非参数统计的适用范围.docx

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1、SAS卡方适合性检验。【例】在进行山羊群体遗传检测时，观察了260只白色羊与黑色羊杂交的子二代毛色，其中181只为白色，79只为黑色，问此毛色的比率是否符合孟德尔遗传分离定律的3∶1比例?通过计算得到的卡平方=3.739而datakafang;inputrowcolumnnumber@@;cards;111811279211952265run;procfreq;tablesrow*column/chisq;weightnumber;run;sas得出的结果是卡方=1.8824请老师帮忙解答。卡方检验的零假设是频数相等，而不是你说的3:1，计算机中的假设

2、检验零假设是固定的，我们使用时要做合理变换。如果想按3：1进行分析检验，需要人为变换数据，需要符合相等的零假设。一种是把181/3，取整，或79*3方差齐性检验有很多方法：procglmdata=xxxx;classxxxx;modelxxxx=xxxx;means  xxxx/hovtest;run;其中语句means  xxxx/hovtest;的作用就是检验方差齐性。hovtest后可跟选项来改变方差齐性的检验方法。例如：hovtest=levenehovtest=bartletthovtest=obrienhovtest=bf建议楼上查看pro

3、cglm步，就非常清楚了！非参数统计的适用范围非参数统计最常用于具备下述特征的情况：　　1、待分析数据不满足参数检验所要求的假定，因而无法应用参数检验。例如，我们曾遇到过的非正态总体小样本，在t-检验法也不适用时，作为替代方法，就可以采用非参数检验。　　2、仅由一些等级构成的数据，不能应用参数检验。例如，消费者可能被问及对几种不同商标的饮料的喜欢程度，虽然，他们不能对每种商标都指定一个数字来表示他们对该商标的喜欢程度，却能将几种商标按喜欢的顺序分成等级。这种情形也宜采用非参数检验。　　3、所提的问题中并不包含参数，也不能用参数检验。例如，我们想判断一个

4、样本是否为随机样本，采用非参数检验法就是适当的。　　4、当我们需要迅速得出结果时，也可以不用参数统计方法而用非参数统计方法来达到目的。一般说来，非参数统计方法所要求的计算与参数统计方法相比，完成起来既快且易。有些非参数统计方法的计算，就算对统计学知识不熟练的人，也能在收集数据时及时予以完成。非参数统计的特点非参数统计问题中对总体分布的假定要求的条件很宽，因而针对这种问题而构造的非参数统计方法，不致因为对总体分布的假定不当而导致重大错误，所以它往往有较好的稳健性(见稳健统计)，这是一个重要特点。但因为非参数统计方法需要照顾范围很广的分布，在某些情况下会导

5、致其效率的降低。不过，近代理论证明了：一些重要的非参数统计方法，当与相应的参数方法比较时，即使在最有利于后者的情况下，效率上的损失也很小。　　由于非参数统计中对分布假定要求的条件宽，因而大样本理论（见大样本统计）占据了主导地位。第二次世界大战前，非参数统计的大样本理论已有了一些结果，从20世纪50年代直到现代，更有了显著的进展，尤其是关于秩统计量与U统计量的大样本理论，及基于这种理论的大样本非参数方法，研究成果很多。非参数统计的优缺点非参数统计与传统的参数统计相比，有以下优点：　　1、非参数统计方法要求的假定条件比较少，因而它的适用范围比较广泛。　　2

6、、多数非参数统计方法要求的运算比较简单，可以迅速完成计算取得结果，因而比较节约时间。　　3、大多数非参数统计方法在直观上比较容易理解，不需要太多的数学基础知识和统计学知识。　　4、大多数非参数统计方法可用来分析如象由等级构成的数据资料，而对计量水准较低的数据资料，参数统计方法却不适用。　　5、当推论多达3个以上时，非参数统计方法尤具优越性。　　但非参数统计方法也有以下缺点：　　1、由于方法简单，用的计量水准较低，因此，如果能与参数统计方法同时使用时，就不如参数统计方法敏感。若为追求简单而使用非参数统计方法，其检验功效就要差些。这就是说，在给定的显著性水

7、平下进行检验时，非参数统计方法与参数统计方法相比，第Ⅱ类错误的概率β要大些。　　2、对于大样本，如不采用适当的近似，计算可能变得十分复杂。例题：1．试用符号及两组资料的秩和，检验某地克山病患者10人与健康者13人的血磷含量（mg%）有无显著差别，并与t检验的结果作比较。急性克山病患者与克山病区健康人血磷(mg%)测定值比较患者2.603.243.733.734.325.185.585.786.406.53　　　健康人1.671.981.982.332.342.503.603.734.144.174.574.825.782．试用秩和检验健康人和各期矽肺病

8、人的血清粘蛋白含量（毫克/100毫升）间有无显著差异。健康人与各期矽肺病人的血清粘蛋白含量（毫