如何进行标志测试？

更多关于这件事 标志测试 为您以更好的方式理解上面提出的结果：标志测试是用于评估人口中位数的声明的参数测试。当不满足一个平均值的Z检验的假设时通常使用它（即,当分布显着从正常性偏离时）。作为每个其他假设检验,测试具有两个非重叠假设,无效和替代假设。零假设是关于人口中位数的陈述,假设无效,以及替代方案 假设是零假设的互补假设。

统计数据的标志测试是什么？

• 标志测试是一个非参数测试,因此,它不需要样本来自正常分布的人口


• 标志测试非常灵活,可以在许多环境中使用,其中可以将结果测量为“正”或“负”（例如在上级或低于中位数等）中）


• 根据我们对“无效”情况的了解,标志测试可以是双尾,左尾或右尾


• 假设检测的主要原理是,如果在假设的假设下获得的测试统计量是足够不太可能的测试统计,则拒绝零假设 是真的


• 如果样本大小足够小,则需要与临界值（取决于提供的意义级别）使用比较,从标志测试表（检查您的书的背面）。


• 如果样本大小足够大,则可以使用正常近似,并且可以使用适当的Z测试。

您如何找到标志的测试值？

如果\(X^+\)和\(X^-\)分别是正和否定标志的数量,则测试统计量被计算为\(X = \min\{X^+, X^-\}\)。如果\(X \le X*\),其中\(X*\)是符号测试的关键值,则拒绝符号测试的NULL假设,用于提供的重要级别以及指定的尾部类型。如果样本大小足够大,则可以使用用于z静态的公式,并且是

如果样本大小足够大,则当z常规位于抑制区域上时,禁止零假设,这由显着水平（\(\alpha\)）和尾部类型（双尾,左尾或右侧）确定尾巴）。

在不满足假设对于单个样本T检验的情况下,可以使用标志测试。如果相反,满足假设,那么您可以使用我们的 一代平面仪器的T检验 。

标志测试的应用

标志测试是非参数统计中最通用的测试之一。它需要多种形状,从群体中位的基本测试开始,但随着简单的调整,它可以变成运行测试或进入 Wilcoxon签署签署等级