第5章 Stata非参数检验
目录
5.1单样本正态分布检验
案例延伸
5.2两独立样本检验
5.3两相关样本检验
5.4多独立样本检验
5.5游程检验
案例延伸
一般情况下，参数检验方法假设统计总体的具体分布为已知，但是我们往往会遇到一些总体分布不能用有限个实参数来描述或者不考虑被研究的对象为何种分布，以及无法合理假设总体分布形式的情形，这时我们就需要放弃对总体分布参数的依赖，从而去寻求更多来自样本的信息，基于这种思路的统计检验方法被成为非参数检验。常用的非参数检验包括单样本正态分布检验，两独立样本检验，多独立样本检验，游程检验等。
5.1单样本正态分布检验
单样本正态分布检验本质上属于一种拟合优度检验，基本功能是通过检验样本特征来探索总体是否服从正态分布。Stata的单样本正态分布检验有很多种，常用的包括偏度-峰度检验、Wilks Shapiro两种。
数据（案例5.1）是山东财经大学某专业60名男生的百米速度。试用单样本正态分布检验方法研究其是否服从正态分布。
sktest speed #本命令的模式是对speed变量使用偏度-峰度检验方式进行单样本正态分布检验
swilk speed #本命令的含义是对speed变量使用Wilks-Shapiro检验方式进行单样本正态分布检验
通过观察分析，我们可以看到两种检验方法的检验结果是一致的。一共有60各有效样本参与了假设检验，P值远小于0.05，所以拒绝了原假设，也就是说这个变量不服从正态分布。
案例延伸
只针对speed大于15的进行检验
swilk speed if speed>155.2两独立样本检验
基本功能是可以判断两个独立样本是否来自相同分布的总体。这种检验过程是通过分析两个独立样本的拘束、中位数、离散趋势、偏度等描述性统计变量之间的差异来实现的。
数据（案例5.2）给出了广东省东北部和西北部主要年份的年降雨量。试用两独立样本检验方法判断两个地区的年降雨量是否存在显著差异。
ranksum sum ,by(group)
通过观察分析我们可以看出24个有效样本参与了假设检验，Prob > |Z|=0.3556，远大于0.05，所以需要接受原假设，也就是说，两个地区的年降雨量存在显著差异。
5.3两相关样本检验
基本功能时可以判断两个相关的样本是否来自相同分布的总体。
数据（案例5.3）是为分析一种新药的效果，特地选取了52名病人进行实验，数据给出了用药前后的血红蛋白数量。试用两相关样本检验方法判断该药是否能引起患者体内血红蛋白数量的显著变化。
signtest qian=hou
检验结果包括符号检验、单侧检验、双侧检验三部分，符号检验（sign test）的原理是通过用配对的两组数据做差，原假设是两组数据不存在显著差别，所里两组数据做差的结果应该是正数、负数大体相当。在本例中期望值是有26个正数和26个负数，然而师级的观察值却是38个证书，所以两组数据存在明显差异。也就是说该药引起了患者体内的显著变化。单侧检验和双侧检验的结果解读在前面章节多有涉及，这里不再赘述。
5.4多独立样本检验
用于判断多个独立的样本是否来自相同分布的总体。
数据（案例5.4）是某公司招聘的一批员工毕业于4所不同的高校，并且来源于4所不同高校的员工构成了4个独立样本。待到实习期结束后，高管对这些新员工进行考察打分。试用多独立样本检验方法分析毕业于不同高校的员工在工作上的表现是否有显著的差异。
kwallis goal,by(school)
从上图我们可以看到有4组，每组15个，共60个有效样本参与了假设检验，P值远小于0.05，所以需要拒绝假设，也就是说毕业于不同高校的员工在工作上的表现有显著差异。
5.5游程检验
基本功能是：可以判断样本序列是否为随机序列。这种检验过程是通过分析游程的总个数来实现的。
数据（案例5.5）给出了某纺织厂连续15田通过实验得出的28号梳棉棉条的棉结杂志粒数的数据。试用游程检验方法研究该纺织厂的生产情况是否正常。
runtest number
我们可以看出P值=0.84远大于0.05，所以接受原假设，数据的生产是随机的，不存在自相关现象，该纺织厂的生产情况正常。
案例延伸
上述游程检验默认采用中位数作为参考值，如果设定均值作为参考值呢？
runtest number,mean
结果不再过多赘述。
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