非参数检验--非参数检验的过程

Analyze－> Nonparametric Tests－> Runs
变
Test Variable: tbh Cut Point：Custom：2
命
比较有用的结果： 总case数（31）、
Runs T est TBH
游程Run数（21）、
T est V alue a
2
运
sig=.142>0.5， 不能拒绝零假设，
识
测数据。其中用1、2、3、4、5、6、7表示是星期几死 的。而人数分别为55、23、18、11、26、20、15。推断
改
心 脏 病 人 猝 死 人 数 与 日 期 的 关 系 是 否 为 2.8:1:1:1:1:1:1 。 （变量2个：死亡日期和死亡人数，Cases 7个）
变
加权：Data－>Weight Cases：死亡人数 Analyze－> Nonparametric Tests－>Chi Square
data12-03（31个cases）。
命
Analyze－> Nonparametric Tests－> Binomial
Test Variable: tbh
运
由于这是一个均匀分布检测，使用默认选择（Test Proportion： 0.5）；
比较有用的结果：两组个数和sig=1.00>0.5，不能拒绝零假设，
命
Test Variable:死亡日期 Expected Values： 2.8:1:1:1:1:1:1
运
比较有用的结果：sig=.256>0.5，不能拒绝零假设，认为心脏病 人猝死人数与日期的关系为2.8:1:1:1:1:1:1 。
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12.2 二项分布检验 Binomial test
8 . K related Samples Test 两个相关样本检验
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12.1 卡方检验 Chi-Square test
知 这里介绍的卡方检验可以检验列联表中某一个变量的各
个水平是否有同样比例或者等于你所想象的比例(如
识 5:4:1)
实例1：掷骰子300次，变量LMT，1、2、3、4、5、6
比较有用的结果：sig=.111>0.5，不能拒绝零假设，认为均匀。
运 实例1的数据可以组织成：两个变量（side面和number
次数），6个cases。但在卡方检验前要求用number加权。
结果同。
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补充：卡方检验实例
知 实例：心脏病人猝死人数与日期的关系，收集168个观
4. 1-Sample Kolmogorov-Smirnov test 一个样本柯尔莫
变
哥洛夫-斯米诺夫检验
命
5. 2 independent Samples Test 两个独立样本检验 6. K independent Samples Test K个独立样本检验
运 7. 2 related Samples Test 两个相关样本检验
改
品和个数，Cases 2个：1 19 和0 4） 加权：Data－>Weight Cases：个数
变
Analyze－> Nonparametric Tests－> Binomial
Test Variable:一等品
命
Test Proportion：0.9 比较有用的结果：两组个数和sig=.193>0.5，不能拒绝零假设，
运
认为该批产品的一等品率达到了90％ 。
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12.3 游程检验Runs test
知 单样本变量随机性检验是对某变量值出现是否随机进行
检验。
识 实例1（同二项分布检验） ：掷一枚比赛用的挑边器31
次，变量tbh，1为出现A面、2为出现A面，试问这挑边
改
器出现AB面是否随机。数据data12-03（31个cases）。
知 二项分布：在现实生活中有很多的取值是两类的，如人
群的男和女、产品的合格和不合格、学生的三好学生和
识
非三好学生、投掷硬币的正面和反面。这时如果某一类
出现的概率是P，则另一类出现的概率就是1-P。这种分
改
布称为二项分布。
实例1：掷一枚比赛用的挑边器31次，变量tbh，1为出
变
现A面、2为出现A面，试问这挑边器是否均匀。数据
T otal C ases
31
N umber of Runs
21
认为挑边器出现AB面是随机的。 Z
1.469
A symp. S ig. (2-tailed)
.142
a. U ser-specified.
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12.4 一个样本柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验 1-Sample Kolmogorov-Smirnov test
这类方法的假定前提比参数性假设检验方法少的多，
变 也容易满足，适用于计量信息较弱的资料且计算方法
也简单易行，所以在实际中有广泛的应用。
命
运
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非参数检验的过程
知
1. Chi-Square test 卡方检验
识 2. Binomial test 二项分布检验
改 3. Runs test 游程检验
非参数检验
说明：非参数检验这章，请看下面吴喜之教授 的讲义，更为具体的可参看《统计分析与SPSS 的应用》薛薇 编著 人大出版社，2002.7第二次 印刷
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非参数检验的概念
知
识
是指在总体不服从正态分布且分布情况不明时，用来 检验数据资料是否来自同一个总体假设的一类检验方
改 法。由于这些方法一般不涉及总体参数故得名。
认为挑边器是均匀。
实例1的数据可以组织成：两个变量（side面和number
次数），2个cases。但在二项分布检验前要求用number
加来权自。中结国果最同大。的资料库下载
补充：二项分布检验实例
知 实例：为验证某批产品的一等品率是否达到90％，现从
识
该批产品中随机抽取23个样品进行检测，结果有19个一 等品（1－一等品，0－非一等品）。（变量2个：一等
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改
分别代表六面的六个点，试问这骰子是否均匀。数据
data12-01（300个cases）。
变
Analyze－> Nonparametric Tests－>Chi Square
Test Variable: lmt 想要检验的变量
命
由于这是一个均匀分布检测，使用默认选择（Expected Values： All categories equal作为零假设）；