医学统计学非参数检验秩和检验.pptx

医学统计学非参数检验秩和检验非参数检验又称为任意分布检验,这类方法并不依赖总体分布得具体形式,应用时可以不考虑研究变量为何种分布以及分布就是否已知,进行得不就是参数之间得检验,故称非参数检验。基本特点:与分布无关

基本方法:
χ2检验
基于秩(等级,rank)得方法
基于特定参照点(如中位数)得方法
……
非参数检验得优点:①对符合用参数检验得资料,如用非参数检验,会丢失部分信息。②虽然非参数检验计算简便,但有些问题得计算仍显繁冗。已知总体分布类型,对未知参数进行统计推断应用非参数检验得情况方法得起点－－排队与秩次秩次(rank)——将数值变量值从小到大,或等级变量值从弱到强所排列得序号。
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名肺炎病人得治疗结果:
疗效治愈治愈死亡无效治愈有效治愈有效无效大家学习辛苦了，还是要坚持1、建立检验假设,确定检验水准(α)H0:两总体分布相同H1:两总体分布不同α=0、05。当n1>10或(n2-n1)>10时,则可采用正态近似法求u(Z)值来确定P值,其公式如下:若相同秩次较多,应作校正计算

【例1】某实验室观察缺氧条件下大鼠与小鼠得生存,以生存日数作为观察指标。试检验两组生存日数有无差别?SPSS软件操作第二步:输入原始数据第三步:非参数检验(1)第三步:非参数检验(2)第四步:结果解读(1)第四步:结果解读(2)【例2】20名正常人和32名铅作业工人尿铅定性检查结果如表。问铅作业工人尿铅就是否高于正常人?U检验:
Zc=U,与1、96,2、58比较SPSS软件操作第二步:输入原始数据第三步:加权个案第四步:非参数检验第五步:结果解读完全随机设计多个样本比较得秩和检验由Kraskal和Wallis在Wilcoxon秩和检验基础上扩展而来,又称K-W检验或H检验。1、建立检验假设,确定检验水准(α)H0:k个总体分布相同;H1:k个总体分布不同或不全相同;α=0、05。3、求秩和并计算检验统计量H将各组秩次分别相加,求出各组得秩和Ri。检验统计量值H可按下式计算:式中,Ri为各组得秩和,ni为各组样本含量,N为总样本含量。当各组相同秩次较多时,可对H值进行校正,按下式求值。4、确定P值和作出推断结论当组数K=3,每组样本含量ni≤5时,可查附表(H界值表)得到P值。若k>3或ni>5时,H值得分布近似于自由度为k-1得χ2分布,此时可查χ2界值表得到P值。最后按P值作出推断结论。【例3】比较小白鼠接种三种不同菌型伤寒杆菌9D、11C和DSC1后存活日数,结果见表。问小白鼠接种三种不同菌型伤寒杆菌得存活日数有无差别？P=1-CDF、CHISQ(9、97,2)SPSS软件操作第二步:输入原始数据第三步:非参数检验第四步:结果解读【例4】四种疾病患者痰液内嗜酸性白细胞得检查结果见表。问四种疾病患者痰液内得嗜酸性白细胞有无差别？P=1-CDF、CHISQ(15、52,3)SPSS软件操作第二步:
输入原始数据第三步:加权个案第四步:非参数检验第五步:结果解读【例5】某临床药理基地观察5组接受不同治疗得妇科病人,结果见表。问5组疗效有无差别?P=1-CDF、CHISQ(195、50,4)SPSS软件操作第二步:输入原始数据第三步:加权个案第四步:非参数检验第五步:结果解读配对设计差值比较得符号秩和检验由Wilcoxon1945年提出,又称Wilcoxon符号秩和检验,常用于检验差值得总体中位数就是否等于零。(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(3)求差值为正或负得秩和差值为正得秩和以T+表示差值为负得秩和以T-表示。T++T-=n(n+1)/2T=min(T+,T-)(4)确定P值和作出推断结论:当n≤50时,查T界值表T在界值范围内P>αT在界值范围外P<αT与界值相等P=α当n>50,可采用正态近似法,计算u值。若相同秩次较多,应作校正计算。Z或式中,tj为第j(j=1,2,…)个相同差值得个数。【例6】对10名患者分别用甲法与乙法,测得血汞值。问两种方法得结果有无差别?T=min(26、5,18、5)=18、5
n=9
p>0、05SPSS软件操作第二步:输入原始数据第三步:非参数检验(1)第三步:非参数检验(2)第四步:结果解读(1)第四步:结果解读(2)【例7】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。问两法所得结果有无差别？SPSS软件操作第二步:输入原始数据第三步:非参数检验(1)第三步:非参数检验(2)第四步:结果解读(1)第四步:
结果解读(2)随机区组设计资料比较,如果观察结果不满足方差分