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市场调研-数据分析操作模块指导书

非参数检验与参数检验

具体操作示例

非参数检验

非参数检验是统计分析方法的重要组成部分，它与参数检验共同构成统计推断的基本内容。

两者的主要区别是：

参数检验要求假定总体服从某种分布，对总体分布中一些未知的参数，例如总体均值、总体方差等进行统计推断，进行参数检验时，通常是假设总体服从正态分布，统计量构造也以此为基础，通常服从t分布。

非参数检验是对总体分布不做假定，直接从样本中发掘总体的信息，推断总体的分布，由于该方法在推断总体分布时没有涉及总体分布的参数，因此命名为“非参数”检验。

非参数方法大致可以分为两类：

1. 分布类型检验方法：也称为拟合优度检验方法，即从样本出发检验拟合总体的分布，并检验样本拟合的分布与某个期望的理论分布是否有显著的差异。例如分布比例的卡方某某法、二项分布检验法、正态分布的K-S检验法、列联表分析中的卡方某某等都属于这一类方法。

2. 分布位置检验方法：用于检验样本所在总体的分布位置/形状是否相同，其核心是用样本排序后的位置来判断总体间是否有差异。特别是SPSS中提供的独立样本和配对样本的检验方法都属于这一类方法。

非参检验方法主要运用于：

第一、检验样本是否服从某一分布；

第二、对样本和总体比例的拟合优度进行检验；

第三、当总体分布未知时通过样本比较两个总体的分布是否相同。

（1）卡方某某（拟合优度检验）

练习一：单样本分布比例的卡方某某

某***经营多年，形成了一套成熟的企业文化和管理体系，例如根据多年的运营经验发现：监察员、经理层、办事员三种职务类别人员比例大约在5： 15：80为宜，这样运行效率最高。***进行人事调整，人员结构发生变动，有人担心是否人事调整已经导致职务类型比例的失调，请利用“员工比例.sav”抽样数据来检验该问题。

建立假设

H0：目前三个职业的总体构成比仍然是5％ 、 15％和80％

H1：目前三个职业的总体构成比不再是5％ 、 15％和80％

第一步：打开数据文件： 员工比例.sav，选择菜单栏中的【Analyze(分析)】 →【Nonparametric Tests(非参数检验)】→【Legacy Dialogs(旧对话框)】→【Chi-Square(卡方)】命令，弹出【Chi-Square Test(卡方某某)】对话框。其中，“jobcat”变量表示职业类型， “1”表示办事员，“2”表示监察员，“3”表示经理。

第二步：选择检验变量： 在左侧的候选变量列表框中选择“jobcat”变量作为检验变量，将其添加至【Test Variable List(检验变量列表)】列表框中。

第三步：选择期望值： 在【Expected Values(期望值)】选项组中点选【Values】单选钮，以指定期望概率值。接着在Values的文本框中分别输入0.8、0.05和0.15这三个数值，并且单击【Add】按钮加以确定并完成操作。

最后，单击【OK(确定)】按钮，操作完成。（注意输入期望值比例时的顺序）

结论：不能拒绝零假设，暂时只能认为目前三个职业的总体构成比仍然是5％、15％和80％，人数的变动只是随机误差造成的，公司人员结构没有显著性改变。

练习二：

XX“智远市场***”考核了ABC***的市场占有份额，知道过去的***A的份额为30%，公司B的份额为50%，公司C的份额为20%，最近几个月，公司C开发出了一种新型改进产品并推向市场，公司C聘请***重新作市场调查，希望知***的创新产品推出是否使市场占有率发生了变化。***随机调查 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 3 10 8 9 6

XXXX国际机场

10 9 6 7 8 7 9 8 10 7 8 5 7 3 5 6 8 7 10 8 4 7 8 6 9 9 5 3 1 8 9 6 8 5 4 6 10 9 8 3 2 7 9 5 3 10 9 5 10 8

对操作过程及结果进行概括性总结

回答本指导书所提出的思考题（共计六项）

四、结合课堂所学内容，谈谈你对数据分析工具及方法的认识。

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