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  • 参数检验之t检验

    千次阅读 2019-09-07 23:07:05
    参数检验包括参数估计、假设检验。参数检验即,在已知随机变量总体分布类型的前提下,估计随机变量总体分布的参数,如总体分布的均值、方差等,并对估计值进行假设检验,已判断估计值是否可信。 所谓假设检验,即...

    参数检验之概念

    参数检验:包括参数估计、假设检验。参数检验即,在已知随机变量总体分布类型的前提下,估计随机变量总体分布的参数,如总体分布的均值、方差等,并对估计值进行假设检验,已判断估计值是否可信。

    所谓假设检验,即设定原假设H_0,一般H_0为XXX与XX无明显差异。在总体分布的基础上(估计而得),设定检验统计量,检验统计量一般服从 t 分布或者 F 分布(一般需要查阅文献),在数据量大的前提下,一般服从正态分布。设定完与估计所得参数有关的检验统计量后,计算检验统计量的值于检验统计量在其分布下的概率。并依据此值或者概率,藉由一定的置信度前提下,判断所估计之参数是否正确。

    T检验

    T检验即均值检验,用以检验正态分布变量的总体分布的均值(μ)大小或者两变量所对应的总体分布的均值是否相同。由于在该检验中采用的检验统计量服从t分布,故称为T检验。

    单变量均值检验

    检验随机变量X,X~N(μ,δ²),其总体的均值μ是否等于μ0。μ0为给定值(一般由无偏估计求出,或问题给出)。

    原假设:H_0:\mu=\mu_0 即,μ与μ0之间无明显差异

    检验统计量设定:

    若X服从正态分布N(μ,δ²),则样本均值\bar{X}\sim N(\mu,\delta/n)

    构造检验统计量为t:

    t=\frac{\bar{X}-\mu}{S/\sqrt{n}}

    t服从t分布。S为样本标准差。计算t的值,检查其相应的概率,以此概率判断是否接纳原假设。如检验统计量的概率为p。

    置信度为95%、显著水平为:0.05.则若p>0.05则接受原假设。

    实例演示与SPSS

    问题:检验4组车轮的直径的均值是否都等于322。

    分析:随机变量为车轮直径X。因为有4组,故存在4个随机变量X,运用t检验检验其是否分别都等于322即可。

    打开SPSS:

    打开数据文件ttest1.sav(下载地址:https://download.csdn.net/download/weixin_42141390/11701140;路径为:.\9\ttest1.sav)

    部分数据如下:

    考虑到数据文件将分组用变量表示,故先进性拆分:点击“数据”,“拆分文件”,选择“比较组”将“机械编号”变量纳入分组依据中即可。

    之后点击“分析”中的“比较均值”,点击“单样本t检验”,将检验值设置为322,在options(选项)上设置置信度为90%。点确定-确定即可。

    得出结果有两个表:

    一个是统计描述表

    单样本统计                    
    机器编号        个案数    平均值    标准 偏差    标准 误差平均值
    1    制动闸直径    16    321.998494    .0111445    .0027861
    2    制动闸直径    16    322.014263    .0106985    .0026746
    3    制动闸直径    16    321.998281    .0104840    .0026210
    4    制动闸直径    16    321.995431    .0069878    .0017469

     

    另一个是:

    单样本检验                            
    机器编号        检验值 = 322                    
                                  t    自由度    Sig.(双尾)    平均值差值    差值 90% 置信区间    
                                                                                                         上下限
    1    制动闸直径    -.541     15      .597                   -.0015063      -.006390    .003378
    2    制动闸直径    5.333    15     .000                   .0142625        .009574    .018951
    3    制动闸直径    -.656     15      .522                      -.0017187      -.006313    .002876
    4    制动闸直径    -2.615   15      .019                  -.0045688       -.007631    -.001506

    可以看到检验统计量t的值和其概率。可以看出,只有编号为2的概率小于0.1。故拒绝原假设,即认为编号2的机器的直径均值不等于322.

     

    双尾概率:

    https://wenda.so.com/q/1413687569492751

    与方向有关。

     

    双变量t检验

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  • 参数检验与非参数检验

    千次阅读 2015-06-15 14:28:03
    参数检验与非参数检验的区别。 1)参数检验:以已知分布(如正态分布)为假定条件,对总体参数进行估计或检验。 2)非参数检验:不依赖总体分布的具体形式和检验分布(如位置)是否相同。 参数检验与非参数检验的...

    参考网友的资料进行总结:


    参数检验与非参数检验的区别。

    1)参数检验:以已知分布(如正态分布)为假定条件,对总体参数进行估计或检验。
    2)非参数检验:不依赖总体分布的具体形式和检验分布(如位置)是否相同。
    参数检验与非参数检验的优缺点。
    1)参数检验:优点是符合条件时,检验效率高;其缺点是对资料要求严格,如等级数据、非确定数据(>50mg)不能使用参数检验,而且要求资料的分布型已知和总体方差相等。
    2)非参数检验:优点是应用范围广、简便、易掌握;缺点是若对符合参数检验条件的资料用非参数检验,则检验效率低于参数检验。如无效假设是正确的,非参数法与参数法一样好,但如果无效假设是错误的,则非参数检验效果较差,如需检验出同样大小的差异的差异往往需要较多的资料。另一点是非参数检验统计量是近似服从某一部分,检验的界值表也是有近似的(如配对秩和检验)因此其结果有一定近似性。
    非参数检验适用那些情况?
    (1)等级顺序资料。
    (2)偏态资料。当观察资料呈偏态或极度偏态分布而有未经变量变换,或虽经变量变换但仍未达到正态或近似正态分布时,宜用非参数检验。
    (3)未知分布型资料
    (4)要比较的各组资料变异度相差较大,方差不齐,且不能变换达到齐性。
    (5)初步分析。有些医学资料由于统计工作量过大,可采用非参数统计方法进行初步分析,挑选其中有意义者再进一步分析(包括参数统计内容)

    (6)对于一些特殊情况,如从几个总体所获得的数据,往往难以对其原有总体分布作出估计,在这种情况下可用非参数统计方法。


    常用参数检验方法:

    1.正态总体均值的假设检验(t检验)
    检验1组数据样本的均值是否等于,大于或小于某个值,或者检验两组数据样本的均值的大小情况。其中的统计量Z一般服从t分布。
    2.正态总体方差的假设检验
    检验1组数据样本的方差是否等于,大于或小于某个值,或者检验两组数据样本的方差的大小情况。其中单样本检验的统计量X2一般服从卡方分布。双样本检测的统计量F一般服从F分布。
    3.二项分布总体的假设检验(非正态总体的假设检验)
    非正态总体的假设检验有很多,二项分布总体的假设检验相对较为常用。常用于随机抽样实验的成功概率的检验。


    常用的非参数检验方法:
    1.Neyman-Pearson χ2 拟合优度检验
    检验样本数据是否符合某种分布,Neyman-Pearson 拟合优度检验是非常重要的非参数检验方法, 既可以用于检验数据的分布特性,又可以检验不同组数据之间的分布关系(是否是同一分布)。
    2.Kolmogorov-Smirnov检验
    也是一个相当重要的检验方法,和Pearson方法一样属于拟合优度检验方法。但是Kolmogorov-Smirnov方法无需对要检验的数据分组,且使用经验累积分布函数(ECDF)来定义统计量,可以用于任何分布的检验。但Kolmogorov-Smirnov只适用于一元分布的情况。因此适用面与Pearson方法相比稍小。
    3.独立性检验
    很重要的检验方法,具体有Pearson卡方检验,Fisher精确独立性检验。这些检验方法通常用于检验数据的分布和假设影响因素的关系。
    4.符号检验和秩和检验
    检验样本与总体的情况,或样本总体间的差异。



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  • 学习统计学之非参数检验

    千次阅读 2020-08-23 23:47:38
    单样本的非参数检验是对单个总体的分布类型进行推断的方法包括卡方检验、二项分布检验、k-s检验以及变量值随机性检验方法。 总体分布的卡方检验 卡方检验是根据样本数据,推断总体数据是否服从某一分布,即总体...

    单样本的非参数检验

    单样本的非参数检验是对单个总体的分布类型进行推断的方法,包括卡方检验、二项分布检验、k-s检验以及变量值随机性检验方法。

    总体分布的卡方检验

    卡方检验是根据样本数据,推断总体数据是否服从某一分布,即总体分布于期望分布之间是否存在显著性的差异,是一种吻合性的检验方法。它的原假设为样本来自的总体分布与所假设的分布无显著性差异。基本思想为在原假设成立的条件下,变量值落在一个子集中的概率值为p,则相应的期望频数为np,卡方检验是通过卡方统计量来获得实际的频数与期望频数之间的差距大小,从而根据相应的P值来判断实际分布与期望分布之间是否存在显著性的差异。
    卡方统计量:
    在这里插入图片描述

    二项分布检验

    二项分布的原假设是样本来自的总体与指定的二项分布无显著性差异,在大于等于30的样本中,构造的Z统计量近似服从正态分布:
    在这里插入图片描述

    单样本K-S检验

    单样本K-S检验是用于连续性随机变量的总体分布是否服从某一理论分布,所包含的理论分布主要有正态分布、均匀分布、指数分布和泊松分布。

    两独立样本的非参数检验

    两独立样本的非参数检验是在对总体分布不了解的情况下,通过对两个独立样本的分许推断样本来自的两总体的分布是否存在显著差异的方法。

    曼-惠特尼U检验

    它是用于两总体分布的比较判断,它是在总体分布情况未知时,不能使用两独立样本T检验的情况下,可以知道两个样本来自的总体是否相同,其原假设是;两独立样本来自的两总体的分布无显著差异,它通过对两个样本平均秩的研究来进行推断。所谓秩,就是变量值排序的名次,将两个样本数据进行升序排列,得到每个数据各自的秩,然后对两个样本的秩求平均,得到两个平均秩,如果两个平均秩之间的差异较大,则很可能两个总体的分布有显著差异。
    在这里插入图片描述

    两独立样本的K-S检验和游程检验

    两独立样本的K-S检验和游程检验用来检验两个独立样本的两总体的分布是否存在显著性差异,其原假设于惠特尼的原假设一致。

    多独立样本的非参数检验

    多多独立样本的非参数检验时通过分析多组独立样本数据,判断样本来自的多个总体的中位数或者分布是否存在显著性差异。

    多独立样本的中位数检验

    其原假设是多个独立样本来自的多个总体的中位数无显著性差异;其基本思想是如果多个总体的中位数无显著差异,即存在共同的中位数,那么这个共同的中位数在各个样本中均处在中间位置上,于是每个样本中大于该中位数与小于该中位数的样本量应大致相同。

    多独立样本的kruskal-wallis 检验

    多独立样本的kruskal-wallis检验的基本思想是将多个样本数据混合并按升序排序,求出各个变量值的秩,然后考察各组的 秩均值之间是否存在显著性的差异。

    两配对样本的非参数检验

    两配对样本的非参数检验是对在总体分布不清楚的情况下,通过两配对样本的分析,推断来自两个总体的分布是否存在显著性差异。如检验一种新的训练方法对运动员提高成绩是否有显著效果,可以通过收集一批训练员在这种训练方法前后的运动成绩来分析,因为训练成绩的分布不清楚,所以需要使用两配对样本的非参数检验。

    两配对样本的符号检验

    其原假设是两配对样本来自的总体的分布无显著性差异。
    在这里插入图片描述

    两配对样本的wilcoxon

    其原假设也是两配对样本来自的两总体的分布不存在显著性差异
    它的基本思想是根据符号检验的方法,分别用第二个样本的各个观测值减去第一个样本对应的观测值,其差值为正为正号,为负则记为符号,同时保存差值的绝对值,然后,将差值的绝对值按升序排序,并求出差值的秩,最后,分别计算正好秩 W + W^+ W+和负号秩 W − W^- W。如果正号秩和与负号秩和大致相当,则说明一个样本大于另一个样本和该样本小于另一个样本的幅度大致相当,两组样本数据差的正负变化程度相当,两配对样本来自的两总体的分布无显著性差异。

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  • T检验,方差分析,非参数检验,卡方检验一.T检验1.T检验分类2.T检验的使用前提3.T检验的适用类型二.非参数检验1.非参数检验介绍2.非参数检验适用类型三.卡方检验的检验1.卡方检验的检验介绍2.卡方检验的的使用前提3....

    一.T检验

    1.T检验分类

    T检验是通过比较不同数据的均值,研究两组数据之间是否存在显著差异。
    单总体检验:单总体t检验是检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著。当总体分布是正态分布,如总体标准差未知且样本容量小于30,那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t分布。

    独立样本T检验:双总体t检验是检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。双总体t检验又分为两种情况,一是独立样本t检验(各实验处理组之间毫无相关存在,即为独立样本),该检验用于检验两组非相关样本被试所获得的数据的差异性;一是配对样本t检验,用于检验匹配而成的两组被试获得的数据或同组被试在不同条件下所获得的数据的差异性,这两种情况组成的样本即为相关样本。

    配对样本t检验:配对样本t检验可视为单样本t检验的扩展,其实质就是对差值进行单样本t检验。

    2.T检验的使用前提

    正态性;(单样本、独立样本、配对样本T检验都需要,可以用K-S检验法,在SPSS中的“分析”–“非参数检验”—“单样本”中;或者直接根据直方图、P-P图,Q-Q图来观察或根据偏度峰度法来分析)

    独立性;(独立样本T检验要求)

    方差齐性;(独立样本T检验要求,使用Levene’s检验,两样本T检验中提供Levene’s检验,如需更详细的检验结果可在“分析”–“描述统计”–“探索”中进行)

    3.T检验的适用类型

    单样本T检验:比较样本均数和总体均数
    独立样本T检验:比较成组设计的两个样本,如比较两个班学生的某科目成绩
    配对样本T检验:如用药前和用药后的两个人群的样本、同一样品用两种方法的比较,
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    二.非参数检验

    1.非参数检验介绍

    非参数检验(Nonparametric tests)是统计分析方法的重要组成部分,它与参数检验共同构成统计推断的基本内容。非参数检验是在总体方差未知或知道甚少的情况下,利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。由于非参数检验方法在推断过程中不涉及有关总体分布的参数,因而得名为“非参数”检验。

    2.非参数检验适用类型

    链接:非参数检验来自百度.

    两独立样本的非参数检验

    两独立样本的非参数检验是在对总体分布不甚了解的情况下,通过对两组独立样本的分析来推断样本来自的两个总体的分布等是否存在显著差异的方法。独立样本是指在一个总体中随机抽样对在另一个总体中随机抽样没有影响的情况下所获得的样本。
    SPSS中提供了多种两独立样本的非参数检验方法,其中包括曼-惠特尼U检验、K-S检验、W-W游程检验、极端反应检验等。

    某工厂用甲乙两种不同的工艺生产同一种产品。如果希望检验两种工艺下产品的使用是否存在显著差异,可从两种工艺生产出的产品中随机抽样,得到各自的使用寿命数据。
    甲工艺:675 682 692 679 669 661 693
    乙工艺:662 649 672 663 650 651 646 652

    曼-惠特尼U检验
    两独立样本的曼-惠特尼U检验可用于对两总体分布的比例判断。其原假设:两组独立样本来自的两总体分布无显著差异。曼-惠特尼U检验通过对两组样本平均秩的研究来实现判断。秩简单说就是变量值排序的名次,可以将数据按升序排列,每个变量值都会有一个在整个变量值序列中的位置或名次,这个位置或名次就是变量值的秩。

    K-S检验
    K-S检验不仅能够检验单个总体是否服从某一理论分布,还能够检验两总体分布是否存在显著差异。其原假设是:两组独立样本来自的两总体的分布无显著差异。
    这里是以变量值的秩作为分析对象,而非变量值本身。

    游程检验
    单样本游程检验是用来检验变量值的出现是否随机,而两独立变量的游程检验则是用来检验两独立样本来自的两总体的分布是否存在显著差异。其原假设是:两组独立样本来自的两总体的分布无显著差异。
    两独立样本的游程检验与单样本游程检验的思想基本相同,不同的是计算游程数的方法。两独立样本的游程检验中,游程数依赖于变量的秩。

    极端反应检验
    极端反应检验从另一个角度检验两独立样本所来自的两总体分布是否存在显著差异。其原假设是:两独立样本来自的两总体的分布无显著差异。
    基本思想是:将一组样本作为控制样本,另一组样本作为实验样本。以控制样本作为对照,检验实验样本相对于控制样本是否出现了极端反应。如果实验样本没有出现极端反应,则认为两总体分布无显著差异,相反则认为存在显著差异。

    多独立样本的非参数检验
    多独立样本的非参数检验是通过分析多组独立样本数据,推断样本来自的多个总体的中位数或分布是否存在显著差异。多组独立样本是指按独立抽样方式获得的多组样本。
    SPSS提供的多独立样本非参数检验的方法主要包括中位数检验、Kruskal-Wallis检验、Jonckheere-Terpstra检验。
    例:希望对北京、上海、成都、广州四个城市的周岁儿童的身高进行比较分析。采用独立抽样方式获得四组独立样本。

    中位数检验
    中位数检验通过对多组独立样本的分析,检验它们来自的总体的中位数是否存在显著差异。其原假设是:多个独立样本来自的多个总体的中位数无显著差异。
    基本思想是:如果多个总体的中位数无显著差异,或者说多个总体有共同的中位数,那么这个共同的中位数应在各样本组中均处在中间位置上。于是,每组样本中大于该中位数或小于该中位数的样本数目应大致相同。

    Kruskal-Wallis检验
    Kruskal-Wallis检验实质是两独立样本的曼-惠特尼U检验在多个样本下的推广,也用于检验多个总体的分布是否存在显著差异。其原假设是:多个独立样本来自的多个总体的分布无显著差异。
    基本思想是:首先,将多组样本数据混合并按升序排序,求出各变量值的秩;然后,考察各组秩的均值是否存在显著差异。容易理解:如果各组秩的均值不存在显著差异,则是多组数据充分混合,数值相差不大的结果,可以认为多个总体的分布无显著差异;反之,如果各组秩的均值存在显著差异,则是多组数据无法混合,某些组的数值普遍偏大,另一些组的数值普遍偏小的结果,可以认为多个总体的分布有显著差异。

    Jonckheere-Terpstra检验
    Jonckheere-Terpstra检验也是用于检验多个独立样本来自的多个总体的分布是否存在显著差异的非参数检验方法,其原假设是:多个独立样本来自的多个总体的分布无显著差异。
    基本思想与两独立样本的曼-惠特尼U检验类似,也是计算一组样本的观察值小于其他组样本的观察值的个数。

    两配对样本的非参数检验
    两配对样本的非参数检验是对总体分布不甚了解的情况下,通过对两组配对样本的分析,推断样本来自的两个总体的分布是否存在显著差异的方法。
    SPSS提供的两配对样本非参数检验的方法主要包括McNemar检验、符号检验、Wilcoxon符号秩检验等。

    例:要检验一种新的训练方法是否对提高跳远运动员的成绩有显著效果,可以收集一批跳远运动员在使用新训练方法前后的跳远最好成绩,这样的两组样本便是配对的。再例如,分析不同广告形式是否对商品的销售产生显著影响,可以比较几种不同商品在不同广告形式下的销售额数据(其他条件保持基本稳定)。这里不同广告形式下的若干组商品销售额样本便是配对样本。可见,配对样本的样本数是相同的,且各样本值的先后次序是不能随意更改的。

    McNemar检验
    是一种变化显著性检验,它将研究对象自身作为对照者检验其“前后”的变化是否显著。其原假设是:两配对样本来自的两总体的分布无显著差异。

    分析学生在学习“统计学”课程前后对统计学重要性的认知程度是否发生了显著改变,可以随机收集一批学生在学习“统计学”之前以及学完以后认为统计学是否重要的样本数据(0表示“不重要”,1表示“重要”)。

    应该看到:两配对样本的McNemar检验分析的变量是二值变量。因此,在实际应用中,如果变量不是二值变量,应首先进行数据转换后方可采用该方法,因而它在应用范围方面有一定的局限性。
    符号检验

    符号检验也是用来检验两配对样本所来自的总体的分布是否存在显著差异的非参数方法。其原假设是:两配对样本来自的两总体的分布无显著差异。

    首先,分别用第二组样本的各个观察值减去第一组对应样本的观察值。差值为正则记为正号,差值为负则记为负号。然后,将正号的个数与负号的个数进行比较,容易理解:如果正号个数和负号个数大致相当,则可以认为第二组样本大于第一组样本变量值的个数,与第二组样本小于第一组样本的变量值个数是大致相当的,从总体上讲,这两个组配对样本的数据分布差距较小;相反,如果正号个数和负号个数相差较多,则可以认为两个配对样本的数据分布差距较大。

    应该看到:配对样本的符号检验注重对变化方向的分析,只考虑数据变化的性质,即是变大了还是变小了,但没有考虑变化幅度,即大了多少,小了多少,因而对数据利用是不充分的。

    Wilcoxon符号秩检验
    Wilcoxon符号秩检验也是通过分析两配对样本,对样本来自的两总体的分布是否存在差异进行判断。其原假设是:两配对样本来自的两总体的分布无显著差异。

    基本思想是:首先,按照符号检验的方法,分布用第二组样本的各个观察值减去第一组对应样本的观察值。差值为正则记为正号,为负则记为负号,并同时保存差值数据;然后,将差值变量按升序排序,并求出差值变量的秩;最后,分布计算正号秩总和W+和负号秩和W-。
    多配对样本的非参数检验

    多配对样本的非参数检验是通过分析多组配对样本数据,推断样本来自的多个总体的中位数或分布是否存在显著差异。

    例如,收集乘客对多家航空公司是否满意的数据,分析航空公司的服务水平是否存在显著差异;再例如,收集不同促销形式下若干种商品的销售额数据,分析比较不同促销形式的效果,再如,收集多名评委对同一批歌手比赛打分的数据,分析评委的打分标准是否一致,等等。

    这些问题都可以通过多配对样本非参数检验方法进行分析。SPSS中的多配对样本的非参数检验方法主要包括Friedman检验、Cochran Q检验、Kendall协同系数检验等。

    Friedman检验
    Friedman检验是利用秩实现对多个总体分布是否存在显著差异的非参数检验方法,其原假设是:多个配对样本来自的多个总体分布无显著差异。

    SPSS将自动计算Friedman统计量和对应的概率P值。如果概率P值小于给定的显著性水平0.05,则拒绝原假设,认为各组样本的秩存在显著差异,多个配对样本来自的多个总体的分布有显著差异;反之,则不能拒绝原假设,可以认为各组样本的秩不存在显著性差异。

    基于上述基本思路,多配对样本的Friedman检验时,首先以行为单位将数据按升序排序,并求得各变量值在各自行中的秩;然后,分别计算各组样本下的秩总和与平均秩。多配对样本的Friedman检验适于对定距型数据的分析。

    Cochran Q检验
    通过对多个配对样本的分析,推断样本来自的多个总体的分布是否存在显著差异。其原假设是:多个配对样本来自的多个总体的分布无显著差异。
    Cochran Q检验适合对二值品质型数据的分析。如二分的评价:1代表满意,0代表不满意。

    Kendall协同系数检验
    它也是一种对多配对样本进行检验的非参数检验方法,与第一种检验方法向结合,可方便地实现对评判者的评判标准是否一致的分析。其原假设是:评判者的评判标准不一致。
    有6名歌手参加比赛,4名评委进行评判打分,现在需要根据数据推断这4个评委的评判标准是否一致。(见下页具体分析)

    如果将每个被评判者对象的分数看做来自多个总体的配对样本,那么该问题就能够转化为多配对样本的非参数检验问题,仍可采用Friedman检验,于是相应的原假设便转化为:多个配对样本来自的多个总体的分布无显著差异。但对该问题的分析是需要继续延伸的,并非站在对6名歌手的演唱水平是否存在显著差异的角度进行分析,而是在认定他们存在差异的前提下继续判断4个评委的打分标准是否一致。

    如果利用Friedman检验出各总体的分布不存在显著差异,即各个歌手的秩不存在显著差异,则意味着评委的打分存在随意性,评分标准不一致。原因在于:如果各个评委的评判标准是一致的,那么对于某个歌手来说将获得一致的分数,也就是说,评委给出的若干个评分的秩应完全相同,这就必然会导致各歌手评分的秩有较大的差异。

    三.卡方检验

    1.卡方检验介绍

    卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度,实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小,如果卡方值越大,二者偏差程度越大;反之,二者偏差越小;若两个值完全相等时,卡方值就为0,表明理论值完全符合。

    2.卡方检验的分类

    (1)Pearson卡方检验
    Pearson卡方检验只能告诉两种测量结果之间是否存在关联,但不能判断其是否具有一致性。
    (2)Kappa一致性检验
    检验两种区分同一属性的方法给出的结果是否一致,如两专家分别对10份作品进行差,中,好进行评价。另外,在数据分析中,比较两种预测方法的预测结果的一致性时也可能用到一致性检验。
    (3)配对卡方检验

    3.卡方检验的的适用类型

    在这里插入图片描述(1)检验某个连续变量的分布是否与某种理论分布一致。
    (2)检验某个分类变量各类的出现概率是否等于指定概率。

    性别人数期望频数
    1190180
    2110120

    注意:在进行分析之前我们需要将人数加权到性别中。
    (3)检验某两个分类变量是否相互独立。
    (4)检验控制某种或某几种因素的作用后,另外两个分类变量是否相互独立。
    (5)检验某两种方法的结果是否一致。如两种结果对同一批人进行诊断,其诊断结果是否一致。

    四.单因素方差分析

    1.单因素方差分析介绍

    试验中要考察的指标称为试验指标,影响试验指标的条件称为因素,因素所处的状态称为水平,若试验中只有一个因素改变则称为单因素试验,若有两个因素改变则称为双因素试验,若有多个因素改变则称为多因素试验。方差分析就是对试验数据进行分析,检验方差相等的多个正态总体均值是否相等,进而判断各因素对试验指标的影响是否显著

    2.单因素方差分析的使用前提

    正态性;(单样本、独立样本、配对样本T检验都需要,可以用K-S检验法,在SPSS中的“分析”–“非参数检验”—“单样本”中;或者直接根据直方图、P-P图,Q-Q图来观察或根据偏度峰度法来分析)
    独立性;(独立样本T检验要求)
    方差齐性;(独立样本T检验要求,使用Levene’s检验,两样本T检验中提供Levene’s检验,如需更详细的检验结果可在“分析”–“描述统计”–“探索”中进行,如果不满足方差齐性的话可以进行对数变换、平方根变换、平方根反正弦变换、平方变换、倒数变换)

    3.单因素方差分析的适用类型

    前面所介绍的T检验只能对两个总体进行检验,而对于多个总体进行差异性推断的话会导致多次检验的误差会叠加,所以引入方差分析,可以进行均数间的多重比较、各组均数的精细比较(可以指定要比较的两个组,通过设定系数)

    方差分析结束后如均值不同可进行两两比较,采用的方法有:
    LSD法:用于事先计划好的比较,最灵敏;检验水准没有校正,每次都是α
    Sidak法:第二灵敏;
    Bonferroni法:用于事先计划好的比较,第三灵敏;
    Scheffe法:多用样本含量不等的情况,第四灵敏;
    Dunnett法:常用于多个实验组和一个对照组的比较,第五灵敏;

    如研究使用药物不同品牌对植物生长的影响:
    在这里插入图片描述
    参考文章:
    http://mrw.so/5XdEdO
    SPSS统计分析基础教程 第3版 张文彤编著

    展开全文
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