笔记18:SPSS交叉表卡方与非参数卡方检验有何区别?附案例

原创 数据小兵  2019-01-09 12:53  阅读 758 次
视频课程《SPSS统计分析:从入门到案例实践》

卡方检验,最透彻直接的概念是验证观测频数与理论频数的吻合程度。

SPSS统计软件有两个菜单可以完成“卡方检验”,第一处是交叉表卡方,第二处是非参数卡方,大家注意啊,他们是有区别的,各自执行不同的任务。

具体来说,卡方检验常用的功能有两种,第一种是独立性检验,在SPSS中由【描述统计-交叉表】菜单中的【卡方】参数选项实现,用于考察列联表中行变量与列变量是否独立或存在关系,其原假设是变量间相互独立。

换一种说法,交叉表卡方就是指列联表数据的卡方检验,用于两组或多组率或构成比有无差异的统计检验方法。如不同性别人群在消费水平上有无差异(一般说是女人更喜欢买东西)。

第二种是拟合度检验,在SPSS中由【非参数检验】菜单下的卡方检验实现,用于考察单组多分类变量其分类水平是否符合特定比例的统计方法,其原假设是各分类水平构成比例符合某特定比例。

换一种说法,非参数卡方就是分类变量资料分布与指定分布是否符合的统计检验方法,如星期一至星期五这五个工作日的销售量是否一致?或某组资料是否符合均匀分布。

用案例来说明

交叉表卡方案例

我在《SPSS统计:2*2交叉表分析案例》一文中引用的案例:某公司收入数据,两个变量分别是性别和收入,性别1代表男性、性别2代表女性,收入1代表低收入水平,收入2代表高收入水平。分析的目的是了解一下不同性别职工的收入水平有无差异。

 

一般上当样本量较少,或者单元格频数小于5时,可读取第三行的费希尔精确检验。本例中费希尔精确检验统计量=0.041,小于显著性水平临界值0.05,原假设被推翻,说明行变量性别和列变量收入间(两变量)不是相互独立关系从而有些关联影响,换种说法就是不同性别职员间的收入有显著差异。

非参数检验卡方案例

我在《SPSS统计分析案例:卡方检验(1)》一文中引用的案例:商场周一到周日的顾客数,分别是周日开始到周六结束的7个数字,问题是:一周内每天的顾客数是否有显著性差异?假设:一周内每天的顾客人数一致,无差异。


Sig<0.01,根据小概率事件规则,认为我们之前 “一周内每天顾客人数一直无差异” 的假设不成立,即每天顾客人数间是有差异的,而且是极显著的差异,商场应根据不同的人流量指定相应的工作计划。

 

 

SPSS根据每天的观测频数及期望频数,自动给出上图,提高了可视化的效果,当然这个图可以通过excel制作得更加直观和优化。很清楚的看到周六、周日两天均明显高出期望值,一周七天内客流量最高。

(全文完)

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