SPSS課件-06非參數(shù)檢驗(yàn)

第6章非參數(shù)檢驗(yàn)學(xué)習(xí)內(nèi)容單樣本檢驗(yàn)卡方檢驗(yàn)（離散變量）二項(xiàng)檢驗(yàn)（離散變量）K-S檢驗(yàn)（連續(xù)變量）兩獨(dú)立樣本的檢驗(yàn)多獨(dú)立樣本的檢驗(yàn)兩配對(duì)樣本的檢驗(yàn)1.非參數(shù)檢驗(yàn)的基本介紹非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法：不考慮原來總體分布進(jìn)行估計(jì)和檢驗(yàn)的方法。用于母體不服從正態(tài)分布，或者分布情況不清楚時(shí)，檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否來自同一母體。與參數(shù)檢驗(yàn)的區(qū)別參數(shù)檢驗(yàn)對(duì)被抽樣總體的參數(shù)做了某些規(guī)定，假設(shè)這些規(guī)定成立（例如，要求總體服從正態(tài)分布）。非參數(shù)檢驗(yàn)對(duì)被抽樣總體不規(guī)定條件。2.單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)

2.1卡方檢驗(yàn)（Chi-SquareTest）

此處的卡方檢驗(yàn)和統(tǒng)計(jì)學(xué)中抽樣分布的卡方檢驗(yàn)不同，畢竟沒有要求總體是正態(tài)分布，因此統(tǒng)計(jì)量的表述相對(duì)復(fù)雜。例題：擲一顆6面體300次，結(jié)果如下表所示，試問這顆6面體是否均勻？點(diǎn)數(shù)i123456觀測(cè)頻數(shù)Oi434956456641第1步：建立數(shù)據(jù)間的權(quán)重聯(lián)系數(shù)據(jù)/加權(quán)個(gè)案

打開的窗口中，把“觀測(cè)頻率”選擇為權(quán)數(shù)SPSS的操作步驟第2步：進(jìn)入卡放分布對(duì)話框，將待檢驗(yàn)的變量選入檢驗(yàn)變量列表，不選頻數(shù)第4步：在期望值中輸入期望的頻率，最后點(diǎn)確定SPSS的操作步驟本例中，P值大于0.05，表明不拒絕原假設(shè)，即該骰子的六面體是均勻的卡方分布暗含的H0為樣本的頻率和期望的頻率無顯著差異。若P值小于0.05，表明拒絕原假設(shè)，則樣本頻率和期望的頻率有顯著差異。期望的頻數(shù)卡方統(tǒng)計(jì)量P值SPSS的輸出結(jié)果2.2二項(xiàng)分布檢驗(yàn)（binomialTest）

用于二值的觀測(cè)值（只取0或1），其頻率與期望頻率是否有顯著差異。例題：根據(jù)以往的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，某種產(chǎn)品的合格率為90%?，F(xiàn)從中隨機(jī)抽取240個(gè)進(jìn)行檢測(cè)，合格品為197個(gè)。檢驗(yàn)該批產(chǎn)品的合格率是否為90%？(產(chǎn)品合格率X~B(n,0.9))合格品頻數(shù)1197043表中的“1”表示合格品；“0”表示不合格品第1步：指定“頻數(shù)”變量為權(quán)數(shù)第2步：進(jìn)入二項(xiàng)式主對(duì)話框，將待檢驗(yàn)的變量選入檢驗(yàn)變量列表，本例為“合格品”)第3步：在檢驗(yàn)比例中輸入檢驗(yàn)的概率，點(diǎn)擊確定SPSS的操作步驟2.2二項(xiàng)分布檢驗(yàn)（binomialTest）原假設(shè)H0表明，樣本頻率與期望頻率無顯著差異。結(jié)果中的合格品的觀察比例為0.8，檢驗(yàn)比例為0.9。精確單尾概率為0.000，P<0.05,拒絕原假設(shè)，表明該批產(chǎn)品的合格率不是0.9。SPSS的輸出結(jié)果用于檢驗(yàn)樣本的累計(jì)頻率分布是否與指定連續(xù)分布有顯著差異?？蛇M(jìn)行四種分布的檢驗(yàn)正態(tài)分布normal均勻分布uniform泊松分布poisson指數(shù)分布exponential2.3K-S檢驗(yàn)（Kolmogorov-Smirnov）例題：對(duì)某汽車配件提供商提供的10個(gè)樣本進(jìn)行檢測(cè)，得到其長(zhǎng)度數(shù)據(jù)如下(單位：cm)

檢驗(yàn)該供貨商生產(chǎn)的配件長(zhǎng)度是否服從正態(tài)分布？(=0.05)

12.210.812.011.811.912.411.312.212.012.32.3K-S檢驗(yàn)（Kolmogorov-Smirnov）2.3K-S檢驗(yàn)（Kolmogorov-Smirnov）第1步選擇【Analyze】

【NonparametricTest】

【1-SampleK-S】進(jìn)入主對(duì)話框SPSS的操作步驟第2步：將待檢驗(yàn)的變量選入【TestVariableList】(本例為“配件長(zhǎng)度”)，選擇要檢驗(yàn)的指定分布2.3K-S檢驗(yàn)（Kolmogorov-Smirnov）SPSS的操作步驟2.3K-S檢驗(yàn)（Kolmogorov-Smirnov）SPSS的輸出結(jié)果精確雙尾概率為0.678>0.05，不拒絕原假設(shè)。沒有證據(jù)表明該供貨商提供的汽車配件長(zhǎng)度不服從正態(tài)分布

用于確定兩個(gè)總體間是否存在差異的一種非參數(shù)檢驗(yàn)方法(對(duì)應(yīng)的參數(shù)方法—兩個(gè)獨(dú)立樣本的t檢驗(yàn))Mann-Whitney檢驗(yàn)不需要諸如總體服從正態(tài)分布且方差相同等之類的假設(shè)3.兩獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)

Mann-WhitneyU檢驗(yàn)例題

8亞洲國(guó)家和8個(gè)歐美國(guó)家2005年的人均國(guó)民收入數(shù)據(jù)如下。檢驗(yàn)亞洲國(guó)家和歐美國(guó)家的人均國(guó)民收入是否有顯著差別？(=0.05)

亞洲國(guó)家人均國(guó)民總收入歐美國(guó)家人均國(guó)民總收入中國(guó)1740美國(guó)43740日本38980加拿大32600印度尼西亞1280德國(guó)34580馬來西亞4960英國(guó)37600泰國(guó)2750法國(guó)34810新加坡27490意大利30010韓國(guó)15830墨西哥7310印度720巴西34603.兩獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)

Mann-WhitneyU檢驗(yàn)3.兩獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)

Mann-WhitneyU檢驗(yàn)第1步：選擇【Analyze】

【NonparametricTests】

【

2IndependentSamples】SPSS的操作步驟3.兩獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)

Mann-WhitneyU檢驗(yàn)第2步：將待檢驗(yàn)變量選入【TestVariableList】，(本例為“人均國(guó)民收入”)；將分類變量選入的【GroupingVariable】框內(nèi)(本例為“國(guó)家”)，點(diǎn)擊進(jìn)入【DefineGroups】分別輸入類別代碼“1”和“2”，返回主對(duì)話框第3步：在【TestType】下選擇【Mann-WhitneyU】，點(diǎn)擊OKSPSS的操作步驟統(tǒng)計(jì)量為-2.100，精確的雙尾0.038，拒絕H0，亞洲國(guó)家和歐美國(guó)家的人均國(guó)民收入有顯著差別3.兩獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)

Mann-Whitne