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統(tǒng)計(jì)學(xué)第十八章非參數(shù)統(tǒng)計(jì)第一頁,共十一頁,2022年,8月28日第一節(jié)等級相關(guān)等級相關(guān)Rankcorrelation的應(yīng)用:當(dāng)資料不呈正態(tài)分布、不知是否屬正態(tài)分布、等級資料等(不宜用直線回歸與相關(guān)—積差相關(guān),分析法。改用等級相關(guān))。第二頁,共十一頁,2022年,8月28日一、Spearman等級相關(guān)Spearman’srankcorrelation:只適用于分析兩個(gè)變量間是否在數(shù)量上相關(guān)分析步驟:1、將x,y分別由小到大列出等級,數(shù)字相同取平均等級2、求出每一對x、y值的等級差d3、按公式求等級相關(guān)系數(shù)第三頁,共十一頁,2022年,8月28日4、根據(jù)樣本含量n查等級相關(guān)系數(shù)的統(tǒng)計(jì)意義臨界值表(附表9-1)rsrs0.05(n),P0.05若樣本含量較大,不能在附表19-1中查到臨界值,可直接查相關(guān)系數(shù)的統(tǒng)計(jì)意義臨界值表(附表9-1),=n-2例19-1,P228第四頁,共十一頁,2022年,8月28日二、Kendall等級相關(guān)基本思想:用一個(gè)統(tǒng)計(jì)量來衡量以一個(gè)變量的等級為標(biāo)準(zhǔn)時(shí),另一個(gè)變量的等級與它不一致的情況。Kendall等級相關(guān)系數(shù)(tau)也在1之間。不僅可對兩個(gè)變量作相關(guān)分析,而且可對多個(gè)變量作等級相關(guān)分析第五頁,共十一頁,2022年,8月28日分析步驟:1、先將兩個(gè)變量x,y分別由小到大列出等級,數(shù)值相同時(shí)取平均等級。2、把兩變量的等級列成表達(dá)式19-3的形式。即以x的等級為順序排列。加上兩行:Ry右邊更小的等級個(gè)數(shù)(包括相等的),然后合計(jì),之前加負(fù)號;Ry右邊更大的等級個(gè)數(shù),然后合計(jì),之前加正號。兩者代數(shù)和稱S3、計(jì)算相關(guān)系數(shù)第六頁,共十一頁,2022年,8月28日4、的統(tǒng)計(jì)意義檢驗(yàn)Kendall等級相關(guān)的無效假設(shè)是兩變量的等級獨(dú)立,即在無效假設(shè)成立時(shí),S有期望值為0,為0。S的方差為:t為x的相同等級個(gè)體數(shù),u為y的相同等級個(gè)體數(shù)。統(tǒng)計(jì)意義檢驗(yàn)可用含有連續(xù)性校正的正態(tài)近似檢驗(yàn)第七頁,共十一頁,2022年,8月28日三、2k列聯(lián)表的等級相關(guān)2k列聯(lián)表contingencytable,可看作是按兩種方法排等級,但有許多重復(fù)等級的資料卡方檢驗(yàn)等級相關(guān)有無統(tǒng)計(jì)意義Kendall等級相關(guān)系數(shù)仍用上述公式計(jì)算。見例19-3第八頁,共十一頁,2022年,8月28日四、RC列聯(lián)表的等級相關(guān)用于行列分組都有等級意義時(shí)的相關(guān)分析S=∑aijakl-∑aijast式中i=1,…,I;j=1,…,J;k>i;l>j;s>i;t<j;Kendall等級相關(guān)統(tǒng)計(jì)量N是總頻數(shù),m是最長對角線上格子數(shù)第九頁,共十一頁,2022年,8月28日用例19-4說明計(jì)算過程第十頁,共十一頁,2022年,8月28日五、等級的一致性檢驗(yàn)此為一種多組資料的等級相關(guān)分析見P234,例19-5
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