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通过SPSS二项分布检验,验证产品的合格率是否符合标准

发布时间:2020/12/07

IBM SPSS Statistics的二项分布检验,属于非参数检验中的一种分析方法,与参数检验不同,非参数检验是在总体方差未知的情况下,利用样本数据对总体分布等进行推断分析的方法。

而二项分布检验是用于二值取值样本数据的检验方法,通过验证样本数据是否服从概率为P的二项分布来推断样本所属总体是否符合概率为P的二项分布。接下来,我们会以一个检验产品合格率是否符合指定合格率的事例作为例子。

一、使用的数据类型

由于二项分布检验是用于二值取值的检验方法,在分析数据时,如图1所示,需使用数值型的数据。

图1:示例数据

为了更好地识别变量中数值的含义,如图2所示,可以在变量的值标签中,标注数值的值标签。在本例中,分别使用1、0代表合格、不合格。

图2:变量值标签

二、应用二项分布检验

了解了二项分布使用的数据类型后,就可以打开IBM SPSS Statistics的二项分布检验功能,进一步了解其使用的方法。

如图3所示,依次单击分析-非参数检验-旧对话框-二项检验,打开二项检验的设置面板。

图3:二项分布检验

先简单了解一下二项检验中的选项含义:

1. 检验变量列表,即用于二项检验的变量

2. 定义二分法,用于定义二值的取值。如数据仅包含二值,可选择“从数据中获取”;如数据包含多个值,就需要设置“分割点”,将数据分为两组取值

3. 检验比例,即用于验证数据是否服从的概率P

接下来,我们使用示例数据实际操作一下。

图4:二项分布设置面板

1.选择变量

本例中检验的是抽样产品的合格率是否符合98%的标准,按照该检验目的,如图5所示,需将“是否合格”变量添加为检验变量列表,设置“从数据中获取”的方法,并将检验比例设置为“0.98”。

图5:选择变量

2.精确检验

由于二项分布属于非参数检验,需要进行精确检验的设置。一般情况下,保持默认的“仅渐进法”选项。蒙特卡洛法、精确法用于总体非渐进分布的情况。

图6:精确检验

3.选项设置

接着,设置统计数值以及缺失值的处理方法。为了更全面地分析数据,可同时勾选“描述”与“四分位数”。

图7:配对样本T检验的数据格式

4.结果解读

完成以上设置后,运行检验。

如图8所示,可以看到,样本的合格率为95%,与检验比例98%相比较,其显著性为0.02<0.05,表明当前样本的合格率与检验比例有显著差异,也就是说,当前样本的合格率不符合标准。

图8:检验结果不显著

三、小结

综上所述,IBM SPSS Statistics的二项分布检验,是一种非参数的检验方法,用于推断样本所属总体是否符合概率为P的分布,适用于分析二值取值变量数据是否符合标准概率的情况。

作者:泽洋

标签:SPSS二项分布检验

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