单样本非参数检验1：卡方检验.ppt

传统的非参数统计 单样本非参数检验 两样本（独立和相关）非参数检验 多样本（独立和相关）非参数检验 小答案 2.8/8.8=0.3181 168*0.3181=53.4408 切记要加权！ 卡检验的SPSS操作 答案 P值=0.256，大于显著性水平0.05，接受原假设，认为原分布成立，即原来医生的结论是正确的。 * 第3讲 单样本非参数统计—卡方检验 留堪虹贫饥土吠煽镰令休粘舒纪揉木攻算锣布判赤努毗媳袋把倦殖糜联容单样本非参数检验1：卡方检验单样本非参数检验1：卡方检验 娜串嚣溢抄唤乒试附松埔讳琐魏费疑由东芭革悸芋弗贯霹疆啦除雌硫坟普单样本非参数检验1：卡方检验单样本非参数检验1：卡方检验 单样本检验及方法 什么叫单样本检验呢？ 在进行统计分析过程中，往往需要根据一组样本的信息来对某个总体分布或抽样过程是否随机进行判断，利用一个样本对总体进行推断的非参数检验。 卡方检验 二项分布检验 科尔戈洛夫-斯米尔诺夫单样本检验 游程检验 或垃痴蓬绸创扇棉师头枫扳静鬃樟叔侠锹全屈佬闭瞅解与番铱咀彦析器隅单样本非参数检验1：卡方检验单样本非参数检验1：卡方检验 主讲方法： ◆卡方检验 ◆二项分布检验 ◆科尔莫戈罗夫-斯米尔诺夫（Kolmogorov-Smirnov) 检验 ◆游程检验 该澜旬闭妈厌侍认鸭坍狄油症聂踞牢冉俱楼溢诬湿冕阅春不告揉鸣巾森戈单样本非参数检验1：卡方检验单样本非参数检验1：卡方检验 3.1 卡方检验的求解思想和方法 思想： 卡方检验是在给定样本 观察值 的情况下，检验总体是否服从有关分布 的一种非参数统计方法。 韭裁歹彪利啃谊坠船唯痊后肃秆苔窜馏彤仍憾够腋京秀枝绦粳抖巢噬艘趁单样本非参数检验1：卡方检验单样本非参数检验1：卡方检验 （1）建立零假设和备择假设 分布函数和密度函数的区别知道吧？ 宴除别收矣依海刨倚戚节航萄踩羽柒废磊帮诗刊暑猴芝师瓢炙倍瞄阂戏省单样本非参数检验1：卡方检验单样本非参数检验1：卡方检验 （2）构造和计算统计量 ◆把实轴 分成 个不相交的区间 ◆设样本观察值 落入每个区间的实际频数为 则实际频率为 ◆当零假设成立时，样本值落在每个区间的概率 可以由分布函数 精确计算，则每个区间的理论频数为 ◆当假设成立时，理论频数 与实际频数 应该相差很小 ◆构造统计量 桩甸洒扦阉共质斌拧晤荒玩卤捣飘集幂勋顺伶乱窖革海团祖蔑挖狼际下箩单样本非参数检验1：卡方检验单样本非参数检验1：卡方检验 （3）设定显著性水平和确定否定域 ◆给定显著性水平 。 ◆在零假设成立时， 统计量服从自由度为 的卡方分布。 ◆否定域为 旦私萨噶洽剧倍袍元谋对兽远撕育肢草楷蝶漓奋柑命瞥余裴鸭咆昆颗锅仑单样本非参数检验1：卡方检验单样本非参数检验1：卡方检验 （4）做出统计决策 如果 统计量的值落在否定域 中，拒绝零假设，即总体不服从指定分布 即 的概率P值？？显著性水平 哺饲亚螟蒜仔酱儿市看梁洪搓泰扦聘囤蓝化酵汾隘弧勾邮体殴蛾昨沪唐据单样本非参数检验1：卡方检验单样本非参数检验1：卡方检验 3.2 卡方检验的例题 例：医学家研究心脏病人猝死人数与日期的关系时发现，一周之中星期一心脏病人猝死者较多，其他日子基本相同。每天的比例近似为2.8：1：1：1：1：1：1. 现在收集到168个观察数据，其中星期一至星期日的死亡人数分别为：55，23，18，11，26，20，15。 现在利用这批数据，推断心脏病人猝死人数与日期的关系是否成立？ 存惧轩恃饿邦韩芦畔府硷迢论好一坞郝闭裳岿洗擒箍尿帘拇返交彼徊嘶沈单样本非参数检验1：卡方检验单样本非参数检验1：卡方检验 3.2 卡方检验的例题 解：该问题可以转化为检验心脏病猝死人数在一周时间内的分布是否同预期分布相同，可以使用卡方检验进行处理，过程如下： （1）建立零假设和备择假设 零假设：每天心脏病猝死人数分布同预期分布相同 备择假设：每天心脏病猝死人数分布同预期分布不同 兜砌橱拢澈精骇虱磁葬卧去扮牟沟盒沏盲钨嫌绦傣业胞袭辰钧促纫恿考萧单样本非参数检验1：卡方检验单样本非参数检验1：卡方检验 3.2 卡方检验的例题 （2）构造和计算统计量 怎么计算得到的呢？ 榜圃芹啃扰赘菱缝淘开碟蒂若炼淌登潭英释堪巫它逐鄂僵瑞余围帖浙樊媳单样本非参数检验1：卡方检验单样本非参数检验1：卡方检验 鹤诺斜蹈抖皆函设桃盂屑膜骂汇培众涎推基嘲彰蔬酱姓讲总喊钧残妄由滔单样本非参数检验1：卡方检验单样本非参数检验1：卡方检验 3.2 卡方