SPSS10-非参分析课件

第十章非参分析,Nonparametrictests,返回,作为二十一世纪统计理论的三大发展方向之一，非参数统计是统计分析的重要组成部分。可是与之很不相称的是他针对一般性统计分析的理论发展远远不及参数检验完善，因而比较完善的可供使用的方法也不多。比如多组均数间的两两比较，虽然已有好几种方法可资利用，但由于在理论上仍存在争议，几种权威的统计软件（如SAS和SPSS）均没有提供这方面的方法。虽然这些洋统计软件没有提供两两比较的非参数方法，但国产的统计软件大都是提供了的（国情不同），因此建议大家：如果真的要做这方面的非参数分析，不如直接用PEMS、SPLMWIN、NOSA等国产软件，免得用SPSS等只能做一半。,在SPSS中，几乎所有的非参数分析方法都被放入了NonparametricTests菜单中，具体来讲有以下几种：,Chi-squaretest：用卡方检验来检验变量的几个取值所占百分比是否和我们期望的比例没有统计学差异。比如我们在人群中抽取了一个样本，可以用该方法来分析四种血型所占的比例是否相同（都是25%），或者是否符合我们所给出的一个比例（如分别为10%、30%、40%和20%，随便写的）。请注意该检验和我们一般所用的卡方不太一样，我们一般左的卡方要用crosstable菜单来完成，而不是这里。BinomialTest：用于检测所给的变量是否符合二项分布，变量可以是两分类的，也可以使连续性变量，然后按你给出的分界点一刀两断。RunsTest：用于检验某变量的取值是否是围绕着某个数值随机地上下波动，该数值可以是均数、中位数、众数或人为制定。一般来说，如果该检验P值有统计学意义，则提示有其他变量对该变量的取值有影响，或该变量存在自相关。One-SampleKolmogorov-SmirnovTest：采用柯尔莫诺夫-斯米尔诺夫检验来分析变量是否符合某种分布，可以检验的分布有正态分布、均匀分布、Poission分布和指数分布。Two-Independent-SamplesTests：即成组设计的两样本均数比较的非参数检验。TestsforSeveralIndependentSamples：成组设计的多个样本均数比较的非参数检验，此处不提供两两比较方法。Two-Related-SamplesTests：配对设计两样本均数的非参数检验。TestsforSeveralRelatedSamples：配伍设计多个样本均数的非参数检验，此处同样不提供两两比较。,难道两分类的变量还可能不服从二项分布？是的，比如极端的均一分布（取值都是0或1），负二项分布等。最常见的如传染病的发病，是否发病是绝对不服从二项分布的（因两个观察结果间会有关联）。由于上述各种统计方法都比较简单，且对话框和结果都比较相似，可以举一反三，我就不准备一一介绍了，只介绍其中有代表性的两个-Kolmogorov-SmirnovTest和Two-Independent-SamplesTests。,非参分析包括的内容,返回,目录,卡方检验二项分布游程检验柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验两个独立样本检验,多个独立样本检验两个相关样本的检验多个相关样本检验习题10参考答案,结束,返回,卡方检验,返回,卡方检验主对话框,选择检验变量,返回,卡方检验选择对话框,返回,卡方检验实例数据,300次掷一颗六面体实验观测结果,返回,卡方检验实例输出1,六面体均匀性卡方检验结果,返回,例2数据、输出与结果分析,原始数据,100名健康成年女子血清总蛋白含量表,返回,二项分布检验,返回,二项分布检验主对话框,返回,数据与检验结果,31次掷一枚球类比赛用挑边器实验观测结果,挑边器均匀性二项分布检验结果,返回,游程检验,返回,游程检验的基本概念,根据游程数所作的两分变量的随机性检验,当样本容量很大，即当m/n时,在给定显著性水平,后，可用下面的近似公式得到临界值,返回,游程检验主对话框,选择变量和检验方法,返回,游程检验实例数据与结果,掷硬币20次的实验结果,平均数作为分界点的结果,自定义0.5作为分界点的结果,返回,两种方法检验结果,返回,柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验,单样本K-S检验One-SampleKolmogorov-SmirnovTest,返回,一个样本的柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验概念,Kolmogorov-Smirnov双侧检验的原假设H0为：对所有的x值F(x)=F(x0)成立，备择假设为：至少有一个x值使F(x)F(x0)成立。,设S(x)表示一组数据的经验分布。定义一组随机样本x1，x2，xn的经验分布函数为阶梯函数,它是小于x的值的比列，是总体分布F(x)的一个估计。检验统计量为,只取离散值，所以考虑到跳跃问题,如果有n个观察值，则可用下面的统计量来代替上面的D,返回,一个样本的柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验概念,当n时，大样本的渐近公式为,其分布函数的表达式为,返回,柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验主对话框,选择变量和检验分布类型,返回,单样本K-S检验实例数据及结果,质点实验数据,返回,上表给出了所检验变量的常用正态描述指标（即均数、标准差），检验的中间结果和最终结果。从上可见P值为0.652，即score是服从正态分布的。,两个独立样本检验,Two-Independent-SamplesTests,返回,选择Analyze=Nonparametictest=Two-Independent-Samples，弹出的对话框和大家最初就接触的t检验对话框非常相似，只是在下面一共给出了四种检验方法，其中第一种Mann-WhitneyU检验实际上就是大家都学过的两样本均数比较的秩和检验，只是换了个名称而已。这里我们就用它。,“成组设计多独立样本非参数检验”用“两独立样本Mann-WhitneyU检验”来作两两比较完全等价于用t检验代替方差分析中的的两两比较，如果一定要做，就必须要对Alpha水准进行调整。,两个样本分布一致性检验主对话框,主对话框,定义分组对话框,返回,两独立样本一致性检验实例检验输出1,Mann-WhitneyU检验结果,返回,上表为两组秩次情况的报告，可见第一次检查的智次和为77.5，平均秩次为7.75。第二次检查的则分别为132.5和13.25，显然，差距较大。,上表为统计分析的结果，分别给出了Mann-WhitneyU检验值、WilcoxonW检验值和Z值，以及近似P值和确切概率值。可见P值小于0.05，因此刚才两组的平均秩次之差是有统计学意义的。,两独立样本一致性检验实例检验输出2,两样本Kolmogorov-SmirnovZ检验结果,返回,两独立样本一致性检验实例检验输出3,Moses检验结果,返回,两独立样本一致性检验实例检验输出4,Wald-Wolfowitz检验结果,返回,多个独立样本检验,返回,多个独立样本检验主对话框,输入v变量和检验方法,返回,多个独立样本检验分组对话框,返回,多个独立样本检验实例输出1,Kruskal-Wallis检验结果,返回,多个独立样本检验实例检验输出2,Median检验结果,返回,两个相关样本的检验,返回,两个相关样本的检验主对话框,选择变量和检验方法,返回,两个相关样本的检验实例数据及输出1,WilcoxonSignedRanks检验结果,返回,Sign检验结果,返回,多个相关样本检验,返回,多个相关样本检验的主对话框,选择检验变量和方法,返回,多个相关样本检验实例数据与检验结果1,顾客对不同款式衬衣喜爱程度,Friedman检验结果,返回,多个相关样本检验实例与检验输出2,KendallsW检验结果,返回,习题10,1、什么是非参数检验？2、在SPSS的哪个过程中可进行非参数检验？共包括几种方法？3、100名健康成年女子血清蛋白含量如下：7.437.886.887.807.048.056.978.057.127.357.957.567.507.887.207.437.207.127.206.707.507.357.887.437.586.507.437.126.977.207.357.507.206.437.588.036.977.437.357.587.357.586.887.657.047.128.127.507.046.807.047.207.657.437.657.766.737.207.507.437.357.957.357.476.507.658.167.547.276.727.277.657.277.047.726.886.636.737.276.737.587.357.507.277.357.277.358.187.037.437.357.957.047.157.277.728.437.507.657.04试用Chi-Square过程检验健康成年女子血清蛋白含量是否服从正态分布？4、对一台设备进行寿命试验，记录10次无故障工作时间，并从小到大排列如下：4205009201380151016501760210023002350问此设备的无故障工作时间是否服从指数分布？,返回,习题10,5、一个监听装置收到如下的信号0101110011000011111111101001110101010000000010110011101010001001010100000000能否说该信号是纯粹随机干扰？6、两个地点的地表土壤的PH值为地点A：8.538.528.017.997.937.897.857.827.80地点B：7.857.737.587.407.357.307.277.277.23请问这两个地点的平均PH值是否一样。7、有10个病人在进行了某种药物疗法前后的血压（单位：毫米汞柱收缩压）为：前148167156162151170161144171161后128140147152156150137132178128问药物疗法是否有效？8、下面是某村20个村民对四个候选人（A、B、C、D）的赞同与否的调查（数字1表示赞同，0表示不赞同），试用CochransQ法检验村民是否对这四个候选人有不同的看法？A:01100111111111110111B:11000111110110110000C:01111000010001101010D:00001100100001011000,返回,习题10参考答案,1、非参数检验是指在总体分布情况不明时，用来检验数据资料是否来自同一个总体假设的一类检验方法。2、在SPSS中进行非参数检验由主菜单的Analyze下拉菜单中的Nonparametrictests菜单项导出。其中包括：(1)Chi-squaretest卡方检验(2)Binomialtest二项式检验(3)Runstest游程检验(4)1-sampleKolmogorov-Smirnovtest一个样本柯尔莫哥洛夫斯米诺夫检验(5)2independentsamplestest两个独立样本检验(6)KindependentsamplestestK个独立样本检验(7)2relatedsamplestest两个相关样本检验(8)KrelatedsamplestestK个相关样本检验,返回,习题10参考答案(第3题),3、第一步：将原始数据在SPSS中制作成频数分布表。其步骤如下：(1)在SPSS中数据须按列存放。现将其已录入SPSS中的变量名Var00001下，系统默认为数字型，定义Var00002为数字型，取文件名为ZHB0001.sav。(2)按Analyze-ReportsCaseSummaries打开CaseSummaries的对话框，见图一。将变量Var00001送入Variables:框中。关闭DisplayCases选择项，单击Statistics的选择项，见图二。将统计量Maximum(最大值)、Minimum(最小值)、Range(两极差)移入右框中。按Continue键返回图四。按OK键运行，在输出窗中得到如下（见表一）的输出结果：,返回,习题10参考答案(第3题),返回,习题10参考答案(第3题),（4）按TransformCompute顺序打开Compute对话框，见图三。在TargetVariable:的下框中输入目标变量名为已事先建立的Var00002。在NumericExpression:的下框中输入第一组的近似上限值6.60，点击If按钮，打开其对话窗，见图四。选择有条件限制的第二选择项（Includeifcasesatisfiescondition），给出使Var00002=6.60的条件为Var000016.60，按Continue返回上一窗口。按OK运行，则凡Var000016.60的，在其对应的Var00002下被赋值为6.60。,返回,习题10参考答案(第3题),返回,习题10参考答案(第3题),（5）按DescriptiveStatisticsFrequencies顺序打开Frequencies对话框，见图五。选中Var00002，并将其移入Variable（s）:的下框中。按OK运行，得到的频数分布表见表二。,返回,习题10参考答案(第3题),返回,习题10参考答案(第3题),第二步：计算各组理论上的期望频数1、计算原始数据的平均数和标准差在描述统计中选用Frequencies过程，在Statistics中选择平均数和标准差，得如下结果（见表三）：,返回,习题10参考答案（第3题）,在ZHB0001.sav中，建立数字型变量Var00003和数字型变量Var00004，在Var00003中存放合并后的近似组上限，在Var00004中存放合并后的组内频数。3、用CDF.NORMAL(q,mean,stddev)*N函数计算各组理论上的期望频数CDF.NORMAL(q,mean,stddev)函数是用来计算小于q值的正态分布的概率值的,其中q为一个事先给定的数据资料原始值，mean为正态分布的平均数,stddev为正态分布的标准差。同样地，按TransformCompute顺序打开Compute对话框，见图三。在TargetVariable:的下框中输入目标变量名为Var00005。显然，第一组的概率值可用q等于第一组的组上限时的CDF.NORMAL(q,mean,stddev)函数求得，其组内期望频数为其组内概率值乘以样本含量N。因此，计算第一组的组内期望频数值时，在NumericExpression:的下框中输入CDF.NORMAL(6.8,7.36,0.39