卡方檢定 結果:. 卡方檢定統計量χ 2 = 8.202 ,p值= 0.042 ,達到α = 0.05的顯著水準,因此拒絕虛無假設,接受對立假設。表示「性別」的不同對「購買行為」有顯著的影響 ... ... <看更多>
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假設我有兩組資料如下:
d1 d2 d3 d4 d5 d6 d7 d8 d9
控制 21.8 47.7 65 142 245 350.5 478.3 643.1 818.7
實驗 11.4 52.1 52.8 173.3 285.1 394.2 521.3 727.3 879.7
我想比較這兩組的分配是否有差異
分別用了卡方檢定跟KS檢定
卡方我把控制組數據當成 期望值Ei 實驗組當成Oi
卡方值 = Σ(Oi-Ei)^2/Ei = 46.05 > X^2(0.95,8) p-value = 2.32232E-07
而K-S檢定 則是用SPSS的兩組獨立樣本比較
算出來的p-value是 1
我的問題是 這兩個方法算出來的p-value 有點天差地遠
我是覺得K-S的結果似乎比較合乎數據的樣子
是卡方的計算有問題嗎?
還請大家賜教,謝謝
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◆ From: 140.109.32.9
sorry 我自己都沒說清楚 我再詳細描述一下好了
事實上d1~d9是不同的天數
然後呢 其實每一天 都收集了repeat20次的data
而不同天的repeat 是獨立的 (也就是 沒有block)
post上來的 是每天的平均值
這種型態的資料 一開始的想法當然是想用 重覆的two-way anova
但是 每天的變異數會不一樣 天數愈久 變異數就愈大 所以就不適合
再來從數據上看 隨著天數增加 不管實驗組或控制組 值都會愈來愈大
但這也是預料之中 真正有興趣的是想判斷出
實驗組跟控制組 的表現"pattern"是否一樣
或者說 實驗組數據的成長幅度 是否跟控制組一樣
因為最後就覺得不管怎樣 都是直接用平均值做比較
我就沒有把始末說這麼清楚 當時主要是想問為何K-S跟卡方的結果差異這麼大
所以目前看來 卡方是不適合的?
那K-S用在這個case上是OK的嗎?
或者有其他更適合的方法?
謝謝!
※ 編輯: eco100 來自: 118.166.213.21 (08/17 14:18)
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