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SPSS中八类常用非参数检验之二:二项分布(Binomial)检验
阅读量:4325 次
发布时间:2019-06-06

本文共 879 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

 一、定义

  现实生活中有很多数据的取值只有两类,如医学中的生与死、患病的有与无、性别中的男性和女性、产品的合格与不合格等。从这种二分类总体中抽取的所有可能结果,要么是对立分类中的这一类,要么是另一类,其频数分布称为二项分布。调用SPSS中的二项分布检验(Binomial)可对样本资料进行二项分布分析。

  SPSS二项分布检验就是根据收集到的样本数据,推断总体分布是否服从某个指定的二项分布。其零假设是H0:样本来自的总体与所指定的某个二项分布不存在显著的差异。

  SPSS中的二项分布检验,在样本小于或等于30时,按照计算二项分布概率的公式进行计算;样本数大于30时,计算的是Z统计量,认为在零假设下,Z统计量服从正态分布。Z统计量的计算公式如下:

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  SPSS将自动计算Z统计量,并给出相应的相伴概率值。如果相伴概率小于或等于用户的显著性水平α,则应拒绝零假设H0,认为样本来自的总体分布形态与指定的二项分布存在显著差异;如果相伴概率值大于显著性水平,则不能拒绝零假设H0,认为样本来自的总体分布形态与指定的二项分布不存在显著差异。

SPSS二项分布检验的数据是实际收集到的样本数据,而非频数数据。

 

二、实例

  某地某一时期内出生35名婴儿,其中女性19名(定Sex=0),男性16名(定Sex=1)。问这个地方出生婴儿的性别比例与通常的男女性比例(总体概率约为0.5)是否不同?数据如表10-2所示。

  35名婴儿的性别

 

婴儿 Sex 婴儿 Sex 婴儿 Sex
1 1 13 1 25 1
2 0 14 1 26 1
3 1 15 1 27 0
4 1 16 1 28 0
5 1 17 0 29 0
6 1 18 0 30 0
7 0 19 0 31 1
8 0 20 0 32 0
9 0 21 0 33 0
10 0 22 0 34 0
11 1 23 1 35 0
12 1 24 1    

 

检验步骤:

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转载于:https://www.cnblogs.com/dekevin/archive/2012/09/25/2702078.html

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