Poisson检验分析具体示例与软件操作步骤

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

1. 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。
2. 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。
3. 选择Poisson检验
   • 在SPSSAU(在线SPSS)中，点击【实验/医学研究】→【Poisson检验】。
4. 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）。
5. 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：

1. 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。
2. 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。
3. 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。