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(獨立)雙樣本機率分配差異檢定
Two-sample Kolmogorov-Smirov test
此方法為無母數方法中Kolmogorov-Smirov機率分配檢定。主要用來檢定資料中感興趣的樣本是否符合某一種已知的機率分配,如多項(multinomial)分配、常態(normal)分配、珈碼(gamma)分配或是卜瓦松(Poisson)分配等。

分析方法     雙樣本機率分配差異檢定(Two-sample Kolmogorov-Smirov test)
資料中感興趣之樣本數     兩組
目的     檢定此兩組樣本是否來自相同的機率分配
備註 當資料中感興趣的樣本數僅有一組,目的為檢定資料是否來自某種已知分配;可使用單一樣本機率分配檢定(One-sample Kolmogorov-Smirov test)卡方適合度檢定(Chi-square test for goodness of fit)進行分析。

本方法使用之R相關套件與參考文獻:
相關套件:stats、base
參考文獻:(依套件名稱排序)
  1. R Core Team (2013). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. URL:http://www.R-project.org/.
範例A-7:電影市場的分析

看電影一直是現代人的重要休閒活動,隨著影音科技的日新月異,電影院的聲光效果更是一種高級享受,吸引著許多民眾前往消費。但是伴隨著享受的同時,電影的票價也是節節的升高,有最便宜的早場優待票220元,也有3D IMAX的400元票價,在消費與享受之間如何吸引民眾前往,也是業者的一個重要課題。影城工會為了瞭解電影院的市場是否已趨飽和,特別委託某研究機構調查,該機構抽查北部與南部各100家電影院,得到過去3個月的營業收入(單位:萬元),並製作一次數分配表,列出8個不同收入的區間,並將每家電影院依收入高低歸於各區間,列於表中。

表:電影院的收入區間次數分配表。
收入區間 1000以下 1001-2000 2001-3000 3001-4000 4001-5000 5001-6000 6001-7000 7001以上
北部 6 6 18 25 24 11 6 4
南部 12 8 30 22 16 6 5 1
系統中所提供的範例資料檔為原始資料(即未分組前的資料)

Q2:由於南北部民情的不同,再加上都市發展的差異性,故研究機構對於南部與北部電影院的收入差異非常的感興趣,想分析南北部電影院的收入區間分布是否有差異,以增加電影院業者對市場評估的訊息。
問題解析:分析南北部電影院的收入區間分布是否有差異,可討論"北部的電影院收入分布與南部電影院的收入分布是否有差異?"。
統計方法:此問題中,變數為不同收入區間的電影院家數,為單一變數(一個變數,建議選擇單變數分析),討論南部與北部電影院收入故視為二組樣本,且兩地區的電影院收入應無關聯,可視為獨立樣本;可採用分析方法:(獨立)雙樣本機率分配檢定(two-sample Kolmogorov-Smirov test),檢定"北部的電影院收入分布與南部電影院的收入分布是否有差異?"。

解析:
1. 此題可建立虛無假設為"北部的電影院收入分布與南部電影院的收入分布無差異"。
2. 建立資料檔上傳,檔案格式請參照上傳檔案說明。
3. 依分析步驟說明分析資料。
4. 分析結果: two sample ks test
(獨立)雙樣本機率分配差異檢定 - 分析結果
  • 分析方法:(獨立)雙樣本機率分配差異檢定
  • 資料名稱:範例A-7
  • 檢定變數:_NEW_
  • 分組變數:_GROUP_(北部, 南部)
  • 顯著水準:0.05
  • 計算時間:0.087秒

  • 樣本敘述統計量I
    變數名稱
    Variable
    分組變數(_GROUP_)
    Class Variable(_GROUP_)
    樣本數
    Count
    平均數
    Mean
    中位數
    Median
    最小值
    Minimum
    最大值
    Maximum
    標準差
    Std. dev.
    _NEW_ 北部993924.7475368748590011702.7628
    南部993203.4545300229678001625.3355
    不分組(Total)1983564.1013430.529690011699.1824
    I:樣本敘述統計量皆不包含遺失值

  • 雙樣本機率分配差異檢定I
    虛無假設:兩組資料來自相同母體分配
    變數名稱
    variable
    Kolmogorov-Smirov D 檢定統計量
    Kolmogorov-Smirov D-statistics
    p-值II
    p-value
    _NEW_ 0.2323 0.0095589 **
    I:分組變數為_GROUP_
    II:顯著性代碼:‘***’ : < 0.001, ‘**’ : < 0.01, ‘*’ : < 0.05, ‘#’ : < 0.1

  • 分析結果建議:由於檢定結果P-值為(0.0095589) < 顯著水準0.05,因此可拒絕虛無假設。
[重新分析]
影音教學內容為本系統資料處理與分析方法之操作說明,
可供使用者即時參考及線上自學,
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步驟一:資料匯入
選擇要進行分析的資料檔或上傳檔案
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