非参数检验的概念
非参数检验方法
非参数检验方法一、什么是非参数检验非参数检验（Nonparameteric Tests）是指检验假设（比如均值、方差、分布类型）不依赖样本参数的方法，也可以称为不参数检验，将数据的描述性统计量和判别量作为假设检验的基本工具，而不主张假设服从某个具体的概率分布。
二、非参数检验的优点1、可以使用描述性统计量作为假设检验的基本工具，而不主张数据服从某个具体的概率分布，使得检验更加简单。
2、非参数检验的统计量倪比较有针对性，无论样本量大小，无论是否假定样本服从某个具体概率分布，它都能比较有效计算统计量的有效性、准确性。
3、非参数检验的抽样复杂度较低，当数据量较小时，可以获得较精确的结果。
4、非参数检验可以应用于连续变量或离散变量检验假设，使得非参数检验成为一种常见的统计检验方法。
三、常见的非参数检验方法1、Wilcoxon符号秩检验：Wilcoxon符号秩检验是用于比较两组数据之间不同水平上的秩和的检验，它的统计量是组间的秩和比，假设多个样本的总体服从同一分布，可以用来检验两组数据间的均值或中位数的差异性，即表明两个样本的分布是否有差异。
2、Kruskal-Wallis H检验：Kruskal-Wallis H检验是一种无序秩检验，它能检验总体中多组数据间的均值或中位数的比较，即用来检验多个样本构成的总体是否服从同一分布，要求多组样本的体积相等。
3、Friedman检验：Friedman检验是一种用于多个样本比较的非参数检验，它的检验统计量是秩求和检验，可以检验多个样本构成的总体是否服从相同的分布，从而比较多个样本之间的均值，中位数或众数相对应的所有统计量。
4、Spearman秩相关系数：Spearman秩相关系数是一种测量两个变量相关性程度的方法，它不要求变量服从某种分布，仅要求变量是分类变量或连续变量。
5、Cochran Q检验：Cochran Q检验是变量若干观测值服从同一分布的依赖性检验，可以检验多组数据的差异性是否具有统计学意义，一般用于比较不同实验组间的得分或响应相对于对照组的得分或响应的差异性。
【统计分析】非参数检验
3. 查表与结论 查T界值表，T0.05（11）=10～56，T=3.5，在界 值范围外，P<0.05，拒绝H0。
符号检验（Sign test)
z n n 1 n
二、两样本比较的秩和检验 （Wilcoxon法）
适用条件：完全随机设计的两个样本比较，若不满足参数 检验的应用条件，则用本法；两个等级资料比较。
-0.45
-1
13
15.20
5.50
9.70
11
14
16.50
9.00
7.50
8.5
步骤
1. 建立假设：H0：差值的总体中位数=0， H1：差值的总体中位数0；
=0.05 2. 计算统计量
计算差值d，由小到大的顺序编秩次，并冠以原d 的正负号，然后分别求正负秩和，得到T+=73， T-=5，取秩和较小者作为检验统计量T=5 3. 查表及结论
1.0
2.5
4
17.00
6.50
10.50
12
5
13.00
5.50
7.50
8.5
6
18.00
13.50
4.50
5
7
17.50
10.00
7.50
8.5
8
10.20
10.20
0.00
-
9
10.00
10.00
0.00
-
10
10.50
9.50
1.00
2.5
11
13.80
6.80
7.00
6
12
3.03
3.48
第6章 非参数检验
3 1
17
8.5
8 4
5 2
13 6
7 3
19 10
8+9 = 8.5 2
中央财经大学统计学院 37
Wilcoxon符号秩检验：基本原理 符号秩检验： 符号秩检验
分别计算出差值序列中正数的秩和以及负 数的秩和。 显然，如果零假设成立，W+与W-应该比较 接近。如果二者过大或过小，则说明零假 设不成立。 将正数的秩和或者负数的秩作为检验统计 量，根据其统计分布计算p值，从而可以得 出检验的结论。
中央财经大学统计学院 38
特别说明
符号检验在匹配数据分析应用中只用到差 值的符号，而对差值数值的大小未能考虑， 因而失去了部分信息。Wilcoxon符号秩检 验既考虑差值的符号，又考虑差值的大小， 因此在所需的假设条件满足时其功效比符 号检验高。 Wilcoxon符号秩检验也可以用于单样本中 位数的非参数检验，这时只需要将第二个 样本的值设为零假设中的数值即可。
中央财经大学统计学院 33
符号检验
对于差值序列中正数的个数和负数的个数 按照符号检验的方法进行假设检验
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34
Wilcoxon符号秩检验：基本原理 符号秩检验： 符号秩检验
计算差值绝对值的秩 。 将差值绝对值从小到大排序，其位次就是 的秩（rank），等于0值不参与排序。
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中央财经大学统计学院 18
软件操作
在SPSS软件中打开数据文件，选择“分析” “非参数检 验” “1样本K-S”，在弹出的对话框中将“时间”设定为 检验变量；检验分布为默认的“常规”（正态分布）。单 击 “确定”
中央财经大学统计学院
19
结果分析
8非参数检验
②正态近似法：
u | T n0 ( N 1) / 2 | n1n2 ( N 1) / 12
本例u 2.205 0.05/ 2 1.96
N3 N ; 3 3 N N (ti ti )
i
*校正公式（当相同秩次较多时）
uc u c; c
ti为第i个相同秩号的数据个数
假定：两组样本的总体分布形状相同
如果两总体 分布相同
基本思想
两样本来自同一总体 任一组秩和不应太大或太小
T 与平均秩和 n0 (1 N ) / 2 应相差不大
较小例数组的秩和, n1 n2 T min( R1 , R2 ), n1 n2
N n1 n2 n0 min( n1 , n2 )
控制 显效 有效 近控
65 18 30 13 126
107 24 53 24
1-107 108-131 132-184 185-208
54 119.5 158 196.5
编号 1 2
病情 单纯型 单纯型合并肺气肿
疗效 控制 显效
3
4 … 206 207
单纯型合并肺气肿
单纯型 … 单纯型 单纯型合并肺气肿
10 12(12 1) / 4 | R n(n 1) / 4 | u 2.275 n(n 1)(2n 1) / 24 12(12 1)(2 12 1) / 24
查标准正态分布表，得 P 值 校正公式： （当相同秩次个数较多时）
u
| R n(n 1) / 4 | n(n 1)(2n 1) / 24 (ti3 ti ) / 48 10 12(12 1) / 4
第一节 非参数检验的概念
非参数检验
200
取显著性水平为0.05，查 2 分布表得临界值
2 0.05
(4)
9.488
，由于
2统计量大于临界值，所以应该拒
绝原假设，即认为消费者对各种品牌茶叶的偏好是有差
别的。
二、符号检验
1. 单样本位置的符号检验
一个随机样本，有 n 个数据
x1,x2,…,xn，其实际的总体中位数为
M，假定的中位数是某个特定值，记 做 M0 。位置检验是检验真实的中位 数和假定的中位数的关系：大于、等 于还是小于。
品牌，每一种只标上A、B、C、D、E，随机抽取1000消费 者，每人都品尝五种茶叶，然后把最偏好的茶叶的字母 写下来。下表是整理后的消费者偏好的频数分布。要求 判断消费者对这几种品牌茶叶的偏好有没有差异？
各种品牌茶叶爱好者的频数分布
喜欢的品牌
A B C D E
合计
人数
220 302 175 80 223
一、 检验
属于拟合程度检验，它是利用随机 样本对总体分布与某种特定
分布拟合程度 的检验 。
检验步骤：
① 确立原假设和备择假设。 ② 按照“原假设为真”的假定，导出 一组期望频数或理论频数。 ③ 计算 2 统计量 。
2 k ( fi ei )2
i1
ei
若统计量的值较大，拒绝原假设。
【例10.14】假定有五种不同牌号的茶叶，但都未标明
市场调查
【例10.15】领导者的领导水平是可以训练的吗？
根据人的聪明程度、人品、受教育状况等，随机抽取30 人配成15对，每对中有一人随机选择受训，另一人不受 训。经过一段时间后，按被设计好的问题评价他们的领 导水平，结果如下表所示。
领导水平评价表
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。
11
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。
12
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。
非参数检验
组别 95-99 90-94 85-89 80-84 75-79 70-74 65-69 60-64 55-59 50-54 45-49
fo 4 12 18 28 44 72 46 40 22 18 10 314
组上限 99.5 94.5 89.5 84.5 79.5 74.5 69.5 64.5 59.5 54.5 49.5
fe 行合计数 列合计数 总次数
, fb , fd
( a b )( b d ) abcd ( c d )( b d ) abcd
注意：2×2列联表的自由度df=(2-1)(2-1)=1
例 为比较某新药与传统药物治疗脑动脉硬化的疗效， 临床试验结果见表，问两种药物的疗效有无差异？ 表 两种药物治疗脑动脉硬化的疗效 处理措施 新药组 有效 无效 合计 44 24 68
41(38.18) 3(5.82)
传统药物组 18(20.82) 6(3.18) 合计 59 9
• 4、关于2×2列联表在数据合并上应注意 的问题 • 2×2列联表只是 的一个特例，实际上， 在很多情况下，变量的分类不止两个，当 我们把各部分数据合并成2×2列联表来表 达时，可能会忽略其中一些重要的变量， 造成 检验的失真，即可能会出现这样的 情况：单独分析每一个2×2列联表所得的 结果与合并成一个2×2列联表所做的 分 析结果相矛盾。
2
( 69 74 . 4 ) 74 . 4
(16 11 . 6 ) 11 . 6
22 . 2748
• 3、推断：
取 0 . 05 , df 5 1 4 , 查表得： 22 . 2748
2 2 0 . 05 ( 4 ) 2 0 . 05 ( 4 )
非参数检验
非参数检验非参数检验是一种统计方法，用于比较两组或多组数据的差异或关联性，它并不依赖于数据的分布假设。
相比于参数检验，非参数检验通常更为灵活，可应用于各种数据类型和样本量，尤其在数据不满足正态分布的情况下表现优势。
本文旨在介绍非参数检验的基本原理、应用领域以及常见方法。
首先，非参数检验的基本原理是依赖于样本中的秩次，即将原始数据转化为秩次数据进行统计分析。
秩次是数据在全体中的相对位置，将数据转化为秩次可以消除异常值对统计结果的影响，并使数据的分布不再成为限制因素。
非参数检验的应用领域广泛，包括但不限于以下几个方面。
一、假设检验非参数检验可用于假设检验，比如检验两组样本的中位数是否存在差异。
常见的方法有Wilcoxon符号秩检验、Mann-Whitney U检验等。
在实际应用中，如果数据的分布无法满足正态分布假设，非参数检验则是一种理想的选择。
二、相关性分析非参数检验可用于判断两个变量之间的关联性。
常见的方法有Spearman秩相关系数检验、Kendall秩相关系数检验等。
这些方法的核心思想是将原始数据转化为秩次数据，通过秩次数据之间的比较来判断两个变量之间是否存在显著相关。
三、分组比较非参数检验可用于比较多个样本之间的差异。
常见的方法有Kruskal-Wallis检验、Friedman检验等。
这些方法可用于比较三个以上的样本组之间的差异，而不依赖于数据的分布假设。
在实际应用中，非参数检验需要注意以下几个问题。
一、样本容量非参数检验对样本容量的要求相对较低，适用于小样本和大样本。
然而，在样本容量较小的情况下，非参数检验可能会产生较大的误差，因此应根据实际情况选择合适的方法。
二、数据类型非参数检验可应用于各种数据类型，包括连续型数据和离散型数据。
但对于有序分类数据、定序数据和名义数据，非参数检验相较于参数检验有更好的适用性。
三、分布假设非参数检验不需要对数据的分布做出假设，这使得它更加灵活。
但是，如果数据满足正态分布假设，参数检验也是一种较为有效的选择。
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。
非参数检验的概念
［ １ ２ 】李雷 ， 杨荣礼 ， 李平 静 ， 等． 瑞舒 伐 他 汀 对 ２型 糖 尿 病 患者 血 管 内皮 功能 的影 响［ Ｊ 】 ． 中国循 证 心 血管 医学 杂 志 ，２ ０ １ １ ， ３ （ ４ ） ： ２ ８ １ — ２ ８ ３ ． （ 收稿 日期 ： ２ ０ １ ３ — １ ０ ～ １ ５ ）
（ ５ ） ： ８ ６ １ — ８ ６ ６ ．
［ ７ 】索 丽 霞 ， 余叶蓉 ， 喻红 玲 ， 等． ２型糖 尿 病 患者 胰 岛 素 抵
抗、 血管 内皮 功 能与 微量 蛋 白尿 ［ Ｊ ］ ． 中华 内分 泌代 谢 杂
志， ２ ０ ０ ４ ， ２ ０ （ １ ） ： ２ ６ — ２ ９ ．
中国现代医生 ２ ０ １ ４年 ２月 第 ５ ２卷 第 ６期 功 能 的作用 。
ａ ｔ ｏ ｒ ｖ ａ ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｎ ｏ ｎ ｅ ｎ ｄ ｏ ｔ ｈ ｅ ｌ ｉ ａ ｌ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ａ ｎ ｄ ｏ ｘ ｉ ｄ ｉ ｚ ｅ ｄ Ｌ ＤＬ ｌ ｅ ｖ ．
［ １ １ ］Ｒ ｉ ｄ ｋ ｅ ｒ Ｐ Ｍ， Ｄ ａ ｎ ｉ ｅ ｌ ｓ ｏ ｎ Ｅ， Ｆ ｏ ｎ ｓ ｅ ｃ ａ Ｆ ，ｅ ｔ ａ １ ． Ｒ ｏ ｓ ｕ ｖ ａ ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｎ
ｔ ｏ ｐ ｒ ｅ ｖ ｅ ｎ ｔ ｖ ａ ｓ ｃ ｕ ｌ ａ ｒ ｅ ｖ ｅ ｎ ｔ ｓ ｉ ｎ ｍｅ ｎ ａ ｎ ｄ ｗｏ ｍｅ ｎ ｗｉ ｔ ｈ ｅ ｌ ｅ —
３ ２ （ １ ） ： １ － ３ ．
［ ２ 】杨 慧 ， 姜海 ， 耿 淑坤 ， 等． ２型 糖尿 病 早期 血 管 内皮 功 能
改 变 的临床研 究 ． 中国 医药 导报 ， ２ ０ １ １ ， ８ （ ２ ９ ） ： ３ ２ — ３ ３ ． ［ ３ ］王 胜文 ， 严光 ， 任 安． ２型糖 尿病 血管 内皮 功能 的变 化 与 他 汀 类 药 物 的调 节 作 用 ｌ Ｊ Ｊ ．国 际 内科 学 杂 志 ， ２ ０ ０ ９， ３ ６
非参数检验
➢ 编秩：数据相等则取平均秩,
➢ 求秩和
➢ 计算检验统计量H值
H 12 N(N 1)
Ri2 3( N 1) ni
出生体重（kg）xij ABCD
相应秩次 Rij A BCD
2.7 2.9 3.3 3.5
3
4
7 11
2.4 3.2 3.6 3.6
2 5.5 12.5 12.5
2.2 3.2 3.4 3.7
χ 2 12
R
2 i
3(N1)
N(N1) ni
χ2
12 14(14 1)
152
4
152 3
37.52 4
37.52 3
3(14
1)
χ 2 9.375
χ
2 c
1
χ2
(t
3 j
t
j
)
n3 n
1
(23
9.375 2) (33 3) (23
143 14
2)
9.50
四、随机区组设计资料的秩和检验 （Friedman test）
正态近似法
如果n1或n2-n1超出附表的范围，可按下式 计算u值：
u | T n1(N 1) / 2 | 0.5 n1n2 (N 1) / 12
在相同秩次较多时，应用下式进行校正：
uC u / C
C 1
(t
3 j
t
j
)
/(N
3
N)
tj为第j组相同秩次的个数
频数表资料（或等级资料）两样本资料比较
xi (2) 86 71 77 68 91 72 77 91 70 71 88 87
12 对双胞胎兄弟心理测试结果
后出生者得分 差 值
非参数检验的概念与过程
认为顾客对三种款式衬衫的喜爱程度是不相同的。
补充：非参数检验
以下的讲义是吴喜之教授有关
非参数检验的讲义，
我觉得比书上讲得清楚。
非参数检验
为什么用非参数方法？
非参数检验
说明：非参数检验这章，请看下面吴 喜之教授的讲义，更为具体的可参看 《统计分析与SPSS的应用》薛薇 编著 人大出版社，2002.7第二次印刷
非参数检验的概念
是指在总体不服从正态分布且分布情况 不明时，用来检验数据资料是否来自同 一个总体假设的一类检验方法。由于这 些方法一般不涉及总体参数故得名。 这类方法的假定前提比参数性假设检验 方法少的多，也容易满足，适用于计量 信息较弱的资料且计算方法也简单易行， 所以在实际中有广泛的应用。
Cochran Q：要求样本数据为二值的（1－满意 0－不满意） Friedman：利用秩实现 Kendall协同系数检验：H0：协同系数为0(评分标准不相关的
或者是随机的) 实例 ：9个顾客对三种款式衬衫的喜爱程度（1－最喜爱 2－其
次 3－不喜爱）。数据data12-09（3个变量： 款式A，款式B, 款式C， 27个cases）。试问顾客对三种款式衬衫的喜爱程度 是否相同。 Analyze－> Nonparametric Tests－> k related Samples
Test Pairs: dlq－dlh Test type：选一种或多种 比较有用的结果：看sig值，sig<.05, 拒绝零假设,
认为锻炼前后的晨脉有显著性的差异。
12.8 多个相关样本检验
第十讲非参数检验详解
4
第一节 非参数检验简述
表 11-1 参数检验与非参数检验的区别 非参数检验 推断总体分布，如中位数是否相等，是 否符合某种分布 参数检验 推断总体的参数，如算数均数、方 差、率是否相等 已知总体分布：如正态分布、二项 分布、poission 分布
推断目的
总体分布
未知总体分布
检验方法 检验效能
t 检验、 z 检验、 F 分析等
中医药统计学与软件应用
曹治清
成都中医药大学管理学院 数学与统计教研室 czq9771@
第10讲 非参数检验
非参数检验简述
秩和检验
Ridit分析
2
第10讲 非参数检验—引言
假设检验分为参数检验（parametric tests）和 非参数检验(nonparametric tests)。参数检验是 在总体分布形式已知的情况下，用样本指标对 总体分布的参数进行推断的方法。常用的参数 检验方法有t、z、F检验等。非参数检验 （nonparametric tests）是在总体分布未知情况 下，比较总体分布或分布位置是否相同的统计 方法。
高
T 检验、 H 检验、 M 检验等
低
非参数检验适用于：
（1）资料的总体分布类型未知或偏态；（2）方差不齐； （3）一端或两端开口的资料；（4）等级资料。
5
第二节秩和检验 ——基本思想
将原始数据转化为秩次，计算各组秩次之和， 比较各组秩和的不同来推断总体分布有无差异。 若比较组之间的秩和接近，则认为各组间没有 差别；反之，如果各组间的秩和相差悬殊，则 认为各组间存在差别。
10
第二节秩和检验 —成组设计资料的秩和检验
表 11-3 糖尿病早期微血管病变患者疗效
非参数检验
若n>50，超出附表9的范围，可用正态近似法作u检验，按 下式计算u值。
对秩的差值，省略所有差值为0的对子数，令余下的有效对子数
为n；最后按n个差值编正秩和负秩，求正秩和或负秩和。但对 于等级资料，相同秩多，小样本的检验结果会存在偏性，最好 用大样本。
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H0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H0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。
1．原始数据的多个样本比较
方法步骤见例8-5.
样本所来自的两个总体中位数是否有差别。方法步骤见例8l。
例8-1 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8-1的(2)、 (3)栏。问两法所得结果有无差别?
血清谷-丙转氨酶不知是否符合正态分布，本例为小样 本资料，其配对差值经正态性检验得0.1<P<0.2，虽可用配对t 检验，为保守起见，现用Wilcoxon符号秩检验。
用于推断计量资 料或等级资料的两个独立样本所来
自的两个总体分布是否有差别。
在理论上检验假设H0应为两个总体分布相同，即 两个样本来自同一总体。由于秩和检验对于两个总体分布 的形状差别不敏感，对于位置相同形状不同但类似的两个 总体分布，如均数相等、方差不等的两个正态分布，推断
不出两个总体分布(形状)有差别，故对立的备择假设Hl不
非参数检验的名词解释
非参数检验的名词解释
非参数检验是一种统计方法，用于在数据不满足正态分布或其他假设条件的情况下进行统计推断。
与参数检验相比，非参数检验不需要对总体参数做出假设，而是直接利用样本数据进行推断。
以下是相关名词解释：
1. 非参数：指在进行统计推断时，不对总体的分布形式或参数做出特定的假设。
非参数方法依赖于具体的样本数据，不依赖于总体的分布特征。
2. 假设检验：统计推断的一种方法，用于通过对样本数据进行分析来得出关于总体参数或总体分布的结论。
假设检验通常涉及对某个假设的拒绝或接受。
3. 正态分布：也称为高斯分布，是一种连续概率分布，常用于描述许多自然现象和随机变量的分布。
参数检验通常基于对总体数据服从正态分布的假设。
4. 参数检验：通过对总体参数的估计和假设进行统计推断的
方法。
参数检验通常要求数据满足特定的假设条件，如正态分布、独立性和方差齐性等。
5. 统计显著性：在假设检验中，用于评估观察到的差异或效应是否显著。
统计显著性通常以p值表示，若p值小于预设的显著性水平（如0.05），则可以拒绝零假设。
非参数检验在实际应用中具有灵活性和广泛适用性，特别适合处理样本数据不满足假设条件的情况。
它们不依赖于总体分布的形式，因此更加鲁棒，并可以应用于各种类型的数据集。
非参数检验的概念
China &Foreign Medical Treatment 中外医疗表2两组患者干预前后Barthel 指数比较[(x±s ),分]2.3生活质量评分实验组躯体功能、心理功能、社会功能、物质功能评分显著高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05),见表3。
表3两组患者生活质量比较[(x±s ),分]3讨论出血性脑卒中是一种临床常见病与多发病,发病后会形成血肿,导致脑组织神经受到损伤[5]。
如果患者出血量比较少,可给予血肿清除术治疗,能够快速清除血肿,降低颅内压,取得良好的治疗效果,但术后易出现肢体功能障碍、口眼歪斜、偏瘫等后遗症,不仅延长了患者术后恢复时间,也降低了患者生活质量[6]。
全面早期康复护理干预作为一种系统、全面、细致的护理方式,在临床中得到了广泛应用,效果十分显著。
在全面早期康复护理干预中,通过心理干预、认知干预的实施,能够显著改善患者不良情绪,提高患者对疾病的认知,以此树立治疗信心,积极配合临床操作;同时,通过早期康复锻炼的实施,能够有效活动患者肢体肌肉与关节,以此预防肌肉萎缩、肢体功能退化,也为稳定期肢体主动功能锻炼奠定了坚实基础,进一步增强肢体锻炼,促进血液循环,从而预防下肢深静脉血栓的发生,加快患者术后恢复[7]。
该次研究结果显示:实验组FIM 评分(87.13±5.24)分显著高于对照组。
实验组Barthel 指数(80.46±5.79)分显著高于对照组(P<0.05)。
实验组躯体功能(73.68±4.54)分、心理功能(75.46±4.45)分、社会功能(78.29±4.34)分、物质功能(76.94±4.51)分评分显著高于对照组。
此结果与李学莉等[8]研究中,早期康复护理组FIM 评分(88.2±5.2)分,Barthel 指数(81.6±5.9)分,躯体功能(74.12±4.14)分、心理功能(75.13±4.52)分、社会功能(79.36±4.32)分、物质功能(77.04±4.48)分评分均优于常规组的结果十分相似,由此证实,通过全面早期康复护理干预的实施,可以进一步改善出血性脑卒中患者术后运动功能与生活自理能力,提高生活质量。
r语言3组非参数检验 -回复
r语言3组非参数检验-回复R语言是一个功能强大的统计编程语言，广泛应用于数据分析、统计建模和可视化等领域。
在数据分析中，我们经常需要进行假设检验来判断样本数据是否符合某种分布或两个样本数据是否具有显著差异。
其中一种常用的假设检验方法是非参数检验，它不对数据的分布做出要求，因此适用于各种类型的数据。
本文将以R语言为工具，介绍非参数检验的相关概念和步骤，并以具体例子进行演示。
一、非参数检验的基本概念非参数检验是一种统计方法，不对数据的分布做出假设，根据样本数据的秩次或拟合程度进行假设检验。
它的优势在于能够处理非正态分布或存在异常值的数据。
常见的非参数检验方法包括Wilcoxon符号秩检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis单因素方差分析等。
二、Wilcoxon符号秩检验Wilcoxon符号秩检验是一种非参数检验方法，用于比较两个相关样本的差异性。
它的原假设是两个样本的差异性中位数为零，备择假设是两个样本差异性的中位数不为零。
下面是Wilcoxon符号秩检验的步骤：1.导入数据和包：使用R语言进行数据分析时，首先需要导入相关的数据和包。
如有需要，可以使用install.packages()函数安装所需的包。
2.准备数据：将需要进行Wilcoxon符号秩检验的数据存储为两个向量或数据框的形式。
3.执行Wilcoxon符号秩检验：使用wilcox.test()函数执行Wilcoxon符号秩检验，并将两个样本的数据作为输入。
4.解读结果：根据检验结果的p值，判断两组样本差异是否显著。
通常取显著性水平为0.05，若p值小于0.05，可以拒绝原假设，认为两个样本的差异是显著的。
三、Mann-Whitney U检验Mann-Whitney U检验是一种非参数检验方法，用于比较两个独立样本的差异性。
它的原假设是两个样本的分布相同，备择假设是两个样本的分布不同。
Mann-Whitney U检验的步骤如下：1.导入数据和包：与Wilcoxon符号秩检验一样，首先需要导入相关的数据和包。
多样本尺度参数的非参数检验
多样本尺度参数的非参数检验在统计学中，尺度参数是描述数据分布形状和范围的统计量。
常见的尺度参数包括标准差、方差和范围等。
非参数检验是一种统计推断方法，它不依赖于数据的分布形式，而是依赖于数据的排序和顺序。
多样本尺度参数的非参数检验是指在多个样本之间进行尺度参数的比较和检验，而不需要对数据的分布形式进行假设。
多样本尺度参数的非参数检验可以用于比较多个数据集的变异程度，检验它们之间是否存在显著差异。
在医学研究中，可以用多样本尺度参数的非参数检验来比较不同治疗组之间的疗效差异；在生态学研究中，可以用多样本尺度参数的非参数检验来比较不同生境条件下的物种多样性差异等。
在进行多样本尺度参数的非参数检验时，需要先对数据进行排序，然后采用适当的统计方法进行检验。
常见的多样本尺度参数的非参数检验方法包括Kruskal-Wallis检验、Friedman检验和Page趋势检验等。
下面将分别介绍这些方法的原理和应用。
Kruskal-Wallis检验是一种用于比较三个以上独立样本的尺度参数的非参数检验方法。
它是基于秩和统计量的一种拓展，用于检验多个样本之间是否存在显著差异。
Kruskal-Wallis检验的原假设是所有样本的总体分布相同，备择假设是至少有一对样本的总体分布不同。
在进行Kruskal-Wallis检验时，首先需要计算每个样本的秩和，然后用秩和统计量进行检验。
Page趋势检验是一种用于比较三个以上有序样本的尺度参数的非参数检验方法。
它是用于检验有序样本之间是否存在趋势的方法，例如时间序列数据或者剂量-响应数据。
Page趋势检验的原假设是有序样本之间不存在趋势，备择假设是有序样本之间存在趋势。
在进行Page趋势检验时，需要首先对有序样本进行秩次转换，然后再计算秩和统计量进行检验。
除了上述介绍的三种常见的多样本尺度参数的非参数检验方法，还有一些其他方法也可以用于比较多个样本之间的尺度参数差异，例如Mood检验、median检验等。
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(收稿日期:2019-04-20)
道,氨磺必利、阿立哌唑、氯氮平治疗精神分裂症导致心电图异常率分别为30.0%、28.0%及70.0%。
该研究通过对3组患者治疗后的心电图异常数据进行比较,可见3组患者均可出现窦性心率过速、过缓或者不齐、传导阻滞、心室肥厚、缺血性ST-T改变、Q-T间期延长、
ST段下降等不同程度的心电图异常情况,由此证明,使用抗精神病药物对精神分裂症患者进行治疗时常对心脏造成不同程度的损害,最终表现为不同程度的心电图异常。
张瑞林等[11]指出,在使用新型抗精神病药物治疗精神分裂症时,对女性、老人、儿童及基础心率偏慢者尤其应该加强心电图检测,可尽早发现心脏损害。
该研究结果显示,其中A组患者心电图异常率为21.88%,B组患者心电图异常率为28.13%,C组患者心电图异常率为59.38%,A组与B组患者心电图异常率明显低于C组,差异有统计学意义(P<0.05),与上述文献结果报道一致,表明氨磺必利、阿立哌唑治疗精神分裂症患者的安全性优于氨氯平,可作为治疗精神分裂症的优先选择。
综上所述,氨磺必利、阿立哌唑、氯氮平治疗精神分裂症均易可导致不同程度的心脏损害,氨氯平所致心脏损害程度明显高于氨磺必利、阿立哌唑,建议精神分裂症患者长期服用抗精神病药物尤其是氯氮平时,应尽量减少联合用药,以免加重心脏损害,同时定期进行心电图检查,尽早发现心脏损害及时治疗,最大限度提高用药安全。
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(收稿日期:2019-04-21)
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