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图12-1 两组独立样本的T检验结果
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从图12-1可以看出,pr>F的值为0.372 6,该值大于α理论值0.05,所有没有理由拒绝方差相等的假设,因而上述两组样本的方差是相等的。
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再看T-Tests:pr>|t|的值为0.000 6,小于α理论值0.05,所以有足够的理由拒绝两个样本的均值差为0的假设,也即两个样本组的活跃度分数的均值是不相等的。
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数据挖掘与数据化运营实战:思路、方法、技巧与应用 12.2.5 两组独立样本的非参数检验
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虽然两组观察值是各自独立的,但是每组观察值不一定来自正态分布的总体,同时两个独立样本组的方差也不一定相等,这时就不能采用独立样本的T检验了,而必须进行两组独立样本的Wilcoxon秩和检验。
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两组独立样本的Wilcoxon秩和检验方式是比较两个独立组观察值的一种非参数检验。该检验结果类似于T检验的结果,该检验用于次序变量、区间变量和比例变量中。
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还是以上述案例为例,假设案例的数据不满足T检验的前提条件,那么就应该采用两组独立样本的Wilcoxon秩和检验,在SAS中,可利用Proc Npar1way的过程语句来实现,程序代码如下:
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Proc Npar1way data=Work.One WILCOXON;
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Class group;
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VAR score;
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Run;
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运行上述程序后得到两个独立样本进行Wilcoxon秩和检验后的结果,如图12-2所示。
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图12-2 两组独立样本的Wilcoxon秩和检验的结果
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在图12-2中可以看到,Two-Sided pr>|Z|的值为0.011 1,小于α理论值0.05,所以有足够的理由拒绝原假设两个独立组的均值相等,也即两个独立组的活跃度分数的均值是不相等的。
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需要强调的是,如果Two-Sided pr>|Z|的值大于α理论值0.05,则结论是两个独立组的均值没有显著差异,但是并不能说成两个独立组的均值相等。
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数据挖掘与数据化运营实战:思路、方法、技巧与应用 12.2.6 配对差值的T检验
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在数据化运营的实践应用场景中,进行配对组样本的比较时,一般是对样本运营前后的情况进行对比,比如针对运营前后的网站活跃度进行对比,通过T检验,来判断运营活动是否明显提升了样本人群的网站活跃度。
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对配对组差值进行T检验的条件类似于独立组样本的T检验的条件,其中包含以下两个条件:
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