非参数分析doc.docx
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非参数分析doc
&研究问题
某地一周内各日患忧郁症的人数分布如表9-1所示，请检验一周内各日人们忧郁数是否满足1:
1:
2:
2:
1:
1:
1。
表9-1
周日
患者数
1
31
2
38
3
70
4
80
5
29
6
24
7
31
&实现步骤
图9-1在菜单中选择“WeightCases”命令
图9-2“WeightCases”对话框
图9-3在菜单中选择“Chi-Square”命令
图9-4“Chi-SquareTest”对话框
图9-5“Chi-SquareTest：
Options”对话框
9.1.3结果和讨论
<1）本例输出结果中有两个表格，其中第一个表格如下。
周一到周日实际患忧郁人数分别为：
31，38，70，80，29，24，31，
按照理论分布，一周每天患忧郁的期望频数应为33.7，33.7，67.3，67.3，33.7，33.7，33.7b5E2RGbCAP
实际观察频数与期望频数的差分别为-2.7，4.3，2.7，12.7，-4.7，-9.7，-2.7
<2）输出的结果文件中第二个表格如下。
计算的卡方统计量以及对应的概率p值，如果显著性水平是0.05，由于P值大于显著性水平，因此接受零假设，认为样本来自的总体分布于指定的理论分布无显著差异，即各日人们忧郁数满足1:
1:
2:
2:
1:
1:
1。
p1EanqFDPw
&研究问题
某地某一时期内出生35名婴儿，其中女性19名<定Sex=0），男性16名<定Sex=1）。
问这个地方出生婴儿的性别比例与通常的男女性比例<总体概率约为0.5）是否不同？
数据如表9-2所示。
DXDiTa9E3d
表9-235名婴儿的性别
婴儿
Sex
婴儿
Sex
婴儿
Sex
1
1
13
1
25
1
2
0
14
1
26
1
3
1
15
1
27
0
4
1
16
1
28
0
5
1
17
0
29
0
6
1
18
0
30
0
7
0
19
0
31
1
8
0
20
0
32
0
9
0
21
0
33
0
10
0
22
0
34
0
11
1
23
1
35
0
12
1
24
1
&实现步骤
图9-6在菜单中选择“BinomialTest”命令
图9-7“BinomialTest”对话框
图9-8“BinomialTest：
Options”对话框
9.2.3结果和讨论
&研究问题
某村发生一种地方病，其住户沿一条河排列，调查时对发病的住户标记为“1”，对非发病的住户标记为“0”，共35户，其取值如表9-3所示。
RTCrpUDGiT
表9-335名住户发病情况
住户
发病情况
住户
发病情况
住户
发病情况
1
1
13
1
25
1
2
0
14
1
26
1
3
1
15
1
27
0
4
1
16
1
28
1
5
1
17
0
29
0
6
1
18
0
30
0
7
0
19
1
31
1
8
0
20
1
32
0
9
0
21
0
33
0
10
0
22
0
34
0
11
1
23
1
35
0
12
1
24
1
&实现步骤
图9-9在菜单中选择“Runs”命令
图9-10“RunsTest”对话框
给出四种划分样本的方法：
均值，中位数，众数指定数值
图9-11“RunsTest：
Options”对话框
10.3.3结果和讨论
&研究问题
某地144个周岁儿童身高数据如表9-4所示，问该地区周岁儿童身高频数是否呈正态分布？
表9-4儿童身高数据
身高区间
人数
64－
2
68－
4
69－
7
70－
16
71－
20
72－
25
73－
24
74－
22
76－
16
78－
2
79－
6
83－
1
&实现步骤
图9-12在菜单中选择“1-SampleK-S”命令
图9-13“One-SampleKolmogorov-SmirnovTest”对话框
图9-14“One-SampleK-S：
Options”对话框
9.4.3结果和讨论
<1）本例输出结果如下表所示。
&研究问题
研究两个不同厂家生产的灯泡使用寿命是否存在显著差异。
随机抽取两个厂家生成的灯泡若干，实验得到使用寿命，数据如表10-5所示。
5PCzVD7HxA
表9-5两个厂家生产的灯泡使用寿命数据
灯泡寿命厂家编号
675
1
682
1
691
1
670
1
650
1
693
1
650
1
649
2
680
2
630
2
650
2
646
2
651
2
620
2
&实现步骤
图9-15在菜单中选择“2IndependentSamples”命令
图9-16“Two-Independent-Samples-Test”对话框
图9-17“TwoIndependentSamples：
DefineGroups”对话框
图9-18“Two-Independent-Samples：
Options”对话框
9.5.3结果和讨论
<1）两独立样本Mann-WhitneyU检验结果如下面两表所示。
两个工厂分别选了7个样本，两组的平均秩分别为10，5，秩总和为70，35
两个工厂分别选了7个样本，两组的平均秩分别为10，5，秩总和为70，35
<2）两独立样本K-S检验输出结果如下两表所示。
累积概率的最大绝对差为0.571，观测值为1.069，概率为0.203
<3）两独立样本极端反应检验输出结果如下两表所示。
跨度和截头跨度分别为9，8，本例为小样本，分别输出了在零假设成立下大于或等于H统计量观测值得精确概率值，未排除极端值时为0.051，排除极端值时为0.500，a取值为0.05，则不管拍出或不排除极端值都可得出不能拒绝零假设jLBHrnAILg
<4）两独立样本游程检验输出结果如下两表所示。
最小游程数未6，概率p为0.209，最大游程数为8，概率p0.617
&研究问题
随机抽取3个班级的学生，得到21个学生成绩样本，如表9-7所示，问3个班级学生总体成绩是否存在显著差异？
xHAQX74J0X
表9-73个班级学生成绩
学生成绩
所属班级
学生成绩
所属班级
60.00
1
90.00
2
70.00
1
96.00
2
71.00
1
70.00
2
80.00
1
85.00
3
75.00
1
92.00
3
65.00
1
97.00
3
90.00
1
96.00
3
80.00
2
88.00
3
85.00
2
89.00
3
81.00
2
80.00
3
83.00
2
&实现步骤
图9-19在菜单中选择“KIndependentSamples”命令
图9-20“TestsforSeveralIndependentSamples”对话框
图9-21“SeveralIndependentSamples：
DefineRange”对话框LDAYtRyKfE
图9-22“Two-Independent-Samples：
Options”对话框
9.6.3结果和讨论
<1）多独立样本K-W检验结果如下两表所示。
<2）多独立样本中位数检验结果如下两表所
示。
&研究问题
分析10个学生接受某种方法进行训练的效果，收集到这些学生在训练前、后的成绩，如表10-9所示。
表格的每一行表示一个学生的4个成绩。
其中第一列表示，训练前的成绩是否合格，0表示不合格，1表示合格；第二列表示训练后的成绩是否合格，0表示不合格，1表示合格；第三列表示训练前学生的具体成绩；第四列表示训练后学生的具体成绩。
问训练前后学生的成绩是否存在显著差异？
Zzz6ZB2Ltk
表9-9训练前后的成绩
训练前
训练后
训练前成绩
训练后成绩
0
1
58.00
70.00
1
1
70.00
71.00
0
1
45.00
65.00
0
1
56.00
68.00
0
0
45.00
50.00
0
0
50.00
55.00
1
1
61.00
75.00
1
1
70.00
70.00
0
1
55.00
65.00
1
1
60.00
70.00
&实现步骤
图9-23在菜单中选择“2RelatedSamples”命令
图9-24“Two-Related-SamplesTests”对话框
图9-25选择两个变量配对
图9-26“Two-Related-Samples：
Options”对话框
图9-27选择两个变量配对
9.7.3结果和讨论
<1）描述性统计部分结果如下表所示。
<2）Wilcoxon检验结果如下两表所示。
负号秩总和为0，正号秩总和为45，Z检验统计量为-2.673，p=0.08
<3）符号检验结果如下两表所示。
培训后成绩<培训前成绩的有0个，培训后＞培训前成绩的9个，一人保持不变
<4）McNemar检验结果如下两表所示。
培训前不合格培训后合格的有4个，培训前合格，培训后不合格的0个
&研究问题1
为了实验某种减肥药的性能，测量10个人在服用该药前以及服用该药一个月后、两个月后、3个月后的体重。
问在这4个时期，10个人的体重有无发生显著的变化。
数据如表10-10所示。
dvzfvkwMI1
表9-104个时期的体重pre_1
post_1
post_2
post_3
80.00
80.00
70.00
69.00
79.00
75.00
71.00
70.00
85.00
80.00
75.00
75.00
80.00
75.00
68.00
70.00
75.00
75.00
74.00
70.00
74.00
74.00
70.00
69.00
65.00
65.00
63.00
61.00
70.00
70.00
70.00
70.00
80.00
70.00
65.00
65.00
75.00
72.00
70.00
60.00
80.00
80.00
70.00
69.00
&实现步骤
图9-28在菜单中选择“KRelatedSamples”命令
图9-29“TestsforServeralRelatedSamples”对话框<一）
图9-30“SeveralRelatedSamples：
Statistics”对话框<一）
&研究问题2
某文艺晚会中有5个节目，共有5个评委参与打分。
问这5个评委的判断标准是否一致。
数据如表9-11所示。
表9-115个评委的打分表
节目1
节目2
节目3
节目4
节目5
评委1
8.75
8.25
8.80
9.00
8.50
评委2
10.00
9.50
9.50
8.90
9.50
评委3
9.60
9.10
9.10
8.50
9.60
评委4
9.20
8.50
8.90
9.10
9.40
评委5
9.65
9.20
9.10
9.10
8.90
&实现步骤
图9-31“TestsforServeralRelatedSamples”对话框<二）
图9-32“SeveralRelatedSamples：
Statistics”对话框<二）
研究问题3
消费者协会调查了顾客对3种品牌的电视机的满意程度，共有10个顾客参与了满意度调查。
数据如表9-12所示。
rqyn14ZNXI
表9-12顾客的满意度表格
品牌1
品牌2
品牌3
顾客1
满意
不满意
不满意
顾客2
满意
满意
满意
顾客3
不满意
不满意
不满意
顾客4
满意
满意
满意
顾客5
满意
满意
不满意
顾客6
满意
满意
不满意
顾客7
满意
不满意
满意
顾客8
满意
满意
满意
顾客9
满意
满意
不满意
顾客10
满意
不满意
满意
&实现步骤
图9-33“TestsforServeralRelatedSamples”对话框<三）
9.8.3结果和讨论
<1）多配对样本的Friendman检验
<2）多配对样本的Kendall协同系数检验，描述性统计部分结果表格如下
五个节目的平均秩分别为4.3，2.3，2.8，2.5，3.1，
五个节目的friedman统计量的观测值为5.333，W协同系数为0.267.
<3）多配对样本的CochranQ检验结果如下两表所示。
三个品牌的满意人数为9，6，5，不满意人数为1，4，5
Q统计量观测值为4.333，相应的概率P值为0.115
申明：
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