《SPSS 统计分析从入门到精通(第2版)》一6.3 二项式检验

简介:

本节书摘来自异步社区《SPSS 统计分析从入门到精通(第2版)》一书中的第6章,第6.3节,作者 杜强 , 贾丽艳 , 严先锋,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看

6.3 二项式检验

SPSS 统计分析从入门到精通(第2版)
在处理实际问题时,有些数据的取值只能划分为两类,比如医学中的生与死、患病的有与无。从这种二分类总体中抽取的样本,要么是对立分类中的这一类,要么是另一类,其频数分布服从二项分布。二项式检验(Binomial test),就是一种用来检验样本是否来自参数为(n,p)的二项分布总体的方法。

6.3.1 原理与方法

二项式检验通过对二值变量的单个取值做检验,能够判断总体中两个类别个体的比例是否分别为p和1−p。参数为(n,p)的二项分布满足:P(X = k) = C_k^n{p^k}{(1 - p)^{n - k}},其均值和标准差分别为np和image
。其中P(X=k)表示所占比例为p的类别出现k次的概率。

SPSS中二项式检验的统计量定义为image其中n1为第一个类别的样本个数。随着样本量n的增大,p1渐进趋于正态分布,故可用正态分布来检验统计量p1的显著性。

6.3.2 数据和问题描述

利用某企业生产某种产品的合格率数据,检验其合格产品数量是否服从参数为p的二项分布。所用数据来自随盘文件“Chapter 06产品合格率二项检验.sav”,数据格式如图6-8所示。


403fe8c0d2aa3bb8f0f70a769bc839555382f61f

本例检验的原假设为H0:合格产品比率等于0.8;备择假设为H1:合格产品比率不等于0.8。

6.3.3 二项式检验实例分析

依次单击菜单“分析→非参数检验→旧对话框→二项式…”,执行二项式检验过程,其主设置界面如图6-9所示。

1.参数设置
在左侧的变量列表单击选中“是否合格”变量,单击image25按钮,将其指定为检验变量;在“检验比例”后面的输入框键入0.80,作为检验概率值。


1324cb209324a1d2b29486d4c9046c7dd2f1bd53

boll 检验变量列表:需为数值型二分类变量;若同时选入了多个,将分别单独处理。

boll “定义二分法”栏:设置数据分为两个类别的方式,有两个选项:“从数据中获取”,表示从数据直接获取,为默认选项;“割点”,由用户指定一个临界值,检验变量的取值大于此临界值的观测归为一个类别,其他的归为另一个类别。

boll “检验比例”输入框:指定待检验的期望概率值,它对应数据中第一个类别的概率值。系统默认将第一个记录行的变量取值作为第一个类别,另一个值归为第二个类别。由于本例的数据编辑器窗口中第一个记录为“(代表合格),所以检验问题的零假设就是“合格率等于。

单击“选项”按钮,将弹出如图6-5所示的选项设置对话框;单击“精确”按钮,将弹出如图6-6所示的精确检验设置对话框。其设置选项的含义和设置方法同前。

2.结果分析
在图6-9中,单击“确定”按钮运行,SPSS查看器窗口的输出表格如图6-10所示。


af6d58cbabdbdac05eaec3aed5ed26794a3c3ab7

由于渐进显著性的取值0.474>0.10,故而不能否定零假设,即认为产品合格比率与0.8没有显著差异。

相关文章
|
2月前
信效度检验(SPSS
信效度检验(SPSS
222 0
|
2天前
|
数据可视化
【Eviews实战】——时序的平稳性检验
【Eviews实战】——时序的平稳性检验
|
2月前
信效度检验2(SPSS
信效度检验2(SPSS
17 0
|
3月前
|
C++
【SPSS】二项分布检验详细操作教程(附案例实战)
【SPSS】二项分布检验详细操作教程(附案例实战)
184 0
|
3月前
【SPSS】交叉设计方差分析和协方差分析详细操作教程(附案例实战)
【SPSS】交叉设计方差分析和协方差分析详细操作教程(附案例实战)
106 0
|
5月前
|
数据挖掘
SPSS游程检验
SPSS游程检验
47 0
|
5月前
|
数据挖掘
SPSS协方差分析
SPSS协方差分析
49 0
|
数据可视化 数据挖掘 文件存储
应用统计学与R语言实现笔记(番外篇三)——缺失值的相关系数分析
昨天刚好有位同学来咨询R语言里计算相关系数的一些问题,所以来谈谈关于缺失值的相关系数分析问题,主要是在R语言中如何处理含缺失值数据的相关系数分析。
1303 0