第四章卡方檢驗(yàn)與非參數(shù)檢驗(yàn)卡方（/）檢驗(yàn)主要有三種類型：第一是適合性檢驗(yàn)，比較觀測值與理論值是否符合；第二是獨(dú)立性檢驗(yàn)，比較兩個(gè)或兩個(gè)以上的因子相互之間是獨(dú)立還是相互有影響。4-1適合度檢驗(yàn)弓生1丐：鯉魚遺傳試驗(yàn)，以紅色和青灰色代獲得不同分離尾數(shù)，問觀測值疋否付合孟德爾3:1遺傳定律？4.14.1適合度檢驗(yàn)Minitab輸入數(shù)據(jù)，點(diǎn)擊菜單統(tǒng)計(jì)->表格->卡方擬合優(yōu)度檢驗(yàn)（單變量）:文件◎）編輯〔叮數(shù)據(jù)（Q計(jì)算?統(tǒng)計(jì)?圖形?編輯器①）工具（D窗口迤）幫助（H）C1-T藪色青灰色紅色C2實(shí)區(qū)z1503C3文件◎）編輯〔叮數(shù)據(jù)（Q計(jì)算?統(tǒng)計(jì)?圖形?編輯器①）工具（D窗口迤）幫助（H）C1-T藪色青灰色紅色C2實(shí)區(qū)z1503C3C4理論39911=1基本統(tǒng)計(jì)量（吵回歸?方差分析⑧DOE（D）控制鹵?質(zhì)量工具（Q）可靠性/生存（L）多變量血）時(shí)間序列（3）8C9口席單變量計(jì)數(shù)（T）...E交叉分組表和卡方（0...SI矚H斤I嚅唱遍表格（D非參數(shù)?EDA（E）功效和樣本數(shù)量（?）...?疋卡方檢驗(yàn)（工作表中的雙向表）⑻…'卡方擬合優(yōu)度檢驗(yàn)（單變量）（0...片Minitab工亠|才—|々&＞直二丄圧收本ilEHHHHd妬匚命、卡方擬合優(yōu)度檢驗(yàn)fx|C2實(shí)際C3理論e觀測計(jì)數(shù)⑤：f實(shí)際類別名稱(可選)@〕：|'顏色’U類別數(shù)據(jù)@):I檢驗(yàn)「栩等比率⑥廣特定比率⑤庁按歷史計(jì)數(shù)指定的比率(￡):|理訟I|輸入列二］選擇I圖形&...結(jié)果⑥…幫助I確定①取消①M(fèi)initab點(diǎn)擊確定，即可得到結(jié)果:類別觀測者灰色1503紅色99?自由度16021單變量觀測計(jì)議的卡方擬合優(yōu)度檢驗(yàn)：實(shí)際在顏色中使用類別名稱歷史計(jì)數(shù)檢驗(yàn)比率30.7510.25卡方P值302.6290.000期望1201.5400.5對卡方的貢獻(xiàn)75.657226.972卡方值為302.629,p=0.000<0.01,表明實(shí)際比率與理論比有非常顯著的差異。6SQ統(tǒng)計(jì)插件輸入數(shù)據(jù)，第一列為分類，這里為顏色,即青灰色與紅色；第二列為實(shí)際的觀測值;第三列為理論比率，要小數(shù)形式，這里為DEFG實(shí)際DEFG實(shí)際理論青灰色15030.751紅色990.25插入（D格式（Q）工具（D數(shù)據(jù)（0）希亠3」勺八'二！離遲.-IBIU尋尋尋圉」雪％,甥Language:English軟轉(zhuǎn)換▼閔6SQ歷史操作逅數(shù)據(jù)處理（P）?基本統(tǒng)計(jì)（B）?圖表（0?KLMN表格（D?3相依表I質(zhì)量工具（①?□單變量計(jì)數(shù)SPC?□]交叉分組表和卡方MSA?J卡方擬合優(yōu)度檢驗(yàn)（單變量）卜實(shí)用模板（D?卡方檢驗(yàn)（雙問表）蚯分布槪率⑻?描述性統(tǒng)計(jì)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)（E）?aRidit檢驗(yàn)（雙向表）6SQ統(tǒng)計(jì)⑸|窗口辿）幫助（E）鍵入6SQ統(tǒng)計(jì)插件彈岀對話框，無需修改設(shè)置：P標(biāo)志位于第1行輸出選項(xiàng)范例I確定I取消

6SQ統(tǒng)計(jì)插件點(diǎn)擊確定，即可得到結(jié)果:分類比例15030.75紅色99分類比例15030.75紅色990.25原始數(shù)齬期望對卡方的貝獻(xiàn)1201.575.65730337400.5226.9719101計(jì)障N1602自由度1卡方302.6292135P值8.80973E-68顯著性水平0.05顯著性期望值W0結(jié)果卡方值為302.629,p=0.000<0.01,表明觀測值比例與理論比有非常顯著的差異。

DPS(1)輸入數(shù)據(jù)與選擇數(shù)據(jù)，點(diǎn)擊菜單分類數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)—模型擬合優(yōu)度檢驗(yàn):文件數(shù)據(jù)編輯數(shù)據(jù)分析試驗(yàn)設(shè)計(jì)試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分類數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)專業(yè)統(tǒng)計(jì)多元分析文件數(shù)據(jù)編輯數(shù)據(jù)分析試驗(yàn)設(shè)計(jì)試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分類數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)專業(yè)統(tǒng)計(jì)多元分析sea黑電魚sea黑電魚調(diào)查數(shù)據(jù)列聯(lián)表/乜X叵邈遷丨匡刃運(yùn)習(xí)sssS+■/乜X叵邈遷丨匡刃運(yùn)習(xí)sssS+■模型擬合優(yōu)度檢驗(yàn)A色色灰色顏青紅123390951±CI理論0.7500|0.25001頻次分布似然比檢驗(yàn)PdiSSOT1分布數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)四格表2XC表分析DPS立刻得到結(jié)果:觀察值理論值15031201.500099400.5000檢驗(yàn)方法統(tǒng)計(jì)星dfP值Peanon卡方301.62631|~0.0000似然比卡方396.296810.0000Williams校正396.17310.0000根據(jù)理論比3:1,結(jié)果給出了理論值為1201?5與400.5o結(jié)果中卡方值為301.6263（即Pearson卡方值，對應(yīng)的p值為0.0000,小于0.01,說明實(shí)際觀測值與孟德爾理論分離比3:1是有非常顯著差異的。

SPSS定義變量，輸入數(shù)據(jù)，點(diǎn)擊菜單數(shù)據(jù)-加權(quán)個(gè)案，彈出對話框，選擇加權(quán)個(gè)案，將數(shù)量選擇到頻率變量下面：俱加權(quán)個(gè)案0請勿對個(gè)案加權(quán)（0@加權(quán)個(gè)案世）頻率變量（D

母I農(nóng)數(shù)量當(dāng)前狀態(tài):加權(quán)個(gè)案的依據(jù)數(shù)量二確定］兩畫［重置（g）］「取消］|幫助I

SPSS點(diǎn)擊確定。再點(diǎn)擊菜單分析非參數(shù)檢驗(yàn)》舊對話框一>卡方：文件(￡)編輯(旦)視圖(V)數(shù)據(jù)(0轉(zhuǎn)殃①分析込)直^(M)圖形?實(shí)用程序儀)窗口㈣幫助1青灰色15032紅色99161718191青灰色15032紅色9916171819報(bào)吿描述統(tǒng)計(jì)未CO比較均值廻)一般線性模塑◎?廣義線性模型>混合模型兇相關(guān)?回歸(R)對數(shù)線性便型Q)>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?分類(巳》降維>度量(S)?非參數(shù)檢驗(yàn)迥)》預(yù)瀏(I)>竺存函數(shù)?)?多重響應(yīng)9)>召快矢值分析(Y)迪Iaim■K?S881A單樣本?)八獨(dú)立樣本①…1相關(guān)祥本遲)???舊對話框(M囚卡方匸)…氏國二項(xiàng)式回…33游程(B)…aiwk-s(i)._kl2個(gè)獨(dú)立祎本(2)兇「i瀚立樣本(K)口2個(gè)相關(guān)樣本(L)剛K個(gè)相關(guān)樣本(§)...?SPSS彈出對話框，將數(shù)量選擇到檢驗(yàn)變量列表中，在期望值下面選擇值，按比例從小到大分別輸入1,添加，3,添加：定卡方檢驗(yàn)［X.—檢驗(yàn)變量列表Q).精確幺)…Q數(shù)量選項(xiàng)(2).期望鈔巨i期望值◎從數(shù)據(jù)中荻取(￡)o所有類別相等Q◎使用指定的范圍(§)?值世):下限(Ut^n（A）1I上限3):匡3冊隊(duì)(R)［確定］［粘貼(巳jl垂置(刨|(zhì)取消」幫助J

④SPSS點(diǎn)擊確定，即可得到結(jié)果:卡方檢驗(yàn)頻率數(shù)量觀察數(shù)期望數(shù)茨差9999400.5-301.5150315031201.5301.5總數(shù)1602檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)呈數(shù)量卡方df漸近顯苕性302.62931.000a.0個(gè)單元（.0%'具有小于5的期望頻率。單元最小期望頻率為400.5.

例4.2孟德爾用豌豆的兩對性狀進(jìn)行雜交試驗(yàn)，黃色圓滑種子與綠色皺縮種子的豌豆雜交后，F(xiàn)2分離情況為：黃圓315粒，黃皺101粒，綠圓108粒，綠皺32粒，共556粒，問結(jié)果是否符合理論比9:3:3:1?Minitab輸入數(shù)據(jù)，點(diǎn)擊菜單統(tǒng)計(jì)->表格->卡方擬合優(yōu)度檢驗(yàn)(單變量):?弦交叉分組表和卡方(C)...?器卡方擬合優(yōu)度檢驗(yàn)〔單變量)(0…片文件笑)編輯(E)數(shù)據(jù)@)計(jì)算(G)統(tǒng)計(jì)(S)圏形(0編輯器①)工具①窗口型)幫助CH)匸作表1***C1-TC2C3C4~~C競豆性狀實(shí)際理論黃圓3159黃皺1013綠圓1083綠皺321—二基本統(tǒng)計(jì)量(B)回歸(R)方差分析(A)DOE(D)控制鹵(C)質(zhì)量工具(Q)可靠性/生存〔L)多變量(M)吋間序列($)表格(D~C9~~C10~~cii~~CL2C13非參數(shù)(N)EDA(E)功效命祥本數(shù)量(P)...?箱卡方檢驗(yàn)(工作表中的雙向表)◎)…厠描述性統(tǒng)計(jì)(D)...①M(fèi)initab彈岀對話框，而卡方擬合優(yōu)度檢驗(yàn)叫擇到觀測計(jì)曙1II選擇幫助類別名稱(可選)「類別數(shù)據(jù)@)：廠相等比率@)「特定比率@)金按歷史計(jì)數(shù)指定的比率E〕:[^XSiH]、豌豆性伏'pW7!圖形謝…結(jié)果⑥…確定Q)取消①M(fèi)initab點(diǎn)擊確定，即可得到結(jié)果:單變量觀測計(jì)數(shù)的卡方擬合優(yōu)度檢驗(yàn)：實(shí)際在豌豆性狀中使用類別名稱觀測計(jì)數(shù)檢驗(yàn)比率期望對卡方的貢獻(xiàn)單變量觀測計(jì)數(shù)的卡方擬合優(yōu)度檢驗(yàn)：實(shí)際在豌豆性狀中使用類別名稱觀測計(jì)數(shù)檢驗(yàn)比率期望對卡方的貢獻(xiàn)31590.5625312.75001618710130.1875104.250.10131910830.1875104.250.1348923210.062534.750.217626自由度卡方F值歷史55630.4700240.925卡方值為0.470024,p=0.925>0.05,表明實(shí)際分離比與理論比無顯著的差異。

②6SQ統(tǒng)計(jì)插件4厶、丄口尺尺kN./I、亠m■二宀插入①格式（Q）工具⑴數(shù)據(jù)①）6SQ統(tǒng)計(jì)Q）|窗口（吐）幫助（助犍入金吐.HWJ雯Language:English籃轉(zhuǎn)換▼図6SQ歷史操作寶十/u15%?數(shù)據(jù)處理（E）?基本統(tǒng)計(jì)抵）?DEEG圖表G）?KLMN豆圓豌黃實(shí)際理論袤格（D?1相依表3150.b62b質(zhì)量工具（Q）?1010.1875—1甲冥里VT緞1080.1875SPC?交叉分組表和卡方320.0625KSA?J卡方擬合優(yōu)度檢驗(yàn)〔單變量）1、實(shí)用模板（Dk13卡》椅驗(yàn)「頑向表）分布慨率怨）?描述性統(tǒng)計(jì)估計(jì)和假設(shè)檢臉（叮?Ridit檢驗(yàn)（雙向表）方差分析（A）?回歸分析怨）試驗(yàn)設(shè)計(jì)①）時(shí)間序列（S）??EDA?實(shí)用工具（D注冊/購買??其它〔Q）?彈岀對話框，無需修改設(shè)置:匕卡方擬合優(yōu)?…□回岡0標(biāo)志位于第一行0標(biāo)志位于第一行輸出選項(xiàng)顯著性水平a05廠輸出到新的工作表曰標(biāo)卑兀格$H$1廠包含公式范例確定確定I取消I點(diǎn)擊確定，即可得到結(jié)果:計(jì)算分類現(xiàn)測出例堇圓3150.5625黃皺101計(jì)算分類現(xiàn)測出例堇圓3150.5625黃皺1010.1875綠同1080.1875綠皺320.0625￡期望對卡方的更.獻(xiàn)312.750.01618705104.250.101318945104.250750.217625899N556自由度3卡方0.470023981P值0.925425895顯著性水平0.05顯著性—期望值W0結(jié)果卡方值為0.4700,p=0.925>0.05,表明觀測值的分離比與理論比無顯著的差異。

DPS（1）輸入數(shù)據(jù)與選擇數(shù)據(jù)，點(diǎn)擊菜單分類數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)一模型擬合優(yōu)度檢驗(yàn)：文件數(shù)據(jù)編輯數(shù)據(jù)分析試臉設(shè)計(jì)試臉統(tǒng)計(jì)分類數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)專業(yè)統(tǒng)計(jì)多元分析3日曙昌鳥鳥電曜調(diào)查數(shù)據(jù)列聯(lián)表“P0IB遛旳覇因蚤習(xí)ISSSS|+-AE[模型擬合優(yōu)度檢臉文件數(shù)據(jù)編輯數(shù)據(jù)分析試臉設(shè)計(jì)試臉統(tǒng)計(jì)分類數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)專業(yè)統(tǒng)計(jì)多元分析3日曙昌鳥鳥電曜調(diào)查數(shù)據(jù)列聯(lián)表“P0IB遛旳覇因蚤習(xí)ISSSS|+-AE[模型擬合優(yōu)度檢臉D四格表2XC表分析分層2XC表多樣本率比較29331^1±OT—18OIX23531頻次分布似然比檢驗(yàn)。POISSDKL分布數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)③DPS立刻得到結(jié)果:觀察值理論值315312.7500101|104.2500108「104_250032134.7500檢驗(yàn)方法統(tǒng)計(jì)量dfP值Pear泗卡方|0.470030.9254似然比卡方0,475430.9243WLHi皿校正|0.47473|0.9244結(jié)果中卡方值為0.4700（即Pearson卡方值，對應(yīng)的p值為0.9254,大于0.05,說明實(shí)際觀測值與孟德爾理論分離比9:3:3:1無顯著差異。?SPSS宗義交卡方檢驗(yàn)加權(quán)個(gè)廉將數(shù)量迫再點(diǎn)擊勇f卡方，變量列老例從小至檢驗(yàn)變量列表（D?SPSS宗義交卡方檢驗(yàn)加權(quán)個(gè)廉將數(shù)量迫再點(diǎn)擊勇f卡方，變量列老例從小至檢驗(yàn)變量列表（D夕數(shù)量確定粘貼（巳重置但）添加（△）]r1更改?L刪除（R）取消幫助精確兇…]選項(xiàng)（9）…期望全距◎從數(shù)據(jù)中獲盹）◎使用指定的范圍（戈）下限（L）「II

期望值◎所有類別相等（!）◎值（丫）二

因數(shù)據(jù)->

個(gè)案，

確定。對話框

到檢驗(yàn)

,按比SPSS點(diǎn)擊確定，即可得到結(jié)果:卡方檢驗(yàn)頻率觀聚數(shù)期望數(shù)殘差323234.8-2.8101101104.3-3.3108108104.33.8315315312.82.3總數(shù)556

例4.3某批蘋果進(jìn)行保存實(shí)驗(yàn)，共60箱，每箱10個(gè)，實(shí)驗(yàn)結(jié)束后檢查每箱蘋果的變質(zhì)情況，結(jié)果如下表，試檢驗(yàn)蘋果的變質(zhì)數(shù)是否服從二項(xiàng)分布？表4?160箱蘋果變質(zhì)情況卩變質(zhì)數(shù)「觀測次數(shù)。1q62衛(wèi)20.g2e

設(shè)每個(gè)蘋果變質(zhì)的平均概率為”，變質(zhì)數(shù)兀服從二項(xiàng)分布，即兀?B(10,p)。p根據(jù)實(shí)際觀測值的平均數(shù)0估計(jì)：空=0x8+1x15+2x20+3x10+4x5+5x2=。.⑼?nN10x60

利用Excel函數(shù)BINOMDIST(i,n,p,0)計(jì)算二項(xiàng)分布的理論概率：表4?2理論概率計(jì)算變質(zhì)數(shù)*觀測次數(shù)*理論概率Op&0.119bb15.0.2824,2p20-0.3013-3。10p0.1905,4p5。2」0.079b0.0225.6。0"0.0044,7p0°0.0006,8p0』0.0.000b0.0000，1000.0000，

將理論概率乘以蘋果總箱數(shù)（N=60）,得到理論次數(shù)：表4?3理論次數(shù)計(jì)算變質(zhì)數(shù)「觀測次數(shù)」理論概率「理論次數(shù)，Oq8q0.11947.15.b15.3。10.0.2824，0.3013"0.1905,16.94,18.08,11.43,4-5?0.079b4.74"5p2。0.0225°1.35p6qOq0.0044，0.27，7”0q&0。0-0.0006,0.000b0.0000,0.04.0.00"-0.00"10p0°0.0000°0.00”

概率:將理論次數(shù)小于5的組與鄰近組合并，直到次數(shù)大于5；同時(shí)合并實(shí)際觀測次數(shù)與理論概率:表4?4合并理論次數(shù)小于5的單元格卩變質(zhì)熱觀測次數(shù)t理論概薈理論次數(shù)「0.弘0.119b7,15.0.282右16.9你20亠0.3013^18.08^3空10應(yīng)0.1905p11.43^4心7心0.1067^6.40心計(jì)算并合并了理論概率與理論次數(shù)后，就可以用Minitab.6SQ統(tǒng)計(jì)插件、DPS解題，p二0?9431>0?05，因此蘋果變質(zhì)數(shù)是服從二項(xiàng)分布的。4.2獨(dú)立性檢驗(yàn)又叫列聯(lián)表(contigencytable)咒2檢驗(yàn)，它是研究兩個(gè)或兩個(gè)以上因子彼此之間是獨(dú)立還是相互影響的一類統(tǒng)計(jì)方法。4.2.12X2列聯(lián)表（四格表資料）的獨(dú)立性檢驗(yàn)4.2.1.1需要校正的四格表資料的好檢驗(yàn)例4?4現(xiàn)隨機(jī)抽取吸煙人群與不吸煙人群，檢查是否患有氣管炎I賢果哲表所于：人群。吸煙二不吸煙Q50人群。吸煙二不吸煙Q50「5廠250^"195廠總數(shù)"300p2007試檢驗(yàn)兩種人群患病比例有無顯著差異?

4.2.1.1需要校正的四格表資料的處檢驗(yàn)50卩250p5p195“本例資料經(jīng)整理成四格表形式，即有兩個(gè)處理組，每個(gè)處理組的例數(shù)由發(fā)生數(shù)和未發(fā)生數(shù)兩部分組成。表內(nèi)有四個(gè)基本數(shù)據(jù)，故稱四格表資料。4.2.1.14.2.1.1需要校正的四格表資料的F檢驗(yàn)①DPS輸入數(shù)據(jù)與選擇數(shù)據(jù)，點(diǎn)擊菜單分類數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)一＞四格表一＞四格表（2X2表）分析：haa手州卻些Z°SXT□?Aszi5SSsS+-haa手州卻些Z°SXT□?Aszi5SSsS+-ABI—D-■1人群患病不患病2吸煙50250|——3不吸煙5195145文件數(shù)據(jù)編輯數(shù)據(jù)分析試驗(yàn)設(shè)計(jì)試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)6分類數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)專業(yè)統(tǒng)計(jì)多元分析數(shù)學(xué)模型運(yùn)籌學(xué)數(shù)值彳調(diào)查數(shù)據(jù)列聯(lián)表模型擬合優(yōu)度檢驗(yàn)頻次分布似然比檢驗(yàn)Poisson^i*布數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)|數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化English四格表四格袤（2叢2袤）分析、2XC袤分祈分層2XC表多祥本率比較分層四格表（2艾2表）噸立刻得到結(jié)果:理論值12133P267222178率(％)zl=90.91z2=56.1S-般卡方=24.)999d^lp=0.00000校正卡方=23.1742df=l_p=0.00000_似然比卡方=29.4159d^lp=0.CMXH)0買itlia趣校正0=29.1325dfMp=0.00000結(jié)果中給出了理論值，以及一般卡方值、校正卡方值、似然比卡方值與Williams校正G值。關(guān)于列聯(lián)表%2檢驗(yàn)時(shí),何種情況下需要校正要參考理論值(T)、自由度(df)和四格表的總例數(shù)(n)o4.2.1.1需要校正的四格表資料的/檢驗(yàn)當(dāng)庇40且所有TN5時(shí)，用一般卡方檢驗(yàn)。若所得Pm,改用確切概率法(Fisher'sExactTest)；df=l或當(dāng)必40但有1<T<5時(shí)，用校正卡方；當(dāng)n<40或有TV1時(shí)，改用確切概率法(Fisher'sExactTest)本題中，df=l時(shí)，需要看校正的卡方值，此時(shí)結(jié)果中校正卡方為23.1742,對應(yīng)的p值為0.000,小于0.01表明兩種人群的氣管炎患病率有非常顯著的差異。4.2.1.14.2.1.1需要校正的四格表資料的F檢驗(yàn)②SPSS定義變量，輸入數(shù)據(jù):人群病況數(shù)量1吸煙患病50吸煙不患病250不吸煙患病5不患病195②SPSS點(diǎn)擊菜單數(shù)據(jù)f加權(quán)個(gè)案，彈岀對話框:論加權(quán)個(gè)案?請勿對個(gè)棄加權(quán)（P）圖加權(quán)個(gè)棄世）頻率變量（D申I爐數(shù)量當(dāng)前狀態(tài)「加權(quán)個(gè)案的依據(jù)數(shù)量確定］［粘貼程）］［重置但川取消］［幫助、②SPSS點(diǎn)擊菜單分析-描述統(tǒng)計(jì)一交叉表：文件（日編輯（巳視圖（Y）數(shù)據(jù)Q）轉(zhuǎn)換①分析上）直銷廻）圖形?實(shí)用程序也）窗口人群病況n數(shù)量變量吸煙正常人群病況n數(shù)量變量吸煙正常2502吸煙不正常503不吸煙正常1954不吸煙不正常53L十H吸煙仁人群報(bào)告?描述統(tǒng)計(jì)?表仃）?比較均值（M）?一般線性模型??廣義線性模型?混合模型運(yùn)）?囲頻率（日…O描述（P）…4探番（E）—開交叉表?…□比率但）…②SPSS彈岀對話框，將人群選擇到行，將病況選擇到列:壽交叉表□取消表格CD確定粘貼（巳重置但）取消幫助

②SPSS點(diǎn)擊統(tǒng)計(jì)量，彈出對話框，勾選卡方:I交叉表：統(tǒng)計(jì)量I交叉表：統(tǒng)計(jì)量風(fēng)卡風(fēng)卡方但)迥相關(guān)性但)?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????名義相依系數(shù)?名義相依系數(shù)?Phi和Cramer^量□Lambda(L)不定性系數(shù)也)有序Gamma(G)ESomers'd(S)Kendall的tau-b(B)Kendall'stau-c(C)按區(qū)間標(biāo)定按區(qū)間標(biāo)定BEta(E)_Kappa(K)□風(fēng)險(xiǎn)Q)McNemar(M)□Cochran'sandMantel-Haenszel統(tǒng)計(jì)量(A)檢驗(yàn)_般幾率比等于：H

②SPSS點(diǎn)擊繼續(xù)，返回上級對話框，點(diǎn)擊確定，得到結(jié)果:人群爻病逛交叉制表計(jì)數(shù)病況不正當(dāng)病況不正當(dāng)正常合計(jì)人群不吸煙5195200吸煙50250300合計(jì)55445500卡方檢驗(yàn)值df漸進(jìn)列?跟側(cè)）藉確Sig?段側(cè)）踽勰（單Pearson卡方24.60031.000.000連陵校正b23.1741.000]似然比Fisher的精確檢驗(yàn)有效案例中的N29.4165001.000.000乩0單元格（』旳的期望計(jì)數(shù)少于5o星水期望計(jì)數(shù)為22,00.b.僅對2艾2表計(jì)篡df=l時(shí)，需要看連續(xù)校正的卡方值，為23.174,對應(yīng)的p值為O.OOO,小于0.01表明兩種人群的氣管炎患病率有非常顯著的差異。

例某醫(yī)師欲比較胞磷膽堿與神經(jīng)節(jié)昔酯治療腦血管疾病的療效，將78例腦血管疾病患者隨機(jī)分為兩組，結(jié)果見表。問兩種藥物治療腦血管疾病的有效率是否相等？!兩種藥物治療腦血管疾病有效率的比較-j組別"有效'無效，<胞磷膽堿組,46.神經(jīng)節(jié)昔脂組<18<8。J4.2.1.1需要校正的四格表資料的處檢驗(yàn)①DPS在DPS中輸入數(shù)據(jù)，選擇數(shù)據(jù)，點(diǎn)擊菜單分類數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)—>四格表一>四格表（2X2表）分析：gy豎霑文件數(shù)據(jù)編輯數(shù)據(jù)分析試臉設(shè)計(jì)試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)專業(yè)統(tǒng)計(jì)多元分析數(shù)學(xué)模型運(yùn)籌學(xué)數(shù)值空hsaxa了乜好口圜忑屋斗￡￡1SSSS+-DA1組別I數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化32胞磷膽堿組3神經(jīng)節(jié)昔脂箋6C無效4618四格表2XC表分析分層2XC表多樣本率比較四格表（2X2表）分析、分層四格表恣2表）吒4.2.1.14.2.1.1需要校正的四格表資料的F檢驗(yàn)①DPS立刻得到結(jié)果:1計(jì)算結(jié)果當(dāng)前日期201M4021:51:2理論值123142.66679.3333斗221.33334.66675率（％）nl=71.SSjt2=M2.866?注意：單元格攝小理論值=4.6人小于H8一股卡方=4.3527Id^lp=0.036959校正卡方=3.1448d^lp=0.076171011似然比卡方=4.1261df=lp^0.0422312WilLmns校正0=3.9549|d^lp=0.04674

①DPS立刻得到結(jié)果：1計(jì)算結(jié)果當(dāng)前日期2010-84021:5k2理論值1123142.66679.333342\21.33334.6667j6率（斶xl=7L8&k2=42.86?注意：庫元格攝小理論值=4一6人小于址p=0.03695p=0.07617p=0.04223t?=0.04674TOC\o"1-5"\h\zS-般卡=4.3527p=0.03695p=0.07617p=0.04223t?=0.046749校正卡方=3144SdUl|11似然比卡方=4.1261df=l12Willia述校正G=3.9549dfH由于理論值小于5,因此要看校正的卡方值3.1448,對應(yīng)的p為0.07617>0.05,尚不能認(rèn)為兩種藥物治療腦血管疾病的有效率不等。

②SPSS定義變量，輸入數(shù)據(jù)，點(diǎn)擊菜單數(shù)據(jù)一＞加權(quán)個(gè)案，彈出對話框：◎請勿對個(gè)案加權(quán)（P）◎加權(quán)個(gè)案（里）◎請勿對個(gè)案加權(quán)（P）◎加權(quán)個(gè)案（里）頻率變量（日］拚數(shù)量［確定］［粘貼（日重置遲）|［取消幫助\f'

(Dspss點(diǎn)擊菜單分析f描述統(tǒng)計(jì)f交叉表：文件(E)編輯(巳視圖電)數(shù)據(jù)(0轉(zhuǎn)換(I)分析迅)直銷(⑷圖形◎?qū)嵱贸绦?少窗口組別效果敷量變量1胞磷膽堿有效2組別效果敷量變量1胞磷膽堿有效2胞磷膽堿無效3神經(jīng)節(jié)昔有效4神經(jīng)節(jié)昔ar4:數(shù)量8報(bào)告卜描述統(tǒng)計(jì)?表仃)?比較均值(M)?一般線性模型??廣義線性模型?4■■■■■

■■■■■■凰頻率㈢…E描述(D)…A探索(目…謹(jǐn)交叉表?…氐S比率遲)…②SPSS彈岀對話框，將組別選擇到行，將效果選擇到列:蠱交叉表行⑸:爐數(shù)星精確兇…I列?.a晶效果行⑸:爐數(shù)星精確兇…I列?.a晶效果統(tǒng)計(jì)量爸）…

單元格（巳…

格式（E）…Bootstrap(A)...層1的1I上一張電）|I下一張迥）］a匚顯示復(fù)式條形圖但）

取消表格（!）確定粘貼（巳重置遲）取消幫助

確定粘貼（巳重置遲）取消幫助②SPSS點(diǎn)擊統(tǒng)計(jì)量，②SPSS點(diǎn)擊統(tǒng)計(jì)量，彈出對話框，勾選卡方:R交叉表：統(tǒng)計(jì)量國卡方但)名義B相依系數(shù)(Q)Phi和Cramer變量Lambda(L)不定性系數(shù)(U)相關(guān)性遲)有序Gamma(G)OSomers*d(S)Kendall的tau-b(B)Kendall'stau-c(C)按區(qū)間標(biāo)定0Eta(E)□Kappa(K)按區(qū)間標(biāo)定0Eta(E)OMcNemar(M)Cochran*sandMantel-Haenszel統(tǒng)計(jì)量(A)檢驗(yàn)一般幾率比等于畫畫麵

(Dspss點(diǎn)擊繼續(xù)，返回上級對話框，點(diǎn)擊確定，得到結(jié)果:組別裏效果交叉制表計(jì)數(shù)卡方檢驗(yàn)值df漸進(jìn)Sig.徳側(cè))4.353*1.037.058.0413.1451.076I4.126781.042露暨畀冊bn跚蹄那輕觀ssva!勒癡曲I昭SlfcMb.僅對2x2表計(jì)算由于理論值小于5,因此要看校正的卡方值3.145,對應(yīng)的p為

0.076>0.05,尚不能認(rèn)為兩種藥物治療腦血管疾病的有效率不等。4.2.1.24.2.1.2配對四格表資料的/檢驗(yàn)例某實(shí)驗(yàn)室分別用乳膠凝集法和免疫熒光法對58名可疑系統(tǒng)紅斑狼瘡患者血清中抗核抗體進(jìn)行測定，結(jié)果見表。問兩種方法的檢測結(jié)果有無差別？1表兩種方法的檢測結(jié)果71免疫熒光法。乳膠凝集法。II+心lb12"[|—P2.33*文件數(shù)據(jù)編輯數(shù)據(jù)分析試驗(yàn)設(shè)計(jì)試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分類數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)|數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化T"國OEnglish文件數(shù)據(jù)編輯數(shù)據(jù)分析試驗(yàn)設(shè)計(jì)試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分類數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)|數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化T"國OEnglish四格表（2X2表）分析|分層四格表（2X2表）噸①DPS在DPS中輸入數(shù)據(jù)，選擇數(shù)據(jù)，點(diǎn)擊菜單分類數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)—>四格表一>卩L|格表（2X2表）分析：專業(yè)統(tǒng)計(jì)多元分析數(shù)學(xué)模型運(yùn)籌學(xué)數(shù)值個(gè)

①DPS立刻得到結(jié)果:2理論值12315.155217.8448427.S44827.15525率（％）兀1=84.62Q2&67V-一般卡方=14.1539df=lp=0.0001780校正卡方=11.8359df=lp=0.0005S10似然比卡方=14.5495dAlp=0.0001411陽lliam我正0=13.9444df=lp=0.000191213列聯(lián)系數(shù)=0.442914Ciamer系數(shù)=0.494015Fished確檢驗(yàn)16xl<7c2m率p=0.^99S517兀1X2槪率p=0.（KK>27012兩尾04x2楓率p-0.0002701920|配對設(shè)計(jì)卡方=5.7857df=lp=0.0162配對設(shè)計(jì)卡方=5.7857,p=0.0162<0.05,可以認(rèn)為兩種方法的檢測結(jié)果是有顯著差異的，免疫熒光法的陽性檢測率高。

(Dspss定義變量乳膠凝集、免疫熒光、數(shù)量，輸入數(shù)據(jù)：乳膠凝集免疫熒光數(shù)量變量L1陽性陽性11「2陽性陰性23陰性陽性12匚4陰性陰性33表兩種方法的檢測結(jié)果"免疫熒光法。乳膠凝集法。免疫熒光法。爐數(shù)量當(dāng)前狀態(tài):加權(quán)個(gè)案的依據(jù)數(shù)量重置遲）取消幫助爐數(shù)量當(dāng)前狀態(tài):加權(quán)個(gè)案的依據(jù)數(shù)量重置遲）取消幫助4.2.1.2配對四格表資料的尸檢驗(yàn)②SPSS點(diǎn)擊菜單數(shù)據(jù)-＞加權(quán)個(gè)案，彈岀對話框:◎請勿對個(gè)案加權(quán)9）◎加權(quán)個(gè)棄型）頻率變量近）14.2.1.24.2.1.2配對四格表資料的/檢驗(yàn)②SPSS將數(shù)量選擇到頻數(shù)變量中，點(diǎn)擊確定。點(diǎn)擊菜單分卅f描述統(tǒng)計(jì)f交叉表：議*四格表?sav[數(shù)據(jù)集1]-PASWStatistics數(shù)據(jù)編輯器文件(E)編輯(E)視圖電)數(shù)據(jù)(D)轉(zhuǎn)換(I)分析(3直銷(M)圖形實(shí)用程序(U)窗口1I陽性陽性112?陽性陰性1I陽性陽性112?陽性陰性23―I陰性陽性12M-陰性陰性33乳膠凝集免疫熒光數(shù)量變量報(bào)告描述統(tǒng)計(jì)—表(T)比較均值(四一般線性模型@)廣義線性模型混合模型兇□頻率(日…廁描述(P)...A探索(旦)…交叉表(C)…E比率遲)…V.73②SPSS彈出對話框，將乳膠凝集選擇到行，將免疫熒光選擇到列行⑸］o取消表格Q）統(tǒng)計(jì)量①）…單元格（旦）…格式（日…Bootstrap（A）...精確兇…I確定行⑸］o取消表格Q）統(tǒng)計(jì)量①）…單元格（旦）…格式（日…Bootstrap（A）...精確兇…I確定粘貼（巳重置遲）取消幫助(Dspss點(diǎn)擊統(tǒng)計(jì)量，彈岀對話框，勾選卡方與McNemar：彈交叉表：統(tǒng)計(jì)量國卡方但)???????????“國卡方但)???????????“???????????????????????????????????????“?”???????????????!名義「相依系數(shù)9)Phi和Cramer變量Lambda(L)「不定性系數(shù)2)冋相關(guān)性但)-有序DGamma(G)Somers'd(S)Kendall的tau-b(B)Kendallstau-c(C)按區(qū)間標(biāo)定；Eta(E)Kappa(K)風(fēng)險(xiǎn)(!)0McNemar(M)CochranfsandMantel-Haenszel統(tǒng)計(jì)量(A)檢驗(yàn)一般幾率比等于：1繼續(xù)取消幫助繼續(xù)取消幫助4.2.1.2配對四格表資料的尸檢驗(yàn)②SPSS免舷光再L膠激集交叉制表點(diǎn)擊繼續(xù)，返回上級對話框，點(diǎn)擊確定，免舷光再L膠激集交叉制表計(jì)數(shù)卡方縊驗(yàn)誼(if漸進(jìn)Sig.慮則）將確Sig?則）騎鉀（單Pearson卡方連續(xù)校正b似然比Fisher的溶確檢驗(yàn)14.154^11.83614.550111.000.001.000.000.000McNemar檢殮013°有披憲例中的N59U單元裕（.0%）的期墜計(jì)數(shù)少于5o最小期望計(jì)葯為5.16o僅対2x2W+M使用的二項(xiàng)式分布。根據(jù)NcNemar檢驗(yàn)，對應(yīng)的p為0.013<0.05,認(rèn)為兩種方法的檢測結(jié)果是有顯著差異的。

4.2.1.3四格表資料的Fisher確切概率法適用條件為nv40或Tvl或pnx。例某醫(yī)師為研究乙肝免疫球蛋白預(yù)防胎兒宮內(nèi)感染HBV的效果，將33例HBsAg陽性孕婦隨機(jī)分為預(yù)防注射組和非預(yù)防組，結(jié)果見表。問兩組新生兒的HEV總體感染率有無差別？表兩組新生兒HBV感染率的比較“1組別。陽性。陰性。?預(yù)防注射組"4.18.非預(yù)防組。5。6p|.421.3421.3四格表資料的Fisher確切概率法①DPS在DPS中輸入數(shù)據(jù)，選擇數(shù)據(jù)，點(diǎn)擊菜單分類數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)—>四格表一>卩L|格表（2X2表）分析：文件數(shù)據(jù)編輯數(shù)據(jù)分析試驗(yàn)設(shè)計(jì)試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)專業(yè)統(tǒng)計(jì)多元分祈數(shù)學(xué)模型運(yùn)籌學(xué)數(shù)值夕I數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化四格袤（2X2表）分析,廠分層四格表文件數(shù)據(jù)編輯數(shù)據(jù)分析試驗(yàn)設(shè)計(jì)試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)專業(yè)統(tǒng)計(jì)多元分祈數(shù)學(xué)模型運(yùn)籌學(xué)數(shù)值夕I數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化四格袤（2X2表）分析,廠分層四格表（2X2表）噫4.2.1.3四格表資料的Fisher確切概率法①DPS立刻得到結(jié)果:理論佰12161623S率（％）31=4444z?=75.00注意：單元格最小理論值Wg小于5?一般卡方=2.7500d41p=0.09725校正卡方=1.54692Jdf^lp=0.21360似然比卡方=2.65252Jdf^lp=0.1033SWilliams校正G=2.4757dMp=0.11562列聯(lián)系數(shù)=0.2774Cramer殺數(shù)=0.2887Fished確檢驗(yàn)7€1<z2^率p=0.108U7嚴(yán)〉垃槪率p=0.9?9430冏尾〔兀詳衛(wèi)和率P=O?12104$配劉設(shè)計(jì)卡方=62609d匸1p=0.0123421.3421.3四格表資料的Fisher確切概率法②SPSS定義變量，輸入數(shù)據(jù)，點(diǎn)擊菜單數(shù)據(jù)一＞加權(quán)個(gè)案，彈出對話框，選擇加權(quán)個(gè)案，將數(shù)量選擇到頻率變量下面,點(diǎn)擊確定。點(diǎn)擊菜單分析一描述統(tǒng)計(jì)一交義表：文件(F)編輯(E)視圖(V)數(shù)據(jù)(D)轉(zhuǎn)換(T)分析(A)直銷(M)圖形(G)實(shí)用程序(U)窗口Jar[^44:數(shù)量8組別效果數(shù)量變量11胞磷膽堿有效46I2胞磷膽碗無效6神經(jīng)節(jié)晉有效18神經(jīng)節(jié)昔無效8報(bào)告卜描述統(tǒng)計(jì)?題頻率(巳…表(T)?碣描述(P)…比較均值(里)?A探索(E)-.一般線性模型◎?闕交叉表(C)…K廣義線性模型?S比率但)…②SPSS彈出對話框，將組別選擇到行，將效果選擇到列:於交叉表夕數(shù)量行⑸：精確兇…2夕數(shù)量行⑸：精確兇…2組別統(tǒng)計(jì)量…列(6單元格隹)…亀數(shù)果格式(E)…Bootstrap(A)...層1的"［上一張(Y)］［下一張迥)□顯示復(fù)式條形圖(B)取消表格(I)確定|粘貼(巳重置遲)取消幫助②SPSS點(diǎn)擊統(tǒng)計(jì)量，彈出對話框，勾選卡方:曲交叉表：統(tǒng)計(jì)量圈卡方但)「名義鬥相依系數(shù)0O￡hi和Cramer變量BLambda(L)不定性系數(shù)(衛(wèi))目相關(guān)性但)-有序nGamma(G)□Somers'd(S)BKendall的tau-b(B)Kendall'stau-c(C)按區(qū)間標(biāo)定EEta(E)Kappa(K)網(wǎng)險(xiǎn)(1)McNemar(M)□Cochran'sandMantel-Haenszel統(tǒng)計(jì)量(A)

檢驗(yàn)_般幾率比等于:|i|

②SPSS點(diǎn)擊繼續(xù)，返回上級對話框，點(diǎn)擊確定，得到結(jié)果:Pearson卡方連續(xù)校正b似然比Pearson卡方連續(xù)校正b似然比Fisher的精確檢驗(yàn)有效案例中的Nn=33<40,需要看Fisher精確檢驗(yàn)的結(jié)果。p二0?121>0.05,認(rèn)為兩組新生兒HBV感染率的無顯著差異。4.2.22XC列聯(lián)表的獨(dú)立性檢驗(yàn)例4.4檢驗(yàn)甲、乙、丙三種農(nóng)藥對蟲牙蟲的毒殺效果，結(jié)果如表4-2,試分析三種農(nóng)藥對蟲牙蟲毒殺效果是否一致？表4-2三種農(nóng)藥殺蟲牙蟲的效果“效果"甲。乙。丙Q死亡數(shù)°37^49p23p未死亡數(shù)Q150門IOOp57421.3421.3四格表資料的Fisher確切概率法啟IH卑脣直船電危ZDixTE?gSl|S5SS啟IH卑脣直船電危ZDixTE?gSl|S5SS+-ABCDJ效果甲乙丙死亡數(shù)3749231R耒死亡數(shù)1501005?|113456910111213RXC列聯(lián)表卡方檢驗(yàn)①DPS輸入數(shù)據(jù)與選擇數(shù)據(jù)，點(diǎn)擊菜單分類數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)-RXC列聯(lián)表卡方檢驗(yàn)：文件數(shù)據(jù)編輯數(shù)據(jù)分析試驗(yàn)設(shè)計(jì)試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)隆靈鯽■專業(yè)統(tǒng)計(jì)多元分析調(diào)查數(shù)據(jù)列聯(lián)表模型擬合優(yōu)度檢驗(yàn)頻次分布似然比檢驗(yàn)Poisson分布數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)四格表2XC表分析分層2XC表多樣本率比較RXC列聯(lián)表Fisher確切概率單向有序列聯(lián)表雙向有序列聯(lián)表配對病例-對照資料分析結(jié)合模型

①DPS立刻得到結(jié)果:觀察值1S492350100卑理論值48.997639.040920.9615138.0024109.959159.0385卡方值Chi=7.69194dfr=2d=O.O2137J似然比卡方=7.7634dfr=2p{g=0.02056Willia跡校正G=?.7<W0d"p值=0.02.11$Pearson列聯(lián)系數(shù)=0.134?Cramsr系數(shù)=0.1360結(jié)果中看卡方值Chi二7.69194，對應(yīng)的p值為0.02137V0.05,表明三種農(nóng)藥對蝸蟲的毒殺效果有顯著的差異。

②SPSS定義變量，輸入數(shù)據(jù)，點(diǎn)擊菜單數(shù)據(jù)一＞加權(quán)個(gè)案，彈出對話框，選擇加權(quán)個(gè)案，將數(shù)量選擇到頻率變量下面,點(diǎn)擊確定。點(diǎn)擊菜單分析一描述統(tǒng)計(jì)一交叉表：文件（日編輯（旦）視圖（丫）數(shù)據(jù)9）轉(zhuǎn)換（D11農(nóng)藥效果數(shù)量變量4甲-J死亡數(shù)372甲未死亡數(shù)1503乙死亡數(shù)49乙未死亡叛100丙死亡數(shù)23§丙1未死亡叛57分析迅）直銷廻）圖形◎?qū)嵱贸绦虬┐翱趫?bào)告卜描述統(tǒng)計(jì)回頻率（日…表(T)卜ia描述（5）…比較均值（M）卜a探索（旦）…一股線性模型回卜團(tuán)交叉表（C）…廣義線性模型卜E比率(R)…混合模型（％卜IUP-P圖…相關(guān)?卜BQ-Q圖…回I口g卜②SPSS彈出對話框，將農(nóng)藥選擇到行，將效果選擇到列:注交叉表行⑸］顯示復(fù)式條形圖（B）取消表格?統(tǒng)計(jì)量(§)???單元格(g)...格式(日…Bootstrap(A)...精確（為…I確定粘貼（巳重置遲）取消幫助②SPSS點(diǎn)擊統(tǒng)計(jì)量，彈出對話框，勾選卡方:M交叉表：統(tǒng)計(jì)量喝卡方(出名義C相依系數(shù)?□Phi和Cramer變量BLambda(L)不定性系數(shù)(衛(wèi))I□相關(guān)性但)有序EJGamma(G)□Somers'd(S)Kendall的tau-b(B)Kendall'stau-c(C)按區(qū)間標(biāo)定按區(qū)間標(biāo)定Eta(E)Kappa(K)□風(fēng)險(xiǎn)Q)□McNemar(M)□Cochran'sandMantel-Haenszel統(tǒng)計(jì)量(A)檢驗(yàn)一般幾率比等于：IlI

②SPSS點(diǎn)擊繼續(xù)，返回上級對話框，點(diǎn)擊確定，得到結(jié)果:計(jì)數(shù)效果死亡數(shù)未死亡數(shù)合計(jì)農(nóng)藥效果死亡數(shù)未死亡數(shù)合計(jì)農(nóng)藥合計(jì)丙甲乙2357803715018749100149109307416卡方撿驗(yàn)Pearson卡方似然比有效案例中的N值7.768416Pearson卡方似然比有效案例中的N值7.7684160218.0單元格(.0%)的期望計(jì)數(shù)少于5-垠小期望計(jì)數(shù)為20.96b結(jié)果中看卡方值Chi二7.692,對應(yīng)的p值為0.021<0.05,表明三種農(nóng)藥對蟲牙蟲的毒殺效果有顯著的差異。4.2.3R）4.2.3.1多個(gè)例某醫(yī)1?療效果列于異？VC列聯(lián)表的獨(dú)立性檢驗(yàn)樣本率的比較帝用碘劑治療地方性甲狀腺腫，不同年齡的治表4-3,試檢驗(yàn)不同年齡的治療效果是否有差年齡（歲）治愈顯效好轉(zhuǎn)無效|11?3067910531?50322320450歲以上101123_5_4.2.3.1多個(gè)樣本率的比較4.2.3.1多個(gè)樣本率的比較DPS輸入數(shù)據(jù)與選擇數(shù)據(jù)，點(diǎn)擊菜單分類數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)->RXC列聯(lián)表卡方檢驗(yàn)：文件數(shù)據(jù)編輯數(shù)據(jù)分析試驗(yàn)設(shè)計(jì)試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)ABcD1年齡（歲）治愈顯效文件數(shù)據(jù)編輯數(shù)據(jù)分析試驗(yàn)設(shè)計(jì)試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)ABcD1年齡（歲）治愈顯效好轉(zhuǎn)無效211-306791031-50322320450歲以上101123567■81910111213<弋0囚闔怎巨刃&印?s藝+-專業(yè)統(tǒng)計(jì)多元分析調(diào)查數(shù)據(jù)列聯(lián)表'模型擬合優(yōu)度檢驗(yàn)頻次分布似然比檢驗(yàn)Poisson分布數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)檢臉?biāo)母癖?2XC表分析分層2XC表多祥本率比較分類數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)磁列聯(lián)袤卡方檢驗(yàn)RXC列聯(lián)表Fish比確切概率入單問有序列聯(lián)表雙向有序列聯(lián)表配對病例-對照資料分析結(jié)合模型4.2.3.1多個(gè)樣本率的比較4.2.3.1多個(gè)樣本率的比較DPS立刻得到結(jié)果：觀察值67910322320斗101123理論值45.292217.867622.02285.817439.319615.511419.11875.050224.38819.621011.85843.1324卡方佰Ctu=46.9SS05p=0.(MX>00有1個(gè)單元格的理論值小于乂占S.33%M小佰為3.13似然比卡方=4?.9612df=6p{g=0.0(XXX)Wiliaai弓校正G=46.6374p?=0.(KW0Pear迺夙I聯(lián)系數(shù)=04203Cramer系數(shù)=0.32?5

4.2.3.1多個(gè)樣本率的比較423.1多個(gè)樣本率的比較DPS結(jié)果:DPS結(jié)果:觀察值679322310|理論值：|45.292217.8676F39.319615.5114124.388L9.6210102023545—5.8174—5.0502—3.1324—22.0228—19.118711.8584i卡方值011=46.98805df^6p=0.00000|有1個(gè)單元格的理論值小于乂占託3%：星小值知鮎似然比卡方=4?蟲12df=6P值=0一00&00Williams校正0=46.6374df=6=0.00000Pear泗列聯(lián)系數(shù)=0.4203Cramsr系數(shù)=0.3275結(jié)果中看卡方值Chi=46?98805,對應(yīng)的p值為0.0000<0.01,表明不同年齡治療效果是有非常顯著的差異。

4?2?3?3雙向無序分類資料的關(guān)聯(lián)性檢驗(yàn)測得某地5801人的ABO血型和MN血型結(jié)果如表，問兩種血型系統(tǒng)之間是否有關(guān)聯(lián)？ABO血型MN血型MNMNO431490902A388410800B495587950AB13717932ABcD|ABO血型MNABcD|ABO血型MN血型MNMN0431490902A388410800B495587950AB13717932SGi芷電危DiBSx5cggisssE+-61231314四格表2XC表分析分層2XC表多樣本率比較?IRXC列聯(lián)表卡力檢驗(yàn)RXC列聯(lián)表Fisher確切慨率單向有序列聯(lián)表?雙向有序列聯(lián)表?配對病例-對照資料分析?結(jié)合模型專業(yè)統(tǒng)計(jì)多元分析調(diào)查數(shù)據(jù)列聯(lián)表1模型擬合優(yōu)度檢驗(yàn)頻次分布似然比檢驗(yàn)Poissori分布數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)4?2?3?3雙向無序分類資料的關(guān)聯(lián)性檢驗(yàn)在DPS中輸入數(shù)據(jù)與選擇數(shù)據(jù)，點(diǎn)擊菜單分類數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分類數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)[R"C邏表豐方豐:

分類數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)4.2.3.3雙向無序分類資料的關(guān)聯(lián)性檢驗(yàn)即可得到結(jié)果:2即可得到結(jié)果:2觀察值3|431「4909024|38SI"斗108005495r5879506[137179327理論值8]455.9857523.5508843.4635-9399.7066458.9326739.360810508.2627583.5739940.16341187.045099.9428161.012212卡方值Chi=213.16159d氏p=0.(XKHX)13似然比卡方卸U27穌p{§=0.(XX>(X)14Witliams?IEG=247.8S29df=6p?=0.000001DPears。妙」聯(lián)系數(shù)=0.138316Cramst系數(shù)=0.1355結(jié)果中，卡方值Chi=213.16159,對應(yīng)的p=0.000<0.01,可認(rèn)為兩種血型之間的關(guān)聯(lián)非常顯著。根據(jù)Pearson列聯(lián)系數(shù)=0.1883,數(shù)值較小，故認(rèn)為兩種血型系統(tǒng)間雖然有關(guān)聯(lián)性，但關(guān)系不太密切。列聯(lián)系數(shù)為0表示完全獨(dú)立；為1表示完全相關(guān)；列聯(lián)系數(shù)愈接近于0,關(guān)系愈不密切；列聯(lián)系數(shù)愈接近于1,關(guān)系愈密切。

4?2?3?3雙向無序分類資料的關(guān)聯(lián)性檢驗(yàn)在DPS中輸入數(shù)據(jù)與選擇數(shù)據(jù)，點(diǎn)擊菜單分類數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分類數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)ABcD|ABO血型MN血型MNMN0431490分類數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)ABcD|ABO血型MN血型MNMN0431490902A388410800B495587950AB13717932SGi芷電危DiBSx5cggisssE+-61231314四格表2XC表分析分層2XC表多樣本率比較?IRXC列聯(lián)表卡力檢驗(yàn)RXC列聯(lián)表Fisher確切慨率單向有序列聯(lián)表?雙向有序列聯(lián)表?配對病例-對照資料分析?結(jié)合模型專業(yè)統(tǒng)計(jì)多元分析調(diào)查數(shù)據(jù)列聯(lián)表1模型擬合優(yōu)度檢驗(yàn)頻次分布似然比檢驗(yàn)Poissori分布數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)非參數(shù)檢驗(yàn)非參數(shù)檢驗(yàn)對總體分布的具體形式不作任何辱制性的假定，不宜總體參數(shù)具體如直估計(jì)或檢驗(yàn)為目的。非參數(shù)檢驗(yàn)最大的特點(diǎn)是對樣本資料無特殊要求，但檢驗(yàn)白6協(xié)率要低于參數(shù)檢驗(yàn)。如對非配切資料的秩和覚驗(yàn)，其效率僅為t檢驗(yàn)的86.4%,也就是說，以相同概率判斷出顯著差異，t檢驗(yàn)所需樣本含量要比秩和檢驗(yàn)少13.6%O6.16.1符號檢驗(yàn)例6.1某水庫因采礦收到污染，為研究對漁業(yè)的影響，現(xiàn)隨機(jī)抽取8個(gè)魚肉樣品，測定魚肉中有害物質(zhì)不申的含量(mg/kg)為:1.032,1.045,1.056,1.028,0.985,0.996,1.058,1.063。問該水庫的魚肉含量是否超過食用標(biāo)準(zhǔn)1mg/kg?Minitab輸入數(shù)據(jù)，點(diǎn)擊菜單統(tǒng)計(jì)->非參數(shù)一>單樣耒符號：文件(E)編輯側(cè)數(shù)據(jù)⑧計(jì)算?統(tǒng)計(jì)圖形(0編輯器①)工具文件(E)編輯側(cè)數(shù)據(jù)⑧計(jì)算?4ClC2C3C4含種量11.032|24ClC2C3C4含種量11.032|21.04531.05641.02650.98560.99611.05881.0639■1011薩工作表1***基本統(tǒng)計(jì)量怨)回歸?方差分析(A)DOE(D)控制由(C)質(zhì)量工具(Q)可靠性/生存(L)多變量(M)吋間序列(S)表格(DQkT口O\?？谪発—I——CIO單樣本符號(1)....Mi1U單樣本W(wǎng)ilcoxon?)?：.-rtiMann-Whitney?...堪Kruskal^allis?..?睹Mood中位數(shù)檢臉(Q)...耳Friedman(F)...Minitab彈岀對話框，將含石申量選擇到變量中，選擇檢驗(yàn)中位數(shù)，后面輸入1,備擇選擇大于:單樣本符號ci變量匹I:「置信區(qū)間oci變量匹I:「置信區(qū)間o水平?:|95.0e檢驗(yàn)中位數(shù)『備擇⑥：氏手T]確定?職消|確定?職消|選擇|幫肋I

Minitab點(diǎn)擊確定，即可得到結(jié)果：中位數(shù)的符號檢驗(yàn)：含aft量中位數(shù)=1.000與>1.000的符號檢驗(yàn)F下方相等上方P中位數(shù)含碎量82060.14451.039p=0.1445>0.05,表明水庫中魚肉的含碑量未超過食用標(biāo)準(zhǔn)1mg/kg□6.2符號秩檢驗(yàn)符號秩檢驗(yàn)是改進(jìn)的符號檢驗(yàn)，也叫Wilcoxon檢驗(yàn)，其效能遠(yuǎn)高于符號檢驗(yàn)，國為口除了比較各對數(shù)值的差值的符號外,湮比較客對數(shù)據(jù)差信大小的秩次高j氐。但付號秩檢驗(yàn)的效率仍然低于t樓驗(yàn)，夭約為t檢驗(yàn)的96%o6.2.16.2.1配對樣本符號秩檢驗(yàn)當(dāng)5sns25時(shí)，計(jì)算T+與當(dāng)n>25時(shí)，采用正態(tài)近似法，計(jì)算Z值。當(dāng)nV5時(shí)不能得岀有差別的結(jié)論。

例6.3為豚鼠注入腎上腺素前后的每分鐘灌流滴藪，試比技給藥前啟灌流滴藪有免顯著條別。鼠號。每分鐘灌流滴數(shù)*?:用藥前Xb用藥后X2"?1"30-46?，2.3&55齊4乩52.|4&、5260-5&，46「64-26-56?，?5&、54「46*54』5&、44.36?，12，46，5￡[

①DPS輸入數(shù)據(jù)，選擇數(shù)據(jù)，點(diǎn)擊菜單試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)->非參數(shù)檢驗(yàn)->兩樣本配對Wilcoxon符號■秩檢驗(yàn)：專業(yè)統(tǒng)計(jì)多元分析數(shù)學(xué)模型運(yùn)籌學(xué)數(shù)141516171用藥前用藥后兩樣本比較?23046專業(yè)統(tǒng)計(jì)多元分析數(shù)學(xué)模型運(yùn)籌學(xué)數(shù)141516171用藥前用藥后兩樣本比較?23046完全隨機(jī)設(shè)計(jì)?33850隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)?44852多因素試驗(yàn)設(shè)計(jì)54852裂區(qū)設(shè)計(jì)?66058重復(fù)灤量方差分析?74?64拉丁方試驗(yàn)設(shè)計(jì)S2656平方格子設(shè)計(jì)?95854隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)協(xié)方差分析?104654一般線性模型?114858體■^靈1非參數(shù)檢臉?1244窮：正交試驗(yàn)方差分析134654二次正交旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計(jì)/乜0m遛込匡刃運(yùn)昌ssSAB二次通用旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計(jì)試驗(yàn)優(yōu)化分析混料試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分析文件數(shù)據(jù)編輯數(shù)據(jù)分析試驗(yàn)設(shè)計(jì)倔刪■分類數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)313卑昌Ed為電曜|“c|主|單樣本平均數(shù)檢驗(yàn)…一"‘方差齊性測驗(yàn)頻次數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析箝程檢臉符號檢臉WWSilcoxoi^^M：lr心石眇藺懊據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化ijKruskalWallis檢驗(yàn)Jonkheere-Terpstrn檢驗(yàn)①DPS立即得到結(jié)果：配對差值"6-12-4-42-18?30斗?108?8配対秩■9■3-31-11423-646■6WikoxonS己對檢驗(yàn)秩和T-=6S.OTT+=10.T=10.0符號秩檢驗(yàn)確切檢率0.0210犬樣本近似法結(jié)校正系數(shù)=1z=2.2Sp=0.02p=0.0210<0.05,表明給藥前后灌流滴數(shù)有顯著差異。622622非配對樣本符號秩檢驗(yàn)非配對樣本的秩檢驗(yàn)是關(guān)于分別抽自兩個(gè)總體的兩個(gè)獨(dú)立樣本之間秩次的比較，它比配對樣本的秩次檢驗(yàn)的應(yīng)用更為普遍。常用的有兩樣本的Wilcoxon秩和檢驗(yàn)以及在此基礎(chǔ)上發(fā)展的Mann?Whitney檢驗(yàn)。

例研究兩種不同能量水平飼料對5-6周齡肉仔雞增重（克）的影響，資料如下表所示。問兩種不同能量水平的飼料對肉仔雞增重的影響有無差異?飼料肉仔雞增重（g）高能量603585598620617650低能量489457512567512585591531467DPS輸入數(shù)據(jù)，選擇數(shù)據(jù)，點(diǎn)擊菜單試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)T非參數(shù)檢驗(yàn)->兩樣本W(wǎng)ilcoxon檢驗(yàn)：文件數(shù)據(jù)編輯數(shù)據(jù)分析試驗(yàn)設(shè)計(jì)專業(yè)統(tǒng)計(jì)多元分析數(shù)學(xué)模型運(yùn)籌學(xué)數(shù)文件數(shù)據(jù)編輯數(shù)據(jù)分析試驗(yàn)設(shè)計(jì)專業(yè)統(tǒng)計(jì)多元分析數(shù)學(xué)模型運(yùn)籌學(xué)數(shù)SIESIE2PMX直園OEnglishx：lRAjE薊隔|~ZI12343678910M1213141516171S1939604874512571161212343678910M1213141516171S193960487451257116125兩樣本比較》完全隨機(jī)設(shè)計(jì)》隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)>多因素試驗(yàn)設(shè)計(jì)裂區(qū)設(shè)計(jì)》重復(fù)測量方差分析》拉丁方試驗(yàn)設(shè)計(jì)平方格子設(shè)計(jì)>隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)協(xié)方差分析?一般線性模型》非參數(shù)檢驗(yàn)正交試驗(yàn)方差分析二次正交旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計(jì)二次通用旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計(jì)試驗(yàn)優(yōu)化分析混料試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分析游程檢驗(yàn)符號檢驗(yàn)兩樣本配對Wilcoxon符號-秩檢驗(yàn)兩祥本W(wǎng)ilcoxon檢驗(yàn)KruskalWallis檢驗(yàn)Jonkheere-Terpstzra檢驗(yàn)DPS即可得到結(jié)果：各十處理數(shù)據(jù)的秩8.5000彳1Wilcoxon檢驗(yàn)各十處理數(shù)據(jù)的秩8.5000彳1Wilcoxon檢驗(yàn)114.5000147_134.5000_158.500010N1NN2今T=73.50Txy=2I兩組間差異顯著檢驗(yàn)的植確p=0XX>07992正態(tài)近似法：Z=2.9463p=0.0032160菇校正系數(shù)=0?如6429Zc=2.9516；=0.003托16|p=0.003<0.01,表明兩種不同能量水平的飼料對肉仔雞增重有非常顯著的差異。6.36.3多個(gè)樣本比較的秩和檢驗(yàn)在進(jìn)行完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的多組均數(shù)比較時(shí)，試驗(yàn)觀測結(jié)果有時(shí)會嚴(yán)重偏離正態(tài)分布，或組間方差不齊，或者觀測結(jié)果是有序的，這時(shí)就要用多個(gè)樣本比較的秩和檢驗(yàn)。6.3.1Kruskal-Wallis檢驗(yàn)例為了研究精氨酸對小鼠截肢后淋巴細(xì)胞轉(zhuǎn)化功能的影響，將21只昆明種小鼠隨機(jī)等分成3組：對照組A、截肢組B、截肢后用精氨酸治療組Co實(shí)驗(yàn)觀測脾淋巴細(xì)胞對HPA刺激的增值反應(yīng),測量指標(biāo)是3H吸"攵量，數(shù)據(jù)如下：A組。B組"C組。?]3012.2532。8138.945&4682.2073。841%2025「1867..9580「226&885^.13590。2775。6490-12787°2884。9003。6600p1717。Op.

6.3.1Kruskal-Wallis檢驗(yàn)①DPS輸入數(shù)據(jù)，選擇數(shù)據(jù)，點(diǎn)擊菜單試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)->非參藪檢^->KruskalWallis檢驗(yàn)：^^1分統(tǒng)計(jì)單樣本平均數(shù)栓驗(yàn)方差齊性渙虺頻灰數(shù)培統(tǒng)計(jì)分祈試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)非參數(shù)檢驗(yàn)圓形分布資料統(tǒng)計(jì)分祈正交試驗(yàn)方差分析二冼正交旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計(jì)二決通用旋轉(zhuǎn)俎合設(shè)計(jì)試驗(yàn)優(yōu)化分祈混料試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分祈兩樣本比較冗全隨機(jī)i殳計(jì)隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)多因叢試驗(yàn)i^^1分統(tǒng)計(jì)單樣本平均數(shù)栓驗(yàn)方差齊性渙虺頻灰數(shù)培統(tǒng)計(jì)分祈試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)非參數(shù)檢驗(yàn)圓形分布資料統(tǒng)計(jì)分祈正交試驗(yàn)方差分析二冼正交旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計(jì)二決通用旋轉(zhuǎn)俎合設(shè)計(jì)試驗(yàn)優(yōu)化分祈混料試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分祈兩樣本比較冗全隨機(jī)i殳計(jì)隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)多因叢試驗(yàn)i殳計(jì)裂區(qū)設(shè)計(jì)垂復(fù)測量方差分析拉丁方試驗(yàn)設(shè)計(jì)平方恪子設(shè)計(jì)隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)協(xié)方差分祈一股線性模型Ia?aaa/弋0囚逸*壓目互針SSSABCDTETF1301294588419958013嗎2B組253246S2202522(58277:CIS81382073186?8856491-S10-*-22文件數(shù)裾編輯數(shù)據(jù)分析試臉設(shè)計(jì)v(ajp念凰OEnglishR兀歷筋囹爹夾融化二KLMN游程檢臉符號橙驗(yàn)兩樣本配對Wilcoxon^號-秩栓驗(yàn)兩祥^Wilcoxont^驗(yàn)||KruskalWallist^驗(yàn)kIJankheere-Tcrps-tra,1&^>中蒞數(shù)栓臉Friedman栓驗(yàn)重復(fù)測檢臉|專業(yè)統(tǒng)計(jì)多元分析數(shù)學(xué)模型運(yùn)籌學(xué)數(shù)各個(gè)處理數(shù)據(jù)的秩11181619212014各個(gè)處理數(shù)據(jù)的秩111816192120148,125791031564213171方差分析表變異來源平方和自由度均方KW統(tǒng)計(jì)量處理間379.14292189.57149.8479處理內(nèi)390.85711821.7143總變異1—770|2038.5000k似卡方分布的顯著性測驗(yàn)匚P=0.0072?l[NfofiteCarl甜樣慨率p=0.003437比較組細(xì)間差乙值pHN&men誡去p?1<^>29.28572.79?70.01537.83860.0199心38.7143—2.6275—0.02586.90350.0317233Q.57140.17230.99990.02970.9853兩兩比較結(jié)果p=0.007271<0.01,表明三組小鼠之間的3H吸收量有非常顯著的差異。和第一個(gè)處理比較(將第一個(gè)處理觀為對膽)組別弭冃差乙值p值19.28572.79970.0102I]<亠3&71432627500172第1組(A組)為對照組，多重比較顯示，第1組與第2組差異顯著(p=0.0102<0.05),第1組與第2組差異顯著(p=0.0172<0.05)

6.3.2中位數(shù)檢驗(yàn)當(dāng)2個(gè)或2個(gè)以上的資料不服從正態(tài)分布時(shí)，我們可以使用這一方法進(jìn)行檢驗(yàn)。當(dāng)資料服從正態(tài)分布時(shí)，用中位數(shù)檢驗(yàn)方法進(jìn)行檢驗(yàn)其效率總低于參數(shù)檢驗(yàn)。6.3.2中位數(shù)檢驗(yàn)例用兩種不同的方式飼養(yǎng)雞，檢測雞糞樣中球蟲卵的數(shù)量，得如下數(shù)據(jù)，試檢驗(yàn)這兩種飼養(yǎng)方式她感染球蟲的程度是否相同。組別。雞糞中球蟲卵的數(shù)目Q|4籠養(yǎng)組(A八7p5。6心10p9*3。平養(yǎng)組(B)°lb10。15。14。9。12“17-；6.3.2中位數(shù)檢驗(yàn)①DPS文件數(shù)據(jù)編輯數(shù)據(jù)分析試驗(yàn)設(shè)計(jì)/弋話0関殺驀刃各耳SSSA2_|籠養(yǎng)組(A)

〕一平養(yǎng)組(B)67891011121314161S19202122專業(yè)統(tǒng)計(jì)多元分析數(shù)學(xué)模型運(yùn)籌學(xué)B|C|D|E8756兩樣本比較11101514完全隨機(jī)設(shè)計(jì)a隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)》多因素試驗(yàn)設(shè)計(jì)裂區(qū)設(shè)計(jì)》重復(fù)測量方差分析》拉丁方試驗(yàn)設(shè)計(jì)平方格子設(shè)計(jì)a隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)協(xié)方差分析》一般線性模型a非參數(shù)檢驗(yàn)正交試驗(yàn)方差分析二次正交旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計(jì)二次通用旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計(jì)試驗(yàn)優(yōu)化分析混料試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分析圓形分布資料統(tǒng)計(jì)分析xyE2PH!BX鶴園OEnglish%RPijBEV1數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化KLMN游程檢驗(yàn)符號檢驗(yàn)兩祥本配對WilcoxonW號-秩檢驗(yàn)兩祥本W(wǎng)ilcoxon檢驗(yàn)KruskalWallis檢驗(yàn)Jonkheere-Terpstra檢驗(yàn)Friedman檢驗(yàn)6.3.2中位數(shù)檢驗(yàn)①DPS立即得到結(jié)果依中位數(shù)劃分的2><球1661卡方值011=71429顯著性水平p=0.0075卡方值為7.1429,p=0.0075<0.01,表明兩種飼養(yǎng)方式下雞糞樣中球蟲卵的數(shù)量有非常顯著的差異。Jonkheere-Terpstra檢驗(yàn)?某物質(zhì)采用三種A、B、C提取方式，得到提取率如下：提取方式提取率％A2025291817221820B2623153026322827C5347484352574953?三種方式下的提取率是否有顯著升高的趨勢?Jonkheere-Terpstra檢驗(yàn)?DPS中，選擇數(shù)據(jù)，點(diǎn)擊菜單：試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)?非參數(shù)檢驗(yàn)—Jonkheere-Terpstra檢驗(yàn)文件數(shù)據(jù)!廂總數(shù)擁分析颶設(shè)計(jì)BZ1卑冒壯國磴,°i總Bl0文件數(shù)據(jù)!廂總數(shù)擁分析颶設(shè)計(jì)BZ1卑冒壯國磴,°i總Bl0Mzi粘mcgZ中QEABC1銷售方式購買率％2店內(nèi)等待20253門口銷售26234表演炒制534756了8g101112131415161718L192021222324血血kJWall］矗驗(yàn)圈形分布資料經(jīng)計(jì)分析軒號椅驗(yàn)兩樣姦Wilcoxon*僉驗(yàn)正交試驗(yàn)方差分析試驗(yàn)優(yōu)化分析泯料試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)另析試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)|分洪數(shù)抿統(tǒng)計(jì)專峻計(jì)多元分折繳#樓型運(yùn)籌學(xué)數(shù)值分*單樣姦平爛I檢驗(yàn)方差棄性刃臉頻次數(shù)摘統(tǒng)計(jì)分析兩樣不比較賓全隨機(jī)誥計(jì)隨機(jī)區(qū)組誥計(jì)鄉(xiāng)因耒試懿計(jì)裂區(qū)譯計(jì)垂復(fù)測里方差分析赴丁方試殮設(shè)1+平方格子設(shè)計(jì)隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)協(xié)方差分折一般線性模型蒔數(shù)檢?！?HIJK221820322827574953“砂&國Q爲(wèi)謄鑿園怎題二□常金電肉邈數(shù)擁標(biāo)準(zhǔn)化▼Joriktieere~7erpstr乞檢驗(yàn)中淵檢驗(yàn)TriwdnaiVf翕驗(yàn)墮夏測里數(shù)桔秩次檢驗(yàn)Eartdoll^＞同東數(shù)檢驗(yàn)Cochrg檢豹非參數(shù)絨性回歸計(jì)算結(jié)―21:12:23順序敷應(yīng).Tonckheere_計(jì)算結(jié)―21:12:23順序敷應(yīng).Tonckheere_Terpstra統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果觀察值.TT統(tǒng)計(jì)量二模型「T統(tǒng)計(jì)均值二.T-T統(tǒng)計(jì)量標(biāo)準(zhǔn)差二18.903317896犬拝本近似z慎二大樣本迸似工值二MonteCarlo抽樣概率口二4m3379p<=Q.QQQQQ74.3114d<=0.0000080.0000(Ad.)表明三種方式顧結(jié)果中，p=0.0000<0.01,客購買率是逐漸變大的。表明三種方式顧FriendmanFriendman檢驗(yàn)?A、B、C、D四個(gè)地區(qū)的四個(gè)名廚，制作一到京城水煮魚，比較他們的品質(zhì)是否相同，經(jīng)過四位美食評委評分，結(jié)果如下：評委名廚A名廚B名廚C名廚D185828279287758682390818076480758175?DPS中，選擇數(shù)據(jù)，點(diǎn)擊菜單：試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)?非參數(shù)檢驗(yàn)—Friendman檢驗(yàn)交件皴堀［潮倉數(shù)據(jù)分折tim設(shè)計(jì)昌口卑冒乂為魚犧巾cEElWN1柳酹HI|?辺|。。0ABC1評委右廚A名廚B21853232877543908154SO756了8g10n12131415161718M非參數(shù)檢驗(yàn)說菽統(tǒng)計(jì)j分奕數(shù)影計(jì)專業(yè)統(tǒng)計(jì)多元分析數(shù)字模型運(yùn)莠字為值］單樣本平憾檢驗(yàn)■■■方差齊性製照頻次數(shù)癖充計(jì)分析U兩祥衣匕儉?完全隨機(jī)設(shè)計(jì)?隨機(jī)?且謖計(jì)?多因耒i軸殳計(jì)裂區(qū)謖計(jì)?垂復(fù)則里方差分析k掛丁方i趨設(shè)計(jì)平方格子設(shè)計(jì)?隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)協(xié)方差分析?一骰線性模墜?正交試絵方差分析試驗(yàn)優(yōu)化分析混料試唸繞計(jì)分析GHIJ教拾標(biāo)準(zhǔn)化圈形分布資料統(tǒng)計(jì)分析192021222324?:符號檢驗(yàn)兩祥不旣對五：Lcomon符號-秩檢驗(yàn)兩樣^Wilcoxon^^KruskilVdLlis］^驗(yàn)J?nhhc<re-Tci*pst"檢殮中位數(shù)槍驗(yàn)Frigdri&n檢殮\垂復(fù)刻里數(shù)臧次檢驗(yàn)Kmdall悔同至勅檢唸Codrar椅駿非參頻線性回歸1計(jì)算結(jié)果當(dāng)前日期2012/3/2221:29:222各個(gè)處理數(shù)據(jù)的秩32433431.500044543126711.500021(8結(jié)校正系數(shù)二0.97509Friedman檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量（卡方）二4?692310近似卡方分布的顯著性測驗(yàn).13=0.19576511MonteCarlo抽樣概率口二0?200936121131統(tǒng)計(jì)量F1.9263p=0.195891|1415兩兩比較結(jié)果16比較組組間差Q統(tǒng)計(jì)量171<->20.12500.19360-9991181<->30.50000.77460.9472191<->41.62502.51740.2836202<->30.62500.96820.9030212<->41.75002.71110.2215223<->41-12501.74280.6064

?P=0.195891>0.05,表明四位名廚加工的京城水煮魚無明顯的品質(zhì)差異。?兩兩比較的結(jié)果也是如此。6.4Kendall6.4Kendall協(xié)同系數(shù)檢驗(yàn)Kendall協(xié)同系數(shù)檢驗(yàn)適用于幾個(gè)個(gè)分類變量均為有序分類的情況。在實(shí)踐中，常需要按照某些特別的性質(zhì)來多次對一些個(gè)體進(jìn)行評估或排序；比如幾個(gè)（m個(gè)）評估機(jī)構(gòu)對一些（n個(gè)）學(xué)校進(jìn)行排序。人們想要知道，這些機(jī)構(gòu)的不同結(jié)果是否一致。如果很不一致，則該評估多少有些隨機(jī)，意義不大。這可以用Kendall協(xié)同系數(shù)檢驗(yàn)。像學(xué)生的能力有動手能力、文學(xué)能力、數(shù)學(xué)能力、琳事能另、藝來能另等等;工人畧方面的素質(zhì)有責(zé)任心、身體狀況、操作熟練程度等，而這些方面屬于平行的順序等級。

例4個(gè)獨(dú)立的環(huán)境研究單位對15個(gè)學(xué)校排序，問4個(gè)單位對不同學(xué)校的排序知否有一致性？評估。學(xué)校排名申機(jī)構(gòu)°2「3＜，4^5「6＜7＜、8p9「10.11p12,13.14p15.?Aa2d4匸14q10,9匸6』13匸12q5q3"7*h-??3-5匸lb12.、14*13匸7q%6.、￡IOq15…Cp2空12*13q&5plbIS3p7°&14q4。9pl*15—Dp10.13*12°14.9。6匸2*7p3q5。&4。lb1+-15…Kendall協(xié)同系數(shù)檢驗(yàn)的零假設(shè)是：這些對于不同學(xué)校的排序是不相關(guān)的或者是隨機(jī)的；而備選假設(shè)為：這些對不同學(xué)校的排序是正相關(guān)的或者是多少一致的。6.4Kendall6.4Kendall協(xié)同系數(shù)檢驗(yàn)7676①DPS文件數(shù)據(jù)編輯數(shù)據(jù)分析試驗(yàn)設(shè)計(jì)魅遜事分類數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)專業(yè)統(tǒng)計(jì)多元分析數(shù)學(xué)模型運(yùn)籌學(xué)啟19曙孕?船蹩室co1A機(jī)構(gòu)B|cD|E|ABCD2123210324512134314111312541186146510125976914116S761102981313371091277311105985121136148131284441413可29111514"Tor11161515151515171819202122232425豐單樣本平均數(shù)檢驗(yàn)方差齊性測驗(yàn)頻次數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析兩樣本比較卜完全隨機(jī)設(shè)計(jì)隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)》多因素試驗(yàn)設(shè)計(jì)裂區(qū)設(shè)計(jì)》重復(fù)測量方差分析>拉丁方試驗(yàn)設(shè)計(jì)平方格子設(shè)計(jì)>隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)協(xié)方差分析>一般線性模型》非參數(shù)檢驗(yàn)正交試驗(yàn)方差分析二次正交旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計(jì)二次通用旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計(jì)試驗(yàn)優(yōu)化分析混料試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分析圓形分布資料統(tǒng)計(jì)分析xyE2PHBEX鴨園OEnglishH：|RAjEE卩障|廖葆讀化Z1游程檢驗(yàn)符號檢驗(yàn)兩樣本配對Wilcoxon符號-秩檢驗(yàn)兩樣本W(wǎng)ilcoxon^驗(yàn)Kruskal嗆11is檢驗(yàn)Jonkheere-Terpstr8檢驗(yàn)中位數(shù)檢驗(yàn)Friedman檢驗(yàn)重復(fù)測量數(shù)據(jù)秩次檢驗(yàn)Kendall協(xié)同系數(shù)檢驗(yàn)Cochran檢驗(yàn)6.56.5二元響應(yīng)的Cochran檢驗(yàn)6.4Kendall6.4Kendall協(xié)同系數(shù)檢驗(yàn)①DPS立即得到結(jié)果：個(gè)體號R1個(gè)體號R1R2R3R4R平均值標(biāo)準(zhǔn)差去極值后均值123210174.25003.86222.50002451213348.50004.65478.50003141113125012.50001.291012.50004118614399.75003.50009.500051012593692.94399.5000691411640103