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双样本方差检验

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马克威双样本方差检验

马克威操作说明

(1)以数据“马克威通用数据1.mkw”为例,演示双样本方差检验算法的操作。试用双样本方差检验来分析变量的方差是否相等。

首先,在工作区内,打开建模分析工作流:“基础分析→参数检验→双样本方差检验”,接着选择数据源,然后设置算法的参数,最后点击运行按钮。

其中各类参数的含义如下:

变量表:在选入变量时,若不使用分组变量,需要同时选中两个变量方能添加至“已选变量表”。

分组变量:用来把参与运算的样本进行分组的变量。如果需要比较的数据为两个不同的变量,则不需要使用分组变量,直接选中两个变量,添加到变量表。

分组参数定义:分组参数定义包括指定分组值法和指定分界值法。

指定分组值法:一般应用于二值型、布尔型和整型的数据。指定的两个不同的取值,将样本分成两个组。分组值要求设置为分组变量的一个固定取值。

指定分界值法:一般应用于连续型数据。分界值将全部观测量按分组变量值大于等于分界值和小于分界值分成两个组。分界要求设置为分组变量的最小值和最大值之间的任意一个实数。

置信度:设置置信度的值,要求为区间(0,1]之间任意值,系统默认为95%。

原假设:即认为两个变量的方差相等,一般用H0表示。

备择假设:原假设的对立面,即认为两个变量的方差不相等,分为单侧检验和双侧检验。单侧检验包括两个变量方差之差大于或小于0;而双侧检验则是指两个序列方差之差不等于0。

区间估计:双侧置信区间的估计采用点估计的方法。

方差齐性检验:检验两个变量的方差是否相同的一种检验方法。检验的统计量主要有Levene统计量、F统计量和Bartlett统计量。方差齐性检验的结果有方差相等和方差不等两种。

对变量“交易单价、购买总额”进行双样本方差检验。具体的参数设置如下所示:

图 0-1 双样本方差检验-属性设置

(2)运行结果

备择H1:,方差齐性检验选择Bartlett检验,区间估计选择置信区间,置信度选择95%。双击“运行”节点,输出结果:

图 0-2 双样本方差检验-树形结果列表 图 0-3 双样本方差检验-假设检验检验结果

(3)结果说明

由假设检验结果表可见,Bartlett检验的P值为0.0000,在5%的显著性水平下,拒绝原假设,认为两个样本的方差显著不同。

数据要求

输入变量变量表数据类型:整型、浮点型、布尔型 。

输入分组变量数据类型:整型、浮点型、布尔型、字符型、日期型。

输入数据尺度:标量型、名义型、有序型。

算法用途

检验所来自两总体其方差是否相等。

算法原理

当检验的两个独立样本服从正态分布,均值未知的情况下,使用方差齐性检验,即检验两样本的方差是否相等。

结果与解释

输出结果:

方差假设检验结果表:根据计算结果显示的显著性水平(p值)与设定的显著性水平(5%或其他)比较,若小于显著性水平则拒绝原假设。

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