置。試檢驗起點標(biāo)桿位置對賽馬結(jié)果的影響 。 SPSS中的二項分布檢驗，在樣本小于等于 30時，按照計算二項分布概率的公式進(jìn)行計算；樣本數(shù)大于 30時，計算的是 Z統(tǒng)計量，認(rèn)為在零假設(shè)下 ， Z統(tǒng)計量服從正態(tài)分布 。 )1(pnpnpKZ????K：觀察變量取值的樣本個數(shù)，當(dāng) K小于 n/2時，取加號； p為檢驗概率。問，該地區(qū)出生嬰兒的性別比例與通常的男女性別比例（總體概率約為 ）是否不同？數(shù)據(jù)如下表所示： 續(xù) 嬰兒 性別 嬰兒 Sex 嬰兒 Sex 1 1 13 1 25 1 2 0 14 1 26 1 3 1 15 1 27 0 4 1 16 1 28 0 5 1 17 0 29 0 6 1 18 0 30 0 7 0 19 0 31 1 8 0 20 0 32 0 9 0 21 0 33 0 10 0 22 0 34 0 11 1 23 1 35 0 12 1 24 1 35名嬰兒的性別 操作 B i n o m i a l T e s t1 16 . 4 6 . 5 0 . 7 3 6a0 19 . 5 435 1 . 0 0G r o u p 1G r o u p 2T o t a l性別C a t e g o r y NO b s e r v e dP r o p . T e s t P r o p .A s y m p . S i g .( 2 t a i l e d )B a s e d o n Z A p p r o x i m a t i o n .a . 單樣本變量值的隨機(jī)性檢驗 (游程檢驗 ) 依時間或其他順序排列的有序數(shù)列中，具有相同的事件或符號的 連續(xù)部分 稱為一個 游程 。 單樣本變量值的隨機(jī)性檢驗是對某變量的取值出現(xiàn)是否隨機(jī)進(jìn)行檢驗，也稱 游程檢驗 。進(jìn)行 KolmogorovSmirnov Z檢驗，是將一個變量的實際頻數(shù)分布與正態(tài)分布 (Normal)、 均勻分布 (Uniform)、 泊松分布 (Poisson)進(jìn)行比較 。 )(0 xF（ 2） 利用樣本數(shù)據(jù)計算各樣本數(shù)據(jù)點的累積概率，得到檢驗 累計概率分布函數(shù) 。單樣本 K— S檢驗主要對 差值 序列進(jìn)行研究 。 KS檢驗 將關(guān)注差值序列，并計算 KS的 Z統(tǒng)計量，依據(jù)正態(tài)分布表給出相應(yīng)的相伴概率值 。 nxxx , 21 ? myyy , 21 ?nm ?問題 ： 有兩個總體的樣本為 ： 與 可能 。 MannWhitney U檢驗的統(tǒng)計量是： 式中 ? ?21 ,m i n UUU ?11 2)1( wnnnmU ????22 2)1( wmmnmU ????對給定 ,查 值表 ,得 ? U?U ?UU ?若 ,則總體分布相同。 首先 ， 將兩組樣本混合并升序排列。 如果計算出的游程數(shù)相對 比較小 ， 則說明樣本來自的兩總體分布形態(tài)存在 較大 差距。 （ 3） Waldwolfowitz 游程檢驗 如果跨度或截頭跨度很小 ， 說明兩個樣本數(shù)據(jù)無法 充分混合 ， 認(rèn)為實驗樣本存在極端反應(yīng) 。以控制樣本做對照 ， 檢驗實驗樣本是否存在極端反應(yīng)。 為控制極端值對分析結(jié)果的影響 ， 可先去掉樣本兩個最極端的觀察值后 ， 再求跨度 ， 這個跨度稱為 截頭跨度 。 （ 4） Moses 極端反應(yīng)檢驗 ? 兩組獨立樣本的總體分布是否相同的檢驗 T e s t S t a t i s t i c sb5 . 5 0 02 0 . 5 0 0 1 . 9 5 6. 0 5 1. 0 4 8aM a n n W h i t n e y UW i l c o x o n WZA s y m p . S i g . ( 2 t a i l e d )E x a c t S i g . [ 2 * ( 1 t a i l e dS i g . ) ]兩法的激勵效果（ % ）N o t c o r r e c t e d f o r t i e s .a . G r o u p i n g V a r i a b l e : A B 兩種激勵方法b . R a n k s7 8 . 2 1 5 7 . 5 05 4 . 1 0 2 0 . 5 012AB 兩種激勵方法A 法1 . 0 0T o t a l兩法的激勵效果（ % ）N M e a n R a n k S u m o f R a n k s 點擊 進(jìn)入 Analyze菜單的 Nonparametric Tests子菜單 ，選擇 2 Independent Sample命令。 MannWhitney U： 檢驗兩個獨立樣本所屬的總體均值是否相同 。 WaldWolfowitz runs（游程檢驗）： 考察兩個獨立樣本是否來自具有相同分布的總體 。 w太大 ,說明樣本 較多地集中在右段。 兩組樣本是 可以 各自獨立顛倒順序的 。 如果兩個總體的分布相同 ,則樣本應(yīng)當(dāng)是均勻混合的 ,即 w不能太小 ,也不能太大。把樣本個數(shù)少的這組樣本 那么每個觀察值就有一個序號 ,稱 的大小重新排序 , 不妨設(shè) 續(xù) 顯著性水平 )()(0 xGxFH ?：,則接受 由于 ,∴w 應(yīng)在某兩個數(shù)字之間 ： mn ? 21 WWW ??21 ,WW?, mn??, mn21 ,WW,可以由威爾可可遜表 ,依據(jù) 是由 所決定的。 1WW ? 2WW ?若 ,或 ,則拒絕 21 WWW ??反之 ,若 。該檢驗要求待檢驗的兩組樣本的觀察值是 二值 數(shù)據(jù) 。 零假設(shè) ：樣本來自的兩配對 總體分布 無 顯著差異 McNemar變化顯著性檢驗 基本方法 ： 二項分布檢驗 。訓(xùn)練后B i n o m i a l d i s t r i b u t i o n u s e d .a . M c N e m a r T e s tb . T e s t S t a t i s t i c sb 2 . 0 0 0a 2 . 6 7 3a. 0 4 6 . 0 0 8ZA s y m p . S i g . ( 2 t a i l e d )訓(xùn)練后 訓(xùn)練前訓(xùn)后成績 訓(xùn)前成績B a s e d o n n e g a t i v e r a
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