《《數(shù)據(jù)分析》PPT課件.ppt》由會員分享，可在線閱讀，更多相關(guān)《《數(shù)據(jù)分析》PPT課件.ppt（124頁珍藏版）》請在裝配圖網(wǎng)上搜索。

1、1,第九講 數(shù)據(jù)分析（一）,余可發(fā) 博士 江西財經(jīng)大學(xué)工商管理學(xué)院,2,一、數(shù)據(jù)處理與分析過程,1、編輯 2、編碼 3、數(shù)據(jù)輸入 4、數(shù)據(jù)分析 （描述性分析、單變量分析、雙變量分析、多變量分析） 5、解釋,3,二、編輯,編輯就是檢查和調(diào)整數(shù)據(jù)遺漏、易讀性和一致性的過程。 編輯人員的任務(wù)就是要檢查調(diào)查問卷或者其他數(shù)據(jù)收集形式中出現(xiàn)的錯誤和遺漏。當發(fā)現(xiàn)問題時，編輯要及時調(diào)整數(shù)據(jù)讓他們變得更加完整、一致、可讀。,4,,編輯技巧： 1、退回重新填寫 2、按缺失數(shù)據(jù)處理 3、丟棄 （1）不符合要求的問卷和少。 （2）樣本單位數(shù)很大。 （3）不符合要求的問卷與符合要求的問卷之間在調(diào)查對象上的特征上沒有明顯

2、的不同。 （4）不符合要求的回答在該問卷中占很大的比例。 （5）對關(guān)鍵變量的回答是缺失的。,5,,編輯的類型： 現(xiàn)場編輯 后期編輯,6,,編輯的任務(wù)： 1、確定是否需要補充調(diào)查 2、編輯的一致性 3、編輯的完整性,7,三、編碼,編碼就是將數(shù)字標度或其他符號分配給不同答案的過程。 相關(guān)概念： 域：一種類型的數(shù)據(jù)。 記錄：相關(guān)域的集合。 文件：相關(guān)記錄的集合。,8,9,,編碼工作一般包括以下幾個方面： （1）確定變量 （2）確定變量值 （3）無結(jié)構(gòu)問題的編碼 （4）編碼說明書及數(shù)據(jù)輸出格式說明書。,10,問題025：您認為打工的外地人對北京市的社會秩序是否有影響？（單選） 1有很大影響 2有較

3、大影響 3沒有影響 4不好說,,4,編碼,答案,11,2）制作編碼表,,12,變量名: 一個數(shù)據(jù)文件中, 一個變量只能有一個唯一名稱。,碼位：某一變量在 數(shù)據(jù)文件中占據(jù)的欄位,碼數(shù)： 某一變量由幾位數(shù)組成。,該變量是數(shù)值型（Numeric）如定距、定比， 還是字串型（String），如定類、定序。 前者在統(tǒng)計中可以做高級運算，后者則不可以。,不適于被訪人回答的問題的編碼。 一般采用7，97，997等。,被訪人回答不知道時的編碼。 一般采用8，98，998等。,被訪人拒絕回答某變量時的編碼。 一般采用9，99，999等。,問卷中出現(xiàn)漏答時的處理編碼。 一般采用9，99，999等。,,,

4、13,四、數(shù)據(jù)錄入,采用DOS、WPS、CCED等軟件，按ASCII碼方式錄入成文本文件（*.dat；*.txt）。這種錄入方式的特點是，數(shù)據(jù)之間沒有間隔，錄完一個數(shù)碼后自動后移，錄入速度較快。缺點是容易錯位。,采用SPSS數(shù)據(jù)編輯器（SPSS Data Editor）錄入。其優(yōu)點是不容易錯位，缺點是不能自動后移，錄入速度慢，數(shù)據(jù)錯誤不容易修改。,,,14,五、數(shù)據(jù)分析,描述分析法 假設(shè)檢驗法 方差分析法 聚類分析法 判別分析法 回歸分析法,15,1、描述性統(tǒng)計分析,頻數(shù)、頻率分析 數(shù)據(jù)集中趨勢分析 算術(shù)平均數(shù) 中位數(shù) 眾數(shù) 數(shù)據(jù)分散趨勢分析 全距（極差） 四分位差 標準差 數(shù)據(jù)總

5、體形態(tài)分布 偏度（Skewness） 峰度（Kurtosis）,16,頻數(shù)、頻率分析（1）,例1：假設(shè)有樣本數(shù)據(jù),17,,18,19,算術(shù)平均數(shù),未分組數(shù)據(jù)的平均數(shù)計算 分組數(shù)據(jù)的平均數(shù)計算 上例的計算結(jié)果,20,中位數(shù)的計算（1）,未分組數(shù)據(jù)的中位數(shù)計算 對所有數(shù)據(jù)進行排序，當數(shù)據(jù)量為奇數(shù)時，取中間數(shù)為中位數(shù)，當數(shù)據(jù)量為偶數(shù)時，取最中間兩位數(shù)的平均數(shù)為中位數(shù)。上例中數(shù)據(jù)量為100，是偶數(shù)，所以應(yīng)取排序后第50位數(shù)和第51位數(shù)的平均值作為中位數(shù)。第50位數(shù)是3，第51位數(shù)也是3，所以中位數(shù)為3。,21,中位數(shù)的計算（2）,分組數(shù)據(jù)的中位數(shù)計算 下式中L為中位數(shù)所在組的下限值，fm為中位

6、數(shù)所在組的組頻數(shù)， Sm-1為至中位數(shù)組時累計總頻數(shù)，h為組距。,22,中位數(shù)的計算（3）,例2：假設(shè)有分組數(shù)據(jù)如下（銷售額單位為萬元）,23,中位數(shù)的計算（4）,依據(jù)公式 例2的中位數(shù)為,24,眾數(shù)的計算,未分組數(shù)據(jù)的眾數(shù)為出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)。 分組數(shù)據(jù)的眾數(shù)依據(jù)下式計算獲得。 表達式中1表示眾數(shù)所在組與前一組的頻數(shù)差，2表示眾數(shù)所在組與后一組的頻數(shù)差。依據(jù)公式，例2分組數(shù)據(jù)的眾數(shù)為104.29萬元。,25,全距（極差）的計算,全距指的是樣本數(shù)據(jù)中最大值與最小值之間的距離，因而也叫極差。例1中最小值為1，最大值為6，因而全距為6-1=5。,26,四分位差的計算,四分位差是一種按照位置來測定數(shù)

7、據(jù)離散趨勢的計量方法，它只取決于位于樣本排序后中間50%位置內(nèi)數(shù)據(jù)的差異程度。即第一個四分位與第三個四分位數(shù)據(jù)之間的差異。例2的四分位差計算過程如下,27,標準差的計算（1）,未分組數(shù)據(jù)的標準差計算,28,標準差的計算（2）,分組數(shù)據(jù)的標準差的計算,29,常用圖形柱形圖,30,直方圖,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,德國 英國 法國 意大利 西班牙 荷蘭 瑞典 瑞士 比利時 奧地利 土耳其 挪威 丹麥 中國 芬蘭 葡萄牙 希臘 俄羅斯 200 400 600 800 1000 1200 1400 xxx年中國內(nèi)地與歐洲各國市場調(diào)查業(yè) 的市場規(guī)模比較（年營業(yè)額：百萬美元）

8、,,,,,31,餅形圖,32,趨勢圖,,,,,3 2.5 2 15元 14元 13元 12元 11元 10元 9元 8元以下,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,33,散點圖,,,,,,,,,,,,,,,森氏 滿 10.5% 意 4 度 沃力 中美 3 14.4% 38.5% 2 1 20% 40% 首都知名度 鄭州市主要純水品牌的知名度、美譽度和市場占有率,34,態(tài)度對比圖,35,輪廓形象圖,36,雷達圖,37,數(shù)據(jù)分布形態(tài)圖,38,SPSS的描述性分析,Frequencies：頻數(shù)分布表 Descript

9、ives：一般性描述 Explore：探索性分析 Crosstabs：交叉列表,39,描述性分析,頻數(shù)分布表,一般性描述,探索性分析,交叉列表,計算連續(xù)變量的相對比,40,頻數(shù)分布表(Frequencies),調(diào)用此過程可進行頻數(shù)分布表的分析.頻數(shù)分布表是描述性統(tǒng)計中最常用的方法之一,此外還可對數(shù)據(jù)的分布趨勢進行初步分析。,41,待分析變量的列表,是否顯示頻數(shù)表,定義需要計算的統(tǒng)計量,定義需要繪制的統(tǒng)計圖,定義表格,42,百分位數(shù),分布特征描述,離散趨勢,集中趨勢,Frequencies：定義統(tǒng)計量,43,統(tǒng)計圖類型,直方圖加上正態(tài)曲線,以頻數(shù)繪制條圖或餅圖,Frequencies：定義統(tǒng)計圖

10、,無圖形,條圖,餅圖,直方圖,以構(gòu)成比繪制條圖或餅圖,44,Frequencies：定義表格,45,Frequencies：結(jié)果解釋,46,Frequencies：結(jié)果解釋,47,Frequencies：結(jié)果解釋,48,一般性描述(Descriptives),描述性分析,調(diào)用此過程可對變量進行描述性統(tǒng)計分析，計算并列出一系列相應(yīng)的統(tǒng)計指標，且可將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成標準Z分值并存入數(shù)據(jù)庫，所謂Z分值是指某原始數(shù)值比其均值高或低多少個標準差單位，高的為正值，低的為負值，相等的為零。,49,是否保存標準 變換后的數(shù)據(jù),50,Descriptives：定義統(tǒng)計量,51,Descriptives：結(jié)果解釋,

11、52,Descriptives：結(jié)果解釋,此外，系統(tǒng)以zheight和zweight為變量名將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成標準z分值，存放在原數(shù)據(jù)庫中。新變量具有均值為0、標準差為1的特征，亦即變量的標準化過程。,53,探索性分析(Explore),描述性分析,調(diào)用此過程可對變量進行更為深入詳盡的描述性統(tǒng)計分析，故稱之為探索性統(tǒng)計。它在一般描述性統(tǒng)計指標的基礎(chǔ)上，增加有關(guān)數(shù)據(jù)其它特征的文字與圖形描述，顯得更加細致與全面，有助于用戶思考對數(shù)據(jù)進行進一步分析的方案。,54,兩者均有,統(tǒng)計量,圖,分組變量列表,待分析變量列表,55,Explore：定義統(tǒng)計量,Descriptives：輸出均數(shù)、均數(shù)的95%可信區(qū)

12、間、去掉5%極端值的均數(shù)、中位數(shù)、方差、標準差、最小值、最大值、全距、四分位數(shù)間距、偏度系數(shù)、峰度系數(shù)。,M-estimators：輸出集中趨勢的最大似然比的穩(wěn)健估計。 Outliers：輸出五個最大值與五個最小值。 Percentiles：輸出第5%、10%、25%、50%、75%、90%、95%位數(shù)。,56,箱圖繪制方式,莖葉圖,正態(tài)性檢驗/正態(tài)分布圖,Explore：定義統(tǒng)計圖,直方圖,57,Exclude case listwise:不分析有任一缺失值的記錄 Exclude case pairwise:不分析計算某統(tǒng)計量時有缺失值的記錄 Report values:報告缺失值,缺失值的

13、處理方式,Explore：缺失值的處理,58,Explore：結(jié)果解釋,原始數(shù)據(jù)的基本情況：男性有效數(shù)據(jù)459，缺失1，合計460；女性有效數(shù)據(jù)538，缺失2，合計540。,59,Explore：結(jié)果解釋,60,Explore：結(jié)果解釋,描述性分析,左面為箱圖，圖中方箱為四分位數(shù)，中心粗線為中位數(shù)，兩端線為最大值與最小值，之外的圓圈代表可疑的離群值。,61,2、假設(shè)檢驗,假設(shè)檢驗又叫顯著性檢驗 （test of significance）。 顯著性檢驗的方法很多 ，常用的有u檢驗、t檢驗、F檢驗和2檢驗等。 盡管這些檢驗方法的用途及使用條件不同，但其檢驗的基本原理是相同的。,62,假設(shè)檢驗的步

14、驟,建立假設(shè)。對樣本所屬總體提出假設(shè)，包括無效假設(shè)H0和備擇假設(shè)HA； 確定顯著水平。常用的顯著水平0.05和0.01； 從無效假設(shè)H0出發(fā)，根據(jù)樣本提供信息構(gòu)造適宜統(tǒng)計量，并計算統(tǒng)計量值或概率； 由附表查出相應(yīng)的統(tǒng)計量臨界值，比較樣本統(tǒng)計量值與臨界值大小，根據(jù)小概率原理做出統(tǒng)計推斷（或由概率大小做出判斷）。,63,統(tǒng)計假設(shè)檢驗的幾何意義,統(tǒng)計假設(shè)檢驗從本質(zhì)上來說，就是根據(jù)顯著水平將統(tǒng)計量（數(shù)）的分布劃分為接受區(qū)和否定區(qū)兩部分。前者為接受原假設(shè)H0的區(qū)間，后者為否定H0 ，而接受HA的區(qū)間。當試驗結(jié)果落入接受區(qū)，就接受H0 ；反之，否定H0 ，而接受HA 。否定區(qū)的概率為，接受區(qū)的概率為1-

15、。,64,是否否定無效假設(shè) 或 ，用實際計算出的統(tǒng)計量u或t的絕對值與顯著水平對應(yīng)的臨界值ua 或ta比較。若|u|ua 或|t|ta，則在水平上否定 ；若|u| < ua或 |t| < ta，則不能在水平上否定 。 區(qū)間 和 或稱為水平上的否定域，而區(qū)間（ ）則稱為水平上的接受域。,,,,,65,圖1 雙側(cè)檢驗時H0的接受域和否定域,66,統(tǒng)計假設(shè)檢驗的兩類錯誤,統(tǒng)計假設(shè)檢驗的是根據(jù) “小概率事件實際不可能性原理”來否定或接受無效假設(shè)的， 所以不論是接受還是否定無效假設(shè)，都沒有100%的把握。也就是說，在檢驗無效假設(shè)時可能犯兩類錯誤。 第一類錯誤：H0本身是成

16、立，但通過檢驗卻否定了它，犯了“棄真”錯誤，也叫型錯誤（type error）、錯誤。型錯誤，就是把非真實差異錯判為真實差異，即 為真，卻接 受了 。,67,第二類錯誤：H0本身不成立，但通過檢驗卻接受了它，犯了“納偽”錯誤，也叫型錯誤（type error）、錯誤。型錯誤，就是把真實差異錯判為非真實差異，即 為真，卻未能否定 。 統(tǒng)計檢驗是基于 “小概率事件實際不可能性原理”來否定H0， 但在一次試驗中小概率事件并不是絕對不會發(fā)生的。如果我們抽得一個樣本，它雖然來自與H0 對應(yīng)的抽樣總體，但計算所得的統(tǒng)計量卻落入了否定域中，因而否定了H0，于是犯了型錯誤。犯這

17、類錯誤的概率不會超過a。,68,圖2 兩類錯誤示意圖,69,假設(shè)檢驗的類型,參數(shù)假設(shè)檢驗 U檢驗 t檢驗 非參數(shù)檢驗,70,參數(shù)統(tǒng)計（parametric statistics）： t、Z、和F檢驗均屬參數(shù)檢驗。其共同特點是，假定隨機樣本來自某種已知分布（如正態(tài)分布）的總體，并對總體分布的參數(shù)（如總體均數(shù)）進行估計或檢驗。 非參數(shù)統(tǒng)計（nonparametric statistics）：對總體分布不作嚴格規(guī)定，不依賴于總體分布類型，也不對總體參數(shù)進行統(tǒng)計推斷。,71,參數(shù)檢驗U檢驗,當樣本容量大于30時，可以采用U檢驗。 均值檢驗 百分比檢驗 雙樣本平均數(shù)差異的檢驗 雙樣本百分比差

18、異的檢驗,72,均 值 檢 驗（U）,假設(shè)有 選取統(tǒng)計量 設(shè)定顯著性水平 查表得到 根據(jù)U的計算結(jié)果，比較U的絕對值與 的大小。若有 則接受H0，否則拒絕H0 。,73,百 分 比 檢 驗（U）,假設(shè)有 選取統(tǒng)計量 設(shè)定顯著性水平 查表得到 根據(jù)U的計算結(jié)果，比較U的絕對值與 的大小。若有 則接受H0，否則拒絕H0 。,74,雙樣本平均數(shù)差異的檢驗（U）,假設(shè)有 選取統(tǒng)計量 設(shè)定顯著性水平 查表得到 根據(jù)U的計算結(jié)果，比較U的絕對值與 的大小。若有 則接受H0，否則拒絕H0 。,75,雙樣本百分比差異的檢驗（U）,假設(shè)有 選取統(tǒng)計量 設(shè)

19、定顯著性水平 查表得到 根據(jù)U的計算結(jié)果，比較U的絕對值與 的大小。若有 則接受H0，否則拒絕H0 。,76,練習(xí),例1：某一釀造廠新引進一種釀醋曲種，以原曲種為對照進行試驗。已知原曲種釀出的食醋醋酸含量平均為09.75，其標準差為5.30?，F(xiàn)采用新曲種釀醋，得到30個醋樣，測得其醋酸含量平均為 11.99。試問，能否由這30個醋樣的平均數(shù) 判斷新曲種好于原曲種？,77,對前例分析：,所以在a0.05水平上的接受域為,（0.0785< <0.1165）,否定域為 0.0785， 0.1165,試驗結(jié)果 0.1199，落入否定區(qū)間， 所以否定 ，接受,結(jié)論：采用

20、新曲種釀造食醋，其醋酸含量有顯著改變。,78,例題：在食品廠的甲乙兩條生產(chǎn)線上各測定了30個日產(chǎn)量如表所示，試檢驗兩條生產(chǎn)線的平均日產(chǎn)量有無顯著差異。,表1 甲乙兩條生產(chǎn)線日產(chǎn)量記錄,79,（1）建立假設(shè)。 即兩條生產(chǎn)線的平均日產(chǎn)量無差異。,（2） 確定顯著水平0.01,（3） 計算,故：,80,（4）統(tǒng)計推斷。 由0.01查附表2，得u0.012.58 實際|u|3.28u0.012.58，故P<0.01，應(yīng)否定H0，接受HA。 說明兩個生產(chǎn)線的日平均 產(chǎn)量有極顯著差異，甲生產(chǎn)線日平均產(chǎn)量高于乙生產(chǎn)線日平均產(chǎn)量。,81,參數(shù)檢驗t檢驗,當樣本容量小于30時，不可以使用U檢驗，

21、而需要使用t檢驗。 均值檢驗 均值差異的檢驗 百分比差異的檢驗,82,均 值 檢 驗（t）,假設(shè)有 選取統(tǒng)計量 設(shè)定顯著性水平 查表得到 根據(jù)t的計算結(jié)果，比較t的絕對值與 的大小。若有 則接受H0，否則拒絕H0 。,83,均值差異的檢驗（t）,假設(shè)有 選取統(tǒng)計量 設(shè)定顯著性水平 查表得到 根據(jù)t的計算結(jié)果，比較t的絕對值與 的大小。 若有 則接受H0，否則拒絕H0 。,84,百分比差異的檢驗（t）,假設(shè)有 選取統(tǒng)計量 設(shè)定顯著性水平 查表得到 根據(jù)t的計算結(jié)果，比較t的絕對值與 的大小。 若有

22、 則接受H0，否則拒絕H0 。,85,,例1 用山楂加工果凍，傳統(tǒng)工藝平均每100 g加工500g果凍，采用新工藝后，測定了16次，得知每100g山楂可出果凍平均為 520g，標準差S12g。問新工藝與老工藝在每100g加工果凍的量上有無顯著差異？,86,,本例總體方差未知，又是小樣本，采用雙側(cè)t檢驗。 （1）提出無效假設(shè)與備擇假設(shè) ，即新老工藝沒有差異。 ，即新老工藝有差異。 （2）確定顯著水平0.01 （3）計算t值,87,（4）查臨界t值，作出統(tǒng)計推斷 由 =15，查t值，得t0.01（15）=2.947，因為|t|t0.01， P<0.01， 故

23、應(yīng)否定H0，接受HA， 表明新老工藝的每100g加工出的果凍量差異極顯著。（在統(tǒng)計量t上標記**）,88,例題2：海關(guān)抽檢出口罐頭質(zhì)量，發(fā)現(xiàn)有脹聽現(xiàn)象，隨機抽取了6個樣品，同時隨機抽取6個正常罐頭樣品測定其SO2含量，測定結(jié)果見表4-3。試分析兩種罐頭的SO2含量有無差異。,表2 正常罐頭與異常罐頭SO2含量測定結(jié)果,89,（1）提出無效假設(shè)與備擇假設(shè),兩種罐頭SO2含量沒有差異；,（2）確定顯著水平0.01（兩尾概率）,（3）計算,90,（4）統(tǒng)計推斷 由df10，0.01查附表3得t0.01(10)3.169。 實得 |t| 22.735t0.01(10)3.169，P< 0.01，故應(yīng)否

24、定無效假設(shè)H0，即兩種罐頭的SO2含量有高度顯著差異，該批罐頭質(zhì)量不合格。,91,,例題3：現(xiàn)有兩種茶多糖提取工藝，分別從兩種工藝中各取1個隨機樣本來測定其粗提物中的茶多糖含量，結(jié)果見表4-4。問兩種工藝的粗提物中茶多糖含量有無差異？,表4-4 兩種工藝粗提物中茶多糖含量測定結(jié)果,92,（1）建立假設(shè)，提出無效假設(shè)與備擇假設(shè),，兩種工藝的粗提物中茶多糖含量無差異；,（2）確定顯著水平0.05（兩尾概率）,（3）計算,93,因兩個樣本的容量不等，所以,94,,,,（4）查臨界t值，作出統(tǒng)計推斷 當df=9時，查臨界值得：t 0.05（9）=2.262，|t|1.381 0.05，接受 ，表

25、明兩種工藝的粗提物中茶多糖含量無顯著差異。,95,非參數(shù)檢驗（X2）,在市場調(diào)查中常獲得一些量表數(shù)據(jù)，對量表數(shù)據(jù)求取平均數(shù)與方差都是毫無意義的。對量表數(shù)據(jù)的處理更適宜于采用非參數(shù)檢驗方法。非參數(shù)檢驗中常用的方法是X2檢驗。 X2檢驗的統(tǒng)計量是 上述統(tǒng)計量中， 表示第 類別在樣本中實際出現(xiàn)的次數(shù)， 表示期望出現(xiàn)的次數(shù)， 為類別數(shù)。,96,,一般選用非參數(shù)統(tǒng)計方法的資料：總體分布不易確定；分布呈非正態(tài)而又無適當?shù)臄?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方法；等級資料；一端或兩端無確定數(shù)值等。因此，非參數(shù)檢驗又稱任意分布檢驗（distribution-free test）。 在實際應(yīng)用中，對符合參數(shù)檢驗的資料，或經(jīng)變量變換后符合

26、參數(shù)檢驗的資料應(yīng)首選參數(shù)檢驗；對不能滿足參數(shù)檢驗條件的資料，應(yīng)選用非參數(shù)檢驗。,97,兩個配對樣本的非參數(shù)檢驗 兩個獨立樣本的非參數(shù)檢驗 多個獨立樣本的非參數(shù)檢驗 多個相關(guān)樣本的非參數(shù)檢驗,98,例1 以下為治療前后，病人某項指標的測量值，數(shù)據(jù)見npa.sav,配對樣本的非參數(shù)檢驗,治療前（x）：24.00 16.70 21.60 23.70 37.50 31.40 14.90 37.30 17.90 15.50 29.00 19.90,治療后（Y）：23.10 20.40 17.70 20.70 42.1 36.10 21.80 40.30 26.00 15.50 3

27、5.40 25.50,99,,,100,,,,101,,Wilcoxon符號檢驗 適用于連續(xù)變量 sign符號檢驗 適用于對無法用數(shù)字計量的情況進行比較，如兩分類，對于 連續(xù)資料最好不要使用 McNemar 實際上就是常用的配對2檢驗，只適用于二分類資料 Marginal Homogeneity 是McNemar法向多分類情形下的擴展，適用于資料為有序 分類情況,配對樣本的非參數(shù)檢驗,102,Exact：用于計算確切概率,只給出近似概率,蒙特卡羅方法,給出精確概率值，并可設(shè)定耗時限制,,,,,,,,,103,共12對指標，指標值治療后小于治療前的有3對，其平均秩次為2.83，總秩和為8.50；

28、治療后大于治療前的有8對，其平均秩次為7.19，總秩和為57.50；治療后等于治療前的有1對。,（1） 秩次表,104,Wilcoxon符號秩檢驗的統(tǒng)計量Z值-2.179，近似概率（Asymp.sig.）P0.029，按0.05的水準可以認為治療前后該指標值的差別具有統(tǒng)計學(xué)意義。,（2） 檢驗統(tǒng)計量,105,例2 在缺氧條件下，觀察4只貓與12只兔的生存時間（分鐘），結(jié)果如下。試判斷貓、兔在缺氧條件下生存時間的差異是否具有統(tǒng)計學(xué)意義。數(shù)據(jù)見npb.sav：,生存時間（貓）：25 34 44 46 46,生存時間（兔）：15 15 16 17 19 21 21 23 25 27 28 28 30

29、 35,兩獨立樣本的非參數(shù)檢驗,106,,,107,,108,,109,默認的Mann-Whitney U檢驗最常用,,,110,生存時間樣本共19例，其中貓的生存時間5例，其平均秩次為15.70，總秩和為78.50；兔的生存時間14例，其平均秩次為7.96，總秩和為111.50。,（1） 秩次表,111,給出Mann-Whitney U 、Wilcoxon W 統(tǒng)計量和Z值，近似值概率（Asymp.Sig）和精確概率值（Exact.sig）均小于0.05，結(jié)論一致，表明貓、兔在缺氧條件下的生存時間的差異具有統(tǒng)計學(xué)意義，由平均秩次貓（15.7）、兔（7.96）來看，可以認為缺氧條件下貓的生存時

30、間長于兔。,（2） 檢驗統(tǒng)計量,112,例3 14名新生兒出生體重按其母親的吸煙習(xí)慣分組（A組：每日吸煙多于20支；B組：每日吸煙少于20支；C組：過去吸煙而現(xiàn)已戒煙；D組：從不吸煙），具體如下。試問四個吸煙組出生體重分布是否相同？數(shù)據(jù)見npc.sav：,A組： 2.7 2.4 2.2 3.4,B組： 2.9 3.2 3.2,,C組： 3.3 3.6 3.4 3.4,多個獨立樣本的非參數(shù)檢驗,D組： 3.5 3.6 3.7,113,,,114,,115,設(shè)置組別變量的最小值1、最大值4,,116,,,117,Kruskal-Wallis H檢驗：k=3個獨立隨機連續(xù)分布樣本的比較，而正態(tài)性假設(shè)

31、及等方差假設(shè)存在問題時，它可以進行總體是否相同的檢驗。,,Median：中位數(shù)檢驗，三種方法中檢驗效能最低，但對于拖長尾的對稱分布很有效,,Jonckheere-Terpstra：對連續(xù)性資料或有序分類資料都適用，并當分組變量為有序分類資料時，此法的檢驗效能要高于Kruskal-Wallis法。,118,母親每日吸煙多于20支組共4名新生兒，體重平均秩次3.75；每日吸煙少于20支組共3名新生兒，體重平均秩次5.00；過去吸煙現(xiàn)已戒煙組共4名新生兒，體重平均秩次9.38；從不吸煙組共3名新生兒，平均秩次12.50。,（1） 秩次表,119,Kruskal-Wallis H統(tǒng)計量的近似顯著概率為

32、0.023，按0.05的水準拒絕原假設(shè)，可認為四個組中至少有兩組出生體重的總體分布不同。,（2） 檢驗統(tǒng)計量,120,例4 三批甘藍葉樣本分別在甲、乙、丙、丁四種條件下測量核黃素濃度，試驗結(jié)果如下。問四種條件下的測量結(jié)果的差異是否具有統(tǒng)計學(xué)意義？數(shù)據(jù)見npd.sav：,多個相關(guān)樣本的非參數(shù)檢驗,121,,,122,Friedman：常用的多個配伍樣本的非參數(shù)檢驗,Kendalls W：可進一步給出一致性程度,Cochrans Q：是兩配對樣本McNemar方法的推廣， 只適合二分類變量,,,123,（1） 秩次表,經(jīng)Friedman Test，近似概率（Asymp.sig.）P0.042，小于0.05，故拒絕原假設(shè)，認為四種條件下測量結(jié)果的差別具有統(tǒng)計學(xué)意義的。,（2） 檢驗統(tǒng)計量,124,謝謝！,