正在阅读《第三节 配对样本的非参数检验方法》
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一、符号检验法

(一)适用资料

符号检验(signtest)是以正负符号作为资料的一种非参数检验程序。它是一种简单的非参数检验方法,适用于检验两个配对样本分布的差异,与参数检验中配对样本差异显著性t检验相对应。

符号检验法也是将中数作为集中趋势的量度,虚无假设是配对资料差值来自中位数为零的总体。具体而言,它是将两样本每对数据之差(Xi-Yi)用正负号表示,若两样本没有显著性差异,则正差值与负差值应大致各占一半。在实际中,当碰到无法用数字去描述的问题时,符号检验法就是一种简单而有效的检验方法。

(二)计算过程

1.当对子数N≤25时

对于样本每对数据之差(Xi-Yi)不计大小,只记符号,求出(Xi-Yi)为正号,即大于零的有多少,记为n+,(Xi-Yi)为负号的记为n-,(Xi-Yi)为零的不计在内。这样记N=n++n-,r=min(n+,n-),即n+与n-中较小的一个记作r。可以直观地看到,若n+=n-,则意味着(Xi-Yi)中除零以外,正负各占一半,不认为有显著差异。若n+与n-偏离越多,则表明变量X与变量Y的差异越大,实际检验时根据N与r,直接查附表15符号检验表,注意在某一显著水平下,实得r值大于表中r的临界值时,表示差异无统计学意义,这一点与查其他参数检验临界值表时不同。

【例11-4】 用配对设计方法对9名运动员进行不同方法训练,每一个对子中的一名运动员按传统方法训练,另一名运动员接受新方法训练。课程进行一段时间后对所有运动员进行同一考核,结果如下。能否认为新训练方法显著优于传统方法?

解:对应的9个差值中正值有2个,负值有6个,其中有一个差值为零,不计在内。

即n+=2,n-=6,N=8

如果差异无统计学意义,从理论上讲,这8个差值中n+应与n-各占一半,现在n+=2,n-=6,意味其两样本有差异,但差异究竟是否有统计学意义呢?查附表15,N=8时,临界值为0(0.05水平),而实得r=n+=2>r0.05。

答:不能认为新法显著优于传统方法。

2.当样本容量N>25时

在附表15中,虽然N是从1至90,就是说N在这个范围内时都可以用查附表15的方法,但是在实际中当N>25时常常使用正态近似法。

将N分成n+与n-两部分,n+或n-服从二项分布,当N>25时,可将二项分布近似看成正态分布。

在应用中常常为了更接近正态分布,使用下列校正公式

【例11-5】 在教学评价中,要求学生对教师的教学进行七点计分评价(1-7分),下面是某班学生对一位教师期中与期末的两次评价结果,试问两次结果差异是否显著。

解:(Xi-Yi)对应的符号分别为:

-,-,+,-,+,-,-,-,+,-,0,-,+,-,

-,-,+,-,-,+,-,-,-,-,-,+,+,-,

即 n+=8,n-=19 ,N=27(0不计在内),r=n+=8,代入公式11-5中:

答:在0.05水平下还不能认为期中、期末两次评价结果的差异有统计学意义。

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