非参数性检验ppt课件.ppt

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1、非参数性检验主要内容配对设计资料的符号秩和检验单样本资料的符号秩和检验完全随机化设计两独立样本的秩和检验完全随机设计多个独立样本的秩和检验复习参数统计：计量资料通常要求样本来自正态总体，或方差齐等，在此基础上用样本统计量对总体参数进行推断或作假设检验的统计分析方法。参数检验方法t检验两独立样本t检验要求：正态、方差相等、个体独立配对t检验要求：差值正态、个体独立方差分析完全随机设计方差分析要求：正态、方差相等、个体独立未解决的问题疗效用痊愈、显效、有效、无效四级分类法进行评价时，两组或多组如何比较？对两组

2、患者空腹胰岛素水平进行比较时，有的病例测量结果为Ins<2.0或Ins>300，如何处理？未解决的问题对应于多分类变量（有序）非正态分布不完整数据：如，Ins<2.0或Ins>300正态分布但方差不相等时非参数检验的概念非参数检验又称为任意（不拘）分布检验（distribution-freetest），这类方法并不依赖总体分布的具体形式，应用时可以不考虑研究变量为何种分布以及分布是否已知，进行的是分布之间而不是参数之间的检验，故又称非参数检验（nonparametrictest），简称非参检验。非参数检验

3、的优缺点1.优点适用范围广，且收集资料、统计分析比较简单。2.缺点损失了部分信息，检验效能降低了，容易犯第二类错误。已知总体分布类型，对未知参数（μ、π）进行统计推断依赖于特定分布类型，比较的是参数参数统计（parametricstatistics）非参数统计（nonparametricstatistics）对总体的分布类型不作任何要求不受总体参数的影响，比较分布或分布位置适用范围广；可用于任何类型资料(等级资料，或“>50mg”)参数检验与非参数检验比较参数检验非参检验要求资料服从某种分布对资料的分布没

4、有特殊要求，总体为偏态、总体分布未知的计量资料（尤其在n<30的情况）等级资料有过大或过小值的数据，或数据的某一端没有具体值总体方差不齐检验效率高检验效能低，容易犯第二类错误原因：信息丧失或信息利用不足。方法的起点－－排队与秩次统计描述中排秩思想的成功应用百分位数、中位数排队的优点广泛适用于多种分布排队的结果将原始数据的比较转化为秩次的比较秩次和秩和“秩”即按数据大小排定的次序号，又称秩次号。编秩就是将观察值按顺序由小到大排列，并用序号代替原始变量值本身。用秩次号代替原始数据后，所得某些秩次号之和，即按某

5、种顺序排列的序号之和，称为秩和。设有以下两组数据：A组4.76.42.63.25.2B组1.72.63.62.33.7两组各有5个变量值。现在依从小到大的顺序将它们排列起来，并标明秩次，结果如下：A组2.63.24.75.26.4B组1.72.32.63.63.7秩次12345678910上面A组和B组中各有五个原始值，按顺序排列：最小值设为1，再按绝对值大小对余下的变量逐个排序，最大值为两组变量个数之和10。依次可得1，2，3.5,3.5,5,6,7,8,9,10。这10个序号即是秩次。A组秩和就是等于

6、3.5+5+8+9+10=35.5，B组秩和就是等于1+2+3.5+6+7=19.5。从两组的原始变量值也可以初步看出：A组偏大，B组偏小。现在得出的秩和也是A组大于B组，与由变量值所观察到的一致。秩次(rank)——将数值变量值从小到大，或等级变量值从弱到强所排列的序号。例111只大鼠存活天数：存活天数4，10，7，50，3，15，2，9，13，>60，>60例29名肺炎病人的治疗结果：危险程度治愈治愈死亡无效治愈有效治愈有效无效秩次364928157101110.510.5平均秩次2.52.597.5

7、2.55.52.55.57.5秩次129735468第一节配对设计资料的符号秩和检验复习：配对设计同源配对：同一受试对象分别接受两种不同处理异源配对：为消除混杂因素的影响，将试验对象按某些重要特征（重要的影响因素）相近的原则配对，并分别实施两种不同的处理适用条件1.配对设计的计量资料，但不服从正态分布或分布未知2.配对设计的等级资料Wilcoxon符号秩检验，用于推断配对资料的差值是否来自中位数为0的总体。家兔号A照射B照射A-B秩次(1)(2)(3)(4)(5)139551610242541293515

8、543443474355553-2-164563181172252301284844-4-39404886104555108114032-8-612495786合计R=10（68）表1家兔皮肤损伤程度（评分）（1）建立检验假设，确定检验水准Ho：差值总体中位数Md=0H1：差值总体中位数Md≠0α=0.05分析步骤：（2）编秩：求差值编秩方法：依差值的绝对值从小到大编秩。编秩时注意两点：遇差值为0者，舍去不计，n相应减少；