Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Khoa Học Tự Nhiên
Toán học
Bài giảng Bài 6: Kiểm định phi tham số
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Bài giảng Bài 6: Kiểm định phi tham số
Ðông Nghi
254
13
ppt
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Bài giảng Bài 6: Kiểm định phi tham số giới thiệu tới các bạn những nội dung về kiểm định dấu và hạng Wilcoxon; kiểm định Mann-Whiney; kiểm định Kruskall- Wallis; kiểm định Chi - Square (kiểm định giả thuyết về phân phối) và một số nội dung khác. | BÀI 6: KIỂM ĐỊNH PHI THAM SỐ Kiểm định phi tham số (Nonparametric Tests) được sử dụng trong những trường hợp dữ liệu không có phân phối chuẩn, hoặc cho các mẫu nhỏ có ít đối tượng. Kiểm định phi tham số cũng được dùng cho các dữ liệu định danh (nominal), dữ liệu thứ bậc (ordinal) hoặc dữ liệu khoảng cách (interval) không có phân phối chuẩn. Nhược điểm của kiểm định phi tham số là khả năng tìm ra được sự sai biệt kém, không mạnh như các phép kiểm có tham số (T student, phân tích phương sai ). Sau đây là các kiểm định phi tham số được dùng Bảng 1. So sánh kiểm định phi tham số và kiểm định có tham số KIỂM ĐỊNH KIỂM ĐỊNH PHI THAM SỐ KIỂM ĐỊNH THAM SỐ Mẫu bắt cặp Kiểm định dấu (Sign test) hoặc kiểm định dấu và hạng Wilcoxon (Wilcoxon test) Phép kiểm T với mẫu phối hợp từng cặp (Paired-Samples t test) Hai mẫu độc lập Kiểm định Mann- Whitney Phép kiểm T với 2 mẫu độc lập (Independent- Samples t test) Lớn hơn 2 mẫu độc lập Kiểm định Kruskal-Wallis ANOVA một chiều Kiểm định tương quan Spearman Pearman Kiểm định này sử dụng luôn các thông tin về độ lớn của chênh lệch vì vậy nó mạnh hơn kiểm định dấu. Xếp thứ hạng theo giá trị tuyệt đối (không kể dấu) từ nhỏ đến lớn (trong trường hợp có nhiều giá trị bằng nhau thì hạng của chúng được tính bình quân) Tính tổng các hạng đối với chênh lệch (+)và chênh lệch (-). W = Tổng hạng ứng chênh lệch dương (+) 1. Kiểm định dấu và hạng Wilcoxon Ví dụ: Điều trị 10 bệnh nhân có ferritin máu cao, với lượng ferritin máu trước và sau điều trị được ghi nhận như sau: Thứ tự Lượng ferritin máu (ng/ml) Trước điều trị Sau điều trị 1 1800 800 2 1200 500 3 1000 400 4 900 1000 5 800 950 6 700 450 7 600 400 8 500 200 9 550 550 10 400 100 1. Kiểm định dấu và hạng Wilcoxon 2. Kiểm định Mann-Whitney Tính giá trị kiểm định bằng công thức: Trong đó n1:số đối tượng nhóm 1 n2: số đối tượng nhóm 2 Ri: hạng của các đối tượng ở nhóm 2 Được dùng để kiểm định các giả thiết về 2 mẫu độc lập không có phân phối chuẩn. | BÀI 6: KIỂM ĐỊNH PHI THAM SỐ Kiểm định phi tham số (Nonparametric Tests) được sử dụng trong những trường hợp dữ liệu không có phân phối chuẩn, hoặc cho các mẫu nhỏ có ít đối tượng. Kiểm định phi tham số cũng được dùng cho các dữ liệu định danh (nominal), dữ liệu thứ bậc (ordinal) hoặc dữ liệu khoảng cách (interval) không có phân phối chuẩn. Nhược điểm của kiểm định phi tham số là khả năng tìm ra được sự sai biệt kém, không mạnh như các phép kiểm có tham số (T student, phân tích phương sai ). Sau đây là các kiểm định phi tham số được dùng Bảng 1. So sánh kiểm định phi tham số và kiểm định có tham số KIỂM ĐỊNH KIỂM ĐỊNH PHI THAM SỐ KIỂM ĐỊNH THAM SỐ Mẫu bắt cặp Kiểm định dấu (Sign test) hoặc kiểm định dấu và hạng Wilcoxon (Wilcoxon test) Phép kiểm T với mẫu phối hợp từng cặp (Paired-Samples t test) Hai mẫu độc lập Kiểm định Mann- Whitney Phép kiểm T với 2 mẫu độc lập (Independent- Samples t test) Lớn hơn 2 mẫu độc lập Kiểm định Kruskal-Wallis ANOVA một chiều .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Bài giảng Bài 6: Kiểm định phi tham số
Bài giảng Xác suất thống kê: Chương 6 - Kiểm định giả thiết thống kê - GV. Lê Văn Minh
Bài giảng kiểm định chất lượng công trình part 6
Bài giảng Xác suất thống kê: Chương 6 - Kiểm định giả thuyết thống kê
Bài giảng Giới thiệu về thống kê DEPOCEN: Chương 6 - Cơ bản về kiểm định giả thuyết (kiểm định một mẫu)
Bài giảng Lý thuyết xác suất và thống kê toán - Chương 6: Kiểm định giả thuyết thống kê
Bài giảng Xác suất và thống kê trong y dược - Chương 6: Kiểm định giả thuyết thống kê
Bài giảng Lý thuyết xác suất và thống kê trong y học - Chương 6: Kiểm định giả thuyết thống kê
Bài giảng Lý thuyết thống kê 1 - Chương 6: Kiểm định giả thuyết thống kê
Bài giảng Quản trị học: Chương 6 - Lê Ngọc Thắng
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.