
SPSS應用之非參數(shù)檢驗
統(tǒng)計學的假設檢驗可以分為參數(shù)檢驗和非參數(shù)檢驗,參數(shù)檢驗是根據(jù)一些假設條件推算而來,當這些假設條件無法滿足的時候,參數(shù)檢驗的效能會大打折扣,甚至出現(xiàn)錯誤的結(jié)果,而非參數(shù)檢驗通常是沒有假設條件的,因此應用范圍比參數(shù)檢驗要廣。
非參數(shù)檢驗在不做任何假設的情況下,最大限度的使用樣本信息,利用統(tǒng)計學、數(shù)學的方法和技巧構(gòu)造統(tǒng)計量并加以檢驗,在某些情況下,非參數(shù)檢驗比參數(shù)檢驗擁有更高的效能,盡管如此,我們也不能一味的使用非參數(shù)檢驗,畢竟參數(shù)檢驗更加嚴謹,通常都是在數(shù)據(jù)不符合參數(shù)檢驗的條件是,才使用非參數(shù)檢驗,因此,對于數(shù)據(jù)的前期觀察是非常重要的。
非參數(shù)檢驗方法非常多,但是絕大部分非參數(shù)檢驗方法都是基于秩和結(jié)來構(gòu)造統(tǒng)計量的,SPSS中非參數(shù)檢驗是一個獨立的過程,也保留了舊對話框,新對話框按照樣本情況分類,根據(jù)樣本情況來選擇方法,并且更傾向于自動化分析,舊對話框的分類則不是很明確,分我們按照新對話框來進行介紹
分析—非參數(shù)檢驗—單樣本
一、單樣本
1.二項式檢驗
二項式檢驗也稱為二項分布檢驗,用來檢驗樣本是否來自二項分布,也就是檢查樣本的觀測值的頻數(shù)與某一特定二項分布下的期望頻數(shù)是否一致。不僅可以針對于二分類變量,對于連續(xù)變量也可以當做二分類變量來處理,例如成績的及格與否,產(chǎn)品的合格與否等。
本例中是想檢驗三門學科的及格率是否都在95%以上
2.卡方檢驗
卡方檢驗是最常用的多分類非參數(shù)檢驗,卡方統(tǒng)計量也廣泛被其他檢驗所引用,卡方檢驗依據(jù)卡方分布,主要包括適應性檢驗和獨立性檢驗,適應性檢驗用于檢驗實際觀察頻數(shù)與期望頻數(shù)是否一致,獨立性檢驗用于檢驗兩組或多組計數(shù)資料是否相互獨立。
3.K-S檢驗
全稱為Kolmogorov-Smirnow檢驗,在探索性分析中,也曾出現(xiàn)過用它來檢驗是否服從正態(tài)分布。該檢驗屬于非參數(shù)檢驗,用來檢驗某一單樣本是否服從某一理論分布。
4.Wilcoxon符號秩檢驗
該檢驗將符號和秩相結(jié)合,效能比單純的符號檢驗和秩和檢驗都高,因此比較常用
5.游程檢驗
我們知道樣本的隨機性很重要,而游程檢驗就是用來檢驗樣本數(shù)據(jù)是否是隨機抽取的。該檢驗的思想就是將樣本轉(zhuǎn)換為二分類變量,然后計算其游程個數(shù)進行檢驗。數(shù)據(jù)分析師培訓
二、獨立樣本
獨立樣本可分為兩獨立樣本和多獨立樣本,重點在于這些樣本之間沒有相關(guān)性,具體方法也有很多
三、相關(guān)樣本
相關(guān)樣本分為兩配對樣本和多獨立樣本,這些樣本之間都存在相關(guān)性
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