单样本K-S检验.ppt

SPSS16实用教程 第10章非参数检验 10 4 1统计学上的定义和计算公式 10 4SPSS单样本K S检验 定义 K S Kolmogorov Smirnov 检验它是检验单一样本是否来自某一特定分布的方法 它的检验方法是以样本数据的累计频数分布与特定理论分布比较 若两者间的差距很小 则推论该样本取自某特定分布族 假设检验问题 H0 样本所来自的总体分布服从某特定分布H1 样本所来自的总体分布不服从某特定分布 F0 x 表示理论分布的分布函数 Fn x 表示一组随机样本的累计频率函数 设D为F0 x 与Fn x 差距的最大值 定义如下式 D max Fn x F0 x 结论 当实际观测D D n D n 是显著水平为 样本容量为n时 D的拒绝临界值 则拒绝H0 反之则接受H0假设 D n 的简略表 以Kolmogorov Smirnov正态性检验为例介绍它的统计原理 例1 35位健康男性在未进食前的血糖浓度如表所示 试测验这组数据是否来自正态分布8777926880788477818080779286768081757772817284868068778776777892758078n 35 检验过程如下 H0 健康成人男性血糖浓度服从正态分布H1 健康成人男性血糖浓度不服从正态分布经计算 样本的均值 80 标准差 6 这便可以作为对原假设 正态分布的参数估计值 运用于检验计算中 D值序列的计算结果 得到D统计量的值为0 1754 然后查表判断是否拒绝原假设 2检验与Kolmogorov Smirnov检验的区别 2检验与Kolmogorov Smirnov检验都采用实际频数和期望频数进行检验 它们之间最大的区别在于前者主要用于类别数据 而后者主要用于有单位的数量数据 有时前者也可以用于数量数据但必须将数据分组得到实际观测频数 并要求多变量之间独立 而后者可以不分组直接把原始数据进行检验因此k s检验对数据的应用较完整 SPSS在统计中将计算K S的Z统计量 并依据K S分布表 小样本 或正态分布表 大样本 给出对应的相伴概率值 如果相伴概率小于或等于用户的显著性水平 则应拒绝零假设H0 认为样本来自的总体与指定的分布有显著差异 如果相伴概率值大于显著性水平 则不能拒绝零假设H0 认为样本来自的总体与指定的分布无显著差异 单样本K S检验可以将一个变量的实际频数分布与正态分布 Normal 均匀分布 Uniform 泊松分布 Poisson 指数 Exponential 分布进行比较 10 4 2SPSS中实现过程 研究问题某地144个周岁儿童身高数据如表10 4所示 问该地区周岁儿童身高频数是否呈正态分布 表10 4儿童身高数据 实现步骤 图10 12在菜单中选择 1 SampleK S 命令 图10 13 One SampleKolmogorov SmirnovTest 对话框 有四种可作为原假设中理论分布的分布类型 Options选项和精确检验选项 图10 14 One SampleK S Options 对话框 10 4 3结果和讨论 1 本例输出结果如下表所示 D统计量的数值 Z值等于D sqrt n 近似相伴概率值等于0 681大于我们一般的显著水平0 05 则接受原假设 认为学生身高频数服从正态分布 注意 在样本数少于50时 要求使用精确检验概率值 作业 要求作业中 在进行K S检验时 结果中需要含有表明 值计算过程的表格 包括累积频率 理论累积分布函数 值序列并指明D统计量的值 最后运用spss计算的相伴概率值 给出检验结果 1 对于例一的正态性检验问题 运用k s检验的方法进行检验 2 运用k s检验方法检验研究问题中 儿童的身高 不是身高频数 处理数据时 如 64 按 64 处理 是否服从正态分布 3 据一家商场的调查报告记载了该商场一位售货员在一个工作日内接待的110位顾客中花费在每一位 顾客的服务时间 单位 秒 如下表所示 根据数据分别用