第十一章利用SPSS进非参数检验1

第十一章利用SPSS进行非参数检验一、非参数分析方法概述非参数检验是指总体分布未知或知之甚少时，利用已知样本数据对总体的分布形态等做出推断的分析方法。由于非参数检验方法在推断过程中一般不涉及总体参数而得名，是相对于参数检验而言的与参数检验方法一样，非参数检验过程也是先根据问题做出假设，然后利用统计学原理构造出适当的统计量，最后利用样本数据计算统计量的概率P值，再与显著性水平，得出拒绝或接受假设的结果Chi-squaretest：用卡方检验来检验样本数据是否与某种概率分布的理论数值相符合，进而推断样本数据是否来自于该分布的样本问题BinomialTest：用于对给定样本数据检验其总体是否服从概率为指定数值的二项分布。变量可以是两分类的，也可以使连续性变量，然后按你给出的分界点一刀两断。RunsTest：利用游程的总数获得统计推断结论的方法，用于检验某变量的取值是否是围绕着某个数值随机地上下波动，该数值可以是均数、中位数、众数或人为制定。One-SampleKolmogorov-SmirnovTest：采用柯尔莫诺夫-斯米尔诺夫检验来分析变量是否符合某种分布。Two-Independent-SamplesTests：是通过对两个独立样本的分析，来推断来自两个总体的分布是否存在显著性差异TestsforSeveralIndependentSamples：是通过对几个独立样本的分析，来推断来自几个总体的分布是否存在显著性差异，此处不提供两两比较方法。Two-Related-SamplesTests：是通过对两个相关样本的分析，来推断来自两个总体的分布是否存在显著性差异TestsforSeveralRelatedSamples：是通过对多个相关样本的分析，来推断来自几个总体的分布是否存在显著性差异，此处同样不提供两两比较。在SPSS中，几乎所有的非参数分析方法都被放入了NonparametricTests菜单中由于上述各种统计方法都比较简单，且对话框和结果都比较相似，故每一个只做简单介绍二、Chi-squaretest例题：某公司准备推出一个新品牌的矿泉水，现已万事俱备，就是在新产品的名称上几位董事意见尚未统一。董事会屡议不决之后，最终决定抽样调查。在受访的200人中，52人更喜欢名称A，61人更喜欢名称B，87人更喜欢名称C，请问A、B、C3种名称受欢迎的程度有无显著性差异？Analyze->NonparametricTests->Chi-squaretest的顺序打开Chi-squaretest主对话框(如下图)选入需要进行检验的变量，可以同时指定多个设置需要进行检验的变量的取值范围，默认为使用数据的最大值和最小值；也可用Usespecifiedrange进行设置指定已知总体的各分类构成比，默认为各类构成比相等，也可以用Values自行定义。定义时有个类别，就应输入几个数值，并且数值的排列次序和数据文件的排列次序相同，且一一对应ExactTests对话框用于选择计算显著性水平Sig.值的几种方法渐进方法，默认计算显著性水平的方法，计算显著性水平是基于检验统计量的渐进分布假设。如果显著性水平小于0.05，检验结果被认为存在显著性差异蒙特卡洛估计方法，精确显著性水平的无偏估计。是利用给定样本集通过模拟方法重复取样计算显著性水平精确计算显著性水平的方法，但计算量和所需内存太大，可设置时间Options对话框Statistics(统计量):Descriptive(描述统计量)，显示均值、标准差、最大值、最小值和非缺失值个案数Quartiles(显示4分位数)，即25%、50%、75%的百分位数缺失值处理方式例题分析过程Analyze->NonparametricTests->Chi-squaretest的顺序打开Chi-squaretest主对话框，将名称选入TestVariable框单击Options按钮，打开Options对话框，勾选Descriptive，单击Continue按钮返回主对话框，单击OK，得到分析结果检验数据的描述性统计量，显示了均值、标准差、最小值和最大值这个表格为分析结果，显示3个类别的观察频率、期望频率和残差该表是最终检验结果，给出了卡方值和确切P值。这说明3个名称受欢迎程度不同例题1、假设有100个摇奖数据，全部数据见(摇奖号码)，检验摇奖号码是否均匀分布在0-9。2、某门户网站为了了解网站的流量，在6小时内，记录每1分钟内访问该网站的用户数，得到的数据见访问记录。根据表中的数据检验每隔15min访问该网站的用户数量是否服从波松分布三、Binominaltest例题：某人抛掷硬币实验，检验硬币下面出现的概率是否为1/2。抛掷60次，出现下正面记为1，出现反面记为0。请问硬币正反面出现的次数是否服从概率为0.5的二项分布。Analyze->NonparametricTests->Binominaltest的顺序打开Binominaltest主对话框(如下图)选入需要进行检验的变量，可以同时指定多个设置需要进行检验的变量的取值范围，默认为使用数据的最大值和最小值；也可用Usespecifiedrange进行设置输入用于检验二项分布的概率值ExactTests对话框用于选择计算显著性水平Sig.值的几种方法渐进方法，默认计算显著性水平的方法，计算显著性水平是基于检验统计量的渐进分布假设。如果显著性水平小于0.05，检验结果被认为存在显著性差异蒙特卡洛估计方法，精确显著性水平的无偏估计。是利用给定样本集通过模拟方法重复取样计算显著性水平精确计算显著性水平的方法，但计算量和所需内存太大，可设置时间Options对话框Statistics(统计量):Descriptive(描述统计量)，显示均值、标准差、最大值、最小值和非缺失值个案数Quartiles(显示4分位数)，即25%、50%、75%的百分位数缺失值处理方式例题分析过程Analyze->NonparametricTests->Binominaltest的顺序打开Binominaltest主对话框，将掷硬币选入TestVariable框单击Options按钮，打开Options对话框，勾选Descriptive，单击Continue按钮返回主对话框，单击OK，得到分析结果检验数据的描述性统计量，显示了均值、标准差、最小值和最大值这个表格为分析结果，显示2个类别的观察频率、期望频率和残差例题1、根据经验，新生儿染色体异常率一般为1%，现某医院观察了当地区400名新生儿，只发现一例染色体异常，该地新生儿染色体异常率是否低于一般水平。2、BINOMIAL.SAV四、RunstestRunstest检验的目的就是检验取值为二分类，并且按时间或某种顺序排列的数列数据是否为真正随机出现，即各观察对象是否来自同一个母体，且取值各自独立例题：某村庄发生了一起集体食物中毒事件，经过调查，发现当地居民是直接饮用河水，研究者怀疑是河水污染所致。现按照可疑污染源的大致范围调查了沿河居民的中毒情况，河边33户有成员中毒和均未中毒的家庭分布如下：-+++*++++-___-_____----++----+----。*处即为可疑污染源，试分析以上数据是否支持中毒与河水污染有关的假设Analyze->NonparametricTests->Runs的顺序打开Runs主对话框(如下图)选入需要进行检验的变量，可以同时指定多个给出了4种划分样本类别的方法，可以是中位数、众数、平均数和指定数值，系统会按照指定方法将样本一分为二，然后比较两部分的出现次序是否随机ExactTests对话框用于选择计算显著性水平Sig.值的几种方法渐进方法，默认计算显著性水平的方法，计算显著性水平是基于检验统计量的渐进分布假设。如果显著性水平小于0.05，检验结果被认为存在显著性差异蒙特卡洛估计方法，精确显著性水平的无偏估计。是利用给定样本集通过模拟方法重复取样计算显著性水平精确计算显著性水平的方法，但计算量和所需内存太大，可设置时间Options对话框Statistics(统计量):Descriptive(描述统计量)，显示均值、标准差、最大值、最小值和非缺失值个案数Quartiles(显示4分位数)，即25%、50%、75%的百分位数缺失值处理方式例题分析过程Analyze->NonparametricTests->Runs的顺序打开Runs主对话框，将ill选入TestVariable框单击Options按钮，打开Options对话框，勾选Descriptive，单击Continue按钮返回主对话框单击Extract，选择MontCarlo抽样方法，单击Continue按钮返回主对话框单击OK，得到分析结果检验数据的描述性统计量，显示了均值、标准差、最小值和最大值这个表格为分析结果，依次显示的是分界值、小于分界值的个案、大于分界值的个案、总个案、Runs数、Z值、近似P值和MonteCarlo抽样方法算出的P值置信区间。可见P值<0.05，再结合样本数据里中毒家庭在可疑污染源附近分布较集中，故认为中毒与饮水有关例题1、为了建立白炽灯泡的质量管理，从生产线连续抽出32个灯泡依次帖上序号，然后做寿命试验，得到每个灯泡寿命的数据(千小时，灯泡寿命)。经计算这32个灯泡的平均寿命为1.435千小时，将小于平均寿命的记为-，大于平均寿命记为+。问序号是否可以认为是随机的2、为了考察学生的体育达标成绩，从两组学生中分别选取了15名和14名学生进行测试，测试成绩见体育成绩。试问两组学生成绩是否有显著性差异？3、RUNS.SAV五、TwoIndependentSamples例题：某实验室观察某种抗癌新药治疗小老鼠移植性肿瘤的疗效，两组各10只小老鼠，以生存日数作为观察指标，试验结果见抗癌新药，试分析两组小老鼠生存日数有无差异。Analyze->NonparametricTests->TwoIndependentSamples的顺序打开TwoIndependentSamples主对话框(如下图)选入需要进行检验的变量，可以同时指定多个给出了4种非参数检验的方法选入分组变量ExactTests对话框用于选择计算显著性水平Sig.值的几种方法渐进方法，默认计算显著性水平的方法，计算显著性水平是基于检验统计量的渐进分布假设。如果显著性水平小于0.05，检验结果被认为存在显著性差异蒙特卡洛估计方法，精确显著性水平的无偏估计。是利用给定样本集通过模拟方法重复取样计算显著性水平精确计算显著性水平的方法，但计算量和所需内存太大，可设置时间Options对话框Statistics(统计量):Descriptive(描述统计量)，显示均值、标准差、最大值、最小值和非缺失值个案数Quartiles(显示4分位数)，即25%、50%、75%的百分位数缺失值处理方式例题分析过程Analyze->NonparametricTests->TwoIndependentSamples的顺序打开TwoIndependentSamples主对话框，将存活天数选入选入TestVariableList框，将分组选入GroupVariable框单击Options按钮，打开Options对话框，勾选Descriptive，单击Continue按钮返回主对话框单击Extract，选择MontCarlo抽样方法，单击Continue按钮返回主对话框单击OK，得到分析结果检验数据的描述性统计量，显示了均值、标准差、最小值和最大值上表为秩和检验中用到的编秩情况列表，可见试验组秩次要高一些。这个表格为分析结果，依次显示的是Mann-WhitneyU统计量、WilcoxonW统计量、Z值、近似法计算的P值和确切概率法计算出的P值。从表中可知，试验组与对照组有显著性差异，即抗癌新药有疗效。例题1、某个工厂随机制取了5名工人，对他们进行某项培训前后的工作成绩进行综合评分考核，结果见培训成绩，试分析他们的成绩是否有显著性差异2、为了检验两台高温计所测定的温度计数之间有无系统误差，用这两台光测高温计同时对一热炽灯泡做了10次观察，结果见高温计测定结果。试分析这两台高温计有无显著性差异？为了评估对救济问题的看法，研究采用了3个样本，每个样本有10个调查对象。样本1在中层人士中抽取，样本2在受救济者中抽取；样本3从高层人士中抽取。评分是由1-10，越赞成救济，分数越高。请分析这3类人对救济的看法是否一致。(救济的看法)

2RelatedSamples与KRelatedSamples目的是检验样本的母体分布是否相同例题：尿铅的传统测定方法比较繁琐，现人们希望用新方法代替原有方法，10份样本分