第10讲 相关样本(两样本)非参数检验2:Wilcoxon符号秩检验
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10非参数秩和检验在统计学中,非参数检验是一种统计方法,它不依赖于数据的分布参数。
秩和检验(Wilcoxon rank-sum test)是非参数检验中最常使用的一种方法,它用于比较两组独立样本的差异。
非参数检验适用于以下情况:1.数据不满足正态分布假设。
2.样本容量较小,无法通过中心极限定理来近似正态分布。
3.数据包含离群值,对正态分布假设产生影响。
秩和检验是一种非参数统计方法,它基于数据的秩次而不是原始测量数值。
这种方法对异常值和偏态数据有较好的适应性。
秩和检验常用于比较两组样本,判断它们是否来自于同一总体分布。
下面将详细介绍秩和检验的步骤和原理。
步骤:1.收集样本数据,包括两组独立样本的观测值。
2.对两组样本的测量值进行合并,并给每个测量值分配一个秩次,按照从小到大的排序分配秩次。
如果有相同的测量值,可以为它们分配平均秩次。
3.计算两组样本的秩和:分别将两组样本中的秩次相加。
4.根据下面的原理和公式计算秩和检验的统计量。
5.根据临界值或P值判断两组样本的差异是否显著。
原理:秩和检验的原理是基于零假设(两组样本来自于同一总体分布)和备择假设(两组样本来自于不同的总体分布)。
秩和检验的统计量是两组样本的秩和之差的绝对值。
考虑两组样本X和Y,秩和检验的零假设为H0:X和Y来自于同一总体分布,备择假设为H1:X和Y来自于不同的总体分布。
秩和检验的统计量(记作W)可通过以下公式计算:W = min(WX, WY)其中,WX和WY分别是样本X和样本Y的秩和。
计算出统计量W后,可以根据秩和检验的临界值或计算出的P值进行假设检验,并判断两组样本的差异是否显著。
通常情况下,如果拒绝零假设,即P值小于设定的显著性水平(通常为0.05),则认为两组样本存在显著差异。
总结:非参数秩和检验是一种用于比较两组独立样本的方法,它不依赖于数据的分布参数。
秩和检验的步骤包括收集样本数据、计算秩次、计算秩和统计量和进行假设检验。
Wilcoxon 秩和检验Wilcoxon 符号秩检验是由威尔科克森(F·Wilcoxon)于1945年提出的.该方法是在成对观测数据的符号检验基础上发展起来的,比传统的单独用正负号的检验更加有效。
1947年,Mann 和Whitney 对Wilcoxon 秩和检验进行补充,得到Wilcoxon —Mann-Whitney 检验,由后续的Mann-Whitney 检验又继而得到Mann —Whitney-U 检验。
一、 两样本的Wilcoxon 秩和检验由Mann ,Whitney 和Wilcoxon 三人共同设计的一种检验,有时也称为Wilcoxon 秩和检验,用来决定两个独立样本是否来自相同的或相等的总体.如果这两个独立样本来自正态分布和具有相同方差时,我们可以采用t 检验比较均值。
但当这两个条件都不能确定时,我们常替换t 检验法为Wilcoxon 秩和检验。
Wilcoxon 秩和检验是基于样本数据秩和。
先将两样本看成是单一样本(混合样本)然后由小到大排列观察值统一编秩.如果原假设两个独立样本来自相同的总体为真,那么秩将大约均匀分布在两个样本中,即小的、中等的、大的秩值应该大约均匀被分在两个样本中。
如果备选假设两个独立样本来自不相同的总体为真,那么其中一个样本将会有更多的小秩值,这样就会得到一个较小的秩和;另一个样本将会有更多的大秩值,因此就会得到一个较大的秩和。
设两个独立样本为:第一个x 的样本容量为1n ,第二个y 样本容量为2n ,在容量为21n n n +=的混合样本(第一个和第二个)中,x 样本的秩和为x W ,y 样本的秩和为y W ,且有2)1(21+=+++=+n n n W W y x (1)我们定义 2)1(111+-=n n W W x (2) 2)1(222+-=n n W W y (3)以x 样本为例,若它们在混合样本中享有最小的1n 个秩,于是2)1(11+=n n W x ,也是x W 可能取的最小值;同样y W 可能取的最小值为2)1(22+n n 。
SPSS进⾏两配对样本的⾮参数检验(Wilcoxon符号秩检验)-实验⽅法-丁⾹通⼀、概述
⾮参数检验对于总体分布没有要求,因⽽使⽤范围更⼴泛。
对于两配对样本的⾮参数检验,⾸
选Wilcoxon符号秩检验。
它与配对样本t检验相对应。
⼆、问题
为了研究某放松⽅法(如听⾳乐)对于⼊睡时间的影响,选择了10名志愿者,分别记录未进⾏
放松时的⼊睡时间及放松后的⼊睡时间(单位为分钟),数据如下笔。
请问该放松⽅法对⼊睡
时间有⽆影响。
本例可以采⽤配对样本t检验,但由于样本量少,数据可能不符合正太分布,所以考虑⽤⾮参数
检验。
三、统计操作
数据视图
菜单选择
打开如下的对话框。
第二节Wilcoxon符号秩检验Wilcoxon符号秩检验符号检验只用了差的符号,但没有利用差值的大小。
12 3Wilcoxon符号秩检验(Wilcoxon signed-rank test) 把差的绝对值的秩分别按照不同的符号相加作为其检验统计量。
显然,相比较于符号检验,Wilcoxon符号秩检验利用了更多的信息。
Wilcoxon符号秩检验:条件u Wilcoxon符号秩检验需要一点总体分布的性质;它要求假定样本点来自连续对称总体分布;而符号检验不需要知道任何总体分布的性质。
u在对称分布中,总体中位数和总体均值是相等的;因此,对于总体中位数的检验,等价于对于总体均值的检验。
u Wilcoxon符号秩检验实际是对对称分布的总体中位数(或均值)的检验。
Wilcoxon符号秩检验:基本原理u计算差值绝对值的秩。
u分别计算出差值序列里正数的秩和(W+)以及负数的秩和(W-)。
u如果原假设成立,W+与W-应该比较接近。
如果W+和W-过大或过小,则说明原假设不成立。
u将正数的秩和或者负数的秩作为检验统计量,根据其统计分布计算p值,从而可以得出检验的结论。
具体步骤设定原假设和备择假设。
分别计算出差值序列中正数的秩和W+以及负数的秩和W-。
根据W+和W-建立检验统计量,计算p值并得出检验的结论。
在双侧检验中检验统计量可以取为W=min(W+,W-)。
显然,如果原假设成立,W+与W-应该比较接近。
如果二者过大或过小,则说明原假设不成立。
秩的计算注意问题计算差值绝对值的秩时,注意差值等于0值不参与排序。
下面一行R i就是上面一行数据Z i的秩。
Z i159183178513719 R i75918426310数据中相同的数值称为“结”。
结中数字的秩为它们所占位置的平均值Z i159173178513719 R i758.518.5426310关于P值u有了检验统计量W,我们就可根据其统计分布计算p值了,双侧检验的p值等于,式中w为检验统计量的样本观测值。
非参数检验操作方法
非参数检验操作方法是一种统计方法,用于分析两个或多个样本之间的差异,而不需要对总体的参数做出假设。
非参数检验方法主要包括:
1. Wilcoxon符号秩检验:用于比较两个相关样本的差异,不需要假设数据服从正态分布。
2. Mann-Whitney U检验:用于比较两个独立样本的差异,也不需要假设数据服从正态分布。
3. Kruskal-Wallis检验:用于比较三个或更多独立样本的差异,同样不需要假设数据服从正态分布。
4. Friedman检验:用于比较三个或更多相关样本的差异,同样不需要假设数据服从正态分布。
5. McNemar检验:用于比较两个配对样本之间的差异,可以用于分析二分类变量。
这些方法的共同特点是不需要对数据的分布做出具体的假设,更加灵活地适用于各种类型的数据。
这些非参数检验方法通常通过对样本观测值的秩进行比较来确
定差异的统计显著性。