統(tǒng)計學(xué)類型數(shù)據(jù)檢驗

統(tǒng)計學(xué)類型數(shù)據(jù)檢驗1第1頁，課件共34頁，創(chuàng)作于2023年2月類型數(shù)據(jù)分析目的:本講結(jié)束后，學(xué)生們應(yīng)能夠：

將類型數(shù)據(jù)整理為列聯(lián)表解釋卡方分布的性質(zhì)運用卡方分布進行同質(zhì)性檢驗運用卡方分布進行獨立性檢驗解釋卡方檢驗的SPSS輸出結(jié)果2第2頁，課件共34頁，創(chuàng)作于2023年2月類型數(shù)據(jù)分析講課提綱

列聯(lián)表–交叉列聯(lián)表所講述的內(nèi)容總體之間的同質(zhì)性兩個變量之間的獨立性將統(tǒng)計學(xué)運用于具體情形–SPSS發(fā)揮的作用3第3頁，課件共34頁，創(chuàng)作于2023年2月列聯(lián)表

--交叉列聯(lián)表所講述的內(nèi)容收集抽樣單位特征或特點方面的資料整理數(shù)據(jù)以反映每種類型的計數(shù)情況與“類型”有聯(lián)系的觀察值被稱為類型數(shù)據(jù)

4第4頁，課件共34頁，創(chuàng)作于2023年2月列聯(lián)表

--交叉列聯(lián)表所講述的內(nèi)容例題1 根據(jù)同一特征對兩個樣本進行分類CF（商業(yè)廣告片）在電視上播放之前，通常要經(jīng)過檢驗和修改。一名軟飲料生產(chǎn)商想在電視上播放一個新的商業(yè)廣告片。他為這個廣告制作了兩個版本，即CF-A和CF-B。這名生產(chǎn)商想對廣告片的兩個版本進行初步的檢驗。為此，他將其中一個版本的廣告片播放給一半觀眾看，另一個版本的廣告片播放給另一半觀眾看，然后他對這些觀眾進行電話調(diào)查并將他們的反應(yīng)分為以下幾類：不記得

記得

只記得廣告內(nèi)容

觀看過的內(nèi)容

廣告中的要點5第5頁，課件共34頁，創(chuàng)作于2023年2月列聯(lián)表

--交叉列聯(lián)表所講述的內(nèi)容這兩個不同版本的商業(yè)廣告片是否在人們頭腦中留下了同樣的印象？6第6頁，課件共34頁，創(chuàng)作于2023年2月列聯(lián)表

--交叉列聯(lián)表所講述的內(nèi)容7第7頁，課件共34頁，創(chuàng)作于2023年2月列聯(lián)表

--交叉列聯(lián)表所講述的內(nèi)容例題2 根據(jù)兩種特征對一個樣本進行分類勞工合同期限與行業(yè)類型之間是否具有聯(lián)系？8第8頁，課件共34頁，創(chuàng)作于2023年2月列聯(lián)表

--交叉列聯(lián)表所講述的內(nèi)容卡方(2)分布--

它由一系列分布組成，其具體形狀取決于一個參數(shù)，即自由度(df)卡方分布是一種抽樣分布卡方分布傾向右側(cè)隨著自由度(df)增大，卡方分布將接近正態(tài)分布9第9頁，課件共34頁，創(chuàng)作于2023年2月列聯(lián)表

--交叉列聯(lián)表所講述的內(nèi)容df=1df=6df=10df=420246812141610第10頁，課件共34頁，創(chuàng)作于2023年2月列聯(lián)表

--交叉列聯(lián)表所講述的內(nèi)容卡方檢驗的基本思想--

比較觀察頻數(shù)和期望頻數(shù)如果觀察頻數(shù)接近期望頻數(shù)，則可以作為接受原假設(shè)(H0)的證據(jù)運用卡方檢驗--

檢驗同質(zhì)性檢驗擬合優(yōu)度檢驗獨立性檢驗總體方差是否相等11第11頁，課件共34頁，創(chuàng)作于2023年2月總體之間的同質(zhì)性當(dāng)把從兩個樣本中抽取的數(shù)據(jù)根據(jù)同一特征進行了分類并表示為列聯(lián)表之后目的是檢驗不同總體的反應(yīng)類型是否相同為了回答這個問題，我們利用卡方檢驗來檢驗同質(zhì)性12第12頁，課件共34頁，創(chuàng)作于2023年2月總體之間的同質(zhì)性例題1:兩個不同版本商業(yè)廣告片的反應(yīng)類型每種版本的商業(yè)廣告片代表一個總體每一種反應(yīng)類型代表未知的總體比例13第13頁，課件共34頁，創(chuàng)作于2023年2月總體之間的同質(zhì)性原假設(shè)為具有“同質(zhì)性”或“相似的反應(yīng)類型”，可以將其寫成H0:

pA1

=pB1,pA2

=pB2,pA3

=pB3

14第14頁，課件共34頁，創(chuàng)作于2023年2月總體之間的同質(zhì)性根據(jù)H0，pi可以被估計為和如果原假設(shè)為真，兩個總體的每種反應(yīng)類型都應(yīng)當(dāng)具有相同的比例，讓我們分別用一些常見的比例符號p1,p2,p3來表示15第15頁，課件共34頁，創(chuàng)作于2023年2月總體之間的同質(zhì)性期望頻數(shù)--16第16頁，課件共34頁，創(chuàng)作于2023年2月總體之間的同質(zhì)性檢驗統(tǒng)計量如果觀察頻數(shù)與期望頻數(shù)相差很大，我們就認為原假設(shè)為假17第17頁，課件共34頁，創(chuàng)作于2023年2月總體之間的同質(zhì)性2

=0.674+0.502+2.006+0.770+0.573+2.292=6.8172值是否過大，使得我們不得不拒絕H0？將該值與從2表中獲得的“臨界值”進行比較查表之前需要知道1. 自由度 d.f.=(r–1)(c–1)2. 右尾上面的面積()–顯著水平18第18頁，課件共34頁，創(chuàng)作于2023年2月總體之間的同質(zhì)性019第19頁，課件共34頁，創(chuàng)作于2023年2月總體之間的同質(zhì)性自由度d.f.=(2–1)(3–1)=2顯著水平,=0.05=5.99臨界值

6.817>5.99數(shù)據(jù)顯示：當(dāng)顯著水平=0.05時，檢驗統(tǒng)計量太大，因此我們應(yīng)當(dāng)拒絕H0觀眾在觀看完兩種不同版本的商業(yè)廣告片之后，其反應(yīng)類型會有明顯的差異20第20頁，課件共34頁，創(chuàng)作于2023年2月總體之間的同質(zhì)性進行卡方同質(zhì)檢驗的步驟

1.構(gòu)造假設(shè)2.建立列聯(lián)表并計算期望頻數(shù)3.計算檢驗統(tǒng)計量4.計算自由度并查找臨界值5.進行決策并得出結(jié)論21第21頁，課件共34頁，創(chuàng)作于2023年2月總體之間的同質(zhì)性H0:各個總體的反應(yīng)類型具有相同的概率HA:與其他總體相比，有些總體的反應(yīng)類型有不同的概率檢驗統(tǒng)計量自由度=(r–1)(c–1)拒絕H0

如果2>(檢驗統(tǒng)計量>臨界值

)22第22頁，課件共34頁，創(chuàng)作于2023年2月兩個變量之間的獨立性當(dāng)按照兩種特征對數(shù)據(jù)進行了歸類并將其表示為雙向列聯(lián)表時實質(zhì)性問題是：這兩種特征是否在總體中進行了獨立分布？為了回答這個問題，我們需要利用2來進行獨立性檢驗23第23頁，課件共34頁，創(chuàng)作于2023年2月兩個變量之間的獨立性思考一下，當(dāng)顯著水平

=0.05時，勞工合同期限是否與行業(yè)類型有聯(lián)系？24第24頁，課件共34頁，創(chuàng)作于2023年2月兩個變量之間的獨立性1.構(gòu)造假設(shè)H0:合同期限與行業(yè)類型相互獨立HA:合同期限與行業(yè)類型相互不獨立2.計算期望頻數(shù)如果原假設(shè)為真，則我們預(yù)計可以得到P(期限

行業(yè))=P(期限)

P(行業(yè))25第25頁，課件共34頁，創(chuàng)作于2023年2月兩個變量之間的獨立性因此，可以根據(jù)下表計算期望頻數(shù)26第26頁，課件共34頁，創(chuàng)作于2023年2月兩個變量之間的獨立性3.檢驗統(tǒng)計量=4.157自由度=(2–1)(3–1)=24.臨界值=5.995.4.157<5.99(即檢驗統(tǒng)計量<臨界值)

接受H0數(shù)據(jù)顯示：當(dāng)顯著水平=0.05時，合同期限與行業(yè)類型相互獨立27第27頁，課件共34頁，創(chuàng)作于2023年2月兩個變量之間的獨立性H0:兩個因子相互獨立HA:兩個因子相互不獨立檢驗統(tǒng)計量自由度=(r–1)(c–1)拒絕

H0

如果 2>(即檢驗統(tǒng)計量>臨界值)28第28頁，課件共34頁，創(chuàng)作于2023年2月將統(tǒng)計學(xué)運用于具體情形

--

SPSS發(fā)揮的作用

定義數(shù)據(jù)–變量圖有三個變量有待定義:行業(yè)、期限、計數(shù)29第29頁，課件共34頁，創(chuàng)作于2023年2月將統(tǒng)計學(xué)運用于具體情形

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SPSS發(fā)揮的作用

輸入數(shù)據(jù)–數(shù)據(jù)圖將3欄、6排數(shù)據(jù)按以下方式輸入根據(jù)計數(shù)衡量各種情形(數(shù)據(jù)衡量情形)

30第30頁，課件共34頁，創(chuàng)作于2023年2月將統(tǒng)計學(xué)運用于具體情形

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SPSS發(fā)揮的作用進行分析–菜單條1.在菜單條中單擊

分析描述統(tǒng)計學(xué)交叉列表…2.將行業(yè)規(guī)定為行，期限規(guī)定為列

單擊小格…

并且

檢查期望數(shù)和各行的百分比

單擊統(tǒng)計并且 方檢驗和PhiandCramer’sV

3.單擊OK31第31頁，課件共34頁，創(chuàng)作于2023年2月將統(tǒng)計學(xué)運用于具體情形

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SPSS發(fā)揮的作用

SPSS輸出結(jié)果–可以用皮爾生卡方來表示卡方檢驗統(tǒng)計值

2=4.157 自由度=2p–值=0.125(>0.05)由于p–值>，因此我們接受

H0即數(shù)據(jù)支持原假設(shè)：即行業(yè)類型與合同期限是相互獨立的

32第32頁，課件共34頁，創(chuàng)作于2023年2月將統(tǒng)計學(xué)運用于具體情形

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SPSS發(fā)揮的作用行業(yè)類型與期限交叉列表

101874824514.1180.150.8245.04.1%76.3%19.6%100.09113.932.2155.08.4%69.0%22.6%100.0%232948340023.0294.083.0400.05.8%73.5%20.8%100.0%計數(shù)每一類行業(yè)的期望數(shù)計數(shù)每一類行業(yè)的期望數(shù)

計數(shù)每一類行業(yè)

的期望數(shù)

制造型

非制造型

行業(yè)類型

總計少于2年2