Poisson检验操作步骤.docx

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Poisson检验分析具体示例与步骤

Poisson检验用于判断数据是否符合Poisson分布,通常适用于低概率事件的发生频数。以下是一个具体的示例和操作步骤,帮助你在SPSSAU(在线SPSS)中进行Poisson检验。

示例背景

某研究人员观察某路口每天闯红灯的车辆数量,总共观察了100天,得到的数据如下表所示。其中一列表示“闯红灯的车辆数量”,另一列表示“频次”(即有多少天出现该数量的闯红灯车辆)。

操作步骤

数据准备

将数据整理成SPSSAU(在线SPSS)支持的格式。如果是加权数据,如上表所示,直接上传即可。如果是非加权数据,每行代表一个观测值,则需要先进行汇总。

上传数据

登录SPSSAU(在线SPSS)平台,点击“上传数据”按钮,将整理好的数据上传至系统。

选择Poisson检验

在SPSSAU(在线SPSS)中,点击【实验/医学研究】→【Poisson检验】。

设置分析变量

在分析页面中,将“闯红灯车辆数量”拖拽到分析项(定类)框,将“频次”拖拽到权重框(如果是加权数据)。

开始分析

点击“开始分析”按钮,SPSSAU(在线SPSS)将自动进行计算并输出结果。

结果解读

SPSSAU(在线SPSS)会输出以下结果:

实际频数与期望频数

表格中会显示每个类别的实际频数和期望频数,用于比较数据是否符合Poisson分布。

卡方值与P值

卡方值用于衡量实际频数与期望频数的差异,P值用于判断数据是否显著符合Poisson分布。通常,P值大于0.05表示数据符合Poisson分布。

结论

根据P值,判断数据是否符合Poisson分布。如果P值大于0.05,可以认为数据符合Poisson分布;否则,不符合。

示例结果

假设SPSSAU(在线SPSS)输出的P值为0.12,大于0.05,则可以认为该路口每天闯红灯的车辆数量符合Poisson分布。

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