2014-07-23 14:04:40解讀統計與研究譯者
判定常態分配的各種指標
進行母數統計(parametric statistics)時 謹慎的研究者必定會進行常態分配考驗 藉以判定眼前的資料是否來自於常態分配母體
其虛無假設為: 資料與常態分配特徵沒有差異
有不只一種統計程序能夠進行常態分配考驗(e.g., Shapiro-Wilks or K-S Lilliefors) 問題是如果結果不一致怎麼辦? 那麼到底要繼續進行母數統計或是轉換至無母數統計程序呢?
這時候 就要綜合考慮其它指標:
(1)測量尺度(例如: 連續性或順序性)
(2)視覺檢視
(3)中央趨勢指標(平均數 中位數 眾數)的相似性 完美常態分配這三個指標會一樣
(4)峰度
(5)樣本量
研究者綜合考量以上幾點之後 就能比較清楚地選擇適合的統計程序
其虛無假設為: 資料與常態分配特徵沒有差異
有不只一種統計程序能夠進行常態分配考驗(e.g., Shapiro-Wilks or K-S Lilliefors) 問題是如果結果不一致怎麼辦? 那麼到底要繼續進行母數統計或是轉換至無母數統計程序呢?
這時候 就要綜合考慮其它指標:
(1)測量尺度(例如: 連續性或順序性)
(2)視覺檢視
(3)中央趨勢指標(平均數 中位數 眾數)的相似性 完美常態分配這三個指標會一樣
(4)峰度
(5)樣本量
研究者綜合考量以上幾點之後 就能比較清楚地選擇適合的統計程序