MATLAB基础应用精讲-【数模应用】配对样本Wilcoxon检验(附MATLAB、R语言和python代码实现)

目录

知识储备

常用的统计假设检验的方法

算法原理

什么是Wilcoxon符号秩检验?

何时使用Wilcoxon符号秩检验

适用条件

SPSS-符号秩检验

一统计理论

二实例分析

三拓展知识

SAS --配对样本Wilcoxon符号秩检验

SPSSAU

配对样本Wilcoxon检验案例

1、背景

2、理论

3、操作

4、SPSSAU输出结果

5、文字分析

6、剖析

特别提示:

应用案例

一、案例介绍

二、问题分析

三、软件操作及结果解读

(一) 导入数据

(二) 适用条件判断(正态性检验)

1. 软件操作

2. 结果解读

(三) 统计描述及推断

1. 统计描述

(1) 软件操作

(2) 结果解读

2. 统计推断

(1) 软件操作

(2) 结果解读

3. 差值描述

(1) 软件操作

(2) 结果解读

四、结论

代码实现

MATLAB

R语言

python


 

知识储备

常用的统计假设检验的方法

一、正态性检验

正态性特质是很多分析方法的基础前提,如果不满足正态性特质,则应该选择其它的分析方法,因此在做某些分析时,需要先进行正态性检验。如果样本量大于50,则应该使用Kolmogorov-Smirnov检验结果,反之则使用Shapro-Wilk检验的结果。

常见的分析方法正态性特质要求归纳如下表(包括分析方法,以及需要满足正态性的分析项,如果不满足时应该使用的分析方法)。

SPSSAU整理

分析步骤:

如果p 值大于0.05,则说明具有正态性特质,反之则说明数据没有正态性特质。

关于问卷研究数据的正态性特质:

如果是问卷研究ÿ

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