对于每个检验,该报表都显示描述性统计量和检验结果。检验结果显示在“单因子检验,近似卡方分布”报表中;若 X 变量恰好有两个水平,则还会显示一个“双样本检验,近似正态分布”报表。描述性统计量如下:
水平
X 的水平。
计数
每个水平的频数。
得分和
每个水平的秩得分和。
期望得分
在分类水平无差别的原假设下的期望得分。
得分均值
每个水平的均值秩得分。
(Mean-Mean0)/Std0
标准化得分。Mean0 是原假设下期望的均值得分。Std0 是原假设下期望的得分和的标准差。原假设是组均值或中位数位于各组的同一位置。
若 X 恰好有两个水平,则还会显示一个“双样本检验,近似正态分布”报表。该报表提供以下信息:
S
给出观测数较少的水平的秩得分和。
Z
给出近似正态分布检验的检验统计量。请参见双样本正态近似。
概率>|Z|
基于标准正态分布,给出正态近似检验的 p 值。
该报表给出位置卡方检验的结果。请参见 Conover (1999)。
卡方
给出卡方检验统计量的值。请参见单因子卡方近似。
自由度
给出检验的自由度。
概率>卡方
提供检验的 p 值。p 值基于自由度等于 X 水平数减 1 的卡方分布。
若数据稀疏、偏斜或结值很多,精确检验可能比基于渐近行为的近似检验更适合。若 X 恰好有两个水平,JMP Pro 将计算精确检验的检验统计量。选择非参数 > 精确检验,然后选择您所需的检验。随即显示一个“双样本: 精确检验”报表。该报表提供以下信息:
S
给出较小组中观测的秩得分和。若 X 的两个水平有相同的观测数,则 S 值对应于值排序中 X 的最后一个水平。
概率 ≤ S
给出检验的单侧 p 值。
概率 ≥ |S-Mean|
给出检验的双侧 p 值。