ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 17.11.2021
Просмотров: 3507
Скачиваний: 4
272
Глава 27
Описательные.
Среднее значение
,
стандартное отклонение
,
минимум
,
максимум и
количество непропущенных наблюдений
.
Квартили.
Значения
25-
го
, 50-
го и
75-
го процентилей
.
Пропущенные значения.
Эта группа параметров позволяет управлять обработкой
пропущенных значений
.
Исключать по отдельности.
Если задан расчет нескольких критериев
,
то в каждом из
них пропущенные значения обрабатываются отдельно
.
Исключать целиком.
Наблюдения
,
имеющие пропущенное значения хотя бы в одной
участвующей в анализе переменной
,
исключаются из всех расчетов
.
Команда NPAR TESTS - дополнительные возможности (Непараметрические
критерии для двух независимых выборок)
Синтаксис команды также позволяет задавать количество наблюдений
,
удаляемых при
расчете критерия Мозеса
(
при помощи подкоманды
MOSES
).
Обратитесь к
Command Syntax Reference
за полной информацией о синтаксисе языка команд
.
Критерии для двух связанных выборок
Процедура Критерии для двух связанных выборок сравнивает распределения двух
переменных
.
Пример.
Получают ли обычно семьи запрошенную цену при продаже своих домов
?
Применив для анализа данных по
10-
ти домам критерий знаковых рангов Уилкоксона
,
можно обнаружить
,
что семь семей получают меньше запрошенного
,
одна семья
—
больше
и две семьи
-
запрошенную цену
.
Статистики.
Среднее значение
,
стандартное отклонение
,
минимум
,
максимум
,
количество
непропущенных наблюдений и квартили
.
Критерии
:
знаковых рангов Уилкоксона
,
знаков
,
МакНемара
.
Если установлен модуль
Exact Tests (
имеется только для операционных систем
Windows),
также доступен тест маргинальной неоднородности
.
Данные.
Используйте количественные переменные с упорядоченными значениями
.
Предположения.
Хотя наличия определенных распределений у двух анализируемых
переменных не требуется
,
теоретическое распределение парных разностей предполагается
симметричным
.
Как запустить процедуру Критерии для двух связанных выборок
E
Выберите в меню
:
Анализ > Непараметрические критерии > Устаревшие диалоговые окна > Для двух связанных
выборок...
273
Непараметрические критерии
Рисунок 27-60
Диалоговое окно Критерии для двух связанных выборок
E
Выберите одну или несколько пар переменных
.
Типы критериев, доступные в процедуре Критерии для двух связанных выборок
Критерии
,
описываемые в настоящем разделе
,
сравнивают распределения двух связанных
переменных
.
Применяемый критерий зависит от типа данных
.
Если данные являются непрерывными
,
используйте критерий знаков или критерий
знаковых рангов Уилкоксона
.
Критерий знаков
рассчитывает разности между
двумя переменными для всех наблюдений и классифицирует их как положительные
,
отрицательные или совпадения
(
нулевые
).
Если обе переменные одинаково распределены
,
число положительных и отрицательных разностей не будет значимо различным
.
Критерий
знаковых рангов Уилкоксона
учитывает информацию как о знаке разности между
парами
,
так и о величине этой разности
.
Поскольку критерий знаковых рангов Уилкоксона
использует больше информации о данных
,
он является более мощным
,
чем критерий знаков
.
Если данные являются бинарными
,
следует использовать
критерий МакНемара
.
Этот критерий
,
как правило
,
применяют при наличии повторных измерений
,
когда
реакция
(
отклик
)
каждого объекта фиксируется дважды
:
один раз до
,
а другой
—
после
наступления некоторого события
.
При помощи критерия МакНемара определяют
,
совпадает ли начальный уровень отклика
(
до события
)
с итоговым
(
после события
).
Этот
критерий полезен при выявлении изменений в откликах
,
вызванных экспериментальным
вмешательством
,
в планах исследований типа
“
до
-
и
-
после
”.
Если данные являются категориальными
,
используйте
критерий маргинальной
однородности
.
Обобщает критерий МакНемара
(
для двоичных откликов
)
на случай
номинальных переменных с несколькими откликами
.
Он проверяет наличие изменений
в отклике
,
используя распределение хи
-
квадрат
,
и полезен для обнаружения изменений в
откликах
,
вызванных экспериментальным вмешательством
,
в планах исследований типа
“
до
-
и
-
после
”.
Критерий маргинальной однородности доступен
,
только если установлен
модуль
Exact Tests.
274
Глава 27
Параметры процедуры Критерии для двух связанных выборок
Рисунок 27-61
Диалоговое окно Критерии для двух связанных выборок: Параметры
Статистики.
Можно выбрать один или оба параметра вывода итожащих статистик
.
Описательные.
Среднее значение
,
стандартное отклонение
,
минимум
,
максимум и
количество непропущенных наблюдений
.
Квартили.
Значения
25-
го
, 50-
го и
75-
го процентилей
.
Пропущенные значения.
Эта группа параметров позволяет управлять обработкой
пропущенных значений
.
Исключать по отдельности.
Если задан расчет нескольких критериев
,
то в каждом из
них пропущенные значения обрабатываются отдельно
.
Исключать целиком.
Наблюдения
,
имеющие пропущенное значения хотя бы в одной
участвующей в анализе переменной
,
исключаются из всех расчетов
.
Команда NPAR TESTS: Дополнительные возможности (при расчете
непараметрических критериев для двух связанных выборок)
Синтаксис команд также позволяет рассчитывать критерии для переменной с каждой из
переменных в списке
.
Полную информацию о синтаксисе языка команд можно найти в
Руководстве по
синтаксису
.
Критерии для нескольких независимых выборок
Процедура Непараметрические критерии для нескольких независимых выборок сравнивает
две или большее количество групп наблюдений по одной переменной
.
Пример.
Существуют ли различия в среднем времени работы между тремя
разновидностями электрических ламп мощностью
100
ватт
?
Выполнив однофакторный
дисперсионный анализ Крускала
-
Уоллеса
,
мы увидим
,
что такое различие действительно
имеет место
.
Статистики.
Среднее значение
,
стандартное отклонение
,
минимум
,
максимум
,
количество
непропущенных наблюдений и квартили
.
Критерии
:
Критерий
H
Крускала
-
Уоллеса
,
медианный критерий
.
Данные.
Используйте количественные переменные с упорядоченными значениями
.
275
Непараметрические критерии
Предположения.
Используйте независимые случайные выборки
.
Критерий
H
Крускала
-
Уоллеса требует
,
чтобы форма распределений проверяемых выборок были
схожими
.
Как запустить процедуру Непараметрические критерии для нескольких независимых
выборок
E
Выберите в меню
:
Анализ > Непараметрические критерии > Устаревшие диалоговые окна > Для К независимых
выборок...
Рисунок 27-62
Определение медианного критерия
E
Выберите одну или несколько числовых переменных
.
E
Выберите группирующую переменную и щелкните мышью по кнопке
Задать диапазон
,
чтобы указать минимальное и максимальное целые значения для группирующей
переменной
.
Типы критериев в процедуре Критерии для нескольких независимых выборок
Для проверки гипотезы о том
,
что несколько независимых выборок взяты из одной
и той же генеральной совокупности
,
можно воспользоваться тремя критериями
.
Каждый из критериев
:
критерий
H
Крускала
-
Уоллеса
,
медианный критерий и критерий
Джонкхира
-
Терпстры проверяют
,
взяты ли несколько независимых выборок из одной и
той же генеральной совокупности
.
Критерий
H
Крускала
-
Уоллеса
,
являющийся расширением
критерия
U
Манна
-
Уитни
,
представляет собой непараметрический аналог однофакторного дисперсионного анализа
и используется для выявления различий в расположении распределений выборок
.
Медианный критерий
,
который является более общим
,
но не столь мощным критерием
,
используется для выявления различий между распределениями и в расположении
,
и
в форме
.
Критерий
H
Крускала
-
Уоллеса и медианный критерий предполагают
,
что
k
генеральных совокупностей
,
из которых взяты выборки
,
априори
не упорядочены
.
276
Глава 27
При
наличии
естественной
априорной
упорядоченности
(
по возрастанию или по
убыванию
)
k
совокупностей более мощным является
критерий Джонкхира
-
Терпстры
.
Например
,
k
совокупностей могут представлять собой
k
возрастающих температур
.
Проверяется гипотеза о том
,
что разные температуры дают одинаковое распределение
откликов
,
против альтернативной гипотезы о том
,
что при увеличении температуры
возрастает и величина отклика
.
Здесь альтернативная гипотеза упорядочена
;
следовательно
,
наиболее подходящим будет критерий Джонкхира
-
Терпстры
.
Критерий
Джонкхира
-
Терпстры доступен
,
только если у Вас установлен модуль
Exact Tests.
Задание диапазона в процедуре Непараметрические критерии для нескольких
независимых выборок
Рисунок 27-63
Диалоговое окно Несколько независимых выборок: Задать диапазон
Чтобы задать диапазон
,
введите целые значения для
Минимума
и
Максимума
,
соответствующие наименьшей и наибольшей категориям группирующей переменной
.
Наблюдения со значениями вне заданного диапазона исключаются из анализа
.
Например
,
если заданы минимальное значение
,
равное
1,
и максимальное значение
,
равное
3,
то будут
использоваться только целые значения от
1
до
3.
Минимальное значение должно быть
меньше максимального
,
и оба значения должны быть заданы
.
Параметры процедуры Непараметрические критерии для нескольких независимых
выборок
Рисунок 27-64
Диалоговое окно Несколько независимых выборок: Параметры
Статистики.
Можно выбрать один или оба параметра вывода итожащих статистик
.
Описательные.
Среднее значение
,
стандартное отклонение
,
минимум
,
максимум и
количество непропущенных наблюдений
.
Квартили.
Значения
25-
го
, 50-
го и
75-
го процентилей
.