两配对样本的非参数检验
两组非参数检验方法
两组非参数检验方法非参数统计方法是指对总体分布形式不作任何假设的一类统计检验方法。
相对于参数统计方法而言，非参数统计方法在总体参数未知或者总体分布不满足特定假设条件的情况下更能适用。
本文将介绍两组常用的非参数检验方法：符号检验和Wilcoxon秩和检验。
第一组非参数检验方法是符号检验。
符号检验是对两个独立样本进行的一种非参数假设检验方法。
它的基本原理是比较两个样本中大于（或小于）某个特定值的样本数量是否具有显著差异。
首先，我们需要定义一个零假设（H0）和一个备择假设（H1）。
然后，计算两个样本对应数据的差值。
对于差值为正的样本，给予“+”符号；对于差值为负的样本，给予“-”符号；对于差值为零的样本，可以省略不计。
最后，通过比较“+”和“-”符号的数量，使用二项分布来计算出p值。
第二组非参数检验方法是Wilcoxon秩和检验。
这是一种用于比较两个相关样本的非参数假设检验方法。
它的思想是先将两个样本进行相互配对，然后对两个样本的差异值按大小进行排列，并赋予秩次。
然后，计算出正向差异和负向差异的秩和，并取较小值作为检验统计量。
最后，根据理论分布进行显著性检验，得到p值。
这两组非参数检验方法都有自己的适用范围和优势。
符号检验适用于样本容量较小、样本分布不满足正态分布假设的情况下，对两个独立样本差异进行显著性检验。
Wilcoxon秩和检验适用于比较两个相关样本之间的差异，如前后两次测量、配对样本的差异等。
与参数检验方法相比，这两个非参数方法更加鲁棒，能够在总体分布未知或偏离正态分布的情况下给出可靠的结果。
总结起来，非参数检验方法是一类不依赖与总体参数分布假设的统计方法，常用于小样本或总体分布不明确的情况下。
符号检验和Wilcoxon秩和检验是其中两组常用的方法。
符号检验适用于比较两个独立样本的差异，通过比较“+”和“-”符号的数量来判断差异的显著性；Wilcoxon秩和检验适用于比较两个相关样本的差异，通过对差异值按大小排列，并计算秩和来判断差异的显著性。
SPSS的非参数检验
02
SPSS非参数检验概述
定义与特点
定义
非参数检验是在统计分析中，相对于参数检验的一种统计方法。 它不需要对总体分布做严格假定，只关注数据本身的特点，因此 具有更广泛的适用范围。
特点
非参数检验对总体分布的假设较少，强调从数据本身获取信息， 具有灵活性、稳健性和适用范围广等优点。
局限性
计算量大
对于大规模数据集，非参数检验的计算量可 能较大，需要较长的计算时间。
对数据要求高
非参数检验要求数据具有可比性，对于不可 比的数据集可能无法得出正确的结论。
解释性较差
非参数检验的结果通常较为简单，对于深入 的统计分析可能不够满足。
对异常值敏感
非参数检验对异常值较为敏感，可能导致结 果的偏差。
THANK YOU
感谢聆听
常用非参数检验方法
独立样本非参数检验
用于比较两个独立样本的差异 ，如Mann-Whitney U 检验 、Kruskal-Wallis H 检验等。
相关样本非参数检验
用于比较相关样本或配对样本 的关联性，如Wilcoxon signed-rank 检验、Kendall's tau-b 检验等。
等级排序非参数检验
案例二：两个相关样本的非参数检验
总结词
适用于两个相关样本的比较，如同一班级内不同时间点的成绩比较。
描述
使用SPSS中的两个相关样本的非参数检验，如Wilcoxon匹配对检验，可以比较两个相关样本的总体分布是否相 同。
案例二：两个相关样本的非参数检验
01
步骤
02
1. 打开SPSS软件，输入数据。
两配对样本非参数检验
两配对样本非参数检验在统计学中，非参数检验是一种用于比较两个或多个独立样本之间差异的方法，它不依赖于数据的分布假设。
相比之下，参数检验需要对数据的分布做出假设，例如正态分布。
非参数检验的优点是更加灵活，在不确定数据的分布情况下更能有效地进行统计推断。
以下将介绍两种常见的非参数检验方法：Wilcoxon秩和检验和Mann-Whitney U检验。
Wilcoxon秩和检验又称为Wilcoxon符号秩检验、Wilcoxon配对差异检验等，它用于比较两个配对样本的差异。
该检验的原假设是，在两个配对样本中，两两配对的差异具有相同的分布。
而备择假设是两个配对样本之间存在差异。
Wilcoxon秩和检验的步骤如下：1.给出两个配对样本，分别记作X和Y。
2.对所有配对差异进行排序，并为每个差异分配一个秩次，然后计算秩和W+和W-。
3.根据秩和W+和W-的大小，查找对应的临界值。
4.比较秩和W+和W-与临界值，如果大于等于临界值，则拒绝原假设，否则接受原假设。
Mann-Whitney U检验用于比较两个独立样本的差异，它的原假设是两个样本来自同一个总体，而备择假设是两个样本来自不同的总体。
Mann-Whitney U检验的步骤如下：1.给出两个独立样本，分别记作X和Y。
2.对两个样本的所有观测值进行排列，并为每个观测值计算秩次。
3.根据秩次，计算U值。
4.利用U值和样本量的关系，查找对应的临界值。
5.比较U值与临界值，如果小于等于临界值，则拒绝原假设，否则接受原假设。
需要注意的是，在使用非参数检验时，样本量越大，结果的准确性越高。
此外，当样本量较小时，非参数检验的效果可能会受到影响，建议使用参数检验。
综上所述，非参数检验是一种灵活、无需分布假设的统计推断方法，其中Wilcoxon秩和检验和Mann-Whitney U检验用于比较两个独立样本或配对样本之间的差异。
它们的应用范围广泛，并在实际问题中得到广泛应用。
两配对样本非参数检验
训练后成绩 70.00 71.00 65.00 68.00 50.00 55.00 75.00 70.00 65.00 70.00
实验步骤
图10-23 在菜单中选择"2 Related Samples"命令
设置配对的样本
配对样本的几种 检验方法,〔其中 Marginal Homogeneity检 验是McNemar 检验针对多取值 有序数据的推广 方法
培训前
培训后
培训前成绩 培训后成绩
1
0
78
58
1
1
60
61
0
1
56
81
1
1
65
79
0
1
45
67
0
0
53
52
0
0
59
46
0
1
54
57
3.某厂生产豪华型和普通型两种家用电器.由各个零售店抽样得到的这两 种型号电器的销售价格如下：
零售点
1 2 3 4 5
销售价格
豪华型 普通型
390
270
390
280
450
如：判断服用某种药品前后某项关键生理指标 值有无变化、同一个家庭夫妻两人的寿命有无 差别等等
两配对样本非参数检验的前提要求两个样 本应是配对的.在应用领域中,主要的配对资料 包括：具有年龄、性别、体重、病况等非处理 因素相同或相似者.
首先两个样本的观察数目相同,其次两样 本的观察值顺序不能随意改变.
〔2McNemar检验结果如下两表所示.
2*2交叉列联表
相伴概率值为 0.125,应该认为 训练前后学生成 绩没有变化
〔3Wilcoxon检验结果如下两表所示.
医学统计学精品教学第十章-非参数检验精品文档
1
第十章 非参数秩和检验
吴库生 汕头大学医学院预防医学教研室
参数统计与非参数统计
1、参数统计（parametric statistics） 样本所来自的总体分布具有某个已知
的函数形式（如正态分布），而其中有 的参数是未知的，统计分析的目的是对 这些未知的参数进行估计或检验。
2019/10/13
28
符号秩和检验的SPSS实现
2019/10/13
秩和检验
29
Wilcoxon Signed Ranks Test
结 果
Ranks
N Mean RankSum of Ranks
光 电 比 色 法 -Negative Ranks
5a
氰 化 高 铁 法 Positive Ranks
5b
4.60 6.40
X
41.00±29.81
14.75±11.73
方差齐性检验:
F
S12(大) S22(小)
864.94816.2863 137.5929
F F0.05,(7,7) 4.99
P<0.05
两样本方差不齐，不能应用t检验
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医学统计学-秩和检验
31
采用Wilcoxon两独立样本秩和检验
10
Contents
第一节 配对资料的符号秩和检验（Wilcoxon配对法） 第二节 两独立样本比较的秩和检验（Wilcoxon两样本
法） 第三节 完全随机设计多个样本比较的秩和检验
（Kruskal-Ｗallis检验）
2019/10/13
秩和检验
11
第一节 两配对样本差值的符号秩和检验 (Wilcoxon signed rank test)
SPSSAU教程08：非参数检验指标解读
SPSSAU教程08：⾮参数检验指标解读⾮参数检验⽤于研究定类数据与定量数据之间的关系情况，是指不考虑总体的参数和总体分布类型，利⽤样本数据的总体分布形态或分布位置进⾏推断的检验⽅法。
⾮参数检验可分为：单样本的⾮参数检验、两独⽴样本的⾮参数检验、多独⽴样本的⾮参数检验、两配对样本的⾮参数检验、多配对样本的⾮参数检验。
本⽂就从多种⾮参数检验⽅法中选择⼏种常见⽅法进⾏介绍。
单样本⾮参数检验单样本Wilcoxon检验⽤于检验数据是否与某数字有明显的区别，⽐如⼿机尺⼨是否明显不等于6英⼨。
从功能上讲，单样本Wilcoxon检验与单样本T检验完全⼀致；⼆者的区别在于数据是否正态分布，如果数据正态分布，则使⽤单样本T检验，反之则使⽤单样本Wilcoxon检验。
SPSSAU-单样本Wilcoxcon分析界⾯▌分析步骤：第⼀：分析每个分析项是否呈现出显著性(P值⼩于0.05或0.01)；第⼆：如果呈现出显著性；具体对⽐中位数⼤⼩，描述具体差异所在；第三：对分析进⾏总结。
▌结果解读：表1：单样本Willcoxon分析结果指标解读从上表可以看出，数据不会表现出显著性(统计量=1.481，P=0.139>0.05)；意味着⼿机尺⼨并不会明显的偏离数字6，同时⼿机尺⼨的中位数为6，进⼀步说明⼿机尺⼨确实是6英⼨，从⽽证明⽣产设备正常没有问题。
独⽴样本的⾮参数检验分析两组或多组独⽴样本数据，判断数据之间的关系情况。
⽐如研究不同性别⼈群购买意愿差异情况如何或者不同城市⼉童⾝⾼差异情况⽐较等。
根据X组别的数量不同，需选择的不同的检验⽅法，如果X为两组，⽐如性别，则应使⽤MannWhitney统计量，超过两组，则使⽤Kruskal-Wallis统计量结果。
▌分析步骤：第⼀：分析X与Y之间是否呈现出显著性(P值⼩于0.05或0.01)；第⼆：如果呈现出显著性；通过具体对⽐中位数⼤⼩，描述具体差异情况；第三：对分析进⾏总结。
两相关样本的非参数检验
第三章 两相关样本的非参数检验 1第三章 两相关样本的非参数检验在实际生活中，常常要比较成对数据。
比如比较两种处理，如药物，饮食，材料，管理方法等等。
有时要同时比较，有时要比较处理前后的区别.例如，某鞋厂比较两种材料的耐磨性，如果让两组不同的人来实验，则因为人们的行为差异很大，所以，不能进行公平的比较，如果让某个样本的左右两只鞋分别用不同的材料作成，实验的条件就很相似了。
所谓两个相关样本，是指两样本之间存在着某种内在联系。
§3.1 符号检验一、基本方法设X 和Y 分别具有分布函数F(x)和f(y)，从两个总体得随机配对样本数据),(,),,(),,(2211n n y x y x y x ，研究X 和Y 是否具有相同得分布函数。
即检验：:0H )(x F ＝)(y F 。
如果两个总体具有相同的分布，则其中位数应该相等，所以检验的假设为：与单样本的符号检验一样，也定义S +和S -为检验的统计量。
的数目为i i ni i i y x y x I S >>=∑=+1)(的数目为i i ni i i y x y x I S >>=∑=+1)(由于S +和S -的抽样分布为二项分布)21,(n B ，如果S +大小适中，则支持原假设，否则S +太大，S -太小，则支持y x m m H >：1；S +太小，S-太大，则支持y x m m H <：1。
令=S S k ，则检验的准则如下表：例从实行适时管理（JIT）的企业中，随机抽取20家进行效益分析，它们在实施JIT前后三年的平均资产报酬率。
问在5％的显著性水平下，企业在实施JIT前后的资产报酬率是否有显著差异？第三章 两相关样本的非参数检验 3应该接受原假设，即企业在实施JIT 前后的资产报酬率没有显著差异？§3.2 两样本配对Wilcoxon 检验前面的符号检验只用到它们差异的符号，而对数字大小所包含的信息未能考虑。
两配对样本的非参数检验
一、概述非参数检验对于总体分布没有要求，因而使用范围更广泛。
对于两配对样本的非参数检验，首选Wilcoxon符号秩检验。
它与配对样本t检验相对应。
二、问题为了研究某放松方法（如听音乐）对于入睡时间的影响，选择了10名志愿者，分别记录未进行放松时的入睡时间及放松后的入睡时间（单位为分钟），数据如下笔。
请问该放松方法对入睡时间有无影响。
本例可以采用配对样本t检验，但由于样本量少，数据可能不符合正太分布，所以考虑用非参数检验。
三、统计操作数据视图菜单选择打开如下的对话框该对话框有三个选项卡，第一个选项卡会根据第三个选项卡的设置自动设置，故一般不用手动设定。
点击进入“字段”选项卡。
将“放松前”、“放松后”均选入右边“检验字段”框中。
点击进入“设置”对话框，选择检验方法，切换为“自定义检验”，选择“Wilcoxon匹配样本对符号秩（二样本）”复选框。
“检验选项”可以设定显著性水平。
点击“运行”按钮，输出结果四、结果解读这就是输出结果。
原假设示放松前好放松后差值的中位数等于0，P=0.015<0.05，拒绝原假设，认为放松前后有统计学差异。
双击该表格，会弹出如下的“模型浏览器”窗口，可以看到更详细的信息。
如下图。
统计第十一课：SPSS 多相关样本的非参数检验（Friedman检验）关键词：SPSS多相关样本非参数检验2015-07-14 00:00来源：互联网点击次数：5103先讲讲什么是 Friedman 检验Friedman 检验是利用秩实现对多个总体分布是否存在显著差异的非参数检验方法。
其原假设是：多个配对样本来自的多个总体分布无显著差异。
SPSS 将自动计算 Friedman 统计量和对应的概率 P 值。
如果概率 P 值小于给定的显著性水平 0.05，则拒绝原假设，认为各组样本的秩存在显著差异，多个配对样本来自的多个总体的分布有显著差异。
反之，则不能拒绝原假设，可以认为各组样本的秩不存在显著性差异。
非参数检验
非参数检验的优点：
①适用范围广，不论样本来自的 总体分布形式如何，都可适用；
②某些非参数检验方法计算简便， 研究者在急需获得初步统计结果时可 采用；
的总体分布不同。 α=0.05
2．混合编秩
依据两组数值由小到大编秩，结果 见上表。
3．求秩和并确定检验统计量T
把两组秩次分别相加求出两组的秩 和值，R1=315.5，R2=149.5。因乳 酸钙组样本含量较小，故 T=R2=149.5。
4．确定P值和作出推断结论 以较小样本含量为n1，n1=14, n2n1=2，查附表6，两样本比较秩和检验 用T界值表（双侧）。
当n1>20或（n2-n1）>10时，附表6 中查不到P值，则可采用正态近似法求u 值来确定P值，其公式如下：
u T n1(N 1) / 2 0.5 n1n2(N 1) 12
上式中T为检验统计量值，n1、n2 分别为两样本含量，N=n1+n2，0.5这 连续性校正数。上式为无相同秩次时使 用或作为相同秩次较少时的近似值。当 两样本相同秩次较多（超过总样本数的 25%）时，应按下式进行校正，u经校 正后可略增大，P值则相应减小。
式中，Ri为各组的秩和，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。
Hc H c
C 1
(t
3 j
t
j
)
(N3 N)
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7（H界值表）得到P值。若 k>3或ni>5时，H值的分布近似于自 由度为k-1的χ2分布，此时可查附表 4χ2界值表得到P值。最后按P值作出 推断结论。
两配对样本非参数检验在公司绩效评价中的应用探讨
第三 ， ｌｏｏ符号平均秩检验 。 Ｗｉ ｘｎ ｃ 由于信息技术业上市 公司一 般在２０ 年和２ ０ 年开展 了股权分置改革工作 ，因此选择以２ ０ ０５ ０６ ０４
年 与２ ０ 年 ，０ ５ 与 ２０ 年 ，０ ６ 与２ ０ 年 ，０ ４ ０５ ２０年 ０６ ２０年 ０ ７ ２０ 年与 ２ ０ 年 ， ０６
０ ３ ０）７ ４ ４（ ５ ０ ２２ ６ ６ ５０ ２
一． ４ ６ １９０ —２ ５０ ０ ２
．１ ７） １ ４（ ２ Ｏ０ ４６
Ｗｉｏｏ符号平均秩检验 的原假设 Ｈ 为两配对样 本总体 的分 ｌ ｘｎ ｃ 。 布无显著差异 。 其方法是 ： 先 ， 首 将第二个组样 本的各个观测值减
公 司 的绩 效 逐 年 上 升 。
表 ２ Ｒａ ｓ ｎｋ
Ｎ Ｍ ｅ ｎ Ｒ ａ ｋ Ｓ ｍ ｆＲ ａ ａ ｎ ｕ ｏ ｎ Ｉ ｋ
平均秩和负号平均秩大致相当，则可 以认为两配对样本数据正负 变化程度基本相 当， 分布差距较小。
两 配 对样 本 的Ｗｉｏｏ 符 号平 均 秩 检 验 按 照 下 面 的公 式 计 算 ｌ ｘｎ ｅ ｚ 计 量 ， 近 似服 从 正 态 分 布 ： 统 它
象） 分别给予两种不 同处理的效果 比较 ， 以及 同一研 究对象（ 两 或
配 对 对 象 ） 理 前 后 的 效 果 比较 。 者 推 断 两 种 效 果 有 无 差 别 ， 处 前 后
者推断某种处理是否有效 。两配对样本非参数检验 的前提要求两
个 样 本应 是配 对 的 。 应 用 领 域 中 ， 要 的 配 对 资料 包 括 ： 有 年 在 主 具
研究与探索 ｌＴ Ｄ Ｎ Ｘ Ｌ Ｒ Ｕ ＹＡ ＤＥ Ｐ Ｏ Ｅ Ｓ
两配对样本 非参数检验在公 司绩效评价 中的应 用探讨
两相关样本非参数检验方法
两相关样本非参数检验方法
两相关样本的非参数检验方法主要有以下几种:
1.符号检验:符号检验是一种通过分析两个样本各每对数据之差的正负符号的数目，来判断两个总体分布是否相同，而不考虑差值的实际大小。
它对样本是否来自正态总体没有严格规定，常用来检验两平均值的一致性。
2.威尔科克森等级和检验(曼惠特尼U检验) : 这是将所有样本混在-起求秩，然后根据两组样本的秩分情况判断是否存在差异的检验技术。
3.摩西极端反映检验:通过检验极端秩分值来反映差异情况的检验方法。
以上信息仅供参考，如有需要，建议您查阅统计学专业书籍或咨询统计学专业人士。
SPSS非参数检验
SPSS非参数检验非参数检验 SPSS单样本非参数检验是对单个总体的分布形态等进行推断的方法，其中包括卡方检验、二项分布检验、K-S检验以及变量值随机性检验等方法。
参数检验与非参数检验的区别:参数检验是在总体分布形式已知的情况下，对总体分布的参数如均值、方差等进行推断的方法。
但是，在数据分析过程中，由于种种原因，人们往往无法对总体分布形态作简单假定，此时参数检验的方法就不再适用了。
非参数检验正是一类基于这种考虑，在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。
由于非参数检验方法在推断过程中不涉及有关总体分布的参数，因而得名为“非参数检验”。
一、几种常见的非参数检验1、总体分布的卡方检验卡方检验方法可以根据样本数据，推断总体分布与期望分布或某一理论分布是否存在显著差异，是一种吻合性检验，通常适于对有多项分类值的总体分布的分析。
它的原假设是:样本来自的总体分布与期望分布或某一理论分布无差异。
例如，医学家在研究心脏病人猝死人数与日期的关系时发现:一周之中，星期一心脏病人猝死者较多，其他日子则基本相当。
当天的比例近似为2.8:1:1:1:1:1:1。
现收集到心脏病人死亡日期的样本数据，推断其总体分布是否与上述理论分布相吻合。
2、二项分布检验SPSS的二项分布检验正是要通过样本数据检验样本来自的总体是否服从指定的概率为P的二项分布，其原假设是:样本来自的总体与指定的二项分布无显著差异。
在生活中有很多数据的取值是二值的，例如，人群可以分成男性和女性，产品可以分成合格和不合格，学生可以分成三好学生和非三好学生，投掷硬币实验的结果可以分成出现正面和出现反面等。
通常将这样的二值分别用1或0表示。
如果进行n次相同的实验，则出现两类(1或0)的次数可以用离散型随机变量X来描述。
如果随机变量X为1的概率设为P，则随机变量X值为0的概率Q便等于1-P，形成二项分布。
从某产品中随机抽取23个样品进行检测并得到检测结果。
非参数统计检验及其运用毕业论文
非参数统计检验及其运用毕业论文非参数统计检验是统计学中的一种方法，它与参数检验有所不同。
参数检验通常假设数据符合某种特定的分布，如正态分布或泊松分布，然后使用参数估计和假设检验来分析数据。
而非参数检验不依赖于数据符合特定的分布，而是通过描述数据的分布情况来进行统计推断。
这种方法对于数据不符合特定分布，或者分布不确定的情况特别有用。
在毕业论文中，非参数统计检验可以应用于以下方面：1.独立样本检验：独立样本检验用于比较两组独立的样本数据，判断它们是否来自同一分布。
这种方法不需要假设数据符合特定的分布，而是通过计算两组数据的秩（即数据在排序中的位置）来进行比较。
独立样本检验可以用于解决诸如“这两组数据的平均值是否有显著差异”之类的问题。
2.配对样本检验：配对样本检验用于比较同一组数据中的两个相关变量。
这种方法也不需要假设数据符合特定的分布，而是通过计算两个变量之间的Spearman或Kendall等级相关系数来进行相关性检验。
配对样本检验可以用于解决诸如“这两个变量是否有显著相关性”之类的问题。
3.游程检验：游程检验用于检验一个随机过程是否符合平稳性。
这种方法通过计算一系列观察值的差异（即游程），然后根据这些差异的分布来判断过程是否平稳。
游程检验可以用于解决诸如“这个随机过程是否稳定”之类的问题。
4.核密度估计：核密度估计用于估计一个随机变量的概率密度函数。
这种方法通过使用核函数来平滑数据，并根据核函数的形状来估计概率密度函数的形状。
核密度估计可以用于解决诸如“这个随机变量的概率密度函数是什么形状”之类的问题。
在应用非参数统计检验时，需要注意以下几点：1.非参数统计检验通常比参数检验更加灵活和强大，但它们也需要更多的数据来进行推断。
因此，在数据量较小的情况下，参数检验可能是更好的选择。
2.非参数统计检验通常对数据的异常值更加敏感。
因此，在应用非参数统计检验之前，应该对数据进行清理和预处理，以减少异常值对结果的影响。
非参数检验操作方法
非参数检验操作方法
非参数检验操作方法是一种统计方法，用于分析两个或多个样本之间的差异，而不需要对总体的参数做出假设。
非参数检验方法主要包括：
1. Wilcoxon符号秩检验：用于比较两个相关样本的差异，不需要假设数据服从正态分布。
2. Mann-Whitney U检验：用于比较两个独立样本的差异，也不需要假设数据服从正态分布。
3. Kruskal-Wallis检验：用于比较三个或更多独立样本的差异，同样不需要假设数据服从正态分布。
4. Friedman检验：用于比较三个或更多相关样本的差异，同样不需要假设数据服从正态分布。
5. McNemar检验：用于比较两个配对样本之间的差异，可以用于分析二分类变量。
这些方法的共同特点是不需要对数据的分布做出具体的假设，更加灵活地适用于各种类型的数据。
这些非参数检验方法通常通过对样本观测值的秩进行比较来确
定差异的统计显著性。
配对设计的统计检验方法-概述说明以及解释
配对设计的统计检验方法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容是对整篇文章的引言进行介绍，主要包括以下几个方面：首先，概述部分应该对配对设计的统计检验方法进行简要的介绍。
我们知道，在科学研究中，经常需要对两组或多组相关数据进行比较和分析。
而配对设计作为一种特殊的实验设计方法，能够在一定程度上消除外部因素的影响，使得研究结果更加准确和可靠。
因此，配对设计的统计检验方法显得尤为重要。
其次，在文章的概述部分，我们将简要描述配对设计的原理和背景。
配对设计是指在实验中，每个实验对象或样本都与其他样本有一定的关联或配对，例如同一实验对象的两个不同时期的测量结果、对照组和实验组之间的比较等。
通过配对设计，我们可以控制相关变量的影响，提高实验的可靠性和精确性。
然后，我们将介绍配对设计的优势和应用领域。
相比传统的独立设计，配对设计能够减小样本之间的变异性，提高实验结果的效度。
除此之外，配对设计还能够减少样本量需求，提高实验的效率。
在实际应用中，配对设计被广泛应用于医学研究、心理学实验、教育评估等领域。
最后，概述部分将总结本文的主要目的和结构。
文章的目的是介绍配对设计的统计检验方法，并针对其优势和应用进行探讨。
文章结构分为引言、正文和结论三个部分。
引言部分将对配对设计的概念和原理进行解释，正文部分将详细介绍配对设计的优势和应用，结论部分将总结配对设计的统计检验方法，并展望未来的发展方向。
这样，读者能够在概述部分对文章的主要内容和结构有个整体的了解，为后续的阅读打下基础。
2. 正文2.1 配对设计的概念和原理2.2 配对设计的优势和应用3. 结论3.1 配对设计的统计检验方法总结3.2 未来发展方向1.2 文章结构文章以介绍配对设计的统计检验方法为主题，按照以下结构进行阐述：引言：在这一部分，首先对整个文章的背景和目的进行概述，介绍配对设计的研究意义和应用背景。
接着，详细叙述本文的结构，即各个章节的内容和组织方式。
《SPSS的非参数检验》PPT课件
精选课件ppt
33
数，计算实际观察频数与期望频数的差距，即：计算
卡方值 – 卡方值较小，则实际频数和期望频数相差较小。如果P
大于a，不能拒绝H0，认为总体分布与已知分布无显著 差异。反之
精选课件ppt
4
一、SPSS单样本非参数检验
（一）总体分布的chi-square检验 (4)基本操作步骤
菜单：analyze->nonparametric test->chi square 选定待检验变量入test variable list 框 确定待检验个案的取值范围(expected range)
(六)案例结果 p203-210
精选课件ppt
22
四、SPSS两配对样本非参数检验
(一)含义
由配对样本数据推断两总体分布是否存在显著 差异。
(二)基本假设
H0：两总体分布无显著差异。
(三)数据要求
两配对的样本数据。
精选课件ppt
23
四、SPSS两配对样本非参数检验
(四)基本方法
1.变化显著性检验(McNemar)
化。系统会作出提示。
案例：7-5 p194使用寿命
精选课件ppt
16
二、SPSS两独立样本非参数检验
(五)基本操作步骤
菜单选项：analyze->nonparametric tests->2 independent sample
选择待检验的变量入test variable list框 选择一种或几种检验方法
将研究对象作为自身的对照者检验其“前后”的变化 是否显著
关心的是发生变化的两格中的频数变化。如果频数变 化相当，则认为无显著变化。
数据要求只能是二分值数据（即0，1）
两个样本分布比较的统计学方法
两个样本分布比较的统计学方法
两个样本分布比较的统计学方法有多种，具体方法的选择取决于数据的特性和研究的目的。
以下是一些常用的方法：
1. T检验：这是比较两个样本均值是否显著不同的常用方法。
它要求样本服从正态分布，且方差齐。
T检验可以分为独立样本T检验和配对样本T检验，前者适用于两组独立样本的比较，后者适用于同一组对象在不同条件下的比较。
2. Z检验或U检验：这是用于评估两个独立的顺序数据样本是否来自同一
个总体的非参数检验。
它适用于小样本数据，且不要求数据满足正态分布。
3. 方差分析（ANOVA）：当样本量较大时，可以使用方差分析来比较多个样本的均值是否相同。
它要求多个样本的观察值满足独立性，服从正态分布，并且各组之间的方差齐。
4. Kruskal-Wallis H检验：当进行多个群组之间的比较时，如果群组不满足正态分布，可以使用Kruskal-Wallis H检验。
5. S-N-K法：这是一种两两比较方法，它采用Student Range分布进行所有各组均值间的配对比较，确保在原假设成立时总的α水准等于实际设定值。
6. Tukey法：这是一种控制一类错误的方法，对一、二类问题控制得很好。
7. Bonferroni法：这是LSD法的改进，能有效控制假阳性（第一类错误）。
在选择合适的统计学方法时，需要考虑数据的特性、研究的目的和研究设计等因素。
同时，为了保证结果的准确性和可靠性，需要进行适当的假设检验和结果的解读。
非参数检验
两种方法治疗扁平足效果观察
建立假设
病例号
原始记录 A法 B法
量化值 A法 B法
差值
秩次
H0：两法疗效差值的总体中位数
1 2
为0；
3
4
H1：差值的总体中位数不为0。
5
6
=0.05
7
8
计算检验统计量
9
10
编秩：
11
12
求秩和：T＋=61.5，T－
13
=4.5
14 15
好
差
好
好
好
差
好
中
差
中
中
差
好
中
好
差
秩和(rank sum)： 同组秩次之和；在一定程度上反映了等级 的分布位置。
秩和检验：就是通过秩次的排列求出秩和，进行假设检验。
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非参数检验 (nonparametric test )
非参数检验的最常用方法——秩和检验（ rank test ） 利用秩的大小进行推断就避免了不知道背景分布的
困难。这也是非参数检验的优点。 多数非参数检验明显地或隐含地利用了秩的性质；
但也有一些非参数方法没有涉及秩的性质。 掌握对数据进行编秩的方法是学习秩和检验的基本
要求。
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非参数检验 (nonparametric test )
非参数检验的最常用方法——秩和检验（ rank test ）
A组： － 、、+、+、+、＋、++、++、++、++、+++、+++
适用条件： （1）上述两种设计类型的资料不满足参数检 验条件。 （2）配对设计等级资料的比较。
第章 两样本的非参数检验
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8
（3）确定拒绝域
P(K
k)
k i0
(K
i)
k i0
cni (12)i
(1)ni 2
如果2P,拒绝H0;否则不能拒绝H（ 0 双侧）
如果P,拒绝H0;否则不能拒绝H（ 0 单侧）
也可以查表确定拒绝域。
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3.1.2 应用
▪ 例.为帮助学生通过自学提高对知识的掌握， 有关专家编辑了符合教学大纲的教学参考 资料。为了研究“教学参考资料对于指导 学生自学是否有效”这一问题，随机选取 了15名学生进行测试，学生使用参考资料 前的试卷（A）得分与使用参考资料后的 试卷(B)得分列在下表内（A卷与B卷的范 围，内容与难度相当）:
于 y i的概率相等。这也意味
着全部差值
D i的中位数等于
0，
即 M Di 0
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检验步骤：
(1)提 出 假 设 ： H 0 : M Di 0或 P (D i 0) P (D i 0) H 1 : M Di 0或 P (D i 0) P (D i 0) H : M Di 0或 P (D i 0) P (D i 0) H : M Di 0或 P (D i 0) P (D i 0) (2)计 算 检 验 统 计 量
因此它
比符号检验法更精确。
设 X , Y 是两个连续总体，且均
具有对称的分布，随机
地
分别从两个总体中抽取
n 个观察值，组成
n 个数对（ x 1 , y 1）
( x 2 , y 2 )......( x n , y n ). 记 D x i y i , 若 X 与 Y 具有相同的分布，则
等式： P ( D i 0 ) P ( D i 0 ) 成立，即 x i大于 y i的概率与 x i小
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两配对样本的费非数检验配对样本的非参数检验是在对总体分布不甚了解的情况下，通过对两组配对样本的分析，推断样本来自的两个总体的分布是否存在显著差异的方法。
两配对样本的McNemar检验
McNemar检验是一种变化显著性检验，它将研究对象自身作为对照者检验其“前后”的变化是否显著。
其零假设是两配对样本来自的量总体的分布无显著差异。
（基本思想见参考书）
两配对样本的符号检验
两配对样本的符号检验也是用来检验两配对样本所来自的总体分布是否存在显著差异的非参数方法。
其零假设是两配对样本来自的两总体分布无显著差异。
两配对样本的符号检验与两配对样本的McNemar检验有类似的解决思路，且利用正负号的个数实现检验。
首先，分别用第二组样本的各个观察值减去第一组样本的对应观察值。
差值为正则记为+，差值为负则记为—；然后将正负号的个数进行比较。
显而易见，如果正号个数与负号个数大致相同，则可以认为第二组样本大于第一组样本变量值的个数，与第二组样本小于第一组样本的变量个数是大致相当的，从总体上讲，着两组配对样本的数据分布差距较小；相反，如果正号和负号的个数相差较多，则可以认为两个配对样本的数据分布差距较大。
两配对样本Wilcoxon负号符号秩检验
两配对样本Wilcoxon负号符号秩检验也是通过分析配对样本，对样本来自的两总体分布是否存在差异进行推断。
其零假设是两配对样本来自的总体分布无差异。
（其思想见参考书）。