第十三章非参数检验 第一节Chi- Square过程 13.1.1主要功能 13.1.2实例操作 第二节 Binomial过程 13.2.1主要功能 13.2.2实例操作 第三节Runs过程 13.3.1主要功能 13.3.2实例操作 第四节1-Sa mple K-s 13.4.1主要功能 13.4.2实例操作 第五节2 Independent samples过程 13.5.1主要功能 13.5.2实例操作 第六节 k Independent samples过程 13.6.1主要功能 13.6.2实例操作 第七节2 Related Samples过程 13.7.1主要功能 13.7.2实例操作
第十三章 非参数检验 第一节 Chi-Square 过程 13.1.1 主要功能 13.1.2 实例操作 第二节 Binomial 过程 13.2.1 主要功能 13.2.2 实例操作 第三节 Runs 过程 13.3.1 主要功能 13.3.2 实例操作 第四节 1-Sample K-S 过程 13.4.1 主要功能 13.4.2 实例操作 第五节 2 Independent Samples 过程 13.5.1 主要功能 13.5.2 实例操作 第六节 k Independent Samples 过程 13.6.1 主要功能 13.6.2 实例操作 第七节 2 Related Samples 过程 13.7.1 主要功能 13.7.2 实例操作
第八节 K Related Samples过程 13.8.1主要功能 13.8.2实例操作 许多统计分析方法的应用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 为参数统计 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,这时做统计分析常常 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),这类方法称非参数统 计( Nonparametric tests)。 非参数统计方法简便,适用性强,但检验效率较低,应用时应加以考虑 第一节Chi- Square过程 13.1.1主要功能 调用此过程可对样本数据的分布进行卡方检验。卡方检验适用于配合度检验,主要用于 分析实际频数与某理论频数是否相符。 返回目录返回主页 13.1.2实例操作 [例13-1]某地一周内各日死亡数的分布如下表,请检验一周内各日的死亡危险性是否 相同? 周日 亡数 二三四五六日 u975569
第八节 K Related Samples 过程 13.8.1 主要功能 13.8.2 实例操作 许多统计分析方法的应用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 为参数统计。 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，这时做统计分析常常 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），这类方法称非参数统 计（Nonparametric tests）。 非参数统计方法简便，适用性强，但检验效率较低，应用时应加以考虑。 第一节 Chi-Square 过程 13.1.1 主要功能 调用此过程可对样本数据的分布进行卡方检验。卡方检验适用于配合度检验，主要用于 分析实际频数与某理论频数是否相符。 13.1.2 实例操作 [例 13-1]某地一周内各日死亡数的分布如下表，请检验一周内各日的死亡危险性是否 相同？ 周 日 死亡数 一 二 三 四 五 六 日 11 19 17 15 15 16 19
13.1.2.1数据准备 激活数据管理窗口,定义变量名:各周日为day,死亡数为 death。按顺序输入数据,结 果见图13.1。激活Data菜单选 Weight Cases..命令项,弹出 Weight Cases对话框(如图 13.2),选 death点击钮使之进入 Frequency Variable框,定义死亡数为权数,再点击OK 钮即可。 图13.1数据录入窗口 图13.2数据加权对话框 13.1.2.2统计分析 激活 Statistics菜单选 Nonparametric Tests中的Chi- Square..命令项,弹出 Chi- Square Test对话框(图13.3)。现欲对一周内各日的死亡数进行分布分析,故在对话 框左侧的变量列表中选day,点击钮使之进入 Test variable list框,点击OK钮即可
13.1.2.1 数据准备 激活数据管理窗口，定义变量名：各周日为 day，死亡数为 death。按顺序输入数据， 结 果见图 13.1。激活 Data 菜单选 Weight Cases...命令项，弹出 Weight Cases 对话框（如图 13.2），选 death 点击钮使之进入 Frequency Variable 框，定义死亡数为权数，再点击 OK 钮即可。 图 13.1 数据录入窗口 图 13.2 数据加权对话框 13.1.2.2 统计分析 激活 Statistics 菜单选 Nonparametric Tests 中的 Chi-Square...命令项，弹出 Chi-Square Test 对话框（图 13.3）。现欲对一周内各日的死亡数进行分布分析，故在对话 框左侧的变量列表中选 day，点击钮使之进入 Test Variable List 框，点击 OK 钮即可
图13.3卡方检验对话框 13.1.2.3结果解释 在结果输出窗口中将看到如下统计数据 运算结果显示一周内各日死亡的理论数( Expected)为15.71,即一周内各日死亡均数 还算出实际死亡数与理论死亡数的差值( Residual);卡方值x2=3.4000,自由度数(D.F.) =6,P=0.7572,可认为一周内各日的死亡危险性是相同的。 DAY Cases Category Observed Expected Residual 3.00 9753 15.7 4.00 15.71 5.00 15.71 2.71 15.71 D F Significance 3.4000 7572 返回目录返回主页
图 13.3 卡方检验对话框 13.1.2.3 结果解释 在结果输出窗口中将看到如下统计数据： 运算结果显示一周内各日死亡的理论数（Expected）为 15.71，即一周内各日死亡均数； 还算出实际死亡数与理论死亡数的差值（Residual）；卡方值χ2 = 3.4000，自由度数（D.F.） = 6 ，P = 0.7572 ，可认为一周内各日的死亡危险性是相同的。 DAY Cases Category Observed Expected Residual 1.00 11 15.71 -4.71 2.00 19 15.71 3.29 3.00 17 15.71 1.29 4.00 15 15.71 -.71 5.00 13 15.71 -2.71 6.00 16 15.71 .29 7.00 19 15.71 3.29 --- Total 110 Chi-Square D.F. Significance 3.4000 6 .7572
第二节 Binomial|过程 13.2.1主要功能 有些总体只能划分为两类,如医学中的生与死、患病的有与无。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 Binomial过程可对样本资料进行二项分布分析。 返回目录返回主页 13.2.2实例操作 [例13-2]某地某一时期内出生40名婴儿,其中女性12名(定Sex=0),男性28名(定 Sex=1)。问这个地方出生婴儿的性比例与通常的男女性比例(总体概率约为0.5)是否不 同 13.2.2.1数据准备 激活数据管理窗口,定义性别变量为sex。按出生顺序输入数据,男性为1,女性为0。 13.2.2.2统计分析 激活 Statistics菜单选 Nonparametric Tests中的 Binomial test..命令项,弹出 Binomial test对话框(图13.4)。在对话框左侧的变量列表中选sex,点击钮使之进入Test Variable list框,在 Test Proportion框中键入0.50,再点击OK钮即可
第二节 Binomial 过程 13.2.1 主要功能 有些总体只能划分为两类，如医学中的生与死、患病的有与无。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 Binomial 过程可对样本资料进行二项分布分析。 13.2.2 实例操作 [例 13-2]某地某一时期内出生 40 名婴儿，其中女性 12 名（定 Sex=0），男性 28 名（定 Sex=1）。问这个地方出生婴儿的性比例与通常的男女性比例（总体概率约为 0.5）是否不 同？ 13.2.2.1 数据准备 激活数据管理窗口，定义性别变量为 sex。按出生顺序输入数据，男性为 1 ,女性为 0。 13.2.2.2 统计分析 激活 Statistics 菜单选 Nonparametric Tests 中的 Binomial Test...命令项，弹出 Binomial Test 对话框（图 13.4）。在对话框左侧的变量列表中选 sex，点击钮使之进入 Test Variable List 框，在 Test Proportion 框中键入 0.50，再点击 OK 钮即可