hejin0315
如何确定资料是否为正态分布
friend
SPSS里有explore选项,SAS里proc univariate data=your.data normal;
rtist
误用经常比不用要糟糕得多!
friend
[quote]引用第2楼rtist于2007-09-03 09:49发表的“”:
误用经常比不用要糟糕得多![/quote]
......深奥了
anita_jiu
[quote]引用第0楼hejin0315于2007-09-03 00:39发表的“求助[ 如何确定资料是否为正态分布]”:
如何确定资料是否为正态分布[/quote]
`正态分布与否`-这与你的调查设计及性质很有关系。本人建议,请看`research methods'相关资料再结合统计探讨normal distribution的问题吧。
yihui
其实假设检验顶多也只是给出“不能拒绝数据服从正态分布的零假设”而已(这句话的意思是:没准儿也不拒绝均匀分布、不拒绝Chi-square、不拒绝t、……)
sophiayama
感觉坛子里的高手太多,说话太深奥。因为是统计新手,衷心希望高手能够以朴实简单的语言向大家介绍自己的想法。对于新手来说,统计本来就挺难,希望高手能够本着宽容的态度,纠错布道,让真理大白于天下(而不仅仅是高手之间理解),呵呵。
lry198010
一般来说,上面所介绍的统计方法只能判断样本在某一统计水平上是否为正态分布。
ly2007
[quote]引用第5楼谢益辉于2007-09-04 15:25发表的“”:
其实假设检验顶多也只是给出“不能拒绝数据服从正态分布的零假设”而已(这句话的意思是:没准儿也不拒绝均匀分布、不拒绝Chi-square、不拒绝t、……)[/quote]
我也是这样认为,不拒绝H0(数据服从正态分布),不一定就意味着接受H0啊!
但是我们的统计书上都是写着,当P>α时,H0成立(在这里指的是当研究目的期望H0成立时).
那么这个问题又该如何解决?
奇怪,为什么就没有看到有统计书对这种提法(当P>α时,H0成立)提出异议呢.
yihui
因为你没看到吴喜之老师的书。
rtist
[quote]引用第8楼ly2007于2007-09-20 04:09发表的“”:
我也是这样认为,不拒绝H0(数据服从正态分布),不一定就意味着接受H0啊!
但是我们的统计书上都是写着,当P>α时,H0成立(在这里指的是当研究目的期望H0成立时).
那么这个问题又该如何解决?
奇怪,为什么就没有看到有统计书对这种提法(当P>α时,H0成立)提出异议呢.[/quote]
把你的书扔掉吧,不折不扣的垃圾读物。找一本好书看看。
rtist
[quote]引用第3楼friend于2007-09-03 07:40发表的“”:
......深奥了[/quote]
我所说的误用,基本上是指把goodness-of-fit检验用在原始数据得marginal distribution上,在绝大多数情况下,这都是不可取的。是否可以应用正态理论的模型,通常不是在拟和模型之前决定好的,而是在拟和之后诊断出来的。
现在初学者经常把原始数据拿来,然后看原始数据是不是正态的——基本上都不是,因为本来就不应该是。
就拿t检验来说,即使误差真的是正态的,两组的均值也不一样,原始数据放在一起必定是2 component mixture of normals,显然不是normal。
所谓explorative analysis选项,基本上都会被人误用到marginal distribution上——而我们假定通常都是针对误差的。
稍微好一点点的错误是把每组单独做一个正态性检验,这个虽然成立,只是失去了近一半的数据都没用上,显然不可取。
有时候也不怪学生,因为有一些垃圾教材写的就是错误的或者具有误导性;或者教材写对了老师讲错了。
dinghl2006
说的是有点深了,感觉有点不是很明白