※ 引述《[email protected] (softwind rising)》之铭言： > ※ 引述《[email protected] (老怪物)》之铭言： > : 当然略过! > : 但, 你必须先确定 "理论值为 0" 是正确的! > : 观测值为 0 不表示理论值一定是 0. > 其实我作的是齐一性检定 两方比对数据都是测试的实验数据 > 我的目的只是想要证明 两次的测试数据的分布是一致的 > 所以应该是没有真正的标准分布 > 所以也有可能会 第一次和第二次比对 > 也有可能是第一次和第十次作比对 > 但是我会将这些实验的数据都比过一次 > 也就是说 我希望得到的结果是 > 第一次 和第二次 .... ... 和最後一次的实验数据都是一致的 两样本次数都是 0 导致理论值为 0, 仍然对卡方无贡献, 因此仍应当做不存在. 例如, 次数为 class 1 2 3 4 sample1 0 50 950 10000 sample2 0 40 450 5000 则第一组视同不存在. > : 我不知你是自订公式还是 Excel 有那样的分析? > : 不管怎样, 那是公式定义或程式设计的问题! > : 没有 "自由度太大 不适合来作检定" 的这种事! > : 但若分成太多组, 导致许多分组理论值偏低, X^2 统计量 > : 的 null distribution 并不能用卡方近似. > 这就是我的实验数据的特点 因为是连续时间的纪录 > 最小的时间刻度可以到 ms > 所以在分组的时候 如果时间的分组太细 > 时间的间隔太短 > 就会有许多 分组的累积次数是 0的结果 > 如此的话 请问我应该用何种检定 > 来证明我的实验数据是一致的 > 谢谢你的回应 分组可任意, 更要小心从事. 若分组太粗略, 可能隐藏重 要差异而不自知; 分组太细, 不能用卡方近似, 而需考虑 exact test (需要有专门软体如 StatXact). 除了卡方检定, 另可考虑 Kolmogorov-Smirnov Test. 参 考 http://www.physics.csbsju.edu/stats/KS-test.html 书本大概可查 non-parametric 的教本. 建议拿着你的资料, 就近找专业统计人员讨论、评估, 看 看如何分组, 或者上列 K-S 检定较适当? 在不可能获得专业统计谘询的情形下, 可在适合卡方近似 的条件下, 比较不同分组是否造成结论不同 (分组方式的 敏感度分析). -- 来自统计专业的召唤... 无名小站 telnet://wretch.twbbs.org Statistics (统计方法讨论区) 成大计中站 telnet://bbs.ncku.edu.tw Statistics (统计方法及学理讨论区) 盈月与繁星 telnet://ms.twbbs.org Statistics (统计：让数字说话) 交大资讯次世代 telnet://bs2.twbbs.org Statistics (统计与机率) ★本文未经本人同意请勿转载; 回覆请勿全文引用, 请仅留下直接涉及部分。 -- 夫兵者不祥之器物或恶之故有道者不处君子居则贵左用兵则贵右兵者不祥之器非君子 之器不得已而用之恬淡为上胜而不美而美之者是乐杀人夫乐杀人者则不可得志於天下 矣吉事尚左凶事尚右偏将军居左上将军居右言以丧礼处之杀人之众以哀悲泣之战胜以 丧礼处之道常无名朴虽小天下莫能臣侯王若能守之万物将自宾天地相合以降甘露民莫 之令而自均始制有名名亦既有夫亦将知止知止可以不殆譬道之在天 163.15.188.87海