Vergleicht man kontinuierliche Verteilungen von ungleicher Größe Gruppen in SPSS, Andrew Wheeler

Neulich hatte ich die Aufgabe, zwei Verteilungen einer kontinuierlichen Variable zwischen zwei Gruppen zu vergleichen. Eine Komplikation, die entstanden, wenn man versucht grafische Vergleiche zu machen war, dass die Gruppen ungleiche Stichprobengrößen hatten. Ich mache dieses Blog-Post vor allem, weil viele der Optionen wird zeigen, ich kann nicht direkt über die grafische Benutzeroberfläche (GUI) in SPSS getan werden, aber das Verständnis n bisschen darüber, wie die Grafikoptionen in der GPL arbeiten wird Ihnen helfen, die Charts wollen Sie allein verlassen, ohne dass machen, was über die grafische Benutzeroberfläche zur Verfügung steht.

Manchmal kann man nicht immer das bekommen, was Sie den Chart Builder GUI obwohl wollen durch. Ein Beispiel wollte ich ursprünglich eine Bevölkerungspyramide Typ Diagramm machen, und es erlaubt Ihnen nicht, die Basis Prozent wie die über die GUI zu spezifizieren. Also machte ich ursprünglich eine Pyramide Diagramm wie diese;

Und hier ist es, was die eingefügte Ausgabe erscheint wie.

Sie können tatsächlich post-hoc die traditionelle Histogramm bearbeiten, um eine Bevölkerungspyramide zu machen (durch die Platten Mirroring), sondern durch die GPL Prüfung produzierte für die obige Tabelle können Sie einen Blick auf die potentiellen Möglichkeiten gibt können Sie eine Vielzahl von Diagrammen zu erzeugen, in SPSS.

Einer der Kritik an diesem ist aber, dass ein Kernel und die Bandbreite der Auswahl ist Ad-hoc (I alle Standard kernal und Bandbreite in SPSS hier nur verwendet, und es unterschied sich in unerwarteter Weise zwischen den Frequenzzählungen und den gewichteten Schätzungen, die unerwünscht ist ). Sie können auch sehen, dass einige der Dichte geglättet werden über unlogische Werte in diesem Beispiel (Werte unter 0). Weitere mögliche Plots sind die cumualitive Verteilung und QQ-Plots die Quantile jeder Verteilung miteinander zu vergleichen. Wieder sind diese schwierig bis unmöglich, über die grafische Benutzeroberfläche zu erhalten. Hier ist die nächste, die ich zu bekommen, um eine kumulative Verteilung von Gruppen durch die GUI kommen könnte.

Diese kumulativen Parzellen sind nicht so problematisch mit Behältern wie die Histogramme oder kde Schätzungen und in der Tat viele interessante Fragen sind viel einfacher adressiert mit den kumulativen Parzellen. Zum Beispiel, wenn ich den Anteil der Ereignisse, die geschehen innerhalb von 10 Tagen (oder seinem Komplement, der Anteil der Ereignisse, die noch nicht auftreten innerhalb von 10 Tagen) ist dies eine einfache Aufgabe mit den kumulativen Plots wissen wollte. Dies würde bestenfalls extrem schwierig sein, mit dem Histogramm oder Dichteschätzungen zu bestimmen. Der kumulative Plot gibt auch einen grafischen Vergleich der Verteilung (wenn auch vielleicht nicht so intuitiv wie das Histogramm oder kde Schätzungen). Zum Beispiel ist es einfach, die Lage der Gruppe 2 ist leicht nach rechts verschoben, um zu sehen.

Das letzte Grundstück stelle ich ein QQ-Plot. Diese werden typischerweise als Plotten eine empirische Verteilung gegen eine theoretische Verteilung präsentiert, aber man kann zwei empirischen Verteilungen gegeneinander plotten. Auch hier kann man nicht ganz den QQ-Plot von Interesse, obwohl die regulären GUI, und Sie haben einige Datenmanipulation zu tun, um die Elemente des Graphen konstruieren zu können. Sie können QQ-Plots gegen eine theoretische Verteilung im PPLOT Befehl tun, so könnte man separate QQ-Plots für jede Untergruppe machen, aber das ist weniger als ideal. Im Folgenden werde ich ein Beispiel für meine aufgebaut QQ-Plot einfügen, zusammen mit Syntax zeigt, wie der PPLOT Befehl für separate Untergruppen verwenden (SPLIT FILE) und die Quantile des Erhaltens der RANK-Befehl Intrest verwenden.

Obwohl ich mit einer einfachen Frage begann, dauert es ein gutes Stück von Wissen über sowohl grafisch Vergleich Verteilungen und Datenmanagement (das heißt, wie die Daten zu formen) in der Lage sein, alle diese Arten von Diagrammen in SPSS zu machen. Ich habe absichtlich die Referenzverteilungen sehr ähnlich, und wenn Sie nur mit dem typischen Histogramm der geringen Unterschiede in der Lage und Umfang zwischen den beiden Verteilungen stecken würden nicht so offensichtlich sein, wie es mit dem Kernel Dichte, die kumulativen Verteilung oder dem QQ-Plots ist .