非参卡方检验.ppt

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,*,非参卡方检验,（优选）非参卡方检验,主要内容,非参数检验的必要性,非参数检验的预备知识,SPSS非参数模块介绍,两个配对样本的非参数检验,两个独立样本的非参数检验,多个独立样本的非参数检验,多个相关样本的非参数检验,非参数检验与参数检验,参数统计方法：如检验和方差分析,特点：,假定随机样本来自某种已知的分布的总体,对总体分布的参数可估计或检验,非参数检验与参数检验,问题：比较男女红细胞数的差别,参数检验步骤,建立无效假设,H0,：,u=u0,，,H1,：,u,u0,计算统计量,t,？,，,，,下结论：有统计意义，认为男女红细胞数不同,通过比较均数回答两总体是否相同的问题,参数检验的条件,观测值互相独立,两样本对应的总体服从正态分布（双变量正态分布）,两样本方差齐,当条件不满足时,方差不齐：,t,检验,非正态：变量变换、稳健方法、非参数法,非参数检验的必要性,问题：,总体分布不确定,分布呈非正态且无适当数据转换方法,不能或未加精确测量：如等级资料,Median:中位数检验，统计效能较低,如在人群中随机抽取样本，来分析四种血型所占的比例是否相同（都是25%），,实际数、观察值(A，actual frequency)为实际的频数数据,以卡方分布为基础的一种常用假设检验方法,标化后的差值（Standardized，实际数与理论数的差值除理论数），,随机区组样本比较的非参数检验,Percentages复选框组：是否输出行百分数（Row）、列百分数（Column）以及合计百分数（Total）,H0：u=u0，H1：uu0,可以对整个数据的分布有全面的了解,SPSS非参数模块介绍,表示观察值与期望值之间的偏离程度,如在人群中随机抽取样本，来分析四种血型所占的比例是否相同（都是25%），,有交互作用：分析每个层的卡方以及OR或RR(分层分析),检验某样本是否服从一定总体分布，也称为拟合优度检验,Exact子对话框：共有近似概率、蒙特卡罗模拟法计算的确切概率和直接计算确切概率三种选择,非参数法,参数法条件不满足时的处理方法,对参数的分布没有什么要求,distribution free,不对均数等参数检验，而是检验分布是否相同（构造的统计量）,效能可能比较低,当数据满足参数法条件时，效能低于参数法,不满足参数法条件时，处于“优势”,非参数检验的特点,优点,具有较好的稳健性,受限条件少：对数据要求不像参数检验那样严格,适用范围广：不受总体分布限定,缺点,检验效率低于参数检验,主要是犯第二类错误的可能性加大,非参数检验预备知识,数据分布类型的把握,数据的初步描述,图象的巨大作用,图象总比单个地数据提供了更多的信息,可以对整个数据的分布有全面的了解,直方图,Histogram,直观描述，并且和正态曲线比较,P-P,图和,Q-Q,图,专业的分布描述和检验工具,囊括,10,多个分布，,并且分析残差,非参数检验预备知识,顺序统计量：非参数检验的理论基础,通过对数据从小到大的排序,(,即排队,),，并由数据的大小排序号,(,排队号,),代替原始数据进行统计分析。,秩,(Rank),：排序号,(,排队号,),在统计学上称为秩,结,(ties),：绝对值相等称为结又称同秩，则取平均秩次。,SPSS非参数检验介绍,分布位置检验,检验几个总体是否相同,2 Independent Samples,：两个独立样本的比较,K Independent Samples,：多个独立样本的比较,2 Related Samples,：两个配对样本的比较,K Related Samples,：多个相关样本的比较,分布类型检验,检验某样本是否服从一定总体分布，也称为拟合优度检验,分类资料：,Chi-Square,Binomial,：也可是连续性变量,Runs,连续性变量,1Sample K-S,（柯尔莫诺夫,-,斯米尔诺夫检验）,检验：正态分布、均匀分布、二项分布、指数分布,两个配对样本的非参数检验,2 Related Samples,H0,：差值的总体中位数,Md=0,H1,：差值的总体中位数,Md,0,基本原理：检验配对数据的差值总体的中心位置是否为,0,sign,符号检验,Wilcoxon,符号秩和检验,Wilcoxon符号秩和检验,配对设计差值的符号秩和检验,正态近似法：当N50时，T分布逼近均数为？，方差为？的正态分布，故可用u检验,配对样本比较的非参数检验方法,Wilcoxon：符号秩和检验，最常用,Sign：符号检验，只利用了正负号，效能较低,McNemar:配对卡方检验，只适用于两分类资料，特别适合于自身对照设计,Marginal Homogeneity:McNemar法多分类下的扩展,分析实例,例：两种去污配方去污剂除污时间比较，对,12,份污渍物件分别用新、老两种去污配方去污剂测量去污时间，分析两种去污剂功效有无差别？,分析,同一样本用两种方法测量是配对设计,差值的分布呈正态分布？,独立样本间的比较,2 Independent SamplesMann-Whitney U,K Independent SamplesKruskal-Wallis H,检验两个或多个独立样本所在总体是否相同,界面上基本相同,两个独立样本的非参数检验,2 Independent Samples,过程,Mann-Whitney U,检验：比较两个总体分布的各自中心位置是否相同,如两个样本来自相同的总体，则两组数据应相间出现，,如来自不同的总体，则会出现一组数据分布比另一组数据高或低的趋势,结果同,Wilcoxon,秩和检验,实例,独立样本比较的非参数检验方法,两独立样本比较的非参数方法,Mann-Whitney U,：两样本等级和检验，利用大小次序进行检验,Kolmogorov-Smirnov Z:,即,K-S,检验,Moses extreme reactions:,结果为单侧检验,Wald-Wolfowitz runs:,游程试验中的一种,多个独立样本比较的非参数检验,独立样本比较的非参数检验方法,Kruskal-Wallis H,：最常用,Median:,中位数检验，统计效能较低,Jonckheere-Terpstra:,适用于连续性或有序分类资料，有序分类时统计效能高于,Kruskal-Wallis H,分析实例,结果解释,多个样本间的两两比较,只能得到各组总的有没有差别的结论,得不到两两比较的结果,解决办法,直接进行两组间的非参数检验（样本量较小时）,调整,编秩后方差分析,多个相关样本的非参数检验,K Related Samples,Friedman检验,区组内进行编秩，再将处理组的各区组秩相加，然后比较处理组的位置是否相同,结果解释,随机区组样本比较的非参数检验,Friedman,：最常用，,Kendalls W,：,Kendall,的和协系数，表示,K,个指标间的关联程度,Cochrans Q:McNemar,的推广，只适用于两分类资料,无序分类变量的统计推断卡方检验,主要内容,统计学回顾,拟合问题：样本率与已知总体率的比较,相关问题：两个（多个）率或构成比的比较,两分类变量间的关联程度的度量,一致性检验和配对卡方检验,分层的卡方检验,统计学回顾,检验基础,卡方检验原理,以卡方分布为基础的一种常用假设检验方法,根据样本推断总体的分布与期望分布有无差别,推断两个分类变量是否相关联或相互独立,H0,：观察频数与期望频数无差别,卡方的计算,表示观察值与期望值之间的偏离程度,卡方分布,统计学回顾,假设,H0,：,1=2,，,H1,：,12,，,实际数、观察值,(A,，,actual frequency),为实际的频数数据,理论数、期望值,(E,expected frequency),是在无效假设成立的前提下计算的频数,分类资料数据录入格式,拟合问题：样本率与已知总体率的比较,Chi-square,过程,用来检验变量的几个取值所占百分比是否和期望的比例有统计学差异。,如在人群中随机抽取样本，来分析四种血型所占的比例是否相同（都是,25%,），,新生儿的出生男女性别比是否为,50,或检验样本比例与指定比例是否相同,该检验与一般所用的卡方检验不同，一般的卡方检验是用,crosstable,菜单来完成,分布类型检验Chi-square过程,界面说明,主对话框：,Test Variable List,框：指定需要检验的变量,Expected Range,单选框：设定需检验变量的取值范围，默认为最大值和最小值,Expected Values,单选框：指定已知总体的各分类构成比，默认各类别构成比相等,Exact,子对话框：共有近似概率、蒙特卡罗模拟法计算的确切概率和直接计算确切概率三种选择,分析实例,公司人员变动后，经理、监察员、办事员三种职务的比例是否仍为,15:5:80,比较：观察值和理论值的差别,H0,：三个职务的构成比例为,15:5:80,H1,：个职务的构成比例不是,15:5:80,分布类型检验Chi-square过程,结果解释,分布类型检验Chi-square过程,结果解释：不拒绝,H0,相关问题：两个（多个）率或构成比的比较,推断两个或多个分类变量是否相关联或相互独立,两个或多个发生率或构成比是否相同,Crosstabs,过程,Crosstabs过程,Crosstabs,过程用于对分类资料和有序分类资料进行统计描述和统计推断。,可以产生二维至,n,维列联表，并计算相应的百分数指标。,统计推断包括了常用的,X,2,检验、,Kappa,值，分层,X,2,（,X,2,M-H,）。计算,n,维列联表的确切概率（,Fishers Exact Test,）值。,Crosstabs过程详解,界面说明,【Rows,框,】,用于选择行,列表中的行变量,【Columns,框,】,用于选择行,列表中的列变量,【Layer,框,】,Layer,指的是层，如果要让不同的变量做不同的分析，则将其选入,Layer,框，并用,Previous,和,Next,钮设为不同层。,界面说明,【Display clustered bar charts,复选框,】,显示重叠条图。,【Suppress table,复选框,】,选中后可禁止在结果中输出行,列表。,【Exact,钮,】,针对,2 2,以上的行,列表设定计算确切概率的方法，可以是不计算确切概率（,Asymptotic only,）、蒙特卡罗模拟（,Monte Carlo,）或确切计算（,Exact,）。蒙特卡罗模拟默认进行,10000,次模拟，给出,99%,可信区间；确切计算默认计算时间限制在,5,分钟内。可更改默认值。,界面说明,【Statistics,钮,】,用于定义所需计算的统计量。,Chi-square,复选框：计算,x,2,值，对四格表资料会自动给出校正卡方检验和确切概率法的结果,Correlations,复选框：计算行、列两变量的,Pearson,相关系数和,Spearman,等级相关系数,界面说明,Norminal,复选框组：包括一组反映分类资料相关性的指标，有序变量和无序变量均可。,Contingency coefficient,：即列联系数，其值介于,0,1,之间，越大相关性越强；,Phi and Cramers V,：,Phi,在四格表,x,2,检验中介于,-1,1,之间，在,RC,表,x,2,检验中介于,0,1,之间；,Cramers V,则介于,0,1,之间，指标绝对值越大相关性越强,Lambda,：在自变量预测中用于反映应变量预测效果，其值为,1,时表明自变量预测应变量好，为,0,时表明自变量对应变量无预测作用,Uncertainty coefficient,：不确定系数，其值介于,0,1,之间,界面说明,Ordinal,复选框组：选择是否输出反映有序分类资料相关性的指标。,Gamma,：介于,0,1,之间，当所有观察值集中于左上角和右下角时，其值为,1,Somersd,：由,tau-b,改进而来，介于,-1,1,之间,Kendalls tau-b,：介于,-1,1,之间,Kendalls tau-c,：由,tau-b,改进而来，介于,-1,1,之间,界面说明,Eta,复选框：计算,Eta,值，其平方值可认为是应变量受不同因素影响所致方差的比例；,Kappa,复选框：计算,Kappa,值，即内部一致性系数，介于,0,1,之间；,Risk,复选框：计算比数比,OR,值、,RR,值；,McNemanr,复选框：进行,McNemanr,检验（一种非参检验）,即进行配对卡方的检验；,Cochrans and Mantel-Haenszel statistics,复选框：计算,X,2,M-H,统计量、,X,2,CMH,，可在下方输出,H0,假设的,OR,值，默认为,1,。,界面说明,【Cells,钮,】,用于定义列联表单元格中需要计算的指标,Counts,复选框组：是否输出实际观察数,(Observed),和理论数（,Expected,）,Percentages,复选框组：是否输出行百分数（,Row,）、列百分数（,Column,）以及合计百分数（,Total,）,Residuals,复选框组：选择残差的显示方式，,可以是实际数与理论数的差值（,Unstandardized,）,标化后的差值（,Standardized,，实际数与理论数的差值除理论数），,由标准误确立的单元格残差（,Adj.Standardized,）,界面说明,【Format,钮,】,用于选择行变量是升序还是降序排列,分析实例,三种职位类别中是否存在性别比例差别,H0,：性别和职位类别独立，或不同性别的职位类别构成没有差别,H1,：性别和职位类别不独立，或不同性别的职位类别构成有差别,结果解释,拒绝H0，认为不同性别的职位类别构成有差别,其他检验方法,连续性校正的卡方检验,Continuity Correction,Fishers,确切概率法,Fishers Exact Test,似然比卡方,Likelihood Ratio,线性相关的卡方值,Linear-by-Linear Association,卡方检验对数据要求,非配对,22,四格表,理论数,5,且,n40,，用,Pearson,卡方检验,理论数,1,且,n=40,，用校正的卡方检验,理论数,1,或,n 40,分层卡方检验,22I,多层四格表：用,Breslow-Day Test,检验各层四格表之间是否有交互作用,有交互作用：分析每个层的卡方以及,OR,或,RR(,分层分析,),无交互作用，用,Mantel-Haenszel,卡方检验,分析实例,3,家分店的客户调查,寻求帮助与性别间有无联系？,分析：,检验不同分店层间有无交互作用,不同分店层间寻求帮助与性别间有无联系,结果解释,Breslow-Day Test检验不同分店层间无交互作用,Cochrans Mantel-Haenszel检验结果：寻求帮助与性别间有联系,谢谢观看！,