第十三章 非參數(shù)檢驗(yàn)
綜合能力考核表詳細(xì)內(nèi)容
第十三章 非參數(shù)檢驗(yàn)
第十三章 非參數(shù)檢驗(yàn) 第一節(jié) Chi-Square過(guò)程 13.1.1 主要功能 13.1.2 實(shí)例操作 第二節(jié) Binomial過(guò)程 13.2.1 主要功能 13.2.2 實(shí)例操作 第三節(jié) Runs過(guò)程 13.3.1 主要功能 13.3.2 實(shí)例操作 第四節(jié) 1-Sample K-S過(guò)程 13.4.1 主要功能 13.4.2 實(shí)例操作 第五節(jié) 2 Independent Samples過(guò)程 13.5.1 主要功能 13.5.2 實(shí)例操作 第六節(jié) k Independent Samples過(guò)程 13.6.1 主要功能 13.6.2 實(shí)例操作 第七節(jié) 2 Related Samples過(guò)程 13.7.1 主要功能 13.7.2 實(shí)例操作 第八節(jié) K Related Samples過(guò)程 13.8.1 主要功能 13.8.2 實(shí)例操作 許多統(tǒng)計(jì)分析方法的應(yīng)用對(duì)總體有特殊的要求,如t檢驗(yàn)要求總體符合正態(tài)分布,F(xiàn)檢驗(yàn) 要求誤差呈正態(tài)分布且各組方差整齊,等等。這些方法常用來(lái)估計(jì)或檢驗(yàn)總體參數(shù),統(tǒng) 稱為參數(shù)統(tǒng)計(jì)。 但許多調(diào)查或?qū)嶒?yàn)所得的科研數(shù)據(jù),其總體分布未知或無(wú)法確定,這時(shí)做統(tǒng)計(jì)分析常常 不是針對(duì)總體參數(shù),而是針對(duì)總體的某些一般性假設(shè)(如總體分布),這類方法稱非參 數(shù)統(tǒng)計(jì)(Nonparametric tests)。 非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法簡(jiǎn)便,適用性強(qiáng),但檢驗(yàn)效率較低,應(yīng)用時(shí)應(yīng)加以考慮。 第一節(jié) Chi-Square過(guò)程 13.1.1 主要功能 調(diào)用此過(guò)程可對(duì)樣本數(shù)據(jù)的分布進(jìn)行卡方檢驗(yàn)??ǚ綑z驗(yàn)適用于配合度檢驗(yàn),主要用于 分析實(shí)際頻數(shù)與某理論頻數(shù)是否相符。 返回目錄[pic] [pic]返回全書(shū)目錄 13.1.2 實(shí)例操作 [例13- 1]某地一周內(nèi)各日死亡數(shù)的分布如下表,請(qǐng)檢驗(yàn)一周內(nèi)各日的死亡危險(xiǎn)性是否相同? |周 日 |死亡數(shù) | |一 |11 | |二 |19 | |三 |17 | |四 |15 | |五 |15 | |六 |16 | |日 |19 | 13.1.2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 激活數(shù)據(jù)管理窗口,定義變量名:各周日為day,死亡數(shù)為death。按順序輸入數(shù)據(jù), 結(jié)果見(jiàn)圖13.1。激活Data菜單選Weight Cases...命令項(xiàng),彈出Weight Cases對(duì)話框(如圖13.2),選death點(diǎn)擊鈕使之進(jìn)入Frequency Variable框,定義死亡數(shù)為權(quán)數(shù),再點(diǎn)擊OK鈕即可。 | | |[pic] | |圖13.1 數(shù)據(jù)錄入窗口 | | | |[pic] | |圖13.2 數(shù)據(jù)加權(quán)對(duì)話框 | 13.1.2.2 統(tǒng)計(jì)分析 激活Statistics菜單選Nonparametric Tests中的Chi-Square...命令項(xiàng),彈出Chi- Square Test對(duì)話框(圖13.3)。現(xiàn)欲對(duì)一周內(nèi)各日的死亡數(shù)進(jìn)行分布分析,故在對(duì)話框左側(cè)的 變量列表中選day,點(diǎn)擊鈕使之進(jìn)入Test Variable List框,點(diǎn)擊OK鈕即可。 | | |[pic] | |圖13.3 卡方檢驗(yàn)對(duì)話框 | 13.1.2.3 結(jié)果解釋 在結(jié)果輸出窗口中將看到如下統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù): 運(yùn)算結(jié)果顯示一周內(nèi)各日死亡的理論數(shù)(Expected)為15.71,即一周內(nèi)各日死亡均數(shù); 還算出實(shí)際死亡數(shù)與理論死亡數(shù)的差值(Residual);卡方值χ2 = 3.4000,自由度數(shù)(D.F.)= 6 ,P = 0.7572 ,可認(rèn)為一周內(nèi)各日的死亡危險(xiǎn)性是相同的。 |DAY | |Cases | |Category Observed Expected Residual | |1.00 11 15.71 -4.71 | |2.00 19 15.71 3.29 | |3.00 17 15.71 1.29 | |4.00 15 15.71 -.71 | |5.00 13 15.71 -2.71 | |6.00 16 15.71 .29 | |7.00 19 15.71 3.29 | |--- | |Total 110 | | | |Chi-Square D.F. Significance | |3.4000 6 .7572 | | | 返回目錄[pic] [pic]返回全書(shū)目錄 第二節(jié) Binomial過(guò)程 13.2.1 主要功能 有些總體只能劃分為兩類,如醫(yī)學(xué)中的生與死、患病的有與無(wú)。從這種二分類總體中抽 取的所有可能結(jié)果,要么是對(duì)立分類中的這一類,要么是另一類,其頻數(shù)分布稱為二項(xiàng) 分布。調(diào)用Binomial過(guò)程可對(duì)樣本資料進(jìn)行二項(xiàng)分布分析。 返回目錄[pic] [pic]返回全書(shū)目錄 13.2.2 實(shí)例操作 [例13- 2]某地某一時(shí)期內(nèi)出生40名嬰兒,其中女性12名(定Sex=0),男性28名(定Sex=1)。 問(wèn)這個(gè)地方出生嬰兒的性比例與通常的男女性比例(總體概率約為0.5)是否不同? 13.2.2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 激活數(shù)據(jù)管理窗口,定義性別變量為sex。按出生順序輸入數(shù)據(jù),男性為1 ,女性為0。 13.2.2.2 統(tǒng)計(jì)分析 激活Statistics菜單選Nonparametric Tests中的Binomial Test...命令項(xiàng),彈出 Binomial Test對(duì)話框(圖13.4)。在對(duì)話框左側(cè)的變量列表中選sex,點(diǎn)擊鈕使之進(jìn)入Test Variable List框,在Test Proportion框中鍵入0.50,再點(diǎn)擊OK鈕即可。 | | |[pic] | |圖13.4 二項(xiàng)分布檢驗(yàn)對(duì)話框 | 13.2.2.3 結(jié)果解釋 在結(jié)果輸出窗口中將看到如下統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù): 二項(xiàng)分布檢驗(yàn)表明,女?huà)?2名,男嬰28名,觀察概率為0.7000(即男嬰占70%),檢驗(yàn)概 率為0.5000,二項(xiàng)分布檢驗(yàn)的結(jié)果是雙側(cè)概率為0.0177,可認(rèn)為男女比例的差異有高度 顯著性,即與通常0.5的性比例相比,該地男嬰比女?huà)朊黠@為多。 |SEX | |Cases | |Test Prop. = .5000 | |28 = 1.00 Obs. Prop. = .7000 | |12 = .00 | |-- Z Approximation | |40 Total 2-Tailed P = .0177 | | | 返回目錄[pic] [pic]返回全書(shū)目錄 第三節(jié) Runs過(guò)程 13.3.1 主要功能 依時(shí)間或其他順序排列的有序數(shù)列中,具有相同的事件或符號(hào)的連續(xù)部分稱為一個(gè)游程 。調(diào)用Runs過(guò)程可進(jìn)行游程檢驗(yàn),即用于檢驗(yàn)序列中事件發(fā)生過(guò)程的隨機(jī)性分析。 返回目錄[pic] [pic]返回全書(shū)目錄 13.3.2 實(shí)例操作 [例13- 3]某村發(fā)生一種地方病,其住戶沿一條河排列,調(diào)查時(shí)對(duì)發(fā)病的住戶標(biāo)記為“1”,對(duì)非發(fā) 病的住戶標(biāo)記為“0”,共17戶: |0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 | |0 1 0 1 | 問(wèn)病戶的分布排列是呈聚集趨勢(shì),還是隨機(jī)分布? 13.3.2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 激活數(shù)據(jù)管理窗口,定義住戶變量為epi。按住戶順序輸入數(shù)據(jù),發(fā)病的住戶為1 ,非發(fā)病的住戶為0。 13.3.2.2 統(tǒng)計(jì)分析 激活Statistics菜單選Nonparametric Tests中的Runs Test...項(xiàng),彈出 Runs Test對(duì)話框(圖13.5)。在對(duì)話框左側(cè)的變量列表中選epi,點(diǎn)擊鈕使之進(jìn)入Test Variable List框。在臨界割點(diǎn)Cut Point框中有四個(gè)選項(xiàng): | | |[pic] | |圖13.5 游程檢驗(yàn)對(duì)話框 | 1、Median:中位數(shù)作臨界割點(diǎn),其值在臨界割點(diǎn)之下的為一類,大于或等于臨界割點(diǎn)的 為另一類; 2、Mode:眾數(shù)作臨界割點(diǎn),其值在臨界割點(diǎn)之下的為一類,大于或等于臨界割點(diǎn)的為另 一類; 3、Mean:均數(shù)作臨界割點(diǎn),其值在臨界割點(diǎn)之下的為一類,大于或等于臨界割點(diǎn)的為另 一類; 4、Custom:用戶指定臨界割點(diǎn),其值在臨界割點(diǎn)之下的為一類,大于或等于臨界割點(diǎn)的 為另一類; 本例選Custom項(xiàng),在其方框中鍵入1(根據(jù)需要選項(xiàng),本例是0、1二分變量,故臨界割點(diǎn) 值用1),再點(diǎn)擊OK鈕即可。 13.3.2.3 結(jié)果解釋 在結(jié)果輸出窗口中將看到如下統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù): 檢驗(yàn)結(jié)果可見(jiàn)本例游程個(gè)數(shù)為14,檢驗(yàn)臨界割點(diǎn)值(Test value) = 1.00,小于1.00者有17個(gè)案例,而大于或等于1.00者有9個(gè)案例。Z = 0.3246,雙側(cè) P = 0.7455。 所以認(rèn)為此地方病的病戶沿河分布的情況無(wú)聚集性,而是呈隨機(jī)分布。 |EPI | |Runs: 14 Test value = 1.00 | | | |Cases: 17 LT 1.00 | |9 GE 1.00 Z = .3246 | |-- | |26 Total 2-Tailed P = .7455 | | | 返回目錄[pic] [pic]返回全書(shū)目錄 第四節(jié) 1-Sample K-S過(guò)程 13.4.1 主要功能 調(diào)用此過(guò)程可對(duì)單樣本進(jìn)行Kolmogorov-Smirnov Z檢驗(yàn),它將一個(gè)變量的實(shí)際頻數(shù)分布與正態(tài)分布(Normal)、均勻分布(Uniform)、 泊松分布(Poisson)進(jìn)行比較。 返回目錄[pic] [pic]返回全書(shū)目錄 13.4.2 實(shí)例操作 [例13- 4]某地正常成年男子144人紅細(xì)胞計(jì)數(shù)(萬(wàn)/立方毫米)的頻數(shù)資料如下,問(wèn)該資料的頻 數(shù)是否呈正態(tài)分布? |紅細(xì)胞計(jì)數(shù) |人數(shù) |紅細(xì)胞計(jì)數(shù) |人數(shù) | |420- |2 |540- |24 | |440- |4 |560- |22 | |460- |7 |580- |16 | |480- |16 |600- |2 | |500- |20 |620- |6 | |520- |25 |640- |1 | 13.4.2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 激活數(shù)據(jù)管理窗口,定義頻數(shù)變量名為f,依次輸入人數(shù)資料。 13.4.2.2 統(tǒng)計(jì)分析 激活Statistics菜單選Nonparametric Tests中的1-Sample K-S ...命令項(xiàng),彈出One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test 對(duì)話框(圖13.6)。在對(duì)話框左側(cè)的變量列表中選f,點(diǎn)擊鈕使之進(jìn)入Test Variable List框,在Test Distribution框中選Normal項(xiàng),表明與正態(tài)分布形式相比較,再點(diǎn)擊OK鈕即可。 | | |[pic] | |圖13.6 單樣本Kolmogorov-Smirnov Z檢驗(yàn)對(duì)話框 | 13.4.2.3 結(jié)果解釋 在結(jié)果輸出窗口中將看到如下統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù): K- S正態(tài)性檢驗(yàn)的結(jié)果顯示,Z值=0.7032,雙側(cè)P值=0.7060,可認(rèn)為該地正常成年男子的紅 細(xì)胞計(jì)數(shù)符合正態(tài)分布。 |F | |Test distribution - Normal Mean: 12.0000 | |Standard Deviation: 9.3808 | |Cases: 12 | |Most extreme differences | |Absolute Positive Negative K-S Z | |2-Tailed P | |.20298 .20298 -.16509 .7032 .7060| | | 返回目錄[pic] [pic]返回全書(shū)目錄 第五節(jié) 2 Independent Samples過(guò)程 13.5.1 主要功能 調(diào)用此過(guò)程可對(duì)兩個(gè)獨(dú)立樣本的均數(shù)、中位數(shù)、離散趨勢(shì)、偏度等進(jìn)行差異比較檢驗(yàn)。 返回目錄[pic] [pic]返回全書(shū)目錄 13.5.2 實(shí)例操作 [例13-5]調(diào)查某廠的鉛作業(yè)工人7人和非鉛作業(yè)工人10人的血鉛值(μg / 100g)如下,問(wèn)兩組工人的血鉛值有無(wú)差別? |非鉛作業(yè)組 |5 5 6 7 9 12 13 15 18 21 | |鉛作業(yè)組 |17 18 20 25 34 43 44 | 13.5.2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 激活數(shù)據(jù)管理窗口,定義分組變量為group(非鉛作業(yè)組為1,鉛作業(yè)組為2),血鉛值為 Pb。按順序輸入數(shù)據(jù)。 13.5.2.2 統(tǒng)計(jì)分析 激活Statistics菜單選Nonparametric Tests中的2 Independent Samples......
第十三章 非參數(shù)檢驗(yàn)
第十三章 非參數(shù)檢驗(yàn) 第一節(jié) Chi-Square過(guò)程 13.1.1 主要功能 13.1.2 實(shí)例操作 第二節(jié) Binomial過(guò)程 13.2.1 主要功能 13.2.2 實(shí)例操作 第三節(jié) Runs過(guò)程 13.3.1 主要功能 13.3.2 實(shí)例操作 第四節(jié) 1-Sample K-S過(guò)程 13.4.1 主要功能 13.4.2 實(shí)例操作 第五節(jié) 2 Independent Samples過(guò)程 13.5.1 主要功能 13.5.2 實(shí)例操作 第六節(jié) k Independent Samples過(guò)程 13.6.1 主要功能 13.6.2 實(shí)例操作 第七節(jié) 2 Related Samples過(guò)程 13.7.1 主要功能 13.7.2 實(shí)例操作 第八節(jié) K Related Samples過(guò)程 13.8.1 主要功能 13.8.2 實(shí)例操作 許多統(tǒng)計(jì)分析方法的應(yīng)用對(duì)總體有特殊的要求,如t檢驗(yàn)要求總體符合正態(tài)分布,F(xiàn)檢驗(yàn) 要求誤差呈正態(tài)分布且各組方差整齊,等等。這些方法常用來(lái)估計(jì)或檢驗(yàn)總體參數(shù),統(tǒng) 稱為參數(shù)統(tǒng)計(jì)。 但許多調(diào)查或?qū)嶒?yàn)所得的科研數(shù)據(jù),其總體分布未知或無(wú)法確定,這時(shí)做統(tǒng)計(jì)分析常常 不是針對(duì)總體參數(shù),而是針對(duì)總體的某些一般性假設(shè)(如總體分布),這類方法稱非參 數(shù)統(tǒng)計(jì)(Nonparametric tests)。 非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法簡(jiǎn)便,適用性強(qiáng),但檢驗(yàn)效率較低,應(yīng)用時(shí)應(yīng)加以考慮。 第一節(jié) Chi-Square過(guò)程 13.1.1 主要功能 調(diào)用此過(guò)程可對(duì)樣本數(shù)據(jù)的分布進(jìn)行卡方檢驗(yàn)??ǚ綑z驗(yàn)適用于配合度檢驗(yàn),主要用于 分析實(shí)際頻數(shù)與某理論頻數(shù)是否相符。 返回目錄[pic] [pic]返回全書(shū)目錄 13.1.2 實(shí)例操作 [例13- 1]某地一周內(nèi)各日死亡數(shù)的分布如下表,請(qǐng)檢驗(yàn)一周內(nèi)各日的死亡危險(xiǎn)性是否相同? |周 日 |死亡數(shù) | |一 |11 | |二 |19 | |三 |17 | |四 |15 | |五 |15 | |六 |16 | |日 |19 | 13.1.2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 激活數(shù)據(jù)管理窗口,定義變量名:各周日為day,死亡數(shù)為death。按順序輸入數(shù)據(jù), 結(jié)果見(jiàn)圖13.1。激活Data菜單選Weight Cases...命令項(xiàng),彈出Weight Cases對(duì)話框(如圖13.2),選death點(diǎn)擊鈕使之進(jìn)入Frequency Variable框,定義死亡數(shù)為權(quán)數(shù),再點(diǎn)擊OK鈕即可。 | | |[pic] | |圖13.1 數(shù)據(jù)錄入窗口 | | | |[pic] | |圖13.2 數(shù)據(jù)加權(quán)對(duì)話框 | 13.1.2.2 統(tǒng)計(jì)分析 激活Statistics菜單選Nonparametric Tests中的Chi-Square...命令項(xiàng),彈出Chi- Square Test對(duì)話框(圖13.3)。現(xiàn)欲對(duì)一周內(nèi)各日的死亡數(shù)進(jìn)行分布分析,故在對(duì)話框左側(cè)的 變量列表中選day,點(diǎn)擊鈕使之進(jìn)入Test Variable List框,點(diǎn)擊OK鈕即可。 | | |[pic] | |圖13.3 卡方檢驗(yàn)對(duì)話框 | 13.1.2.3 結(jié)果解釋 在結(jié)果輸出窗口中將看到如下統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù): 運(yùn)算結(jié)果顯示一周內(nèi)各日死亡的理論數(shù)(Expected)為15.71,即一周內(nèi)各日死亡均數(shù); 還算出實(shí)際死亡數(shù)與理論死亡數(shù)的差值(Residual);卡方值χ2 = 3.4000,自由度數(shù)(D.F.)= 6 ,P = 0.7572 ,可認(rèn)為一周內(nèi)各日的死亡危險(xiǎn)性是相同的。 |DAY | |Cases | |Category Observed Expected Residual | |1.00 11 15.71 -4.71 | |2.00 19 15.71 3.29 | |3.00 17 15.71 1.29 | |4.00 15 15.71 -.71 | |5.00 13 15.71 -2.71 | |6.00 16 15.71 .29 | |7.00 19 15.71 3.29 | |--- | |Total 110 | | | |Chi-Square D.F. Significance | |3.4000 6 .7572 | | | 返回目錄[pic] [pic]返回全書(shū)目錄 第二節(jié) Binomial過(guò)程 13.2.1 主要功能 有些總體只能劃分為兩類,如醫(yī)學(xué)中的生與死、患病的有與無(wú)。從這種二分類總體中抽 取的所有可能結(jié)果,要么是對(duì)立分類中的這一類,要么是另一類,其頻數(shù)分布稱為二項(xiàng) 分布。調(diào)用Binomial過(guò)程可對(duì)樣本資料進(jìn)行二項(xiàng)分布分析。 返回目錄[pic] [pic]返回全書(shū)目錄 13.2.2 實(shí)例操作 [例13- 2]某地某一時(shí)期內(nèi)出生40名嬰兒,其中女性12名(定Sex=0),男性28名(定Sex=1)。 問(wèn)這個(gè)地方出生嬰兒的性比例與通常的男女性比例(總體概率約為0.5)是否不同? 13.2.2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 激活數(shù)據(jù)管理窗口,定義性別變量為sex。按出生順序輸入數(shù)據(jù),男性為1 ,女性為0。 13.2.2.2 統(tǒng)計(jì)分析 激活Statistics菜單選Nonparametric Tests中的Binomial Test...命令項(xiàng),彈出 Binomial Test對(duì)話框(圖13.4)。在對(duì)話框左側(cè)的變量列表中選sex,點(diǎn)擊鈕使之進(jìn)入Test Variable List框,在Test Proportion框中鍵入0.50,再點(diǎn)擊OK鈕即可。 | | |[pic] | |圖13.4 二項(xiàng)分布檢驗(yàn)對(duì)話框 | 13.2.2.3 結(jié)果解釋 在結(jié)果輸出窗口中將看到如下統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù): 二項(xiàng)分布檢驗(yàn)表明,女?huà)?2名,男嬰28名,觀察概率為0.7000(即男嬰占70%),檢驗(yàn)概 率為0.5000,二項(xiàng)分布檢驗(yàn)的結(jié)果是雙側(cè)概率為0.0177,可認(rèn)為男女比例的差異有高度 顯著性,即與通常0.5的性比例相比,該地男嬰比女?huà)朊黠@為多。 |SEX | |Cases | |Test Prop. = .5000 | |28 = 1.00 Obs. Prop. = .7000 | |12 = .00 | |-- Z Approximation | |40 Total 2-Tailed P = .0177 | | | 返回目錄[pic] [pic]返回全書(shū)目錄 第三節(jié) Runs過(guò)程 13.3.1 主要功能 依時(shí)間或其他順序排列的有序數(shù)列中,具有相同的事件或符號(hào)的連續(xù)部分稱為一個(gè)游程 。調(diào)用Runs過(guò)程可進(jìn)行游程檢驗(yàn),即用于檢驗(yàn)序列中事件發(fā)生過(guò)程的隨機(jī)性分析。 返回目錄[pic] [pic]返回全書(shū)目錄 13.3.2 實(shí)例操作 [例13- 3]某村發(fā)生一種地方病,其住戶沿一條河排列,調(diào)查時(shí)對(duì)發(fā)病的住戶標(biāo)記為“1”,對(duì)非發(fā) 病的住戶標(biāo)記為“0”,共17戶: |0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 | |0 1 0 1 | 問(wèn)病戶的分布排列是呈聚集趨勢(shì),還是隨機(jī)分布? 13.3.2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 激活數(shù)據(jù)管理窗口,定義住戶變量為epi。按住戶順序輸入數(shù)據(jù),發(fā)病的住戶為1 ,非發(fā)病的住戶為0。 13.3.2.2 統(tǒng)計(jì)分析 激活Statistics菜單選Nonparametric Tests中的Runs Test...項(xiàng),彈出 Runs Test對(duì)話框(圖13.5)。在對(duì)話框左側(cè)的變量列表中選epi,點(diǎn)擊鈕使之進(jìn)入Test Variable List框。在臨界割點(diǎn)Cut Point框中有四個(gè)選項(xiàng): | | |[pic] | |圖13.5 游程檢驗(yàn)對(duì)話框 | 1、Median:中位數(shù)作臨界割點(diǎn),其值在臨界割點(diǎn)之下的為一類,大于或等于臨界割點(diǎn)的 為另一類; 2、Mode:眾數(shù)作臨界割點(diǎn),其值在臨界割點(diǎn)之下的為一類,大于或等于臨界割點(diǎn)的為另 一類; 3、Mean:均數(shù)作臨界割點(diǎn),其值在臨界割點(diǎn)之下的為一類,大于或等于臨界割點(diǎn)的為另 一類; 4、Custom:用戶指定臨界割點(diǎn),其值在臨界割點(diǎn)之下的為一類,大于或等于臨界割點(diǎn)的 為另一類; 本例選Custom項(xiàng),在其方框中鍵入1(根據(jù)需要選項(xiàng),本例是0、1二分變量,故臨界割點(diǎn) 值用1),再點(diǎn)擊OK鈕即可。 13.3.2.3 結(jié)果解釋 在結(jié)果輸出窗口中將看到如下統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù): 檢驗(yàn)結(jié)果可見(jiàn)本例游程個(gè)數(shù)為14,檢驗(yàn)臨界割點(diǎn)值(Test value) = 1.00,小于1.00者有17個(gè)案例,而大于或等于1.00者有9個(gè)案例。Z = 0.3246,雙側(cè) P = 0.7455。 所以認(rèn)為此地方病的病戶沿河分布的情況無(wú)聚集性,而是呈隨機(jī)分布。 |EPI | |Runs: 14 Test value = 1.00 | | | |Cases: 17 LT 1.00 | |9 GE 1.00 Z = .3246 | |-- | |26 Total 2-Tailed P = .7455 | | | 返回目錄[pic] [pic]返回全書(shū)目錄 第四節(jié) 1-Sample K-S過(guò)程 13.4.1 主要功能 調(diào)用此過(guò)程可對(duì)單樣本進(jìn)行Kolmogorov-Smirnov Z檢驗(yàn),它將一個(gè)變量的實(shí)際頻數(shù)分布與正態(tài)分布(Normal)、均勻分布(Uniform)、 泊松分布(Poisson)進(jìn)行比較。 返回目錄[pic] [pic]返回全書(shū)目錄 13.4.2 實(shí)例操作 [例13- 4]某地正常成年男子144人紅細(xì)胞計(jì)數(shù)(萬(wàn)/立方毫米)的頻數(shù)資料如下,問(wèn)該資料的頻 數(shù)是否呈正態(tài)分布? |紅細(xì)胞計(jì)數(shù) |人數(shù) |紅細(xì)胞計(jì)數(shù) |人數(shù) | |420- |2 |540- |24 | |440- |4 |560- |22 | |460- |7 |580- |16 | |480- |16 |600- |2 | |500- |20 |620- |6 | |520- |25 |640- |1 | 13.4.2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 激活數(shù)據(jù)管理窗口,定義頻數(shù)變量名為f,依次輸入人數(shù)資料。 13.4.2.2 統(tǒng)計(jì)分析 激活Statistics菜單選Nonparametric Tests中的1-Sample K-S ...命令項(xiàng),彈出One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test 對(duì)話框(圖13.6)。在對(duì)話框左側(cè)的變量列表中選f,點(diǎn)擊鈕使之進(jìn)入Test Variable List框,在Test Distribution框中選Normal項(xiàng),表明與正態(tài)分布形式相比較,再點(diǎn)擊OK鈕即可。 | | |[pic] | |圖13.6 單樣本Kolmogorov-Smirnov Z檢驗(yàn)對(duì)話框 | 13.4.2.3 結(jié)果解釋 在結(jié)果輸出窗口中將看到如下統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù): K- S正態(tài)性檢驗(yàn)的結(jié)果顯示,Z值=0.7032,雙側(cè)P值=0.7060,可認(rèn)為該地正常成年男子的紅 細(xì)胞計(jì)數(shù)符合正態(tài)分布。 |F | |Test distribution - Normal Mean: 12.0000 | |Standard Deviation: 9.3808 | |Cases: 12 | |Most extreme differences | |Absolute Positive Negative K-S Z | |2-Tailed P | |.20298 .20298 -.16509 .7032 .7060| | | 返回目錄[pic] [pic]返回全書(shū)目錄 第五節(jié) 2 Independent Samples過(guò)程 13.5.1 主要功能 調(diào)用此過(guò)程可對(duì)兩個(gè)獨(dú)立樣本的均數(shù)、中位數(shù)、離散趨勢(shì)、偏度等進(jìn)行差異比較檢驗(yàn)。 返回目錄[pic] [pic]返回全書(shū)目錄 13.5.2 實(shí)例操作 [例13-5]調(diào)查某廠的鉛作業(yè)工人7人和非鉛作業(yè)工人10人的血鉛值(μg / 100g)如下,問(wèn)兩組工人的血鉛值有無(wú)差別? |非鉛作業(yè)組 |5 5 6 7 9 12 13 15 18 21 | |鉛作業(yè)組 |17 18 20 25 34 43 44 | 13.5.2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 激活數(shù)據(jù)管理窗口,定義分組變量為group(非鉛作業(yè)組為1,鉛作業(yè)組為2),血鉛值為 Pb。按順序輸入數(shù)據(jù)。 13.5.2.2 統(tǒng)計(jì)分析 激活Statistics菜單選Nonparametric Tests中的2 Independent Samples......
第十三章 非參數(shù)檢驗(yàn)
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