秩和检验
秩和检验【医学统计学】
568.4
14.0
384.6
3.0
556.2
13.0
369.1
1.0
435.7
7.0
377.8
2.0
574.8
15.0
436.7
8.0
468.7
12.0
662.9
19.5
433.4
6.0
582.8
16.5
442.3
10.0
438.1
9.0
426.1
5.0
n1 10
T1 101
n2 12
T2 152
2.求检验统计量T 值
①省略所有差值为0的对子数,观察单位数减去0对子数 的个数 ②按差值的绝对值从小到大编秩,绝对值相等的差值若 符号不同取平均值,并保持原差值的正负号;
③任取正秩和或负秩和为T,本例取T-=3。
3. 确定P 值,作出推断结论
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15
检验步骤
查附表12 • 本例T=3,n=10,
3 9 6 8 7 -1 10 4 -2 5
T 52 T 3
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10
配对符号秩检验基本思想
• 当H0(差值的总体中位数Md=0)成立,任一配对差值出现正号、负号的 机会均等,秩和T-与T+的理论数也应相等为n(n+1)/4
• 可以证明:
• H0为真时,秩统计量T是对称分布 • H0非真时,T呈偏态分布
单纯⑴虚寒型 ⑵3 ⑶6 ⑷25 ⑸26 13 ⑻ 73
喘息虚寒型
1
3 10
9
3 26
虚寒阻塞型 16 28 61 27 ⑹9 141
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21
秩和检验
编号 (1 ) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 离子交换法 (2 ) 0.6 3.2 3.4 2.6 0.4 2.0 1.5 3.4 5.8 4.5 3.9 1.9 蒸馏法 (3 ) 0.1 2.1 2.4 3.3 0.4 5.6 2.4 3.6 3.0 5.3 2.7 1.2
3.确定检验统计量T并得出P值,判断结果:
此例n1=80>10,n2=100,n2-n1=20>10,使用正态近似法求Z值,确定P值。 又由于相持较多,计算校正的Zc值,即:
Z
7603 80 180 1 / 2 0.5 80 100 ( 180 1 ) / 12
3 j
(2)正态近似法。大样本 (n>50)
Z
| T μ T | 0.5
σT
| T n (n 1)/4 | 0.5
n (n 1)(2n 1)/24
校正公式:(当相持个数较多时)
Z
| T n(n 1) / 4 | 0.5
3 n(n 1)(2n 1) (t j t j ) 24 48
第八章 秩和检验
中山大学公共卫生学院 医学统计与流行病学系
凌莉 教授 lingli@
一、非参数检验的概念及其应用 二.配对资料的符号秩和检验 (Wilcoxon配对法) 三.完全随机设计两独立样本比较的秩和检验 (Wilcoxon两样本比较法) 四.完全随机设计多组独立样本比较的秩和检验 (Kruskal-Wallis法,即H检验) 五、随机区组设计资料的秩和检验 (M检验)
2. 编秩并求秩和:
(1)求各级别合计数。
秩和检验零值编秩原则
秩和检验零值编秩原则摘要:1.秩和检验概述2.零值编秩原则的定义3.零值编秩原则的应用4.零值编秩原则的优点与局限性正文:一、秩和检验概述秩和检验(Wilcoxon signed-rank test)是一种非参数检验方法,用于检验两个样本之间是否存在显著差异。
该方法由美国统计学家Wilcoxon 于1945 年提出,适用于总体分布不明、分布不对称以及组间方差不齐的情况下进行比较。
二、零值编秩原则的定义零值编秩原则是秩和检验中一种重要的编秩方法,其主要思想是将所有零值替换为最小的非零值,然后再进行排序。
具体操作步骤如下:1.对两个样本的数据进行合并,并按从小到大的顺序进行排序;2.将合并后的数据中所有零值替换为最小的非零值;3.根据替换后的数据,计算各数据点的秩次;4.根据秩次计算检验统计量,进而判断两组样本之间是否存在显著差异。
三、零值编秩原则的应用零值编秩原则在秩和检验中具有广泛的应用,尤其在处理数据中含有大量零值的情况时,可以有效地提高检验效能。
例如,在医学研究中,对两组治疗方法的效果进行比较时,可能会遇到一些患者未出现明显疗效的情况,这时采用零值编秩原则可以更好地分析数据。
四、零值编秩原则的优点与局限性1.优点:(1)适用于各种分布类型的数据;(2)对数据中的零值处理更加合理;(3)能有效提高检验效能,尤其适用于数据中含有大量零值的情况。
2.局限性:(1)零值编秩原则依赖于非零值的分布,当非零值分布严重偏态时,可能影响检验结果的准确性;(2)当样本量较小时,零值编秩原则可能无法充分发挥作用。
在这种情况下,可以考虑使用其他非参数检验方法,如Mann-Whitney U 检验等。
总之,零值编秩原则为秩和检验提供了一种有效的编秩方法,尤其在处理含有大量零值的数据时具有较高的实用价值。
非参数统计中的秩和检验方法详解(五)
在统计学中,秩和检验是一种非参数检验方法,它不需要对总体的分布做出假设,因此在样本容量较小或者总体分布未知的情况下非常有用。
本文将对秩和检验方法进行详细的介绍和解释,帮助读者更好地理解和应用这一统计方法。
一、秩和检验的基本概念秩和检验是基于样本数据的秩次来进行假设检验的方法。
首先,对样本数据进行排序,然后用秩次代替原始观测值,接下来根据秩次之和的大小来进行假设检验。
秩和检验方法通常用于两个独立样本的比较,例如检验两个群体的中位数是否相等。
二、秩和检验的原理秩和检验的原理基于总体中位数的假设。
在进行秩和检验时,首先要建立一个原假设和备择假设,通常原假设是总体中位数相等,备择假设是总体中位数不相等。
然后计算样本数据的秩和,根据秩和的大小和样本容量的大小来查找临界值,从而判断原假设的接受或拒绝。
三、秩和检验的步骤进行秩和检验时,首先要对样本数据进行排序,然后计算秩次,接着将秩次之和代入秩和分布表中查找临界值,最后比较计算得到的P值与显著性水平来进行假设检验的判断。
在进行秩和检验时,需要注意样本容量的大小和秩和分布表的选择,不同的样本容量和显著性水平对应着不同的临界值和P值的判断标准。
四、秩和检验的优缺点秩和检验方法的优点是不需要对总体分布做出假设,因此适用于各种类型的数据,特别是对于非正态分布的数据和小样本数据。
另外,秩和检验方法对异常值的影响较小,相对稳健。
但是秩和检验方法也有一些缺点,例如在样本容量较大时计算量较大,另外对于多样本比较和重复测量数据的处理相对复杂。
五、秩和检验的应用秩和检验方法在实际应用中有着广泛的用途,特别是在医学、生物学和社会科学领域。
例如在医学研究中,秩和检验方法常常用于比较不同治疗方法的疗效,或者比较不同群体的生存期分布。
在社会科学领域,秩和检验方法常常用于比较不同群体的得分分布,或者比较不同时间点的调查结果。
六、秩和检验的进一步发展随着统计学的不断发展,秩和检验方法也在不断完善和发展。
医学统计学 9第九讲 秩和检验
7
2.20 0.05 2.5 2.99 0.84
8
2.12 -0.03 -1 3.19 1.04
9
2.42 0.27
4
3.37 1.22 10
2.52 0.37
5
4.57 2.42 11
1. 建立假设 H0:差值总体中位数为0 H1:差值总体中位数不为0;
α=0.05 2. 计算统计量: T+=62.5,T-=3.5
B组:1
2
4.5 4.5 4.5
+
8.5
++
++
++
+++
+++
6 8 9 10 11 12
4.5 8.5 8.5 8.5 11.5 11.5
秩和
A组: - 、、+、+、+、 ++ 秩和: 1 2 4.5 4.5 4.5 8.5
TA=25
B组: +、++、++、++、+++、+++ 秩和: 4.5 8.5 8.5 8.5 11.5 11.5
(4)将秩次冠以正负号,计算正、负秩和(T+,T-); T++T- =n(n+1)/2
(5)用不为“0”的对子数n及T(取绝对值小的秩和作为统
计量T)查T界值表,得到P值作出判断。
编秩
A组: - 、、+、+、+、++ B组: +、++、++、++、+++、+++
第十一讲 秩和检验
适用范围
1、成组设计的两样本计量数据,不符合 t 检 验的条件(方差相等,且服从正态分布); 2、两组等级资料或两端无确切值的资料。
一、原始数据的两样本比较
基本思想: • 假定:两组样本的总体分布形式相同(即 H0成立),则两样本来自同一总体,且任 一组秩和不应太大或太小 。即T 与平均秩 和 n1(N+1)/2应相差不大。 N = n1+n2
• 前面介绍的检验方法首先假定分析变量 服从特定的已知分布(如正态分布), 然后对分布参数(如均数)作检验。这 类 检 验 方 法 称 参 数 检 验 ( parametric test)。 • 今天介绍的检验方法不对变量的分布作 严格假定,这类检验称非参数检验 (nonparametric test)。
非参数统计
(nonparametric statistics)
对总体的分布类型不 作特殊要求 ,统计 推断时不涉及参数 不受总体参数的影响,比 较的是分布或分布位置
依赖于特定分布类 型,比较的是参数
非参数统计的适用情况
• • • • • 等级资料 偏态分布资料 分布不明资料 个别数据偏离过大的资料 各组方差明显不齐的资料
• 确定P值: 以较小绝对值的秩和为T值。 本例T=3.5 以n=11查附表6(P268,单侧) p<0.005, • 判定结果: 按α=0.05水准,拒绝H0,接受H1,故可以 认为该厂工人尿氟含量高于当地健康人。
第二节 成组设计两样本比较 的秩和检验
Wilcoxon rank sum test
这下面一行(记为Ri)就是上面一行数 据Xi的秩。
秩和检验原理
• 秩和检验(rank sum test):是通过对数 据依小到大排列的秩次,以求秩次之和来 进行假设检验的方法。
秩和检验
12
五、统计结果表达
表2 比较不同剂量的保健食品对小鼠抗疲劳作用的秩和检验
分组
例数 中位数 25百分位数 75百分位数 Z 统计量 P值
中剂量组 10 755.35
681.52
826.31 -2.193 0.028
高剂量组 10 826.81
秩和检验
(Rank Sum Test)
1
秩和检验(rank sum test)
秩和检验是一种非参数检验(non-parametric test)。它不依赖于总体分布的具体形式,应 用时可以不考虑被研究对象为何种分布以及分 布是否已知,因而适用性较强。
秩和检验是总体分布之间而不是参数(参数检 验,如t检验、方差分析)之间的检验。
787.47
880.83
差值
10
27.88
1.15
154.72
结果展示: 根据样本数据分布类型,选择合适的表示方法 正态分布时,用均数和标准差表示(mean±SD) 偏态分布时,用中位数和四分位间距表示
13
两样本比较的秩和检验
例2、在河流监测断面优化研究中,研究者从某河流甲乙两个
断面分别随机抽取10和15个样本,测得其亚硝酸盐氮(mg/L)
4
要求掌握内容 计算机操作
配对比较的秩和检验 两样本比较的秩和检验 多个独立样本比较的秩和检验
结果的表达
5
配对比较的秩和检验
例1、某研究者欲研究保健食品对小鼠抗疲劳作用,将同种属的小鼠按性 别和年龄相同、体重相近配成对子,共10对,并将每对中的两只小鼠随 机分到保健食品两个不同的剂量组,过一定时期将小鼠处死,测得其肝 糖原含量(mg/100g),结果见表1,问不同剂量组的小鼠肝糖原含量有 无差别?
非参数统计中的秩和检验方法详解(Ⅱ)
非参数统计是一种不依赖总体分布形态的统计方法,它不涉及总体参数的估计,而是基于数据本身的秩次进行推断。
秩和检验是非参数统计中一种常用的假设检验方法,本文将详细介绍秩和检验的原理、应用和相关注意事项。
一、秩和检验的原理秩和检验是一种基于数据的秩次进行推断的假设检验方法。
它的基本原理是将样本数据进行排序,然后利用秩次的差异来进行假设检验。
秩和检验常用于两组样本的均值比较、相关性分析以及非参数方差分析等问题。
二、秩和检验的应用1. 两组样本均值比较秩和检验常用于比较两组样本的均值是否有显著差异。
当两组样本不满足正态分布的假设,且总体方差未知时,秩和检验是一种有效的假设检验方法。
通过对两组样本的数据进行秩次排序,可以得到秩和统计量,然后利用秩和统计量进行假设检验。
2. 相关性分析在非参数相关性分析中,秩和检验也是一种常用的方法。
通过将两组变量的数据进行秩次排序,可以计算秩和相关系数,从而判断两组变量之间是否存在显著的相关性。
秩和检验在样本数据不满足正态分布假设、或者存在异常值时,仍然能够有效地进行相关性分析。
3. 非参数方差分析秩和检验还常用于非参数方差分析。
在样本数据不满足方差齐性和正态分布假设时,传统的方差分析方法不再适用。
此时可以利用秩和检验对样本数据进行分析,得出不同组之间是否存在显著的差异。
三、秩和检验的注意事项在使用秩和检验时,需要注意以下几点:1. 样本数据需要满足独立同分布的假设,否则秩和检验的结果可能不可靠。
2. 样本数据的大小对秩和检验的结果有一定影响,通常情况下样本数据越大,秩和检验的效果越好。
3. 对于重复测量数据,需要使用特定的秩和检验方法,以避免数据重复性对检验结果的影响。
4. 在进行秩和检验时,需要对样本数据进行排序,并计算秩和统计量。
这一过程需要较多的计算工作,因此需要注意计算的准确性。
四、总结秩和检验是非参数统计中的一种重要方法,它不依赖于总体分布形态,适用于各种类型的数据分析。
秩和检验
1、建立假设及确定检验水准 H0:差值总体水平为0。 H1:差值总体水平不为0。 α =0.05 2、计算T值 (1)求差:算出每对差值 (2)编秩:按差值绝对值大小从小到大编秩,并冠以 原差值的正负号。 A 若差值为0,可删去不计,不编秩。 B 若差值的绝对值相等,符号相反,则以平均秩 次作为每一个差值的秩次,保留原差值符号。 C 若差值完全相等,则按原秩号,不必平均。 (3)求秩和:将正负秩次分别相加,以秩和绝对值小 则为T。本例T=8。
3、确定值,判断结果。 (1)查表法:当n 50 时
得: T0.05,
若
11
= 10~56,( T0.01,
11
=
5~61)
T+ 或 T- :
落在范围内,则P>0.05; 落在范围外, 则P<0.05; 等于界值, 则P=0.05。
现T=8或58,故 0.01 < P<0.05
基本思想
注意:配对的对子数不能少于6。 本法的基本思想:若H0成立,则样本的正负秩和应较接近于T值的均数n(n+1 )/4,T值不会很小。若正负秩和相差悬殊,则T值特别小,则在H0成立的情况下, 由于抽样误差所至的可能性很小,当P<α 时,拒绝H0。 随着n增大,T的分布逐渐逼近均数为n(n+1)/4,方差为n(n+1)(2n+1) /24的正态分布。N>50时,可用u-T代替秩和检验。
本例 T = 170 查表得: T0.05,
(10,2) (10,2)
= 84~146
T0.01,
所以 P < 0.01
= 79~151
(2)正态近似法:
当超过附表的范围时(n1>10, n2 - n1 >10)
医学统计学等级资料的秩和检验
在某些情况下,可以排除异常值以提高检验的稳定性。但应谨慎处理,确保不会排除对 总体分布有重要影响的值。
稳健统计方法
采用稳健统计方法可以在一定程度上减少异常值对检验结果的影响,如使用中位数、众 数等稳健统计量进行秩和检验。
06
秩和检验的展望
秩和检验的发展趋势
广泛应用
秩和检验作为一种非参数统计方法,在医 学、生物学、环境科学等秩和,判断 两组数据的优劣或差异性,从而 进行假设检验。
适用范围
适用于等级资料和连续变量资料, 尤其适用于小样本和不服从正态 分布的数据。
秩和检验的步骤
01
数据整理
对等级资料进行排序,并赋予相应 的秩。
确定检验统计量
根据秩和计算出检验统计量,如Z值、 H值等。
03
02
计算秩和
在蛋白质组学研究中,秩和检验 用于分析蛋白质表达水平在不同 样本之间的差异。
在其他领域的应用
环境卫生研究
在环境卫生研究中,秩和检验用于评估不同暴露水平对健康的影响。
心理学研究
在心理学研究中,秩和检验用于比较不同干预或实验条件下的心理状态或行为差异。
05
秩和检验的注意事项
样本量的问题
样本量过小
当样本量过小时,无法充分反映总体分布情况,可能导致 检验结果不准确。
等级资料
按照事物的属性特征进行等级划分所得的数据,如 疗效评价中的治愈、显效、好转、无效等。
计量资料
通过度量衡等方法获得的数据,如身高、体重等。
等级资料的特点
有序性
等级资料具有有序性,不同等级之间存在一定的顺序 关系。
差异性
不同等级之间存在差异,同一等级内的数据具有相似 性。
相对性
秩和检验graphpad步骤
秩和检验(Wilcoxon秩和检验)1. 什么是秩和检验?秩和检验是一种非参数统计方法,用于比较两个相关样本或配对样本的差异。
它的原假设是两个样本的总体没有差异,而备择假设是两个样本的总体存在差异。
秩和检验是Wilcoxon秩和检验的简称,由Frank Wilcoxon于1945年提出。
秩和检验适用于以下情况: - 样本数据不满足正态分布假设; - 样本数据为顺序数据或等距数据,而非连续数据。
2. 秩和检验的基本原理秩和检验的基本原理是将两个相关样本(或配对样本)的观测值按大小排序,然后计算它们的秩次。
秩次是指将样本数据按从小到大排列后,每个数据所对应的位置。
对于配对样本,先计算每对观测值的差异,然后对差异的绝对值进行排序,得到秩次。
对于相关样本,将两个样本合并后进行排序,然后计算秩次。
计算完秩次后,根据秩次之和与期望秩次之和的差异,判断两个样本的总体是否存在显著差异。
3. 秩和检验的步骤步骤1:建立假设设定原假设(H0)和备择假设(H1)。
原假设通常是两个样本的总体没有差异,备择假设则是两个样本的总体存在差异。
步骤2:计算秩次对于配对样本,计算每对观测值的差异,并对差异的绝对值进行排序,得到秩次。
对于相关样本,将两个样本的观测值合并,并进行排序,得到秩次。
步骤3:计算秩次和计算两个样本的秩次和,即将步骤2中得到的秩次相加。
步骤4:计算期望秩次和根据样本容量,计算期望秩次和,即将1到n的秩次相加,其中n为样本容量。
步骤5:计算秩和统计量计算秩次和与期望秩次和的差异,得到秩和统计量(W)。
步骤6:判断显著性根据秩和统计量(W)和样本容量,查找秩和检验的临界值。
如果秩和统计量大于临界值,则拒绝原假设,认为两个样本的总体存在差异;如果秩和统计量小于等于临界值,则接受原假设,认为两个样本的总体没有差异。
4. 使用GraphPad进行秩和检验的步骤GraphPad是一款常用的统计分析软件,提供了方便的秩和检验功能。
成组两样本资料的秩和检验
数据转换
根据研究目的,对数据进行适当的转换,如对数转换或平方根转换。
秩次的计算与比较
计算秩次
比较秩次
根据数据的大小,为每个数据分配一个秩次。
比较两组数据的秩次分布,观察是否存在显 著差异。
结果解释与结论
要点一
结果解读
根据秩次比较结果,判断两组数据是否存在统计学上的显 著差异。
它利用了每个样本中观察值的秩次( 即观察值的相对位置)来进行统计分 析,而不是直接使用观察值本身。
特点
1
无需假设数据符合正态分布,因此对非正态分布 的数据具有较好的稳健性。
2
不受异常值影响,对数据异常值的处理较为稳健。
3
适用于小样本数据或总体分布未知的情况。
应用场景
比较两组独立样本的总体分布是否存在显著差异,例如比较不同治疗方法 的效果。
假设前提
F检验要求数据来自正态分布的总 体;秩和检验对数据的分布没有 严格要求,可以处理非正态分布 或非参数数据。
秩和检验的注意事项
06
与建议
注意事项
异常值处理
在计算秩次之前,应识别并处 理可能的异常值,以避免对整 体数据造成过大影响。
数据分布
尽量避免数据过于集中或离散, 以减少误差。
数据类型
确保两样本数据均为连续变量 或等级变量,不适用于分类数 据。
数据处理方式
t检验通过计算均数和标准差来比较两组数据的均值;秩和检验依据数据的大小顺序排 列,然后计算秩次。
与卡方检验的频数与期望频数之间的差 异;秩和检验用于比较两组数据的整体分布是否一致。
数据类型
卡方检验通常用于处理分类数据;秩和检验适用于连续或 等级数据。
13第四节 秩和检验
二、 配对比较的Wilcoxon符号秩和检验
名词解释: 1. 秩次:指将观察值由小 大按次
序排列后所编的次序号。 2.秩和:用秩次号代替原始数据后,
所得的某些秩次之和。 3. 秩和检验:用统计量秩和进行的
检验。
配对设计的两样本比较(7-37)
一般步骤 1. 建立假设 差值总体中位数为0,即Md=0 差值总体中位数不为零,即Md≠0 α=0.05 2.求差值:d=x-y 或 d=y-x
第四节 秩和检验
一、概述 1.参数检验方法(parametric test): 在总体分布类型已知的前提下对未知总 体参数进行的检验。(如t-test, F- test,u-test) 2.非参数检验方法(nonparametric test):不考虑总体的参数,也不考虑总 体的分布,而对总体的分布或分布位置进 行检验。亦称任意分布检验。
1. 建立检验假设,确定检验水准
H0:总体M1=M2 =M3 H1:总体M1,M2和M3 不全相同;
α=0.05
2.计算检验统计量H 值
(1)编秩:各组混合编秩,有相 同值求平均秩。
(2)计算各组秩和Ti ,确定检验 统计量H 值:
H 12
Ti2 3( N 1)
N (N 1) ni
当相同秩次较多时(尤其等级资料),
相同秩次较多时,校正公式(7.4)
其中 为第j个相同秩次的个数。
两样本比较的秩的检验(例7.39)
1. 建立检验假设,确定检验水准
H0:总体M1=M2,
即两总体分布位置相同;
H1:总体M1≠M2,
即两总体分布位置不同; α=0.05
2.计算检验统计量u 值
(1)编秩:本例为等级资料,先 按组段计算各等级的合计人数,再 确定秩次范围及平均秩次。
秩和检验方差公式推导
秩和检验方差公式推导一、秩和检验简介。
秩和检验(rank sum test)是一种非参数检验方法,用于比较两个独立样本或配对样本的分布情况,它不依赖于总体分布的具体形式,对总体分布的形状不做严格假设。
二、秩和检验方差公式的推导。
(一)两独立样本秩和检验(Mann - Whitney U检验)中方差的推导。
设两组样本量分别为n_1和n_2,且n = n_1 + n_2。
1. 定义秩次。
- 将两组数据混合后从小到大排序,每个数据对应的序号就是秩次。
设第一组样本的秩和为T_1。
2. 计算期望。
- 根据概率原理,在所有可能的排列下,第一组样本的每个数据取到每个秩次的概率是相等的。
- 混合后所有数据秩次之和为∑_i = 1^ni=(n(n + 1))/(2)。
- 第一组样本秩和T_1的期望E(T_1)=(n_1(n+1))/(2)。
3. 推导方差。
- 设R_ij表示第i组(i = 1,2)中第j个数据的秩次。
- 对于第一组样本,T_1=∑_j = 1^n_1R_1j。
- 根据方差的性质D(T_1)=∑_j = 1^n_1D(R_1j)+2∑_1≤slan t j。
- 计算D(R_ij):- 对于单个秩次R_ij,它在1,2,·s,n中取值是等可能的。
- E(R_ij)=(n + 1)/(2)。
- D(R_ij)=(n(n + 1))/(12)。
- 计算Cov(R_1j,R_1k)(j≠ k):- 由于Cov(R_1j,R_1k)=(-n(n + 1))/(12(n-1))。
- 代入上述方差公式可得:- D(T_1)=(n_1n_2(n + 1))/(12)(二)配对样本秩和检验(Wilcoxon符号秩和检验)中方差的推导。
设配对样本的对子数为n。
1. 计算差值并编秩。
- 先计算每对数据的差值d_i,然后对| d_i|从小到大编秩,若d_i = 0,则舍去该对数据,对子数n相应减少。
设正差值的秩和为T^+。
秩 和 检 验
(2)计算检验统计量 T 1求差值d,见表12.1(4) 2编秩
编秩原则:
依差值的绝对值从小到大编秩。 编秩时遇差值等于零,舍去不计,同时样本例数减1。 遇绝对值相等差值,取平均秩次。若符号相同,既可以 顺次编秩,也可以求平均秩次,并将各 秩次冠以原差值 的正负号。
3求秩和并确定检验统计量:分别求出正 负秩之和,任取正或负秩和作为统计量。 本例T=21.5或23.5。
切数据的资料
• 计算简便
缺点
• 对于符合参数检验条件的资料其检验效能较低,
因而,对这类资料应首选参数检验
秩及秩和的概念
秩(假设按年龄大小) f m f f f m m f f m m m 15 18 25 26 29 31 32 37 41 48 51 55 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 秩:对数据从小到大排序,顺序号即为秩
查附表 2(t 界值表, 时)得单侧P 0.0005 , 按 0.05 水准拒绝H 0 ,接受H1 ,可认为吸烟工人的 HbCO(%)含量高于不吸烟工人的 HbCO(%)含量。
完全随机设计多个样本比较的 Kruskal-Wallis H 检验
一、多个独立样本比较的 Kruskal-Wallis H 检验
Kruskal-Wallis H 检验,用于推断计量资料 或等级资料的多个独立样本所来自的多个总体 分布是否有差别。在理论上检验假设 H 0 应为多 个总体分布相同,即多个样本来自同一总体。由 于 H 检验对多个总体分布的形状差别不敏感, 故
在实际应用中检验假设 H 0 可写作多个总体分布 位置相同。 对立的备择假设 H1 为多个总体分布位 置不全相同。
表8-10 小白鼠接种三种不同菌型伤寒杆菌的存活日数比较
秩和检验(SPSS)分析
其他相关信息
此外,还会提供其他相关信 息,如可信区间、P值等, 帮助用户更全面地理解检验 结果。
03
秩和检验的优缺点
秩和检验的优点
无假设限制
秩和检验不需要严格的假设条件,如正态分布、方差 齐性等,因此应用范围较广。
适用于小样本
在样本量较小的情况下,秩和检验能够提供较为准确 的结果。
避免数据异常值影响
应用价值。
未来研究可以进一步探讨秩和 检验与其他统计方法的结合使 用,以更好地满足研究需求。
在实际应用中,研究者应充分 了解秩和检验的适用范围和限 制条件,根据具体情况选择合 适的统计方法。
随着大数据时代的到来,秩和 检验在处理大规模数据方面的 应用将更加广泛,有助于推动 各领域研究的深入发展。
THANKS
运行检验
点击“运行”按钮,SPSS将自动进 行秩和检验,并输出检验结果。
SPSS中秩和检验的结果解读
描述性统计结果
检验统计量
在检验结果中,首先会给出 各个组别的描述性统计结果, 包括各组的频数、百分比、 中位数等。
接着会给出检验的统计量, 包括秩次、秩次之和、平均 秩次等。
检验结论
根据统计量的大小和分布情 况,SPSS会给出检验结论, 判断各组之间是否存在显著 差异。
04
秩和检验的案例分析
案例一:配对设计资料的秩和检验
总结词
配对设计资料的秩和检验适用于对同一观察对象在不同条件下进行观察或测量的情况,例如同一批受 试者在不同时间点的观察值。
详细描述
配对设计资料的秩和检验首先需要对配对数据进行分析,确定配对数据是否具有相关性,然后采用适 当的统计方法进行检验。在SPSS中,可以使用Wilcoxon匹配对符号秩检验或Wilcoxon符号秩检验等 方法进行配对设计资料的秩和检验。
医学统计学之秩和检验
医学统计学之秩和检验什么是秩和检验?秩和检验(Wilcoxon rank-sum test),又称为Mann-Whitney U检验,是非参数假设检验的一种常用方法,用于比较两个独立样本的位置差异。
这个方法基于样本的秩次,而不依赖于数据的具体分布。
秩和检验的适用场景秩和检验通常用于以下情况:1.样本数据不满足正态分布假设;2.无法满足方差齐性假设;3.样本容量较小。
秩和检验是一种非常灵活的方法,适用于大部分类型的数据分布,甚至可以包括极端的离群值。
秩和检验的原理秩和检验的原理是将两个样本的观察值合并后,按照大小重新排列,并赋予秩次。
然后利用秩次之和来比较两个样本的位置差异。
1.对于两个独立样本,将两组数据合并为一个整体的样本。
2.对于每个观察值,分别计算出在整体样本中的秩次。
3.计算两组样本的秩和,比较其大小。
4.根据秩和的大小以及样本容量,查表或计算检验统计量的p-value。
秩和检验的步骤秩和检验的具体步骤如下:1.将两个样本合并为一个整体样本,并标记属于哪个样本。
2.对整体样本中的观察值进行排序,得到秩次。
3.计算秩和,并比较两个样本的秩和大小。
4.根据秩和大小以及样本容量,查找临界值。
5.根据临界值判断是否拒绝原假设,或者计算统计量的p-value。
6.根据p-value判断是否拒绝原假设。
秩和检验的示例假设我们有两个医学治疗方法A和B,想要比较其对病人治疗效果的差异。
我们随机选择了两组病人,分别给予方法A和B进行治疗,然后观察他们的疗效。
以下是我们观察到的结果:组A:8, 10, 12, 10, 14 组B:9, 11, 14, 12, 13我们可以按照秩次将两组数据合并,并计算秩和:组A:8(1), 10(3), 12(4), 10(3), 14(5) 组B:9(2), 11(4), 14(5), 12(4), 13(2)组A的秩和为16,组B的秩和为17。
然后,我们根据秩和的大小以及样本容量,在秩和表中查找临界值。
统计学秩和检验
案例展示:医学研究中应用秩和检验
案例一
某医学研究比较了两种不同治疗方法对患者疼痛程度的影响。由于疼痛程度为等级资料,且样本量较小,研究者 选择了Wilcoxon符号秩和检验进行分析。结果显示,两种治疗方法的疼痛程度存在统计学差异(P<0.05),表 明其中一种治疗方法在减轻患者疼痛方面更有效。
案例二
THANKS
感谢观看
适用于连续型数据,且两个样本相互独立的情况 。
多重比较与Kruskal-Wallis H检验
目的
用于比较多个独立样本所来自的总体的分布是否存在显著差异。
方法
将多个样本数据混合后按大小排序,计算每个样本的秩和,通过比较各组秩和的差异判 断多个总体分布是否存在显著差异。如果存在差异,可进一步进行两两比较。
基于模型的秩和检验
基于模型的秩和检验方法结合了参数模型和非参数检验的优点,通过建立适当的统计模型来描述数据 的分布规律,并利用模型参数进行假设检验,从而提高了检验的灵活性和准确性。
前沿动态及未来发展趋势
基于大数据的秩和检验
随着大数据时代的到来,基于大数据的秩和检验方法将具有更广阔的应用前景。这些方法 可以利用大规模数据集提供的丰富信息,通过挖掘数据间的关联性和规律性,进一步提高 秩和检验的效能和准确性。
• · 适用范围:秩和检验适用于等级资料、不满足参数检验前提的计量资料以及某些特殊情况下 的计数资料。例如,在临床医学中,常常用于评价两种治疗方法对患者生存时间的影响是否 存在差异;在生物学中,可用于比较不同基因型对某种表型的影响等。
适用范围及优缺点
优点:秩和检验的优点包 括
对异常值和离群点相对不 敏感;
03
适用范围
适用于连续型数据,且样本量较小的 情况。
医学统计学第13讲 秩和检验
诸如此类只能用严重程度、优劣等级、时序先后 等形式表达的资料, 既非呈连续分布的定量资料, 也非仅按属性归类的无序分类资料, 它们对观察 指标的表达比“定量”粗, 而比一般的“定性” 细, 组成了有确定顺序差别的若干“阶梯”, 但毗 邻的阶梯之间既不能度量, 又非等距。
人们通常把该类介于定量与定性之间的资料称作 等级资料, 又称有序分类资料。
A组:
组1: 组2: 组: 组4: .5组: 组:
8.5
11.5
两组的秩和(T)分别为: TA=25, TB=53
设A组有n1例, B组有n2例, n1+n2=N例, 则
TA+TB=N(N+1)/2=78
秩次一定程度上反映了等级的高低; 秩和一定程度上反映了等级(各组秩次) 的分布位置。
秩和检验是通过秩次的排列求出秩和, 从 而对总体的分布或分布位置进行假设检 验的方法。
15
653
16
712
17.5
762
21
843
22
849
24
896
25.5
901
27
-
179
⑴建立检验假设,确定检验水准 H0: 3个总体的分布位置相同 H1: 3个总体的分布位置不全相同
α=0.05
(2)计算检验统计量H
混合编秩, 相同数值, 取平均秩, 算得各组 的秩和R,
H
12 Ri2 3(N 1) N (N 1) ni
(4)
(5) (6)
(7)
(8)= (9) = (10)= (2)(7) (3)(7) (4)(7)
控制 36 4
1
41 1~41 21.0 756.0 84
21
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T Tmin( n1orn2 )
3.确定P值范围并作推断
(1)当n1 ≤ 10且n2-n1≤10时,
查附表7的T界值表(P269)
(2)当n1>10或n2-n1>10时,按正态 近似公式(7.3)
相同秩次较多时,校正公式(7.4)
其中 为第j个相同秩次的个数。
二、等级资料的两样本比较(例7.4)
3. 编秩次 (1)d=0 舍去不计,用以检验的有效对子
数n相应减少。
(2)│d│同,取平均秩
4. 求秩和,并定检验统计量
T=T+ orT- (核对:T++T-=(n+1)n/2 )
5.确定P值范围并作推断
(1)当有效对子数n≤50,查附表6的
T界值表(P268)
(2)当n>50时,按正态近似公式(7.1) 相同秩次较多时,校正公式(7.2)
1. 建立检验假设,确定检验水准
H0:总体M1=M2,
即两总体分布位置相同;
H1:总体M1≠M2,
即两总体分布位置不同; α=0.05
2.计算检验统计量u 值
(1)编秩:本例为等级资料,先 按组段计算各等级的合计人数,再 确定秩次范围及平均秩次。
(2)计算秩和,确定T 并求检验统 计量u 值:
以各组段的平均秩次分别与各等级例
在实际应用中,秩和检验法有多种具体化: 配对设计的两样本比较 成组设计两样本比较的秩和检验 成组设计多样本比较的秩和检验 多个样本两两比较的秩和检验
符号检验法
检验目标:X与Y是两个连续型总体,各有分布函数
F1(x)与 F2(x) ,现从中分别抽取两个独立样本 ( X1, X 2 , , X n )与 (Y1,Y2,...,Yn ) ,要在显著性水平
1)
,
n1
(n1 2
1)
n1n2
秩和检验法的基本思想
当 H0 为真时,两个总体X与Y实际上是同一个总体。因此, 第一个样本的秩一定随机的均匀分布在 n1 n2 个自然数 中,而不会过度的集中在较小的或较大的数中,从而知道
秩
和T不会太靠近取值范围的两端的值。若太靠近取值范围两
端的值,就应该认为出现小概率事件,即
P
三、本法的基本思想
如果H0成立,则两样本来自分布位置
相同的总体,两样本的平均秩次T1/n1与 T2/n2应相等,或很接近,且都和总体的
平均秩次(n+1)/2相差很小。含量为
n1样本的秩和T1,应在n1(n+1)/ 2(T值
表范围中心为n1(n+1) /2)的左右变化。若
T值偏离此值太远, 则有 u u,表示
下,检验假设
H0 : F1(x) F2 (x)
x
我们规定:
{Xi Yi} 记为“+”,而正的个数记为n
{Xi Yi} 记为“-”,而负的个数记为 n
且
n n n
当
H0
为真时, n
~ห้องสมุดไป่ตู้
B(n,
1) 2
,n
~
B(n,
1) 2
因此,当 H0为真时,n与 n 以很大的概率取
第七章 秩和检验
2.1适用范围: (1)总体分布为偏态或分布形式未知 的计量资料(尤其在n<30的情况下)。
(2)等级资料。 (3)个别数据偏大或数据的某一端无 确定的数值。
(4)各总体方差不齐。
2.2优点:是适应性强且简单易学。 2.3缺点:如果是精确测量的变量,并且 已知服从或者经变量转换后服从某个特 定分布(如正态分布),这时人为地将 精确测量值变成顺序的秩,将丢失部分 信息,造成检验功效(1-β)下降。 对于适合参数检验的资料,最好还是用参 数检验。
值表确定P的范围。
P
P
二、等级资料多个样本比较(例7.6)
1. 建立检验假设,确定检验水准
H0:总体M1=M2 =M3 H1:总体M1,M2和M3 不全相同
α=0.05
2.计算检验统计量H 值
(1)编秩:本例为等级资料,先 按组段计算各等级的合计人数,再 确定秩次范围及平均秩次。
(2)计算秩和,确定T 并求检验统 计量H 值:
一、成组设计多个样本资料的两两比较
H0:总体MA=MB, H1:总体MA≠MB,
α=0.05
RA RB
C 2 ,k1
N(N
1) / 12
(1 / nA
1 / nB )
P
二、随机区组设计资料的两两比较
H0:总体MA=MB, H1:总体MA≠MB,
α=0.05
一、配对设计的两样本比较
(一)一般步骤 1. 建立假设 差值总体中位数为0,即Md=0 差值总体中位数不为零,即Md≠0 α=0.05 2.求差值:d=x-y 或 d=y-x
3. 编秩次 (1)d=0 舍去不计,用以检验的有效对 子数n相应减少。 (2)│d│同,取平均秩 4.求秩和,并定检验统计量
H0:总体M1=M2 =M3 H1:总体M1,M2和M3 不全相同;
α=0.05
2.计算检验统计量H 值
(1)编秩:各组混合编秩,有相 同值求平均秩。
(2)计算各组秩和Ti ,确定检验 统计量H 值:
H 12
Ti2 3( N 1)
N (N 1) ni
当相同秩次较多时(尤其等级资料),
P(T T1) P(T T1)
一般按照习惯的做法,
P(T
T1 )
P(T
T1 )
2
对于秩和T,当 H 0成立时,我们可以得到T的分布函数
P(T
t)
n1!n1! (n1 n1)!
Kt
检验法则: 若 T T1 或 T T2 则拒绝 H 0 ; 若 T1 T T2,则接受 H 0
H 12
Ti2 3( N 1)
N (N 1) ni
当相同秩次较多时(尤其等级资料),
采用校正的Hc值。
Hc 1
H
t
3 j
t
j
N3 N
其中 为第j个相同秩次的个数。
第四节 随机区组设计秩和检验
适用条件: 随机区组设计多样本计量资料的比较。 尤其是不满足参数检验条件的随机区 组设计多样本计量资料的比较。
数相乘,再求和得到T1 和 T2,因 本例n1<n2 ,故
T Tmin( n1orn2 ) T1 8780.5
又因n1>10,需用u检验,加之相同
秩次较多,故用校正公式(7.4)求
得
uc 0.5413
3.确定P值并作推断
uc (或u) u P
u (或u) u
c
采用校正的Hc值。
H
Hc 1
t
3 j
t
j
N3 N
其中 为第j个相同秩次的个数。
3.确定P值范围并作推断
(1)若组数k=3且
时,
查附表8(P270 )
H H P
H H P
(2)若组数k=3且
或 k≥3
或
时,H 或Hc 近似服从自
由度v=k-1的x2分布。按x2的界
第一节 秩和检验
检验目标:X与Y是两个连续型总体,各有分布函数
F1(x)与 F2(x) ,现从中分别抽取两个独立样本
(X1, X 2,..., X n ) 与 (Y1,Y2,...,Yn )
下,检验假设
,要在显著性水平
H0 : F1(x) F2(x) , x
定义1 设 (X1, X 2,..., X n )是正态总体X的样本,
为0,则理论上样本的正负秩和应相等,
即T 值应为总秩和
的一半,即
由于存在抽样误差,T 应接近
T 愈小,T 与
的差距越大,
相应的P值就愈小。当P≤α时,拒绝
H0 。
二、单一样本与总体中位数
(一)一般步骤 1. 建立假设 总体中位数M=M0 总体中位数M>M0 α=0.05 2.求差值:d=x-M0
值,是一个随机变量。
两个样本秩和检验法的准备工作
(1)把两个样本观测值 (X1, X 2, , X n1 ) 与 (Y1,Y2 ,L ,Yn2 ) 混合再按由小到大的次序排列,便可得到 n1 n2 个秩,
把 X i的秩记为 Ri , Yi的秩记为 Si 。以如此得到的秩代
替原来的样本,于是得到两个样本为
2b( A B) RA RB t , (b 1)(k 1)
P
一、M检验(Friedman法)查表法 M检验查表法的基本步骤: 1.每个区组的数据由小到大分别编秩,
相同数据取平均秩次。 2.计算各处理组的秩和 3.总平均秩次
4.计算 值。
5.查附表9(P271),当
时, 时,
第五节 多个样本两两比较的秩和检验
用多样本的H检验拒绝H0时,只 能得出各组的总体分布位置不全相同 的结论;若需进一步推断两两之间的 总体分布是否不同,需要作组间的两 两比较。
(x1, x2,..., xn )是样本观测值,将观测值按数值由小
到大排列成序,使得
x1* x2* ... xn*
如果 xi xk* ,则称 X i 的秩为 k ,
记做 Ri k 即 X i的秩就是按观测值由小到大排列成序后 xi 所占
位置的次序号数,在重复抽样中,Ri 将取不同的数
T=T1orT2 (核对:T++T-=(n+1)n/2
5.确定P值范围并作推断 (1)当有效对子数n≤50,查附表6的T