非参数检验SPSS.ppt

合集下载

第7章SPSS的非参数检验 ppt课件

第7章SPSS的非参数检验  ppt课件

ppt课件
19
SPSS多独立样本非参数检验
(一)目的:
– 与样本在相同点的累计频率进行比较.如果相差 较小,则认为样本所代表的总体符合指定的总体 分布.
ppt课件
9
SPSS的单样本K-S检验
K-S检验
(4)基本步骤:
菜单选项:analyze->nonparametric tests->1-sample k-s 选择待检验的变量入test variable list 框 指定检验的分布名称(test distribution)
ppt课件
17
SPSS两独立样本非参数检验
4. 极端反应检验(Moses Extreme Reaction)
首先,将两样本混合并按升序排序。
然后,求出控制样本的最小秩和最大秩,并计算
出跨度=最大—最小+1。
为了消除样本数据中极端值对分析结果的影响,
在计算跨度之前可按比例去除控制样本中部分靠近两端
的样本值,然后再求跨度,得到截头跨度。
样本数据和分组标志 ppt课件
14
SPSS两独立样本非参数检验
(四)基本方法
1.曼-惠特尼U检验(Mann-Whitney U):平均秩检验
将两样本数据混合并按升序排序 求出其秩 对两样本的秩分别求平均 如果两样本的平均秩大致相同,则认为两总体分布无显著 差异
ppt课件
15
SPSS两独立样本非参数检验
如果跨度或截头跨度较大,则说明是由于两类样
本数据充分混合的结果,p即pt课:件认为两总体分布无显著差异18 .
SPSS两独立样本非参数检验
(五)基本操作步骤
菜单选项:analyze->nonparametric tests->2 independent sample 选择待检验的变量入test variable list框 选择一种或几种检验方法

第六章SPSS非参数检验.ppt

第六章SPSS非参数检验.ppt
第一页,编辑于星期二:二十三点 二十五分。
第二页,编辑于星期二:二十三点 二十五分。
第三页,编辑于星期二:二十三点 二十五分。
第四页,编辑于星期二:二十三点 二十五分。
第五页,编辑于星期二:二十三点 二十五分。
第六页,编辑于星期二:二十三点 二十五分。
第七页,编辑于星期二:二十三点 二十五分。
第二十八页,编辑于星期二:二十三点 二十五 分。
第二十九页,编辑于星期二:二十三点 二十五 分。
第三十页,编辑于星期二:二十三点 二十五分。
第三十一页,编辑于星期二:二十三点 二十五 分。
第三十二页,编辑于星期二:二十三点 二十五Байду номын сангаас分。
第三十三页,编辑于星期二:二十三点 二十五 分。
第三十四页,编辑于星期二:二十三点 二十五 分。
第二十二页,编辑于星期二:二十三点 二十五 分。
第二十三页,编辑于星期二:二十三点 二十五 分。
第二十四页,编辑于星期二:二十三点 二十五 分。
第二十五页,编辑于星期二:二十三点 二十五 分。
第二十六页,编辑于星期二:二十三点 二十五 分。
第二十七页,编辑于星期二:二十三点 二十五 分。
第十五页,编辑于星期二:二十三点 二十五分。
第十六页,编辑于星期二:二十三点 二十五分。
第十七页,编辑于星期二:二十三点 二十五分。
第十八页,编辑于星期二:二十三点 二十五分。
第十九页,编辑于星期二:二十三点 二十五分。
第二十页,编辑于星期二:二十三点 二十五分。
第二十一页,编辑于星期二:二十三点 二十五 分。
第三十五页,编辑于星期二:二十三点 二十五 分。
第三十六页,编辑于星期二:二十三点 二十五 分。

SPSS第讲非参数检验(共72张PPT)

SPSS第讲非参数检验(共72张PPT)

SPSS应用
Kendall协同系数检验中会计算Friedman检验方 法,得到friedman统计量和相伴概率。如果相伴概
率小于显著性水平,可以认为这10个节目之间没有 显著差异,那么可以认为这5个评委判定标准不一 致,也就是判定结果不一致。
SPSS应用
3.多配对样本的Cochran Q检验
多配对样本的Cochran Q检验也是对多个互 相匹配样本总体分布是否存在显著性差异的统计 检验。不同的是多配对样本的Cochran Q检验所能 处理的数据是二值的(0和1)。其零假设是:样 本来自的多配对总体分布无显著差异。
SPSS应用
单样本K-S检验可以将一个变量的实际频数分
布与正态分布(Normal)、均匀分布(Uniform)、
泊松分布(Poisson)、指数(Exponential)分 布进行比较。其零假设H0为样本来自的总体与指定
的理论分布无显著差异。
SPSS应用
6.2 两配对样本非参数检验
6.2.1 统计学上的定义和计算公式
SPSS应用
两配对样本非参数检验的前提要求两个样本 应是配对的。在应用领域中,主要的配对资料包 括:具有年龄、性别、体重、病况等非处理因素 相同或相似者。首先两个样本的观察数目相同, 其次两样本的观察值顺序不能随意改变。
SPSS应用
SPSS中有以下3种两配对样本非参数检验方 法。
SPSS应用
1验.两配对样本的McNemar变化显著性检
SPSS应用
2.两配对样本的符号(Sign)检验
当两配对样本的观察值不是二值数据时,无法 利用前面一种检验方法,这时可以采用两配对样本
的符号(Sign)检验方法。其零假设为:样本来
自的两配对样本总体的分布无显著差异。

第6章 SPSS的非参数检验(共109张PPT)

第6章 SPSS的非参数检验(共109张PPT)

0.63 0.95 0.95 0.95 0.91 没有可比
较的
6.2 SPSS 在卡方检验中的应用
1.使用目的 卡方检验〔Chi-Squar Test〕也称为卡方拟合优度检验,是K.Pearson 给出的一种最常用的非参数检验方法。它用于检验观测数据是否与某 种概率分布的理论数值相符合,进而推断观测数据是否是来自于该分 布的样本的问题。
• Step02:选择检验变量
在【Binomial Test(二项式检验)】对话框左侧的候选 变量列表框中选择一个或几个变量,将其添加至【Test Variable List(检验变量列表)】列表框中,表示需要进行 进行二项分布检验的变量。
• Step03:定义二元变量
在【Define Dichotomy(定义二分法)】选项组中可以 定义二元变量。
表6-1 参数检验和非参数检验的效率比较
应用
参数检验
非参数检 验
对正态总 体的 非参 数检 验的 效率 评价
配对样 本数 据
t检验或者 z检验
符号检验 Wilcoxon
两个独 立样 本
多个独 立样
t检验或者 z检验
方差分析 (F检验)
线性相关
无可用的
检验
Wilcoxon 检验
K-W检验 秩相关检

最后,单击【OHK(0确:定)样】按本钮,来操自作完的成。总体与某个指定的二项分布无显著性差异。 966227,9大70于显10著54H性9水187平:09.6样7 9本69 来967自10的01 总994体993与某个指定的二项分布有显著性差异。
P由e于rc三en种tile糖s果的S卡P路SS里会含量自独动立,计故算引入出多二独立项样分本布非参检数验检验相方应法。的检验统计量及对应的概率P值。如果概率P 3 实例分析:值糖小果中于的或卡路等里于用户设定的显著性水平,那么拒绝零假设,认为总体与某个指定的二 (提2-示ta:ile可d)以在项【分Tes布t D有istr显ibut著ion性(检验差分异布);】选相项反组中的选,择检如验果分概布类率型P;值大于显著性水平,那么接受零假设。 在【Test Distrib需uti要on(注检验意分的布)】是选,项二组中项,分用户布需检要选验择过待检程验要的理求论变分布量。必须是数值型的二元变量〔只取两个 就它单此是击数 指 【据在Op你总tio的体可量ns结不】能;论服按是从假值钮什正,的设么态在?分变变弹布出量量且的分〕不对布话。是情框假二况的不【元设明S变变时tat,i量量st用ic是,s来(统检字需计验量符要数)据】型设资选的置料项是组,断否中可点来勾自选以将同【使数一De个用据sc总r重分ip体ti假v编为e设(描码两的述个功一性类)能局】检和将部验【方其,Q法u转将。arti化大les(为于四分数断位值点数)型值】复变的选框,表示输 出根本统计量归。为一组,其余归为另一组。

《SPSS的非参数检验》PPT课件

《SPSS的非参数检验》PPT课件

精选课件ppt
33
数,计算实际观察频数与期望频数的差距,即:计算
卡方值 – 卡方值较小,则实际频数和期望频数相差较小。如果P
大于a,不能拒绝H0,认为总体分布与已知分布无显著 差异。反之
精选课件ppt
4
一、SPSS单样本非参数检验
(一)总体分布的chi-square检验 (4)基本操作步骤
菜单:analyze->nonparametric test->chi square 选定待检验变量入test variable list 框 确定待检验个案的取值范围(expected range)
(六)案例结果 p203-210
精选课件ppt
22
四、SPSS两配对样本非参数检验
(一)含义
由配对样本数据推断两总体分布是否存在显著 差异。
(二)基本假设
H0:两总体分布无显著差异。
(三)数据要求
两配对的样本数据。
精选课件ppt
23
四、SPSS两配对样本非参数检验
(四)基本方法
1.变化显著性检验(McNemar)
化。系统会作出提示。
案例:7-5 p194使用寿命
精选课件ppt
16
二、SPSS两独立样本非参数检验
(五)基本操作步骤
菜单选项:analyze->nonparametric tests->2 independent sample
选择待检验的变量入test variable list框 选择一种或几种检验方法
将研究对象作为自身的对照者检验其“前后”的变化 是否显著
关心的是发生变化的两格中的频数变化。如果频数变 化相当,则认为无显著变化。
数据要求只能是二分值数据(即0,1)

《SPSS数据分析教程》――非参数检验PPT课件

《SPSS数据分析教程》――非参数检验PPT课件
例如,医生研究心脏病人猝死人数与日期的关系,检 验现在的人口结构和十年前是否一样,血型是否和人 的性格有关系,现代社会中受过高等教育、高中毕业、 初中毕业、小学毕业和文盲的比例是否为3:6:10: 2:1等问题都可以通过卡方检验来实现。
卡方检验的原理(1)
卡方检验的原假设是:
H0样本来自的总体的分布与假设的分布(又称期望分 布或者理论分布)无显著差异。
适用于探索连续型随机变量的分布。 K-S检验的基本思想:根据样本数据和用户的指定构
造理论分布,查看分布表得到相应的理论累计概率分 布函数;利用样本数据计算各样本点的累计概率,得 到经验累计概率分布函数;计算这两个函数在相同变 量点上的差值,得到差值序列。K-S检验主要对差值 序列进行研究。 SPSS的K-S检验可以检验四种理论分布:正态分布、 均匀分布、泊松分布和指数分布。
研究定类变量和定序变量之间的关系。
SPSS非参数检验
新的用户界面统一了方法的选择,根据样本的 个数来组织方法。
非参数统计过程仍然保留了SPSS18以前的非参 数检验的界面,称为“旧对话框”,它的输出 仍然为传统的表格方式展现检验结果。同时可 以选择输出描述性统计量和四分位数,而新用 户界面下没有。
6.3独立样本非参数检验
独立样本非参数检验使用一个或多个非参数检 验方法来识别两个或更多个组间的差别。对于 两个分布未知的总体,或者两个总体的分布不 服从正态时,我们无法应用T检验来比较两个 总体。可以转而应用非参数的方法来比较两个 总体的中心位置的差异。独立样本是指样本来 自的总体相互独立。
独立样本包括两个独立样本或者两个以上的独立样本。 SPSS提供的独立样本非参数检验的方法有:
《SPSS数据分析教程》 ——非参数检验
整体概况

SPSS统计分析- 第10章 非参数检验_PPT幻灯片

SPSS统计分析- 第10章  非参数检验_PPT幻灯片

10.4.1 基本原理
• 除了上节的二项检验,卡方检验也可以用于对按属性分类
的计数资料进行分析,由于对数据资料的分布形态不作任 何假设,适用于分析称名资料和等级资料,所以它是一种 检验计数数据分布状态的最常用的非参数检验方法。
• 卡方检验依据的分布为卡方分布,卡方分布是一种正偏态
分布,随着自由度的不同,分布曲线的倾斜程度也不同, 如图所示是几种不同自由度时的卡方分布曲线图。
• 在建立数据文件之后,选择“分析” “非参数检
验” “单样本”命令,打开“单样本非参数检验”对话 框,即可显示单样本非参数检验“目标”选项卡,如图所 示。在该选项卡中显示非参数检验的用途及适用条件,并 用于指定单样本非参数检验的目标。
10.2.2 “字段”选项卡
• 单击“字段”标签,下方将显示“字段”选项卡,如图所
方差不齐或混杂样本等,这些一般使用参数检验是无法实 现的,但是非参数检验能简单快速的对数据进行处理。
• 除了上面的列举的一些非参数检验相对于参数检验的优势,
其自身也有一些缺点和不足:
• 检验效能低
10.2 单样本非参数检验新功能介绍
• 单样本非参数检验是对单个总体的分布形态等进行统计推
断 的 方 法 , 包 括 二 项 式 检 验 、 卡 方 检 验 、 K-S 检 验 、 Wilcoxon符号秩检验和游程检验等。在SPSS 18.0版本中, 非参数检验增加了新的命令菜单,同时也使用了新的操作 界面。下面首先一起来认识单样本非参数检验的新操作界 面及其功能。
10.1.2 非参数检验的适用范围
• 非参数检验主要适用于以下几种情况: • (1)等级数据 • (2)数据分布形态未知或呈偏态 • (3)方差不齐性 • (4)来自不同总体的数据 • (5)小样本数据 • (6)资料的初步分析
相关主题
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

两组大鼠肺含水量(g·g 干重)比较
给药组
对照组
肺含水量 秩次
肺含水量 秩次
3.62
1
3.83
6
3.62
2
4.01
9
3.64
3
4.04
10.5
3.75
4
4.06
12
3.81
5
4.31
15
3.94
7
4.40
16
3.98
8
4.64
17
4.04
10.5
4.72
18
4.15
13
5.15
19
4.23
14
5.88
20
n1=10
T1=67.5
n2=10
T2=142.5
➢数据格式 n行2列(指标变量、分组变量)
➢检验步骤
Analyze →Nonparametric Tests → 2 Independent Samples …
Two-Independent-Samples Test对话框
检验变量 分组变量
151242
15210
10 6
6
3
1953
241395
24348
48 12
12
4
804
8280
82 2
2 1.5
1.5
5
2425
242042
240-2
-2 -1.5
-1.5
6
2206
222720
227 7
75
5
7
1907
201590
20515
15 8
8
8
258
3825
3813
13 7
7
9
2129
242312
→ 2 Related Samples …
Two-Related-Samples对话框
配对检验指标
➢结果输出
秩统计量描述
负秩
例数 平均秩次 秩和
正秩
秩和检验结果
P值
2.两独立样本比较的秩和检验 2-Independent Samples…
例2 某研究室在用药物预防高原肺水肿的动物实 验中,模拟海拔4000m状态下12小时后处死实验 大白鼠,测得给药组与不给药(对照)组肺含水 量(g·g干重)资料,试检验两组大鼠肺含水量有 无差别?
四种不同处理组的胆汁分泌观察结果(滴/30’)
1.对照组
2.甲药组 3.乙药组 4.甲药+乙药组
滴数 秩次 滴数 秩次 滴数 秩次 滴数 秩次
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)
(8)
81
23 5
38 9
56
11
12 2
23 6
64 12
74
13
12 3
31 7
78 14
81
16
编号
1 2 3 4 5 6 秩和 Ri
穿 4 种防护服时的脉搏数(次/分)
防护服 A 脉搏 秩号
防护服 B 脉搏 秩号
防护服 C 脉搏 秩号
144.4 4 116.2 2 105.8 1 98.0 1 103.8 2 121.4 4
143.0 3 119.2 4 114.8 3 120.0 3 110.6 4 107.3 1
非参数统计的SPSS实现
SPSS非参数统计过程名
Analyze Nonparametric Tests(非参数检验) 2 Independent Samples… (两独立样本比较) K Independent Samples… (多独立样本比较) 2 Related Samples… (两相关样本比较) K Related Samples… (多相关样本比较)
133.4 1 118.0 3 113.2 2 104.0 2 109.8 3 115.6 2
14
18
13
防护服 D 脉搏 秩号
142.8 2 110.8 1 115.8 4 132.8 4 100.6 1 119.2 3
15
➢数据格式 n行k列(指标变量(k个组))
➢检验步骤
Analyze →Nonparametric Tests → K Related Samples …
定义分组
Define Groups对话框
点击“OK”,运行结果
➢结果输出
秩统计量描述
秩和检验结果
Mann-Whitney U统计量 Wilcoxon W统计量 Z统计量 P值 确切概率
3. 多个独立样本比较的K-W H检验 K-Independent Samples…
例3 某研究所为观察甲、乙两种药物的利胆作用, 将18条犬随机分为四组,禁食18小时后,在麻醉情 况下分别给予不同处理,计算30分钟内胆汁分泌滴 数,结果如表。试比较各组间有无显著差别?
Test for Several Samples对话框
点击“OK”,运行结果
➢结果输出
秩统计量描述
秩和检验结果
例数 卡方值 自由度 P值
5.两样本等级资料的比较 2-Independent Samples…
检验变量 分组变量
定义分组
Define Groups对话框
点击“OK”,运行结果
➢结果输出
秩统计量描述
秩和检验结果
卡方值 自由度
P值
4.多个相关样本比较的Friendman M检验 K-related Samples…
例4 受试者6人,每人穿4种不同的防护服时的脉搏数如表,
问4种防护服对脉搏的影响有无显著差别?
24336
36 10.5
10.5
10
318 0
4438
44 6
64
4
11
23161
202036
20-036
-36 -10.5
-10.5
12
915 2
10095
100 5
53
3
T 66 T T66 12 T 12
➢ 数据格式 n行2列 (指标变量(两组))
➢检验步骤
Analyze →Nonparametric Tests
两独立样本比较 多独立样本比较 1.配对样本比较的符号秩和检验 2 Related Samples…
例1 某院检验科试用检测谷-丙转氨酶的新方法, 时间由20分钟缩短为10分钟,加基液后孵箱 温度由37°升至56°,原法与新法同测一份血清。 问两法所得结果有无显著差别?
两种方法检测两血种清方谷法-检丙测转血氨清酶谷(-n丙m转ol·氨s酶-1/(L)nm结ol果·s-1/L)结果
编号
原编法号 新原法法
新差法值 d
差值秩d次
秩次
(1) ((2)1) ((3)2) ((4)=3)(3)-(2) (4)=(3()-5(2))
(5)
1
601
8060
8020
20 9
9
2
1422
16 4
36 8
81 16 136
18
42 10 81 16
Ri 10
36
67
58
ni
4
5
5
4
➢数据格式 n行2列(指标变量、分组变量)
➢检验步骤
Analyze →Nonparametric Tests → K Independent Samples …
Test for Several Independent Samples对话框
相关文档
最新文档