統(tǒng)計(jì)方法有:
1、計(jì)量資料的統(tǒng)計(jì)方法
分析計(jì)量資料的統(tǒng)計(jì)分析方法可分為參數(shù)檢驗(yàn)法和非參數(shù)檢驗(yàn)法。
參數(shù)檢驗(yàn)法主要為t檢驗(yàn)和 方差分析(ANOVN,即F檢驗(yàn))等,兩組間均數(shù)比較時(shí)常用t檢驗(yàn)和u檢驗(yàn),兩組以上均數(shù)比較時(shí)常用方差分析;非參數(shù)檢驗(yàn)法主要包括秩和檢驗(yàn)等。t檢驗(yàn)可分為單組設(shè)計(jì)資料的t檢驗(yàn)、配對(duì)設(shè)計(jì)資料的t檢驗(yàn)和成組設(shè)計(jì)資料的t檢驗(yàn);當(dāng)兩個(gè)小 樣本比較時(shí)要求兩 總體分布為 正態(tài)分布且方差齊性,若不能滿足以上要求,宜用t 檢驗(yàn)或非參數(shù)方法( 秩和檢驗(yàn))。 方差分析可用于兩個(gè)以上 樣本均數(shù)的比較,應(yīng)用該方法時(shí),要求各個(gè)樣本是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本,各樣本來自正態(tài)總體且各處理組總體方差齊性。根據(jù)設(shè)計(jì)類型不同,方差分析中又包含了多種不同的方法。對(duì)于 定量資料,應(yīng)根據(jù)所采用的設(shè)計(jì)類型、資料所具備的條件和分析目的,選用合適的統(tǒng)計(jì)分析方法,不應(yīng)盲目套用t檢驗(yàn)和 單因素方差分析。
2、計(jì)數(shù)資料的統(tǒng)計(jì)方法
計(jì)數(shù)資料的統(tǒng)計(jì)方法主要針對(duì)四格表和R*C表利用檢驗(yàn)進(jìn)行分析。
檢驗(yàn)或u檢驗(yàn),若不能滿足 檢驗(yàn):當(dāng)計(jì)數(shù)資料呈配對(duì)設(shè)計(jì)時(shí),獲得的四格表為配對(duì)四格表,其用到的檢驗(yàn)公式和校正公式可參考書籍。 R*C表可以分為雙向無序,單向有序、雙向有序?qū)傩韵嗤碗p向有序?qū)傩圆煌念?,不同類的行列表根?jù)其研究目的,其選擇的方法也不一樣。
3、等級(jí)資料的統(tǒng)計(jì)方法
等級(jí)資料(有序變量)是對(duì)性質(zhì)和類別的等級(jí)進(jìn)行分組,再清點(diǎn)每組觀察單位個(gè)數(shù)所得到的資料。在臨床醫(yī)學(xué)資料中,常遇到一些定性指標(biāo),如臨床療效的評(píng)價(jià)、疾病的臨床分期、病癥嚴(yán)重程度的臨床分級(jí)等,對(duì)這些指標(biāo)常采用分成若干個(gè)等級(jí)然后分類計(jì)數(shù)的辦法來解決它的量化問題,這樣的資料統(tǒng)計(jì)上稱為等級(jí)資料。
統(tǒng)計(jì)方法的選擇:
統(tǒng)計(jì)資料豐富且錯(cuò)綜復(fù)雜,要想做到合理選用統(tǒng)計(jì)分析方法并非易事。對(duì)于同一 個(gè)資料,若選擇不同的統(tǒng)計(jì)分析方法處理,有時(shí)其結(jié)論是截然不同的。
正確選擇統(tǒng)計(jì)方法的依據(jù)是:
①根據(jù)研究的目的,明確研究試驗(yàn)設(shè)計(jì)類型、研究因素與水平數(shù);
②確定數(shù)據(jù)特征(是否正態(tài)分布等)和樣本量大??;
③ 正確判斷統(tǒng)計(jì)資料所對(duì)應(yīng)的類型(計(jì)量、計(jì)數(shù)和等級(jí)資料),同時(shí)應(yīng)根據(jù)統(tǒng)計(jì)方法的適宜條件進(jìn)行正確的統(tǒng)計(jì)量值計(jì)算;
最后,還要根據(jù)專業(yè)知識(shí)與資料的實(shí)際情況,結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)原則,靈活地選擇統(tǒng)計(jì)分析方法。
1、秩和檢驗(yàn)法的主要思想是把原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成秩,利用秩構(gòu)造統(tǒng)計(jì)量來比較不同樣本的分布。在這里每個(gè)樣本的秩是指把原始數(shù)據(jù)按從大到小的順序排列,該數(shù)據(jù)值在原始數(shù)據(jù)中的位置。
例如:
原始數(shù)據(jù):A組(5,7),B組(3,2)
對(duì)應(yīng)的秩:A組(3,4),B組(2,1)
A組的秩和為7,B組的秩和為3,每組的秩和被用來檢驗(yàn)兩組數(shù)據(jù)是否相同。
2、中位數(shù)評(píng)分檢驗(yàn)法的主要思想是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成中位數(shù)評(píng)分,利用中位數(shù)評(píng)分構(gòu)造統(tǒng)計(jì)量比較不同樣本的分布。當(dāng)計(jì)算中位數(shù)評(píng)分時(shí),如果數(shù)據(jù)值小于等于該組數(shù)據(jù)的中位數(shù),則中位數(shù)評(píng)分為0,如果數(shù)據(jù)值大于該組數(shù)據(jù)的中位數(shù),則中位數(shù)評(píng)分為1。
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非參數(shù)檢驗(yàn)的作用:
在以前的均值T檢驗(yàn)中,我們分析的都是連續(xù)型隨機(jī)變量,并且前提條件是樣本滿足正態(tài)性條件。當(dāng)分析不再是連續(xù)型或者不再是正態(tài)性條件時(shí),則應(yīng)當(dāng)使用非參數(shù)的方法對(duì)均值和方差進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)。
在數(shù)據(jù)分析過程中,由于種種原因,人們往往無法對(duì)總體分布形態(tài)作簡(jiǎn)單假定,此時(shí)參數(shù)檢驗(yàn)的方法就不再適用了。
非參數(shù)檢驗(yàn)正是一類基于這種考慮,在總體方差未知或知道甚少的情況下,利用樣本數(shù)據(jù)對(duì)總體分布形態(tài)等進(jìn)行推斷的方法。由于非參數(shù)檢驗(yàn)方法在推斷過程中不涉及有關(guān)總體分布的參數(shù),因而得名為“非參數(shù)”檢驗(yàn)。
參考資料來源:搜狗百科-非參數(shù)檢驗(yàn)
1、非參數(shù)檢驗(yàn)
SPSS單樣本非參數(shù)檢驗(yàn)是對(duì)單個(gè)總體的分布形態(tài)等進(jìn)行推斷的方法,其中包括卡方檢驗(yàn)、二項(xiàng)分布檢驗(yàn)、K-S檢驗(yàn)以及變量值隨機(jī)性檢驗(yàn)等方法。
2、參數(shù)檢驗(yàn)
當(dāng)總體分布已知(如總體為正態(tài)分布),根據(jù)樣本數(shù)據(jù)對(duì)總體分布的統(tǒng)計(jì)參數(shù)進(jìn)行推斷。
此時(shí),總體的分布形式是給定的或是假定的,只是其中一些參數(shù)的取值或范圍未知,分析的主要目的是估計(jì)參數(shù)的取值,或?qū)ζ溥M(jìn)行某種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。這類問題往往用參數(shù)檢驗(yàn)來進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷。它不僅僅能夠?qū)傮w的特征參數(shù)進(jìn)行推斷,還能夠?qū)崿F(xiàn)兩個(gè)或多個(gè)總體的參數(shù)進(jìn)行比較。
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1、參數(shù)檢驗(yàn)一般對(duì)總體有一定的要求,而非參數(shù)檢驗(yàn)對(duì)總體無特殊的需求,因此,非參數(shù)檢驗(yàn)比參數(shù)檢驗(yàn)應(yīng)用范圍要廣。
2、符合參數(shù)檢驗(yàn)條件,也符合非參數(shù)檢驗(yàn),我們選擇哪種方法進(jìn)行分析呢?答案是選擇參數(shù)檢驗(yàn)。因?yàn)閰?shù)檢驗(yàn)的準(zhǔn)確度比非參數(shù)檢驗(yàn)要高;
3、對(duì)于同時(shí)符合參數(shù)與非參數(shù)檢驗(yàn)的數(shù)據(jù),如果參數(shù)檢驗(yàn)P<0.05,非參數(shù)檢驗(yàn)不一定P<0.05。
4、對(duì)于同時(shí)符合參數(shù)與非參數(shù)檢驗(yàn)的數(shù)據(jù),如果非參數(shù)檢驗(yàn)P<0.05,那么參數(shù)檢驗(yàn)一定P<0.05。
5、很多人采用非參數(shù)檢驗(yàn)得到P<0.05的結(jié)果時(shí),發(fā)在表文章時(shí)不自信,總認(rèn)為自己的數(shù)據(jù)不好,其實(shí)大可不必。
參考資料來源:百度百科-參數(shù)檢驗(yàn)
參考資料來源:百度百科-非參數(shù)檢驗(yàn)
SPSS單樣本非參數(shù)檢驗(yàn)是對(duì)單個(gè)總體的分布形態(tài)等進(jìn)行推斷的方法,其中包括卡方檢驗(yàn)、二項(xiàng)分布檢驗(yàn)、K-S檢驗(yàn)以及變量值隨機(jī)性檢驗(yàn)等方法。
總體分布的卡方檢驗(yàn)例如,醫(yī)學(xué)家在研究心臟病人猝死人數(shù)與日期的關(guān)系時(shí)發(fā)現(xiàn):一周之中,星期一心臟病人猝死者較多,其他日子則基本相當(dāng)。當(dāng)天的比例近似為2.8:1:1:1:1:1:1。
現(xiàn)收集到心臟病人死亡日期的樣本數(shù)據(jù),推斷其總體分布是否與上述理論分布相吻合??ǚ綑z驗(yàn)方法可以根據(jù)樣本數(shù)據(jù),推斷總體分布與期望分布或某一理論分布是否存在顯著差異,是一種吻合性檢驗(yàn),通常適于對(duì)有多項(xiàng)分類值的總體分布的分析。
它的原假設(shè)是:樣本來自的總體分布與期望分布或某一理論分布無差異。二項(xiàng)分布檢驗(yàn)在生活中有很多數(shù)據(jù)的取值是二值的,例如,人群可以分成男性和女性,產(chǎn)品可以分成合格和不合格,學(xué)生可以分成三好學(xué)生和非三好學(xué)生,投擲硬幣實(shí)驗(yàn)的結(jié)果可以分成出現(xiàn)正面和出現(xiàn)反面等。
通常將這樣的二值分別用1或0表示。如果進(jìn)行n次相同的實(shí)驗(yàn),則出現(xiàn)兩類(1或0)的次數(shù)可以用離散型隨機(jī)變量X來描述。
如果隨機(jī)變量X為1的概率設(shè)為P,則隨機(jī)變量X值為0的概率Q便等于1-P,形成二項(xiàng)分布。SPSS的二項(xiàng)分布檢驗(yàn)正是要通過樣本數(shù)據(jù)檢驗(yàn)樣本來自的總體是否服從指定的概率為P的二項(xiàng)分布,其原假設(shè)是:樣本來自的總體與指定的二項(xiàng)分布無顯著差異。
從某產(chǎn)品中隨機(jī)抽取23個(gè)樣品進(jìn)行檢測(cè)并得到檢測(cè)結(jié)果。用1表示一級(jí)品,用0表示非一級(jí)品。
根據(jù)抽樣結(jié)果驗(yàn)證該批產(chǎn)品的一級(jí)品率是否為90%。單樣本K-S檢驗(yàn)K-S檢驗(yàn)方法能夠利用樣本數(shù)據(jù)推斷樣本來自的總體是否服從某一理論分布,是一種擬合優(yōu)度的檢驗(yàn)方法,適用于探索連續(xù)型隨機(jī)變量的分布。
例如,收集一批周歲兒童身高的數(shù)據(jù),需利用樣本數(shù)據(jù)推斷周歲兒童總體的身高是否服從正態(tài)分布。再例如,利用收集的住房狀況調(diào)查的樣本數(shù)據(jù),分析家庭人均住房面積是否服從正態(tài)分布。
單樣本K-S檢驗(yàn)的原假設(shè)是:樣本來自的總體與指定的理論分布無顯著差異,SPSS的理論分布主要包括正態(tài)分布、均勻分布、指數(shù)分布和泊松分布等。變量值隨機(jī)性檢驗(yàn)變量值隨機(jī)性檢驗(yàn)通過對(duì)樣本變量值的分析,實(shí)現(xiàn)對(duì)總體的變量值出現(xiàn)是否隨機(jī)進(jìn)行檢驗(yàn)。
例如,在投硬幣時(shí),如果以1表示出現(xiàn)的是正面,以0表示出現(xiàn)的是反面,在進(jìn)行了若干次投幣后,將會(huì)得到一個(gè)以1,0組成的變量值序列。這時(shí)可能會(huì)分析“硬幣出現(xiàn)正反面是否是隨機(jī)的”這樣的問題。
變量值隨機(jī)性檢驗(yàn)正是解決這類問題的一個(gè)有效方法。它的原假設(shè)是:總體變量值出現(xiàn)是隨機(jī)的。
變量隨機(jī)性檢驗(yàn)的重要依據(jù)是游程。所謂游程是樣本序列中連續(xù)出現(xiàn)相同的變量值的次數(shù)。
可以直接理解,如果硬幣的正反面出現(xiàn)是隨機(jī)的,那么在數(shù)據(jù)序列中,許多個(gè)1或許多個(gè)0連續(xù)出現(xiàn)的可能性將不太大,同時(shí),1和0頻繁交叉出現(xiàn)的可能性也會(huì)較小。因此,游程數(shù)太大或太小都將表明變量值存在不隨機(jī)的現(xiàn)象。
例:為檢驗(yàn)?zāi)衬蛪涸O(shè)備在某段時(shí)間內(nèi)工作是否持續(xù)正常,測(cè)試并記錄下該時(shí)間段內(nèi)各個(gè)時(shí)間點(diǎn)上的設(shè)備耐壓的數(shù)據(jù)?,F(xiàn)采用游程檢驗(yàn)方法對(duì)這批數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。
如果耐壓數(shù)據(jù)的變動(dòng)是隨機(jī)的,可認(rèn)為該設(shè)備工作一直正常,否則認(rèn)為該設(shè)備有不能正常工作的現(xiàn)象。2檢驗(yàn)方法編輯兩獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)兩獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)是在對(duì)總體分布不甚了解的情況下,通過對(duì)兩組獨(dú)立樣本的分析來推斷樣本來自的兩個(gè)總體的分布等是否存在顯著差異的方法。
獨(dú)立樣本是指在一個(gè)總體中隨機(jī)抽樣對(duì)在另一個(gè)總體中隨機(jī)抽樣沒有影響的情況下所獲得的樣本。SPSS中提供了多種兩獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)方法,其中包括曼-惠特尼U檢驗(yàn)、K-S檢驗(yàn)、W-W游程檢驗(yàn)、極端反應(yīng)檢驗(yàn)等。
某工廠用甲乙兩種不同的工藝生產(chǎn)同一種產(chǎn)品。如果希望檢驗(yàn)兩種工藝下產(chǎn)品的使用是否存在顯著差異,可從兩種工藝生產(chǎn)出的產(chǎn)品中隨機(jī)抽樣,得到各自的使用壽命數(shù)據(jù)。
甲工藝:675 682 692 679 669 661 693乙工藝:662 649 672 663 650 651 646 652曼-惠特尼U檢驗(yàn)兩獨(dú)立樣本的曼-惠特尼U檢驗(yàn)可用于對(duì)兩總體分布的比例判斷。其原假設(shè):兩組獨(dú)立樣本來自的兩總體分布無顯著差異。
曼-惠特尼U檢驗(yàn)通過對(duì)兩組樣本平均秩的研究來實(shí)現(xiàn)判斷。秩簡(jiǎn)單說就是變量值排序的名次,可以將數(shù)據(jù)按升序排列,每個(gè)變量值都會(huì)有一個(gè)在整個(gè)變量值序列中的位置或名次,這個(gè)位置或名次就是變量值的秩。
K-S檢驗(yàn)K-S檢驗(yàn)不僅能夠檢驗(yàn)單個(gè)總體是否服從某一理論分布,還能夠檢驗(yàn)兩總體分布是否存在顯著差異。其原假設(shè)是:兩組獨(dú)立樣本來自的兩總體的分布無顯著差異。
這里是以變量值的秩作為分析對(duì)象,而非變量值本身。游程檢驗(yàn)單樣本游程檢驗(yàn)是用來檢驗(yàn)變量值的出現(xiàn)是否隨機(jī),而兩獨(dú)立變量的游程檢驗(yàn)則是用來檢驗(yàn)兩獨(dú)立樣本來自的兩總體的分布是否存在顯著差異。
其原假設(shè)是:兩組獨(dú)立樣本來自的兩總體的分布無顯著差異。兩獨(dú)立樣本的游程檢驗(yàn)與單樣本游程檢驗(yàn)的思想基本相同,不同的是計(jì)算游程數(shù)的方法。
兩獨(dú)立樣本的游程檢驗(yàn)中,游程數(shù)依賴于變量的秩。極端反應(yīng)檢驗(yàn)極端反應(yīng)檢驗(yàn)從另一個(gè)角度檢驗(yàn)兩獨(dú)立樣本所來自的兩總體分布是否存。
非參數(shù)統(tǒng)計(jì)最常用于具備下述特征的情況:
1、待分析數(shù)據(jù)不滿足參數(shù)檢驗(yàn)所要求的假定,因而無法應(yīng)用參數(shù)檢驗(yàn)。例如,我們?cè)龅竭^的非正態(tài)總體小樣本,在t-檢驗(yàn)法也不適用時(shí),作為替代方法,就可以采用非參數(shù)檢驗(yàn)。
2、僅由一些等級(jí)構(gòu)成的數(shù)據(jù),不能應(yīng)用參數(shù)檢驗(yàn)。例如,消費(fèi)者可能被問及對(duì)幾種不同商標(biāo)的飲料的喜歡程度,雖然,他們不能對(duì)每種商標(biāo)都指定一個(gè)數(shù)字來表示他們對(duì)該商標(biāo)的喜歡程度,卻能將幾種商標(biāo)按喜歡的順序分成等級(jí)。這種情形也宜采用非參數(shù)檢驗(yàn)。
3、所提的問題中并不包含參數(shù),也不能用參數(shù)檢驗(yàn)。例如,我們想判斷一個(gè)樣本是否為隨機(jī)樣本,采用非參數(shù)檢驗(yàn)法就是適當(dāng)?shù)摹?
4、當(dāng)我們需要迅速得出結(jié)果時(shí),也可以不用參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法而用非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法來達(dá)到目的。一般說來,非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法所要求的計(jì)算與參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法相比,完成起來既快且易。有些非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法的計(jì)算,就算對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)不熟練的人,也能在收集數(shù)據(jù)時(shí)及時(shí)予以完成。
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