如何做Knlskal一WallisH非参数检验方法

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如何做Knlskal一WallisH非参数检验方法

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关键词：Knlskal WallisH Wallis 非参数检验 参数检验 检验 参数 Knlskal WallisH

SPSS的话是Analyze-nonparametric tests-K independent samples,在test type选Knlskal-Wallis H

Kruskal-wallis检验用于多样本位置参数的无方向检验问题，

实例分析

某公司的管理人员来自三所大学，其中n1=7名管理人员来自A大学，n2=6名来自B大学，n3=7名来自C大学。该公司的N=n1+n2+n3=20名管理人员的年度表现评分的数据列表如下表1 ：表现评分从0—100，问来自这三所大学的管理人员的表现有没有差异？

表1：20名管理人员的年度表现评分

A大学  B大学  C大学   A大学  B大学 C大学

84         75         58      72        95       65

72         65         78      90        69       72

75          80        80       75                   42

95          55        62 

求解步骤：

（1）将来自这三所大学的20个管理人员合在一起，把他们的年度表现评分从小到大排列，求出每一个管理人员的年度表现评分的秩。例如来自A大学的第一位管理人员的年度表现评分84，它排在第17位，所以他的秩为17；来自A大学的第二个管理人员的年度表现评分为72 ，由于该分有3个管理人员分别排在8、9、10位，采用平均秩法年度表现评分为72的秩都是9。

   表2：20名管理人员的年度表现评分秩

A大学  B大学 C大学    A大学 B大学 C大学

17         12         3          9       19.5     5.5

9           5.5       14        18         7         9

12        15.5     15.5      12                     1

19.5        2          4

 （2） 考虑用单因子方差分析（ANOVA）的方法分析上表2，比较来自这三所大学的管理人员的表现：

       通常，ANOVA方法需要计算组间平方和组内平方和，然后计算F检验统计量的值，但对表2 来说只需要计算组间平方和的值，并将它作为检验统计量。

            表3：各组秩的均值的计算 

          A大学           B大学           C大学 

           17                 12                 3 

            9                  5.5               14

           12                15.5              15.5

           19.5             2                   4

            9                19.5              5.5

          18                7                  9

          12                                   1

和      R1+=96.5  R2+=61.5     R3+=52

 均值 R1=13.79   R2=10.25     R3=7.43

 总的秩均值为：R=（96.5+61.5+52）/20=10.5 

表2的组间平方和为：SSB=∑ni( Ri - R )2

                       =7(13.79-10.5)2+6(10.25-10.5)2+7(7.43-10.5)2=142.118

(3)进行检验：一般SSB比较大就认为来自三所大学的管理人员的表现有差异，但到底什么样的才算比较大，需要查Kruskal-wallis检验的临界值表

①计算统计量

先将组间平方和SSB变换成检验统计量

H =SSB×12/(N(N+1))=142.118×12/(20×(20+1))=4.06

②查Kruskal-wallis检验的临界值表

    不能查到(n1,n2,n3)=(7,6,7)的临界值。这时需要使用Kruskal-wallis检验统计量H渐进服从χ2(k-1)分布的性质本例k=3,所以H服从χ2(2)分布,从而算得检验的P值为P(χ2(2)≥4.06)=0.131336,P值不是很小所以根据已有数据不能认为来自这三所大学的管理人员的表现有差异。

也可以采用软件SPSS进行检验，先选Analyze-nonparametric tests-K independent samples,在test type再选Knlskal-Wallis H

 

[此贴子已经被作者于2009-5-6 9:59:23编辑过]

谢谢二楼指点！

2ton# ccweekly


同学可以认识下不  我也是西南大学的啊

多个独立样本检验

SPSS应用Brown mood 检验两样本的中位数是否相等，结果怎么看
Test Statistics(b)
                          农民纯收入
N                        35
Median                        5440.00
Chi-Square                        .724
df                        1
Asymp. Sig.                        .395
Yates' Continuity Correction        Chi-Square                .262
        df                1
        Asymp. Sig.                .608
Monte Carlo Sig.        Sig.                .511(a)
        99% Confidence Interval        Lower Bound        .498
                Upper Bound        .524
a        Based on 10000 sampled tables with starting seed 926214481.
b        Grouping Variable: area

Kruskal-Wallis (KW) 测试是一个关于三组或更多数据的非参数性测试。它是用来检测总体函数分布的一致性原假设和其替代假设，关于至少两个样本之间存在差异的假设。一般来说， InfinityQS SPC 使用 KW 来测试多组数据间数据波动的差异性。就是说，KW只针对在图形上显示的数据的波动性进行处理。(移动均值, 均值和西格玛图). 它与 ANOVA 不同，所谓的非参数性测试不进行关于数据分布的假设。与其他非参数性测试一样，它不使用原始数据而使用数据阵列来进行统计计算。正因为这种测试不进行分布假设，因此它并不像ANOVA一样有效。关于 Kruskal-Wallis 测试的测试统计量为 H. 此值会与一组临界值进行比较 (X2 表). 如果 H 在某个水平上超过了临界值(InfinityQS 使用 0.01) ，就表示可以相信至少有一组数据的波动水平与其他组有所差异。

quyao 发表于 2009-5-6 09:46
Kruskal-wallis检验用于多样本位置参数的无方向检验问题，实例分析某公司的管理人员来自三所大学，其中n1=7 ...

谢谢