ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 17.11.2021
Просмотров: 3506
Скачиваний: 4
277
Непараметрические критерии
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 критериев для
нескольких независимых выборок)
Синтаксис языка команд позволяет задавать для медианного критерия значение
,
отличное
от наблюденной медианы
(
подкоманда
MEDIAN
).
Полную информацию о синтаксисе языка команд можно найти в
Руководстве по
синтаксису
.
Критерии для нескольких связанных выборок
Процедура Непараметрические критерии для нескольких связанных выборок позволяет
сравнить распределения двух или большего количества переменных
.
Пример.
Различается ли престиж профессии врача
,
адвоката
,
офицера полиции и учителя
?
Десятерых респондентов попросили расположить эти четыре профессии в порядке
возрастания их престижности
.
Критерий Фридмана показывает
,
что в общественном
мнении престижность этих профессий действительно различна
.
Статистики.
Среднее значение
,
стандартное отклонение
,
минимум
,
максимум
,
количество
непропущенных наблюдений и квартили
.
Критерии
:
Фридмана
,
W
Кендалла и
Q
Кокрена
.
Данные.
Используйте количественные переменные с упорядоченными значениями
.
Предположения.
Непараметрические критерии не требуют выполнения каких
-
либо
предположений относительно формы распределения
,
из которого взяты данные
.
Используйте зависимые случайные выборки
.
Как запустить процедуру Непараметрический критерии для нескольких связанных
выборок
E
Выберите в меню
:
Анализ > Непараметрические критерии > Устаревшие диалоговые окна > Для K связанных
выборок...
278
Глава 27
Рисунок 27-65
Выбор критерия Кокрена в качестве типа критерия
E
Выберите две или большее количество числовых переменных для тестирования
.
Типы критериев, используемых в процедуре Непараметрические критерии для
нескольких связанных выборок
Чтобы сравнить распределения нескольких связанных выборок
,
можно воспользоваться
тремя критериями
.
Критерий Фридмана
-
это непараметрический эквивалент одновыборочного плана
с повторными измерениями или двухфакторного дисперсионного анализа с одним
наблюдением на ячейку
.
Критерия Фридмана проверяют нулевую гипотезу о том
,
что
k
связанных переменных взяты из одной и той же генеральной совокупности
.
Для каждого
наблюдения
k
переменных ранжируются от
1
до
k
.
Статистика критерия основывается
на этих рангах
.
Критерий
W
Кендалла
является нормализацией статистики Фридмана
.
Критерий
W
Кендалла интерпретируется как коэффициент конкордации
(
согласованности
),
который
является показателем согласия среди респондентов
(
экспертов
).
Каждый наблюдение
представляет эксперта
,
каждая переменная
-
оцениваемый объект
.
Для каждой переменной
вычисляется сумма рангов
.
Значение
W
Кендалла изменяется от
0 (
нет согласия
)
до
1
(
полное согласие
).
Критерий
Q
Кокрена
идентичен критерию Фридмана
,
но применяется
,
когда все
отклики являются бинарными
.
Этот критерий является развитием критерия МакНемара
для
k
выборок
.
При помощи критерия
Q
Кокрена проверяют гипотезу о том
,
что несколько
связанных дихотомических переменных имеют одинаковые средние значения
.
Переменные
измеряются на одном и том же объекте или на эквивалентных объектах
.
279
Непараметрические критерии
Статистики критериев для нескольких связанных выборок
Рисунок 27-66
Диалоговое окно Несколько связанных выборок: Статистики
Можно задать вывод следующих статистик
.
Описательные.
Среднее значение
,
стандартное отклонение
,
минимум
,
максимум и
количество непропущенных наблюдений
.
Квартили.
Значения
25-
го
, 50-
го и
75-
го процентилей
.
Команда NPAR TESTS: дополнительные возможности (при расчете критериев для
K связанных выборок)
Полную информацию о синтаксисе языка команд можно найти в
Руководстве по
синтаксису
.
Биномиальный критерий
Процедура Биномиальный критерий сравнивает наблюденные частоты для двух категорий
дихотомической переменной с частотами
,
ожидаемыми для биномиального распределения
с заданным значением параметра вероятности
.
По умолчанию значение параметра
вероятности для обеих групп равно
0.5.
Чтобы изменить эти вероятности
,
можно ввести
значение проверяемой доли для первой группы
.
Значение вероятности для второй группы
будет равно
1
минус заданное значение вероятности для первой группы
.
Пример.
При бросании монетки вероятность выпадения орла равна
1/2.
Исходя из
этой гипотезы
,
монетка подбрасывается
40
раз
,
и результаты бросания
(
орел
/
решетка
)
записываются
.
С помощью биномиального критерия получаем
,
что при выпадении орла
для
3/4
подбрасываний наблюдаемый уровень значимости мал
(0.0027).
Это означает
,
что вряд ли вероятность выпадения орла равна
1/2;
по всей видимости
,
монета несколько
асимметрична
.
Статистики.
Среднее значение
,
стандартное отклонение
,
минимум
,
максимум
,
количество
непропущенных наблюдений и квартили
.
Данные.
Проверяемые переменные должны быть числовыми и дихотомическими
.
Для
преобразования текстовых переменных в числовые используйте процедуру Автоматическая
перекодировка
,
вызываемую в меню Преобразовать
.
Дихотомическая переменная
-
это
переменная
,
которая может принимать только два возможных значения
:
да
и
нет
,
правда
и
ложь
, 0
и
1
и так далее
.
Первое встреченное значение в наборе данных определяет
первую группу
,
а остальные значения определяют вторую группу
.
Если переменные не
дихотомические
,
необходимо задать пороговое значение
.
Наблюдения со значениями
,
равными или меньшими порогового
,
попадают в одну группу
,
а остальные наблюдения
—
в другую группу
.
280
Глава 27
Предположения.
Непараметрические критерии не требуют выполнения каких
-
либо
предположений относительно формы распределения
,
из которого взяты данные
.
Предполагается
,
что данные являются случайной выборкой
.
Как запустить процедуру Биномиальный критерий
E
Выберите в меню
:
Анализ > Непараметрические критерии > Устаревшие диалоговые окна > Биномиальный...
Рисунок 27-67
Диалоговое окно Биномиальный критерий
E
Выберите одну или несколько числовых переменных для проверки
.
E
По желанию можно щелкнуть по кнопке
Параметры
,
чтобы задать вывод описательных
статистик и квартилей
,
а также параметры обработки пропущенных данных
.
Параметры процедуры Биномиальный критерий
Рисунок 27-68
Диалоговое окно Биномиальный критерий: Параметры
Статистики.
Можно выбрать один или оба параметра вывода итожащих статистик
.
281
Непараметрические критерии
Описательные.
Вывод среднего значения
,
стандартного отклонения
,
минимума
,
максимума и количества 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 с пропущенными значениями для какой
-
либо
проверяемой переменной исключаются из всех вычислений
.
Команда NPAR TESTS: Дополнительные возможности (при вычислении
биномиального критерия)
Язык синтаксиса команд также позволяет
:
Выбирать отдельные группы значений
(
исключая остальные
),
если у переменной
имеется более двух категорий
(
подкоманда
BINOMIAL
).
Задавать различные пороговые значения или вероятности для разных переменных
(
подкоманда
BINOMIAL
).
Проверять одну и ту же переменную для различных пороговых значений или
вероятностей
(
подкоманда
EXPECTED
).
Полную информацию о синтаксисе языка команд можно найти в
Руководстве по
синтаксису
.
Критерий серий
Процедура Критерий серий позволяет проверить
,
является ли случайным порядок
появления двух значений переменной
.
Серия
-
это последовательность похожих
наблюдений
.
Если в выборке либо слишком много серий
,
либо слишком мало
,
то эта
выборка не является случайной
.
Примеры.
Предположим
,
что мы отобрали
20
человек
,
чтобы выяснить
,
собираются ли
они приобрести некоторый товар
.
Если все
20
человек окажутся одного пола
,
случайность
этой выборки довольно сомнительна
.
Критерий серий можно использовать для того
,
чтобы
выяснить
,
является ли выборка случайной
.
Статистики.
Среднее значение
,
стандартное отклонение
,
минимум
,
максимум
,
количество
непропущенных наблюдений и квартили
.
Данные.
Переменные должны быть числовыми
.
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
.
Используйте выборки из непрерывных вероятностных распределений
.