非參數(shù)檢驗相關(guān)資料-在線瀏覽
2025-02-07 19:01本頁面
【正文】 謂配對樣本，是指對每一個觀測單元（個體）作兩次觀測。當(dāng)配對觀測之間的差別可以從數(shù)量上來測定時，威爾科克森（ Wilcoxon）配對符號秩檢驗比符號檢驗更有效 。這里要求兩個總體具有相同的分布形狀（不論是何種分布形狀）。但是，有許多時候，無法根據(jù)所作隨機試驗認(rèn)定無限總體符合何種概率分布模型。 Statistics 829 ? 一般作法是： 首先，對樣本數(shù)據(jù)作分組整理，計算各組的頻率，稱所得到的分布列為經(jīng)驗分布； 其次，根據(jù)有關(guān)理論和實際知識以及經(jīng)驗分布的特點，猜測無限總體的分布符合某種概率模型，稱所選擇的概率模型為理論分布； 然后，用顯著性檢驗的方法，將經(jīng)驗分布與理論分布作比較，檢驗觀察到的差異能否顯著地表明兩種分布的真實差異存在，如果表明真實差異存在的證據(jù)不足，則可以期望所選理論分布能較好地描述所研究的無限總體的分布規(guī)律。分布擬合檢驗的方法很多，我們只介紹分布擬合的皮爾遜 檢驗。當(dāng)隨機變量的分布不能滿足正態(tài)性要求時，或者所要研究的變量不是數(shù)量型變量時，通常的相關(guān)分析方法不宜使用，而需要利用斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)進行考察。不過，對于變量值表現(xiàn)為數(shù)值而不是等級的變量，有時也可以把它劃分為若干等級，用等級相關(guān)的方法來研究。把測量值轉(zhuǎn)換為等級的方法是：首先，按實際觀察值大小排序，并賦予每個觀察值秩次；其次，把測量值的取值范圍劃分為若干等級區(qū)間。但有時，觀察結(jié)果出現(xiàn)了相同的等級，這時，須計算這幾個觀察結(jié)果所在位置秩次的簡單算術(shù)平均數(shù)作為它們相應(yīng)的等級。若相同等級不是太多，可以近似應(yīng)用上述公式，否則應(yīng)加以修正 。 A、 B列為原始輸入數(shù)據(jù)，樣本數(shù)據(jù)存放在 A2:A29單元格區(qū)域，圖中未完全顯示出來， D、E列為計算得出的結(jié)果。在 E1中輸入公式如下的公式 =COUNTIF(A2:A29,90) COUNTIF函數(shù)計算區(qū)域中滿足給定條件的單元格的個數(shù)。在 E2中輸入公式 =COUNT(A2:A29)COUNTIF(A2:A29,=90) Statistics 846 （四）使用公式 Z。在 E4中輸入公式“ =ABS(NORMSINV(B2/2))”。由于 ，檢驗統(tǒng)計量的樣本值落在拒絕域，故否定原假設(shè)。 Statistics 847 二、威爾科克森配對符號秩檢驗 ? 【 例 84】 從某專業(yè)學(xué)生中簡單隨機抽取 20人，先后兩次組織某種測驗。（顯著水平 ） 第一次 32 71 35 31 42 101 76 44 102 64 第二次 68 57 17 52 47 81 62 43 118 70 第一次 21 48 45 57 72 35 87 50 72 38 第二次 40 30 39 80 79 64 77 36 89 38 Statistics 848 Statistics 849 Statistics 850 圖 82 Statistics 851 ? （二）計算 |di|的秩。 在 F2中輸入公式“ =RANK(E2,E$2:E$20,1)”，再次公式復(fù)制到 F3:F20區(qū)域即可。 RANK函數(shù)對重復(fù)數(shù)的排位相同。例如，本例是升序排位， 6出現(xiàn)兩次，其排位為 3，則大于 6的最小的數(shù)字7的排位是 5（沒有排位為 4的數(shù)字）。 此處需要考慮重復(fù)數(shù)字的排位次序。此時，必須計算一個修正數(shù)。從計算結(jié)
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