第八章秩转换的非参数检验.ppt

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1、第八章秩转换的非参数检验本章内容：第一节配对样本比较的Wilcoxon符号秩检验第二节两个独立样本比较的Wilcoxon秩和检验第三节完全随机设计多个样本比较的Kruskal-WallisH检验第四节随机区组设计多个样本比较的FriedmanM检验概述前面所述的计量资料的t检验和F检验，都是基于总体分布为正态分布、总体方差相等的前提下对总体均数进行的检验。这类检验方法总体分布为已知的函数形式，是对其总体参数作假设检验称为参数检验（parametrictest）。若总体分布未知或已知总体分布与参数检验所要求的条件不符，数据转换也不能使其满足参数检验的条件，这时需要采用一种不

2、依赖于总体分布的具体形式，与总体参数无关的检验方法。这种方法不受总体参数的影响，它检验的是分布，不是参数，称为非参数检验（nonparametrictest）。本章介绍常用的秩转换（ranktransformation）的非参数检验，也称秩和检验（ranksumtest），该类方法在非参数检验中占有重要地位。秩转换的非参数检验是首先将定量数据从小到大，等级数据从弱到强或从强到弱转换成秩后，再求秩和，计算检验统计量—秩统计量，做出统计推断。由于秩统计量的分布与原数据总体分布无关，具有较好的稳健性，可用于任何分布类型的资料。例如，一端或两端有不确定数值（如<0.1,>15.0

3、）的资料、总体分布为偏态或分布不明的小样本（比如n<30）资料、不满足参数检验条件的资料、等级资料等。如果已知其计量资料满足（或近似满足）参数检验条件的，应该选用参数检验的方法，因为此时若选用秩转换的非参数检验的方法，会降低检验效能。第一节配对样本比较的Wilcoxon符号秩检验配对设计计量资料两处理效应的比较，一般采用配对t检验，如果差数严重偏离正态分布，可采用Wilcoxon秩检验，亦称符号秩和检验（signedranktest）。一般认为，在数据满足配对t检验要求时，Wilcoxon秩检验的功效是检验效能的95%左右。1．配对样本差值的中位数和0比较目的是推断配对样

4、本差值的总体中位数是否和0有差别，即推断配对的两个相关样本所来自的两个总体中位数是否有差别。方法步骤见例8-1。例8-1对12份血清分别用原方法（检测时间20分钟）和新方法（检测时间10分钟）测谷-丙转氨酶，结果见表8-1的（2）、（3）栏。问两法所得结果有无差别？1.建立检验假设，确定检验水平2.求检验统计量T值①省略所有差值为0的对子数，令余下的有效对子数为n，见表8-1第（4）栏，本例n=11；检验步骤若多个差值为0，可通过提高测量工具的精度来解决。②按差值的绝对值从小到大编秩，然后分别冠以正负号。遇差值绝对值相等则取平均秩，称为相同秩（ties）（样本较小时，如果

5、相同秩较多，检验结果会存在偏性，因此应提高测量精度，尽量避免出现较多的相同秩）,表8-1第（4）栏差值的绝对值为2有2个，其秩依次应为1，2，皆取平均秩为1.5，见表8-1第（5）、（6）栏；③任取正秩和或负秩和为T，本例取T=11.5。3.确定P值，作出推断结论当n≤50时，查T界值表（附表9），判断原则：内大外小。若当n＞50，超出附表9范围，可用正态近似法作u检验。配对等级资料采用符号秩检验最好选用大样本。注意2．单个样本中位数和总体中位数比较目的是推断样本所来自的总体中位数M和某个已知的总体中位数M0是否有差别。用样本各变量值和M0的差值，即推断差值的总体中位数和

6、0是否有差别。方法步骤见例8-2。例8-2已知某地正常人尿氟含量的中位数为45.30。今在该地某厂随机抽取12名工人，测得尿氟含量见表8-2第（1）栏。问该厂工人的尿氟含量是否高于当地正常人的尿氟含量？检验步骤据表8-2第（3）、（4）栏，取T=1.5。第二节两个独立样本比较的Wilcoxon秩和检验1．原始数据的两样本比较例8-3对10例肺癌病人和12例矽肺0期工人用X光片测量肺门横径右侧距RD值（cm），结果见表8-5。问肺癌病人的RD值是否高于矽肺0期工人的RD值？表8-5肺癌病人和矽肺0期工人的RD值（cm）比较检验步骤求检验统计量T值：确定P值，作出推断结论：2

7、．频数表资料和等级资料的两样本比较例8-439名吸烟工人和40名不吸烟工人的碳氧血红蛋白HbCO(%)含量见表8-6。问吸烟工人的HbCO(%)含量是否高于不吸烟工人的HbCO(%)含量？计量资料为频数表资料，是按数量区间分组；等级资料是按等级分组。现以等级资料为例，方法步骤见例8-4。表8-6吸烟工人和不吸烟工人的HbCO(%)含量比较①先确定各等级的合计人数、秩范围和平均秩，见表8-6的（4）栏、（5）栏和（6）栏，再计算两样本各等级的秩和，见（7）栏和（8）栏；②本例T=1917；③计算u值第三节完全随机设计多个样本比较