非参数统计

王小刚

目录

  • 1 导言
    • 1.1 课程介绍
    • 1.2 非参数统计
    • 1.3 假设检验
  • 2 统计软件R的使用
    • 2.1 R软件下载安装使用
    • 2.2 R外部数据读写
  • 3 单样本检验
    • 3.1 符号检验
    • 3.2 Wilcoxon符号秩和检验
    • 3.3 游程检验
  • 4 两相关样本检验
    • 4.1 两相关样本的符号检验
    • 4.2 两相关样本的秩和检验
  • 5 两独立样本的非参数检验
    • 5.1 MWW检验
    • 5.2 WW检验
    • 5.3 两样本的卡方检验
    • 5.4 两样本的KS检验
  • 6 k个独立样本的非参数检验
    • 6.1 Kruskal-Wallis检验
    • 6.2 k个样本的卡方检验
  • 7 k个相关样本的非参数检验
    • 7.1 Cochran Q检验
    • 7.2 Friedman检验
  • 8 分布检验
    • 8.1 卡方检验
    • 8.2 KS检验
  • 9 两个样本的相关分析
    • 9.1 等级相关
    • 9.2 Kendall相关
    • 9.3 偏秩相关
  • 10 k个样本的相关分析
    • 10.1 Kendall完全秩评定协和系数
  • 11 列链表中的相关测量
    • 11.1 列链表中的卡方检验
    • 11.2 PRE测量
列链表中的卡方检验

9.1 列联表相关测量的有关问题

一、交互分类和列联表

抽自某个总体的样本,同时按两个或两个以上的标准进行分类。分类的资料可以排列成一个行、列交织的表,称为列联表,也叫交互分类表。

列联表可以清楚反映在X变化的条件下,Y的次数分布情况。因此,列联表又称为条件次数表。

列和:行边缘次数;行和:列边缘次数

表中的次数:条件次数,表示在自变量的每个条件,因变量各个值的数目。

9.2 列联表中的卡方检验及相关测量

一、χ2检验的基本思想

χ2值反映了实际频数和理论频数的吻合程度。

χ2值越小,说明实际频数与理论频数越吻合

χ2值越大,说明实际频数与理论频数差异越大

如果检验假设成立,则实际频数与理论频数之差一般不会很大,即出现大的χ2值的概率是小的。若在无效假设下,出现了大的χ2值的概率P≤α(检验水准),我们就怀疑假设的成立,因此拒绝它。另外χ2值的大小,还与自由度有关。故考虑χ2值大小的意义时要同时考虑自由度。

二、行(r)×列(c)表资料的χ2检验

两因素多水平的情形。

1、如果x与y相互独立,则有