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如何通過SPSS二項分布檢驗,驗證產(chǎn)品的合格率是否符合規(guī)范

發(fā)布時間:2025-05-04 文章來源:xp下載站 瀏覽:

SPSS由IBM公司出品,它提供了包括描述性統(tǒng)計、推斷性統(tǒng)計、因子分析、聚類分析、回歸分析等多種統(tǒng)計分析功能,并包括文本分析、機器學(xué)習(xí)算法、數(shù)據(jù)分析模型等。SPSS的界面友好,易于操作,能夠快速從數(shù)據(jù)中提取有用的洞察和分析,廣泛應(yīng)用于教育、心理、醫(yī)學(xué)、市場、人口、保險等多個研究領(lǐng)域,也用于產(chǎn)品質(zhì)量控制、人事檔案管理和日常統(tǒng)計報表等。

IBM SPSS Statistics的二項分布檢驗,屬于非參數(shù)檢驗中的一種分析方法,與參數(shù)檢驗不同,非參數(shù)檢驗是在總體方差未知的情況下,利用樣本數(shù)據(jù)對總體分布等進行推斷分析的方法。

而二項分布檢驗是用于二值取值樣本數(shù)據(jù)的檢驗方法,通過驗證樣本數(shù)據(jù)是否服從概率為P的二項分布來推斷樣本所屬總體是否符合概率為P的二項分布。接下來,我們會以一個檢驗產(chǎn)品合格率是否符合指定合格率的事例作為例子。

一、使用的數(shù)據(jù)類型

由于二項分布檢驗是用于二值取值的檢驗方法,在分析數(shù)據(jù)時,如圖1所示,需使用數(shù)值型的數(shù)據(jù)。

示例數(shù)據(jù)

圖1:示例數(shù)據(jù)

為了更好地識別變量中數(shù)值的含義,如圖2所示,可以在變量的值標簽中,標注數(shù)值的值標簽。在本例中,分別使用1、0代表合格、不合格。

變量值標簽圖2:變量值標簽

二、應(yīng)用二項分布檢驗

了解了二項分布使用的數(shù)據(jù)類型后,就可以打開IBM SPSS Statistics的二項分布檢驗功能,進一步了解其使用的方法。

如圖3所示,依次單擊分析-非參數(shù)檢驗-舊對話框-二項檢驗,打開二項檢驗的設(shè)置面板。

二項分布檢驗

圖3:二項分布檢驗

先簡單了解一下二項檢驗中的選項含義:

1. 檢驗變量列表,即用于二項檢驗的變量

2. 定義二分法,用于定義二值的取值。如數(shù)據(jù)僅包含二值,可選擇“從數(shù)據(jù)中獲取”;如數(shù)據(jù)包含多個值,就需要設(shè)置“分割點”,將數(shù)據(jù)分為兩組取值

3. 檢驗比例,即用于驗證數(shù)據(jù)是否服從的概率P

接下來,我們使用示例數(shù)據(jù)實際操作一下。

二項分布設(shè)置面板

圖4:二項分布設(shè)置面板

1.選擇變量

本例中檢驗的是抽樣產(chǎn)品的合格率是否符合98%的標準,按照該檢驗?zāi)康模鐖D5所示,需將“是否合格”變量添加為檢驗變量列表,設(shè)置“從數(shù)據(jù)中獲取”的方法,并將檢驗比例設(shè)置為“0.98”。

選擇變量

圖5:選擇變量

2.精確檢驗

由于二項分布屬于非參數(shù)檢驗,需要進行精確檢驗的設(shè)置。一般情況下,保持默認的“僅漸進法”選項。蒙特卡洛法、精確法用于總體非漸進分布的情況。

精確檢驗

圖6:精確檢驗

3.選項設(shè)置

接著,設(shè)置統(tǒng)計數(shù)值以及缺失值的處理方法。為了更全面地分析數(shù)據(jù),可同時勾選“描述”與“四分位數(shù)”。

配對樣本T檢驗的數(shù)據(jù)格式

圖7:配對樣本T檢驗的數(shù)據(jù)格式

4.結(jié)果解讀

完成以上設(shè)置后,運行檢驗。

如圖8所示,可以看到,樣本的合格率為95%,與檢驗比例98%相比較,其顯著性為0.02<0.05,表明當前樣本的合格率與檢驗比例有顯著差異,也就是說,當前樣本的合格率不符合標準。

檢驗結(jié)果不顯著圖8:檢驗結(jié)果不顯著

三、小結(jié)

綜上所述,IBM SPSS Statistics的二項分布檢驗,是一種非參數(shù)的檢驗方法,用于推斷樣本所屬總體是否符合概率為P的分布,適用于分析二值取值變量數(shù)據(jù)是否符合標準概率的情況。


世界上許多有影響的報刊雜志就SPSS給予了高度的評價。
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