精华内容
下载资源
问答
  • 最近几天博主需要做一些计算生物学分析,重新温习了一遍统计学的知识。由于博主此次使用的是非参数检验,将重点介绍非参数检验相关内容,仍然是深入浅出的风格,先放一些概念,再...Q1:参数检验和非参数检验的联系...

           最近几天博主需要做一些计算生物学分析,重新温习了一遍统计学的知识。由于博主此次使用的是非参数检验,将重点介绍非参数检验相关内容,仍然是深入浅出的风格,先放一些概念,再总结实际使用的技巧。写在这里,供大家参考学习。

           为了方便描述公式和定义,部分内容摘自网络,鉴于是公开的知识,只是以某种形式呈现,将不再注明出处,如有侵权,请私信或留言!

    Q1:参数检验和非参数检验的联系和区别?

           参数检验(parameter test)全称参数假设检验,是指对参数平均值方差进行的统计检验。先由测得的样本数据计算检验统计量,若计算的统计量值落入约定显著性水平a 时的拒绝域内,说明被检参数之间在所约定的显著性水平a 下在统计上有显著性差异;反之, 若计算的统计量值落入约定显著性水平a 时的接受域内,说明被检参数之间在统计上没有显著性差异,是同一总体的参数估计值。

           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。

           在实际使用中,对于已知总体分布情况的数据(如身高),可以使用参数检验。对于不知道总体分布情况的数据,可以使用非参数检验(如某时间的发生数,也称为计数数据),可以使用非参数检验。

           值得注意的是:在某些情况下,我们不清楚一组数据的总体是否符合某种分布,可能会用SPSS的正态性检验借助已有样本对总体进行判断。这种检验方法见:https://blog.csdn.net/tuanzide5233/article/details/83212032。博主也曾对要分析的数据进行正态性检验,然而,第一次使用第一批A组的数据进行检验得到单峰正态分布,P值有意义;第二次使用第二批A组的数据进行检验得到双峰正态分布,P值有意义。可是双峰正态分布不能使用T检验,而应该使用非参数检验。因此博主认为,在选择检验方法时,如不能肯定总体分布情况,则应该优先考虑非参数检验,尤其是对于计数数据而言!

    Q2:什么是匹配样本和独立样本?

           匹配样本(matched sample)是指一个样本中的数据与另一个样本中的数据相对应。比如,先指定12个工人用第一种方法组装产品,然后再让这12个工人用第二种方法组装产品,这样得到的两种方法组装产品的数据就是匹配数据。匹配样本可以消除由于样本指定的不公平造成的两种方法组装时间上的差异。

           独立样本(independent sample)是指如果两个样本是从两个总体中独立抽取的, 即一个样本中的元素与另一个样本中的元素相互独立的样本。

           在实际使用中,如果两组数据的来源可以映射到同一个体或同一群体,则为匹配样本,如学生A1,A2,A3…在第一次和第二次考试中的成绩。如果来自两个群体,或者想判断是否来自两个群体(即采用假设检验),应当做独立样本。在SPSS中,匹配样本被称为相关样本。

    Q3:什么是两样本和K样本?

           在实际使用SPSS中,会遇到两样本与K样本的选择。

           由于人们可能会把数据的数量等同于样本的数量,即2个独立样本是说,每组有两个数据,K个独立样本是说,每组有K(大于2)个数据。其实这是不正确的。两样本与K样本不是说数据的数量,而是说分组的数量。两样本是说分为了两组,如cancer组和normal组,每组包括任意多个数据。K样本是说分成了K组,如A组B组C组,每组包含任意多个数据。

           之所以需要鉴别,是因为2样本涉及到二项分布问题。即非此即彼,如性别。而K样本在计算时会将用于分组的数字进行运算,如我们使用1表示男,2表示女,如果把这种2样本当做K=2的K样本分析,数据描述则会出现对1和2进行运算的结果,这显然不是我们想要的。

    Q4:如何区分SPSS中常见的非参数检验方法:Mann-Whitney U检验、Wilcoxon检验和kruskal wallis检验?

           首先来看定义和计算方法。

           Mann-Whitney U检验:-惠特尼U检验(Mann-Whitney U test),又称曼-惠特尼秩和检验,可以看作是对两均值之差的参数检验方式的T检验或相应的大样本正态检验的代用品。由于曼-惠特尼秩和检验明确地考虑了每一个样本中各测定值所排的秩,它比符号检验法使用了更多的信息。

           Wilcoxon检验:Wilcoxon符号秩检验中,它把观测值和零假设的中心位置之差的绝对值的秩分别按照不同的符号相加作为其检验统计量。它适用于T检验中的成对比较,但并不要求成对数据之差di服从正态分布,只要求对称分布即可。检验成对观测数据之差是否来自均值0的总体(产生数据的总体是否具有相同的均值)。

           kruskal wallis检验:克鲁斯卡尔-沃利斯检验是一种秩检验,是威尔科克逊检验的推广, 用于多个连续型独立样本的比较。方差分析(ANOVA)程序关注的是,几个总体的均值是否相等。数据是间隔测量尺度或比率测量尺度的数据。另外还要假定这些总体服从正态概率分布,并且有相等的标准差。如果数据是顺序测量尺度的和()总体不服从正态分布会怎样呢?W.H.克鲁斯卡尔(Kruskal)W.A.沃利斯(Wallis)1952年提出了仅仅要求顺序(排序)测量尺度数据的非参数检验。不需要对总体分布形态做任何假定。该检验被称为克鲁斯卡尔-沃利斯单因素秩方差分析(Kruskal-Wallis one-way analysis of variance by ranks)

           看完眼花缭乱的定义和计算步骤,下面总结一下使用中如何选择这三种非参数检验方法:

    1. Wilcoxon检验适用于2匹配样本(related samples
    2. Mann–Whitney U 检验适用于2独立样本
    3. kruskal wallis检验用于K独立样本
    展开全文
  • 方差分析是假设数据满足正态分布方差齐性的前提...类似于方差分析中的独立样本的方差分析区组设计的方差分析,多个样本非参数检验分为多个独立样本非参数检验多个相关样本非参数检验。此次笔记是关于多个独

    关于Excel数据指标分析,已经上传到个人资源,以下是链接,需要的小伙伴可自取。

    Excel数据分析工具库(t检验、Z检验、方差分析、回归、协方差、相关系数、双样本方差分析)

    https://download.csdn.net/download/wenyusuran/16344167

    方差分析是假设数据满足正态分布和方差齐性的前提下,计算总体相等但在当前样本量下由于偶然原因导致均值出现差异的概率,或者说基于当前样本量,结局均值的差异有多大的可能性(概率)是由于偶然原因造成的。若不满足前提条件则宜采用更为稳健的非参数方法,比如常用的基于秩次的假设检验(秩和检验)。秩和检验时,我们的H0假设不再是均值相等,而是中位数代表的分布是否相同。

    类似于方差分析中的独立样本的方差分析和区组设计的方差分析,多个样本的非参数检验分为多个独立样本的非参数检验和多个相关样本的非参数检验。本文关于多个独立样本的秩和检验及其事后两两比较方法,示例1是结局变量为连续变量的例子,示例2则是解释/分组变量为分类变量,结局/指标变量为有序分类变量。

    此次笔记涉及到分析方法是单因素方分析、Kruskal-Wallis检验及事后两两比较、Ridit分析等,涉及命令有shapiro.test, leveneTest, oneway.test, kruskal.test, posthoc.kruskal.nemenyi.test, posthoc.kruskal.dunn.test, ridit等。


    <
    展开全文
  • SPSS实现两独立样本非参数检验

    千次阅读 2020-09-30 00:09:27
    SPSS实现两独立样本非参数检验目的适用情景数据处理SPSS操作SPSS输出结果分析知识点秩 目的 检验两个样本的分布是否相同 适用情景 数据处理 SPSS操作 这里勾选想检验的分布,体重数据勾选正态分布 SPSS输出结果...

    总目录:SPSS学习整理


    目的

    检验两个样本的分布是否相同

    适用情景

    数据处理

    在这里插入图片描述

    SPSS操作

    在这里插入图片描述

    这里勾选想检验的分布,体重数据勾选正态分布

    SPSS输出结果分析

    在这里插入图片描述

    基本信息
    在这里插入图片描述
    p=0.684>0.05接受原假设,认为两组数据不存在显著差异。
    在这里插入图片描述
    第一个显著性为1,修正后显著性为0.089,均大于0.05,认为不存在显著差异。
    在这里插入图片描述
    P=0.988>0.05,接受原假设,认为两组数据不存在显著差异。
    在这里插入图片描述
    P=0.996>0.05,接受原假设,认为两组数据不存在显著差异。

    上面四种检测方法都认为两组数据不存在显著差异(数据量太小,懂咋用就行),综合判断两组数据的分布不存在显著差异。

    知识点

    直接引用下大佬的文章
    https://blog.csdn.net/weixin_42159940/article/details/86293441

    展开全文
  • SPSS实现两配对样本非参数检验

    千次阅读 2020-10-01 00:11:14
    SPSS实现两配对样本非参数检验目的适用情景数据处理SPSS操作SPSS输出结果分析知识点 目的 检验两个相关样本之间是否具有相同分布。 适用情景 数据处理 SPSS操作 SPSS输出结果分析 20组全为正秩,培训后成绩均...

    总目录:SPSS学习整理


    目的

    检验两个配对样本之间是否具有相同分布。

    适用情景

    数据处理

    在这里插入图片描述

    SPSS操作

    在这里插入图片描述

    SPSS输出结果分析

    在这里插入图片描述
    20组全为正秩,培训后成绩均大于培训前,显著性为0,即两组配对样本存在显著差异(成绩显著提高)
    在这里插入图片描述
    符号检验结果相同。

    知识点

    展开全文
  • 符号检验是一种利用正、负号的数目对某种假设作出判定的非参数检验方法。符号检验的基本思路是,将第二组样本的每个观测值减去第一个样本的对应观测值,观测所得到的差值的符号,如果差值中正数的个数负数的个数...
  • SPSS实现多个独立的样本非参数检验

    千次阅读 2020-09-30 23:52:22
    SPSS实现多个独立的样本非参数检验目的适用情景数据处理SPSS操作SPSS输出结果分析知识点 目的 检验多个独立样本的分布是否相同 适用情景 数据处理 SPSS操作 SPSS输出结果分析 p=0<0.05认为三组数据存在显著...
  • 简介多独立样本检验用于在总体分布未知的情况下判断多个独立的样本是否来自相同分布的总体检验方法 Kruskal-Wallis H检验 是Mann-Whitney U检验法的扩展,是一种推广的评价值检验。其基本思路是,首先对所有样本...
  • 作者:GuHP
  • 比较两总体中位数的Wilcoxon秩检验 我们之前比较两总体均值时,都要假定感兴趣的总体是近似正态分布。然而,在许多情况,这种正态总体的假定是不可靠的。 能否在总体分布不知道的时候有办法检验两个总体的中位数...
  • SPSS实现多个配对样本非参数检验

    千次阅读 2020-10-01 14:43:15
    SPSS实现多个配对样本非参数检验目的适用情景数据处理数据1数据2数据3SPSS操作操作1操作2操作3SPSS输出结果分析结果1结果2结果3知识点 目的 检验多个配对样本之间是否具有相同分布 适用情景 这次好像比较复杂,SPSS...
  • 再次使用SPSS实现Kruskal-Wallis H检验,Holm-Bonferroni Correction校正,发现忘记怎么操作了,简单记录。 声明:所有数据仅为记录SPSS操作的随意设定值,不具有...2. 选项卡:分析-非参数检验-独立样本 目标:选.
  • 首先对所有样本合并并按升序排列,然后求各观测量在各自行中的秩,然后对各组样本求平均秩。如果平均秩或秩相差很大,则认为两组样本所属的总体有显著差异 Kendall’W 协同系数检验 其思想是考察多
  • 简介两独立样本检验可以判断两个独立的样本是否来自相同分布的总体。这种检验过程是通过分析两个独立样本的均值、中位数、离散趋势、偏度等描述性统计量之间的差异来实现的检验类型 Mann-Whitney U检验法 检验两个...
  • 除了使用Wilcoxon进行单样本位置检验外,...这里需要注意的是在python中使用Wilcoxon秩检验对单样本和双样本时,对应参数的差异,函数原型如下: stats.wilcoxon(x, y=None, zero_method='wilcox', correction=Fals
  • 例如,学生t检验是众所周知的参数检验,假设样本均值具有正态分布。由于中心极限定理,如果样本量足够,测试也可以应用于非正态分布的测量。在这里,我们将研究t检验有效所需的大致样本数。 将正态分布拟合到采样...
  • SPSS中八类常用非参数检验之四 单样本K-S检验
  • 机器学习中参数模型和非参数模型理解

    千次阅读 多人点赞 2019-06-28 21:07:50
    非参数模型(non-parametric model)和参数模型(parametric model)作为数理统计学中的概念,现在也常用于机器学习领域中。 在统计学中,参数模型通常假设总体服从某个分布,这个分布可以由一些参数确定,如正态...
  • 参数检验和非参数检验的区别

    万次阅读 多人点赞 2018-10-11 16:46:47
    2、根本区别在于,参数检验要利用到总体的信息(总体的分布、总体的一些参数特征,如方差),以总体分布和样本信息对总体参数做出推断; 非参数检验不需要利用总体信息,以样本信息对总体分布做出推断; 3、正态...
  • 因为有3个独立样本(3个组),因此进行非参数检验K个独立样本检验 1.输入数据 组别类型为名义,双击即可更改 2.进行非参数检验 点击分析→非参数检验→旧对话框→K个独立样本 选择分组变量检验变量列表,我的...
  • 参数检验和非参数检验

    万次阅读 多人点赞 2018-05-22 21:34:33
    拒绝原假设H0的最小显著性水平称为检验的p值.5、单正态总体参数的检验(1)(2)(3)6、两正态总体参数的检验(1)(2)7、成对数据的t检验所谓成对数据, 是指两个样本样本容量相等, 且两个样本之间除均值之外...
  • 从总体中抽取一个样本(batchsize=n),得到样本均值u’,样本标准差σ‘,(推荐系统中)样本点击率ctr等,这些样本参数都是对总体的一个点估计。 标注误差SE 抽取n个样本,分别计算其均值u’1,u’2,… 这些值的...
  • 对于8个单细胞转录组数据集,用NMISE算法聚类,得到ARINMI评估指标: 统计上述8个数据集的ARINMI均值,作为NMISE聚类的性能评估,但均值可能是随机采样导致的结果更优,如果要严格说明需进行统计学分析,如...
  • SPSS-Friedman 秩检验-非参数检验-K个相关样本检验 案例解析
  • color:rgb(6,65,131)">SPSS学习笔记之——两独立样本非参数检验(Mann-Whitney U 秩检验)作者:王江源 一、概述  Mann-Whitney U 检验是用得最广泛的两独立样本检验方法。简单的说,该检验是与独立...
  • 参数检验与非参数检验的区别

    千次阅读 2019-05-11 18:21:10
    1,参数检验是针对参数做的假设,非参数检验是针对总体分布情况做的假设,这个是区分参数检验和非参数检验的一个重要特征。 2,二者的根本区别在于参数检验要利用到总体的信息(总体分布、总体的一些参数特征如方差...
  • 机器学习中参数模型和非参数模型

    万次阅读 2019-08-23 20:25:23
    网上关于机器学习中的参数模型和非参数模型之间的解释并没有一个完全一致的解答, 有从是不是对数据的分布做了相关假设进行分析的 也有是从模型的参数量大小进行解答的 二者好像是一致的,但是个人觉得如下使用...
  • 今天大家一起探讨分下一下SPSS-非参数检验--K个独立样本检验 ( Kruskal-Wallis检验)。 还是以SPSS教程为例: 假设:HO: 不同地区的儿童,身高分布是相同的 H1: 不同地区的儿童,身高分布是不同的 不同...
  • 非参数统计概述

    千次阅读 多人点赞 2019-11-16 22:48:05
    文章目录非参数统计概述引言非参数方法举例Wilcoxon 符号秩检验Wilcoxon秩检验 引言 非参数统计(nonparametric statistics)是相对于参数统计而言的一个统计学分支,是数理统计的重要内容。在参数统计中,我们往往...
  • 推断统计研究的是如何根据样本数据去推测总体特征的方法。进行推断的原因是在实际生产中,获取总体数据通常比较困难,甚至不可能完成,因此需要对总体进行抽样,通过样本统计量去估计总体参数
  • 1. MLE的意义:样本估计总体分布参数 假定一个事件的观测样本服从如下分布,我们如何确定总体数据的分布模型? 首先应该想到是建立线性回归模型,然而由于该变量不是正态分布的,而且是不对称的,因此不符合线性...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 282,110
精华内容 112,844
关键字:

参数样本和非参数样本