※ 引述《[email protected] (老怪物)》之铭言： : ※ 引述《[email protected] (softwind rising)》之铭言： : > 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 抱歉这边小弟想再请教一下 像之前我问过 第一组和第二组比 然後 第二组在和第三组比 如果12组齐一性检定接受 然後23组也接受 那我可以说123组作齐一性检定也是接受吗 还是说 我联列表要一起列出 变成 1. <1 2 3> 2. <1 1 3> 3. <2 2 3> 然後123一起看... 小弟想问这个主要是因为 越多组一起分析 其自由度成长很快 想上例两组自由度为 2 但是三组一起分析变成 4 还是说 多少组分析都没有差别... (抱歉 小弟真的只会作题目... 题目数据都漂漂亮亮 但是自己实际应用就...) : 则第一组视同不存在. : > 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). 这部分我询问过数理统计的相关老师 (我本身不是读统计的科系) 对像我这种数据会有"非常多组"的分类 老师不认为作齐一性检定合适 因为太多组 自由度太大 chi^2曲线很容易右偏 检定会倾向容易接受H0 如果我将时间间隔刻度作调整再来分析 又有点像是在玩数学游戏 XD 为了达到某论点 而东凑西凑... 然後结论是 老师他会再找找看 有没有适合类似我这种数据的检定方法 --------------实在是感谢他了 谈正事-------------------------- 这个问题小弟也有向中研院的院士请教... 虽然该教授还没有email回信 想问一下 中研院的院士可以作学术的谘询吗？ 我是看该院士挂在 "学术谘询人员"名单下面... 所以就寄信过去了 --

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