《SPSS 统计分析从入门到精通(第2版)》一6.4 游程检验

6.4 游程检验

SPSS 统计分析从入门到精通(第2版)
有时我们除了关心分布的形状外,还希望知道样本的随机性。因为如果样本不是从总体中随机抽取的,那么所做的任何推断都可能变得毫无价值。在某些特殊的情况下,样本随机性的重要程度会远远大于总体参数的重要程度。

游程检验的目的,就是检验取值为二分类并且按某种顺序(例如时间顺序)排列的数据资料,是否确实是随机出现的。

6.4.1 原理与方法

所谓游程,是指二分类变量有相同取值的几个连续记录。以投硬币试验为例,假设以1表示正面,0表示反面,在进行了若干次投掷后,将得到一个以1、0组成的数据序列,如11100110110001,最前面的三个1为一个游程(run),游程的长度为3;随后的两个0为第二个游程,游程长度为2,依次类推,这个序列包含七个游程。把出现1的次数记作n1,出现0的次数记作n2,则有n1+n2=n;游程的个数记为r,它是游程检验的基本统计量。

如果游程的总数极少,就意味样本内部存在着一定的趋势或结构,这可能是由于观察值之间是不独立的,或者样本是来自不同总体的,极端的数据序列可能是1111111100000000;若样本中存在极大量的游程,则可能有系统的短周期波动影响着观察结果,同样不能认为序列是随机的,极端的数据序列可能是1010101010101010。因此,出现太少或太多的游程都表明相应变量值的出现不是随机的。

1.游程统计量

在游程检验中,将样本各个观测归属于两种类别之中,于是各观测出现的分布服从二项分布;随着样本量的增大,游程个数r的分布近似服从于正态分布。

游程检验的原假设为H0:检验变量的取值是随机出现的。根据统计量Z的取值,与标准正态分布在特定显著性水平下的取值比较,做显著性检验,即可接受或推翻原假设。

2.游程检验典型问题
(1)检验两个总体的分布是否相同。将从两个总体中独立抽取的两个样本的观察值混合后,记录游程个数,进行关于随机性的假设检验。

(2)检验样本的随机性。将取自某一总体的样本观察值按照从小到大的顺序排列,找出中位数(或平均数),把样本分为大于和小于中位数的两个部分,用由这两个部分上下交错形成的游程个数来检验样本是否是随机的。

6.4.2 数据和问题描述

本节利用投掷硬币20多次所得的数据,来验证出现正面、背面的概率是否随机,出现正面记为1,出现背面记为0。所用数据来自随盘文件“Chapter 06投硬币试验.sav”,数据格式如图6-11所示。

注意
数据输入的顺序不可以改变,否则会改变数据的游程数,从而使得检验结果不可信。
本例检验的原假设是H0:出现正面、背面的概率是随机的;备择假设是H1:出现正面、背面的概率不是随机的。

6.4.3 游程检验实例分析

依次单击菜单“分析→非参数检验→旧对话框→游程…”,执行游程检验过程,其主设置界面如图6-12所示。

1.参数设置
在左侧的变量列表单击选中“记录”变量,单击图片 59按钮,将其指定为检验变量。

boll 检验变量列表:用于从左侧的变量列表选入检验变量,且必须为数值型分类变量;若同时选入了多个,将分别单独处理。

boll “割点”栏:设置把数据划分为两个类别的临界点,有4种方式:中位数(默认选项);众数;均值;设定,在后面的输入框指定任意的临界值。样本取值小于此处选项的归为一类,其他的归为另一类;若选择了多个“割点”,则每个待检验变量将分别对每个割点的取值单独做一次统计检验。

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6-12中,单击“确定”按钮运行,SPSS查看器窗口的输出表格如图6-13所示。由于渐进显著性的取值0.816>0.10,故不能否定零假设,即认为出现正面、背面的概率是随机的。

时间: 2025-01-01 16:55:58

《SPSS 统计分析从入门到精通(第2版)》一6.4 游程检验的相关文章

《SPSS 统计分析从入门到精通(第2版)》一6.8 两个相关样本的检验

6.8 两个相关样本的检验 SPSS 统计分析从入门到精通(第2版) 两个相关样本检验(2 Related Samples test)可对两个相关样本资料(例如配对.配伍资料)进行秩和检验. 6.8.1 原理与方法 两个相关样本检验的方法主要有:Wilcoxon检验.Sign(符号)检验.McNemar检验和Marginal Homogeneity(边际同质性)检验等.Wilcoxon检验用于检验两个相关样本是否来自相同的总体,但对总体分布形式没有限制:Sign检验通过分析两个样本的正负符号个数

《SPSS 统计分析从入门到精通(第2版)》一导读

前 言 SPSS 统计分析从入门到精通(第2版) 随着大数据概念的兴起,数据分析与挖掘受到越来越多行业的持续关注,如何做到大有所用.大有产出成为业内热议的话题.工欲善其事,必先利其器.在对数据及对应业务的理解方面,SPSS始终是数据分析从业者可靠的利器之一. IBM SPSS Statistics 20 也是与时俱进,持续提供优秀的操作体验和分析性能.其操作友好性.模型可靠性以及与其他平台的兼容性等,都有了非常大的提升.IBM SPSS Statistics 20还增加了许多新的特点,如扩展了线

《SPSS 统计分析从入门到精通(第2版)》一6.9 k个相关样本的检验

6.9 k个相关样本的检验 SPSS 统计分析从入门到精通(第2版) 要解决多个相关样本(例如配对.配伍资料)是否是来自同一个总体的问题,需要借助于多个相关样本检验(test for several related samples)方法.两个相关样本检验是多个相关样本检验中最基本的形式. 6.9.1 原理与方法 多个相关样本的检验方法有Friedman检验.Kendall的 W检验和Cochran的Q检验等. Friedman检验为双向方差分析,考察多个相关的样本是否来自同一总体:Kendall

《SPSS 统计分析从入门到精通(第2版)》一6.7 k个独立样本的检验

6.7 k个独立样本的检验 SPSS 统计分析从入门到精通(第2版) 要解决多于两个的独立样本之间是否具有相同分布的问题,需借助于多个独立样本检验(test for several independent samples)方法.它的基本原理与两个独立样本检验相同.两个独立样本检验是多个独立样本检验中最基本的形式. 6.7.1 原理与方法 多个独立样本检验的方法主要有:Kruskal-Wallis H检验.中位数(Median)检验和Jonckheere- Terpstra检验. Kruskal-

《SPSS 统计分析从入门到精通(第2版)》一6.6 两个独立样本检验

6.6 两个独立样本检验 SPSS 统计分析从入门到精通(第2版) 有时样本所属的总体分布类型是未知的,但用户还是想判断在这种情况下两个独立的样本是否来自相同分布的总体.两个独立样本检验(test for two independent samples)就是用来处理此类问题的一种有效方法. 6.6.1 原理与方法 两个独立样本检验,通过对两个独立样本的均值.中位数.离散趋势.偏度等进行差异性检验,分析它们是否来自相同分布的总体.SPSS提供了4种检验方法. (1)Mann-Whitney U检验

《SPSS 统计分析从入门到精通(第2版)》一6.3 二项式检验

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

《SPSS 统计分析从入门到精通(第2版)》一第6章 非参数检验6.1 非参数检验简介

第6章 非参数检验 SPSS 统计分析从入门到精通(第2版)非参数检验的内容十分丰富,主要有卡方检验.二项式检验.游程检验.单样本K-S检验.两个独立样本检验.多个独立样本检验.两个相关样本检验.多个相关样本检验.非参数检验方法不依赖于总体的分布,是在总体分布情况不明时,用来检验不同样本是否来自同一个总体的统计推断方法.这些方法由于一般不涉及总体参数而得名.为了便于读者掌握这些检验方法,本章结合大量的实例进行讲解. 在SPSS中进行非参数检验,主要通过选择主窗口菜单"分析→非参数检验"

《SPSS 统计分析从入门到精通(第2版)》一6.2 卡方检验

6.2 卡方检验 SPSS 统计分析从入门到精通(第2版)在某些统计方法中,往往事先假定总体服从正态分布,然后对其均值或方差做检验,但某个随机变量是否服从某种特定的分布是需要进行检验的.卡方检验(Chi-square test)就是一种用来检验给定 的样本数据是否来自特定分布的方法. 检验的过程,通常是先根据以往的经验或实际观测数据的分布情况,推测总体服从某种分布,分布函数为F(x),然后利用样本数据检验该总体的分布函数是否就是F(x). 6.2.1 原理与方法 卡方检验的零假设H0为:样本所属

《SPSS 统计分析从入门到精通(第2版)》一6.5 单样本Kolmogorov-Smirnov检验

6.5 单样本Kolmogorov-Smirnov检验 SPSS 统计分析从入门到精通(第2版)K-S检验是以两位苏联数学家柯尔莫哥(Kolmogorov)和斯米诺夫(Smirnov)的名字命名的.它是一种拟合优度检验,用来研究样本观察值的分布和指定的理论分布是否吻合.K-S检验通过对两个分布之间的差异的分析,判断样本的观察结果是否来自指定分布的总体. 6.5.1 原理与方法 K-S检验的基本思路是:先将顺序分类资料数据的理论累积频率分布与观测的经验累积频率分布加以比较,求出它们最大的偏离值,然