ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 17.11.2021
Просмотров: 3513
Скачиваний: 4
257
Непараметрические критерии
Парные сравнения
Рисунок 27-47
Парные сравнения
Представление Парные сравнения выводит сетевой график расстояний и таблицу
сравнений
,
которые формируются процедурами
k
-
выборочных непараметрических
критериев в случае
,
если запрашиваются парные множественные сравнения
.
Сетевая диаграмма расстояний является графическим представлением таблицы
сравнений
,
в котором расстояния между узлами сети соответствуют различиям между
выборками
.
Желтые линии соответствуют статистически значимым различиям
;
черные
линии соответствуют незначимым различиям
.
Наведение указателя мыши на линию
в сети приведет к выводу контекстной строки со скорректированным значением
значимости различия между узлами
,
соединенными данной линией
.
Таблица сравнений выводит численные результаты всех парных сравнений
.
Каждая
строка соответствует отдельному парному сравнению
.
Щелкнув по заголовку столбца
,
можно отсортировать строки по значениям данного столбца
.
258
Глава 27
Однородные подмножества
Рисунок 27-48
Однородные подмножества
Представление Однородные подмножества выводит таблицу сравнений
,
которая
формируется процедурами
k
-
выборочных непараметрических критериев в случае
,
когда
запрашиваются пошаговые нисходящие множественные сравнения
.
Каждая строка в группе выборки соответствует отдельной связанной выборке
(
представленной в данных отдельным полем
).
Выборки
,
которые статистически
значимо не различаются
,
объединяются в подмножества
,
элементы которых выделяются
одним цветом
.
Для каждого выявленного подмножества имеется отдельный столбец
.
Если все выборки статистически значимо различаются
,
то каждой выборка представляет
собой отдельное подмножество
.
Если ни одна из выборок статистически значимо не
отличается от остальных
,
то имеется единственное подмножество
.
Для каждого подмножества
,
содержащего более одной выборки
,
вычисляются
статистика критерия
,
значение значимости и скорректированное значение значимости
.
259
Непараметрические критерии
Команда NPTESTS: дополнительные возможности
Язык синтаксиса команд также позволяет
:
Задать применение одновыборочного критерия
,
а также критериев для независимых и
связанных выборок
,
запуская процедуру один раз
.
Обратитесь к
Command Syntax Reference
за полной информацией о синтаксисе языка команд
.
Устаревшие диалоговые окна
Имеется несколько
“
устаревших
”
диалоговых окон
,
которые также позволяют применить
непараметрические критерии
.
Эти диалоговые окна поддерживают функциональные
возможности
,
предоставляемые модулем
Exact Tests.
Критерий хи-квадрат.
Табулирует переменную по категориям и рассчитывает статистику
хи
-
квадрат
,
основываясь на разностях между наблюденными и ожидаемыми частотами
.
Биномиальный критерий.
Сравнивает наблюденную частоту для каждой категории
дихотомической переменной с ожидаемыми частотами для данного биномиального
распределения
.
Критерий серий.
Проверяет
,
является ли случайным порядок появления двух значений
переменной
.
Одновыборочный критерий Колмогорова-Смирнова.
Сравнивает эмпирическую функцию
распределения переменной с заданным теоретическим распределением
,
которое может
быть нормальным
,
равномерным
,
экспоненциальным или пуассоновским
.
Критерии для двух независимых выборок.
Сравнивают две группы наблюдений для одной
переменной
.
Доступны следующие критерии
:
U
критерий Манна
-
Уитни
,
двухвыборочный
критерий Колмогорова
-
Смирнова
,
критерий экстремальных реакций Мозеса и критерий
серий Вальда
-
Вольфовица
.
Критерии для двух связанных выборок.
Сравнивают распределения двух переменных
.
Доступны следующие критерии
:
критерий знаковых рангов Вилкоксона
,
критерий знаков
и критерий МакНемара
.
Критерии для нескольких независимых выборок.
Сравнивают две или большее число
групп наблюдений для одной переменной
.
Доступны следующие критерии
:
критерий
Краскала
-
Уоллиса
,
медианный критерий
,
критерий Джонкхира
-
Терпстры
.
Критерии для нескольких связанных выборок.
Сравнивает распределения двух или
большего числа переменных
.
Доступны следующие критерии
:
критерий Фридмана
,
критерий
W
Кендалла и критерий
Q
Кокрена
.
Для всех вышеперечисленных критериев предусмотрена возможность вывода квартилей
,
средних значений
,
стандартных отклонений
,
минимумов
,
максимумов и числа
непропущенных наблюдений
.
260
Глава 27
Критерий хи-квадрат
Процедура Критерий хи
-
квадрат табулирует переменную по категориям и рассчитывает
статистику хи
-
квадрат
.
Данный критерий согласия сравнивает наблюденные и ожидаемые
частоты в каждой категории
,
чтобы проверить
,
что либо все категории содержат одинаковые
доли значений
,
либо каждая категория содержит заданную пользователем долю значений
.
Примеры.
Критерий хи
-
квадрат можно использовать для проверки того
,
равны ли доли
синих
,
коричневых
,
зеленых
,
оранжевых
,
красных и желтых конфет в пакете
.
Также можно
проверить
,
содержится ли в этом пакете
5%
синих
, 30%
коричневых
, 10%
зеленых
, 20%
оранжевых
, 15%
красных и
15%
желтых конфет
.
Статистики.
Среднее значение
,
стандартное отклонение
,
минимум
,
максимум и квартили
.
Количество и процент непропущенных и пропущенных наблюдений
,
количество
наблюдаемых и ожидаемых наблюдений для каждой категории
,
остатки и статистика
хи
-
квадрат
.
Данные.
Используйте упорядоченные или неупорядоченные числовые категориальные
переменные
(
порядковые или номинальные
).
Для преобразования текстовых переменных
в числовые используйте процедуру Автоматическая перекодировка
,
вызываемую в меню
Преобразовать
.
Предположения.
Непараметрические критерии не требуют выполнения каких
-
либо
предположений относительно формы распределения
,
из которого взяты данные
.
Предполагается
,
что данные являются случайной выборкой
.
Ожидаемые частоты для
каждой категории должны быть не меньше
1.
Не более
20%
категорий могут иметь
ожидаемые частоты
,
меньшие
5.
Как запустить процедуру Непараметрический критерий хи-квадрат
E
Выберите в меню
:
Анализ > Непараметрические критерии > Устаревшие диалоговые окна > Хи-квадрат...
261
Непараметрические критерии
Рисунок 27-49
Диалоговое окно “Критерий хи-квадрат”
E
Выберите одну или несколько переменных для проверки
.
Для каждой переменной критерий
будет рассчитываться отдельно
.
E
По желанию можно щелкнуть по кнопке
Параметры
,
чтобы задать вывод описательных
статистик и квартилей
,
а также параметры обработки пропущенных данных
.
Ожидаемый диапазон и ожидаемые значения для непараметрического критерия
хи-квадрат
Ожидаемый диапазон.
По умолчанию
,
каждое встречающееся значение переменной
задает категорию
.
Чтобы использовать категории только из заданного диапазона
,
выберите
вариант
Использовать указанный диапазон
и введите целочисленные значения для верхней
и нижней границ диапазона
.
Категориями будут все целочисленные значения в этом
диапазоне
,
включая границы
,
а наблюдения со значениями вне диапазона будут исключены
из анализа
.
Например
,
если в качестве нижней границы задана
1,
а в качестве верхней
- 4,
для критерия хи
-
квадрат будут использоваться только целочисленные значения от
1
до
4.
Ожидаемые значения.
По умолчанию ожидаемые значения для всех категорий равны
между собой
.
Категории могут также иметь задаваемые пользователем ожидаемые
доли
.
Выберите вариант
Значения
и для каждой категории проверяемой переменной
введите значение большее
0
и щелкните по
Добавить
.
Каждый раз
,
когда Вы добавляете
значение
,
оно появляется внизу списка
.
Порядок значений существенен
;
он соответствует
возрастающему порядку значений категорий проверяемой переменной
.
Первое значение
в списке соответствует наименьшему значению проверяемой переменной
,
а последнее
значение
—
наибольшему
.
Значения в списке суммируются
,
затем каждое значение делится