SPSS教程 非参数监测.ppt

SPSS16实用教程 第10章非参数检验 前面已经讨论的许多统计分析方法对总体有特殊的要求 如T检验要求总体符合正态分布 F检验要求误差呈正态分布且各组方差整齐 等等 这些方法常用来估计或检验总体参数 统称为参数检验 但许多调查或实验所得的科研数据 其总体分布未知或无法确定 因为有的数据不是来自所假定分布的总体 或者数据根本不是来自一个总体 还有可能数据因为某种原因被严重污染 这样在假定分布的情况下进行推断的做法就有可能产生错误的结论 此时人们希望检验对一个总体分布形状不必作限制 这种不是针对总体参数 而是针对总体的某些一般性假设 如总体分布 的统计分析方法称非参数检验 NonparametricTests 非参数检验根据样本数目以及样本之间的关系可以分为单样本非参数检验 两独立样本非参数检验 多独立样本非参数检验 两配对样本非参数检验和多配对样本非参数检验几种 本章将介绍总体分布的卡方 Chi square 检验 二项分布 Binomial 检验 单样本K S Kolmogorov Smirnov 检验 单样本变量值随机性检验 RunsTest 两独立样本非参数检验 多独立样本非参数检验 两配对样本非参数检验 多配对样本非参数检验等8类常用的非参数检验方法 其中前4种属于单样本非参数检验 10 1总体分布的卡方 Chi square 检验 在得到一批样本数据后 人们往往希望从中得到样本所来自的总体的分布形态是否和某种特定分布相拟合 这可以通过绘制样本数据直方图的方法来进行粗略的判断 如果需要进行比较准确的判断 则需要使用非参数检验的方法 其中总体分布的卡方检验 也记为 2检验 就是一种比较好的方法 10 1 1统计学上的定义和计算公式 定义 总体分布的卡方检验适用于配合度检验 是根据样本数据的实际频数推断总体分布与期望分布或理论分布是否有显著差异 它的零假设H0 样本来自的总体分布形态和期望分布或某一理论分布没有显著差异 因此 总体分布的卡方检验是一种吻合性检验 比较适用于一个因素的多项分类数据分析 总体分布的卡方检验的数据是实际收集到的样本数据 而非频数数据 研究问题某地一周内各日患忧郁症的人数分布如表10 1所示 请检验一周内各日人们忧郁数是否满足1 1 2 2 1 1 1 10 1 2SPSS中实现过程 表10 1学生的数学成绩 实现步骤 图10 1在菜单中选择 WeightCases 命令 图10 2 WeightCases 对话框 图10 3在菜单中选择 Chi Square 命令 图10 4 Chi SquareTest 对话框 图10 5 Chi SquareTest Options 对话框 1 本例输出结果中有两个表格 其中第一个表格如下 10 1 3结果和讨论 2 输出的结果文件中第二个表格如下 10 2二项分布检验 10 2 1统计学上的定义和计算公式 现实生活中有很多数据的取值只有两类 如医学中的生与死 患病的有与无 性别中的男性和女性 产品的合格与不合格等 从这种二分类总体中抽取的所有可能结果 要么是对立分类中的这一类 要么是另一类 其频数分布称为二项分布 调用SPSS中的二项分布检验 Binomial 可对样本资料进行二项分布分析 SPSS二项分布检验就是根据收集到的样本数据 推断总体分布是否服从某个指定的二项分布 其零假设是H0 样本来自的总体与所指定的某个二项分布不存在显著的差异 SPSS中的二项分布检验 在样