应用统计学非参数检验
参数检验和非参数检验
参数检验和非参数检验参数检验和非参数检验是统计学中两种常用的假设检验方法。
参数检验假设总体服从其中一种特定的概率分布，而非参数检验则不对总体的概率分布进行特定的假设。
本文将分析和比较这两种假设检验方法，并讨论它们的优缺点和适用范围。
参数检验的基本思想是假设总体的概率分布属于一些已知的参数化分布族，例如正态分布或泊松分布。
然后根据样本数据计算出统计量的观察值，并基于它们进行假设检验。
常见的参数检验方法有t检验、F检验和卡方检验等。
以t检验为例，它适用于研究两个样本均值之间是否存在显著差异的情况。
假设我们有两组样本数据，分别服从正态分布。
可以使用t检验来计算两组样本均值的差异是否显著。
t检验基于样本均值和标准差来估计总体均值的差异，并通过计算t值和查表或计算p值来判断差异是否显著。
参数检验的优点是它们对总体概率分布的假设比较明确，计算方法相对简单，适用于数据符合特定分布的情况。
此外，参数检验通常具有较好的效率和统计性质。
然而，参数检验也有一些限制和缺点。
首先，参数检验通常对数据的分布假设要求较高，如果数据不符合指定的分布假设，则结果可能不可靠。
另外，参数检验对样本大小的要求较高，需要较大的样本才能获得可靠的检验结果。
此外，参数检验对异常值和离群值比较敏感，这可能会导致统计结论的错误。
与参数检验相比，非参数检验更加灵活，不需要对总体的概率分布做出特定的假设。
它适用于更广泛的数据类型和样本分布。
常见的非参数检验方法有Wilcoxon符号秩检验、Mann-Whitney U检验和Kruskal-Wallis检验等。
以Wilcoxon符号秩检验为例，它适用于比较两个相关样本的差异。
这个检验不要求样本数据满足正态分布的假设，它基于样本差值的秩次来判断差异是否显著。
非参数检验的优点在于其适用范围广泛，不需要对总体分布做出特定假设，对数据平均性和对称性的要求较低，对异常值和离群值的鲁棒性较好。
此外，非参数检验对样本大小的要求较低，可以在较小的样本情况下获得可靠的结果。
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
学术研究中的非参数检验方法
学术研究中的非参数检验方法摘要：非参数检验是一种广泛应用于统计学中的统计方法，尤其在处理分类变量和数据缺失时具有独特的优势。
本文旨在介绍非参数检验的基本原理、应用场景以及其在学术研究中的重要性。
通过具体案例分析，展示非参数检验在数据分析和实证研究中的应用，并讨论其与参数检验的区别和联系。
一、非参数检验的基本原理非参数检验是一种基于数据分布不依赖于总体分布的统计方法。
它主要包括卡方检验、秩和检验、二项分布检验等。
这些方法的特点是不需要知道总体分布，也不需要假设数据服从某一特定分布，因此适用于处理不确定的数据分布情况。
二、非参数检验的应用场景非参数检验在学术研究中具有广泛的应用，例如在心理学、医学、经济学、社会学等领域。
它可以用于比较不同组之间的数据分布差异，识别数据中的异常值和趋势，以及评估数据的可靠性和稳定性。
此外，非参数检验还适用于处理缺失数据和分类变量，因为这些数据类型不适合使用参数检验。
三、非参数检验的优势和局限性非参数检验的优势在于它对数据的适用性更广，无需知道或假设数据符合特定的分布。
此外，非参数检验的结果更加稳健，能够更好地处理异常值和组间差异。
然而，非参数检验也具有一定的局限性，例如它可能无法提供精确的参数估计，对于小样本数据可能不够敏感。
四、案例分析为了更好地理解非参数检验的应用，我们以一个实际研究案例为例进行分析。
该案例涉及对一组医学数据的分析，研究人员想知道不同药物治疗效果之间的差异。
通过对两组患者的治疗结果进行非参数检验，研究人员可以比较不同药物治疗效果的数据分布，进而评估哪种药物更有效。
五、结论本文介绍了非参数检验的基本原理、应用场景、优势和局限性，并通过具体案例分析了其在学术研究中的应用。
非参数检验作为一种重要的统计方法，在处理不确定的数据分布和分类变量时具有独特的优势。
尽管它可能无法提供精确的参数估计，但对于小样本数据和异常值具有较强的鲁棒性。
在未来的学术研究中，非参数检验将继续发挥重要作用，为数据分析和实证研究提供有力支持。
统计学中的非参数检验方法介绍
统计学中的非参数检验方法介绍统计学是一门研究收集、分析和解释数据的科学。
在统计学中，我们经常需要进行假设检验，以确定样本数据是否代表了总体特征。
非参数检验方法是一种不依赖于总体分布假设的统计方法，它在现实世界中的应用非常广泛。
本文将介绍一些常见的非参数检验方法。
一、Wilcoxon符号秩检验（Wilcoxon Signed-Rank Test）Wilcoxon符号秩检验是一种用于比较两个相关样本的非参数检验方法。
它的原理是将两个相关样本的差值按绝对值大小进行排序，并为每个差值分配一个秩次。
然后，通过比较秩次总和与期望总和的差异来判断两个样本是否具有统计学上的显著差异。
二、Mann-Whitney U检验（Mann-Whitney U Test）Mann-Whitney U检验是一种用于比较两个独立样本的非参数检验方法。
它的原理是将两个样本的所有观测值按大小进行排序，并为每个观测值分配一个秩次。
然后，通过比较两个样本的秩次总和来判断它们是否具有统计学上的显著差异。
三、Kruskal-Wallis检验（Kruskal-Wallis Test）Kruskal-Wallis检验是一种用于比较三个或更多独立样本的非参数检验方法。
它的原理是将所有样本的观测值按大小进行排序，并为每个观测值分配一个秩次。
然后，通过比较各组样本的秩次总和来判断它们是否具有统计学上的显著差异。
四、Friedman检验（Friedman Test）Friedman检验是一种用于比较三个或更多相关样本的非参数检验方法。
它的原理类似于Kruskal-Wallis检验，但是对于相关样本，它将每个样本的观测值按照相对大小进行排序，并为每个观测值分配一个秩次。
然后，通过比较各组样本的秩次总和来判断它们是否具有统计学上的显著差异。
五、秩相关系数检验（Rank Correlation Test）秩相关系数检验是一种用于检验两个变量之间相关性的非参数检验方法。
参数检验与非参数检验的区别与应用
参数检验与非参数检验的区别与应用统计学中的参数检验和非参数检验是两种常用的假设检验方法。
本文将详细介绍参数检验和非参数检验的区别以及它们在实际应用中的具体场景。
一、参数检验参数检验是建立在对总体分布形态有所假定的基础上，通过对样本数据进行统计推断，来对总体参数进行假设检验。
它通常要求总体分布服从特定的概率分布，如正态分布。
参数检验的常见方法有：1. 单样本t检验：用于检验样本均值是否与已知总体均值有显著差异。
2. 独立样本t检验：用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。
3. 配对样本t检验：用于比较同一组样本在不同条件下的均值是否存在显著差异。
4. 方差分析：用于比较多个样本组之间的均值是否存在显著差异。
参数检验的优势在于其具有较高的效率和灵敏度，适用于对总体分布形态有所了解的情况。
但它也有一些限制，如对分布形态的假设可能不成立，以及对样本量和数据类型的要求较高。
二、非参数检验非参数检验是对总体分布形态没有具体假设的情况下，通过对样本数据进行统计推断，来对总体参数进行假设检验。
非参数检验不少于参数检验的分析方法，常见的包括：1. Wilcoxon符号秩检验：用于比较两个相关样本的差异是否存在显著差异。
2. Mann-Whitney U检验：用于比较两个独立样本的中位数是否存在显著差异。
3. Kruskal-Wallis检验：用于比较多个样本组的中位数是否存在显著差异。
非参数检验的优势在于对总体分布形态没有具体要求，适用于对总体分布了解较少或不了解的情况。
它相对于参数检验来说更具广泛的适用性，但由于其推断效果较差，需要更大的样本量才能达到相同的检验效果。
三、参数检验与非参数检验的区别1. 假设要求：参数检验对总体分布形态有假设要求，如正态分布假设，而非参数检验对总体分布形态没有具体要求。
2. 统计量选择：参数检验基于已知概率分布，可以选择特定的统计量如t值、F值等；而非参数检验使用秩次统计量，如秩和、秩和秩二样序差等。
非参数统计(non-parametricstatistics)又称任意分布检验(
例11.6（P195）。
（一）建立检验假设
H0：某中药治疗四种病型 的疗效总体分布相同 H1：四个总体的分布不同 或不全同
0.05
（二）计算统计量H值 （1）编秩：a、计算各等级的合计人数 b、确定秩次范围 c、计算平均秩次 （2）求各组秩和
R1 65(139.5) 18(304.0) 30(397.5) 13(504.5)
血浆总皮质醇含量有差别（不同或不全同）。
若还希望分析具体哪些组之间有差别，需进一步两两组 间比较。方法见《卫生统计学》第五版P196，《医学统计学》 第二版P183等。
当相同秩次较多（超过25%）时，需进行如下校正。
例11.4（P193），见表11－4。
（一）建立检验假设
H0：接种三种不同菌型伤 寒杆菌存活日数总体分 布相同 H1：三个总体的位置不同 或不全同
适用于完全随机设计分组的多个样本比较（即不满足参
数统计条件的），目的在于判断多个总体分布是否相同。
例11.3(P192)，见表11－3。
(一)建立检验假设
H
：血浆总皮质醇含量的
0
三个总体分布相同
H1：血浆总皮质醇含量的 三个总体分布不同或不 全同
0.05
（二）计算统计量H值
1、编秩
先将各组数据分别由小到大排列，统一编秩，不同组的
注意：等级资料对程度的比较不应选检验。
例11.5（P194）。
（一）建立检验假设
H
：吸烟工人和不吸烟工
0
人的HbCO％含量总体分布位置相
同
H1：吸烟工人的HbCO％含量高于不吸烟工人 的HbCO％含量
0.0（5 单侧）
（二）计算统计量u值
（1）编秩：a、计算各等级的合计人数
统计学0712非参数检验
参见拟合优度检验
基本思路是在总体分布未知的情况下，要求根据样本来检验关于总体分布的假设。
检验统计量为：例3：19世纪，生物学家孟德尔按颜色与形状把豌豆分为四类：黄而圆的、青而圆的、黄而有角的、青而有角的。
孟德尔根据遗传学的理论指出，这四类豌豆个数之比这9：3：3：1。
他在556颗豌豆中，观察到这四类豌豆的个数分别为：315、108、101、32。
检验孟德尔理论是否正确。
显著水平为0.05
由于X 2是表示观察频数n i 和理论频数np i 的相对差异的总和，所以当H 0成立时，X 2的值应比较小。
则H 0的拒绝域为：
但在使用X 2拟合检验时，必须注意几点：
2、每个np i 不能太小，最好np i >5，否则应适当合并以满足要求。
1、n一定要足够大，最好n>50；
r 为待估计的参数个数；n i 为观察频数(实际频数p i 为理论概率；
np i 为理论频数(期望频数 )1(~)(212
2---=∑=r k np np ni k
i i i χχ)
1(12--≥-r k αχχ。
统计学中的非参数检验方法
统计学中的非参数检验方法统计学是一门应用广泛的科学领域，它的应用范围涉及到社会、经济、医学、科学等各个领域。
非参数检验方法是统计学中的一种基于数据分布情况的假设检验方法，它不仅可以应用于各个领域的研究中，也是数据分析领域中不可或缺的一部分。
什么是非参数检验非参数检验是一种基于统计数据分布情况做出判断的方法，在对特定类别的数据进行假设检验的时候，不依赖于数据分布的形状，而且它可以处理许多小样本或者没有熟知的总体参数的数据。
非参数检验方法的应用范围广泛，可以用于数据汇总、逻辑推理、实验设计以及其他数据分析中的问题。
非参数检验的优势传统的统计假设检验方法是基于大样本数据的总体参数进行推断的，其可以直接获得总体参数值，但是对于小样本数据而言，则需要使用比较多的假设、术语和统计量、偏差的值来判断出研究问题的可行性，而非参数检验则可以用较少的假设来完成数据分析，避免了数据误判，降低了数据分析的难度。
非参数检验的应用非参数检验方法在实际生活中的应用，主要表现在以下几个方面：1. 样本分布非正态：如果样本数据分布不满足正态分布，这时是可以应用非参数检验方法的。
2. 样本数据较少：如果样本数据较少，传统假设检验方法会有较高的错误率，可以使用非参数检验方法来避免这种情况。
3. 样本数据有异常值：若样本数据存在严重的异常值，应用传统的假设检验方法可能会导致数据误判，此时可以应用非参数检验方法进行数据分析。
常见的非参数检验方法常见的非参数检验方法有：1. Wilcoxon符号秩检验：适合偏差没达到正态分布的样本。
2. Mann-Whitney U检验：主要用于2组样本数据非独立的情况。
3. Kruskal-Wallis检验：用于3组及以上的样本比较，判断样本总体是否有差别。
4. Friedman秩和检验：主要用于分析多组数据的内部联系。
5. Kolmogorov-Smirnov拟合检验：用于检验给定的样本是否符合特定分布。
非参数检验方法在抽样检验中的应用与案例讲解
非参数检验方法在抽样检验中的应用与案例讲解引言在统计学中，抽样检验是一种常用的方法，用于通过从总体中选取样本来对总体参数进行推断。
传统的抽样检验方法通常基于总体服从特定分布的假设，如正态分布。
然而，在实际应用中，总体分布往往未知或不满足正态分布假设。
这时，非参数检验方法就成为了一种较为常用的选择。
本文将介绍非参数检验方法在抽样检验中的应用，并通过案例讲解加深读者对于该方法的理解。
非参数检验方法的基本概念非参数检验方法是一种不依赖于总体分布的假设的统计方法。
相比于传统的参数检验方法，非参数检验方法具有更广泛的适用性。
它们通常基于样本的秩次而不是样本的原始值进行推断。
常见的非参数检验方法有Wilcoxon符号秩检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis单因素方差分析等。
非参数检验方法在抽样检验中的应用Wilcoxon符号秩检验Wilcoxon符号秩检验是一种假设检验方法，用于比较两个相关样本的中位数是否有显著差异。
该方法的原假设为两样本的中位数相等。
下面通过一个案例来说明Wilcoxon符号秩检验的应用。
案例：研究者希望比较一种新药对高血压患者的治疗效果。
他们随机选取了20名患者，并在治疗前和治疗后分别测量了患者的收缩压。
收缩压的数据如下：患者编号治疗前收缩压（mmHg）治疗后收缩压（mmHg）1 150 1402 160 1553 170 1654 155 1505 148 1456 165 1607 152 1508 158 1489 168 15510 150 14011 160 15512 170 16513 155 15014 148 14515 165 16016 152 15017 158 14818 168 15519 152 15020 159 148为了比较治疗前后的收缩压是否有显著差异，我们可以使用Wilcoxon符号秩检验。
Mann-Whitney U检验Mann-Whitney U检验是一种假设检验方法，用于比较两个独立样本的中位数是否有显著差异。
非参数统计在医学临床试验中的应用(八)
非参数统计在医学临床试验中的应用在医学临床试验中，统计学是一项非常重要的工具。
而非参数统计方法则是一种在医学临床试验中经常使用的技术。
本文将介绍非参数统计在医学临床试验中的应用，包括其原理、方法和优势。
一、非参数统计的原理非参数统计是一种基于数据的排序和分布情况进行推断的统计方法。
它不依赖于总体分布的形式，因此在实际应用中具有很大的灵活性和适用性。
在医学临床试验中，由于实验数据的分布往往不满足正态分布假设，非参数统计方法成为了一种非常重要的工具。
二、非参数统计方法在医学临床试验中，非参数统计方法可以用于比较疗效、评估治疗效果、探讨不同治疗方案的优劣等方面。
常用的非参数统计方法包括秩和检验、秩和相关系数检验、秩和相关系数检验等。
这些方法在实际应用中具有较强的鲁棒性和效果。
三、非参数统计在医学临床试验中的应用非参数统计方法在医学临床试验中得到了广泛的应用。
在比较疗效方面，非参数统计方法可以有效地处理不满足正态分布假设的数据，比如在评估药物的疗效、检测不同手术方法的效果等方面。
在评估治疗效果方面，非参数统计方法可以帮助研究人员更准确地评估不同治疗方案的效果，比如对于不同药物组合的效果、不同剂量的药物的效果等方面。
在探讨不同治疗方案的优劣方面，非参数统计方法可以帮助研究人员更客观地评估不同治疗方案的优劣，比如在评估不同手术方式的效果、不同手术时间的效果等方面。
四、非参数统计的优势非参数统计方法在医学临床试验中具有较强的优势。
首先，非参数统计方法不依赖于总体分布的形式，因此对数据的分布要求较低，适用性较广。
其次，非参数统计方法在小样本情况下表现较好，对于一些样本较小或不满足正态分布假设的数据具有更好的效果。
此外，非参数统计方法还具有较强的鲁棒性，对异常值和离群值的影响较小。
综上所述，非参数统计在医学临床试验中具有重要的应用价值。
它的原理灵活，方法多样，优势突出，可以有效地帮助医学研究人员进行数据分析和推断，为医学临床试验的设计和分析提供了重要的工具。
卡方检验与非参数检验
卡方检验与非参数检验卡方检验与非参数检验是统计学中常用的两种假设检验方法。
它们在样本数据不满足正态分布或方差齐性等假设条件的情况下，仍可以进行假设检验，因此被称为非参数检验方法。
本文将详细介绍卡方检验与非参数检验的原理、应用以及比较。
一、卡方检验卡方检验是一种用于检验两个或多个分类变量之间是否存在相关性的统计方法。
它将实际观察到的频数与期望的频数进行比较，从而判断两个分类变量是否存在相关性。
卡方检验主要包括卡方拟合度检验、卡方独立性检验和卡方配对检验等。
1.卡方拟合度检验卡方拟合度检验适用于比较观察到的频数与理论上期望的频数是否有显著差异。
例如，我们可以通过卡方拟合度检验来判断一组骰子的点数是否是均匀分布的。
该方法首先根据理论假设计算每个类别的期望频数，然后计算观察频数与期望频数的差异，并根据差异的大小判断是否有显著差异。
2.卡方独立性检验卡方独立性检验适用于比较两个分类变量之间是否存在相关性。
例如，我们可以使用卡方独立性检验来判断性别与喜好类别之间是否存在相关性。
该方法首先根据理论假设计算每个类别的期望频数，然后计算观察频数与期望频数的差异，并根据差异的大小判断是否有显著差异。
3.卡方配对检验卡方配对检验适用于比较同一组体在两个时间点或处理条件下的观测值是否有差异。
例如，我们可以使用卡方配对检验来判断一种药物在服药前后对疾病症状的治疗效果。
该方法通过比较观察值和期望值之间的差异来判断是否有显著差异。
非参数检验是一种不依赖于总体分布的统计方法，它不对总体的分布形态做出任何假设，因此适用于任何类型的数据。
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 H检验等。
1. Wilcoxon符号秩检验Wilcoxon符号秩检验适用于比较两组配对样本数据是否存在差异。
例如，我们可以使用Wilcoxon符号秩检验来判断一种药物在服药前后对患者血压的影响。
第十讲 非参数检验
分析完全随机设计的多样本计量资料时，若多样本观察指标不满足正态性和方差齐性， 不能进行方差分析， 以及多样本观察指标为等级 （有序分类） 资料， 宜采用 Kruskal-Wallis H 秩和检验。
14
第二节秩和检验 —完全随机设计多样本的秩和检验
【例11-4】某医生在研究再生障碍性贫血时， 测得不同程度再生障碍性贫血患者血清中可溶 性CD8抗原水平（U/ml），结果见表11-5，问不 同程度再生障碍性贫血患者血清中可溶性CD8抗 原水平有无差别？
通常规定，当 n1 n2 时，取较小样本的秩和作为检验统计量 T ；当 n1 n2 时，取秩和 较小者作为检验统计量 T 。
9
第二节秩和检验 —成组设计资料的秩和检验
【例11-2】某医院某医生对28例糖尿病早期微血管病 变的患者，按年龄、性别、病程、中医证候评分、生存 质量量表评分、饮食控制等情况，随机分为两组，试验 组采用西药加中药联合治疗方法，对照组采用西药加安 慰剂治疗方法，治疗4周，测定24小时尿蛋白改变量， 结果见表11-3，问该中药对糖尿病患者早期微血管病变 有无疗效？
16
第二节秩和检验 —完全随机设计多样本的秩和检验
【例11-5】探讨中药联合NB-UVB治疗寻常性银 屑病的临床疗效。95例患者分为3组,治疗组35 例给予NB-UVB照射,同时中药浴疗；对照1组33 例予NB-UVB照射，对照2组30例给予中药浴疗。 结果见表11-6，试比较三组疗效是否有差异？
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
医学统计学-非参数检验
无效
8
合计
B(10-12天)
9
10
7
4
C(21-30天) 16
10
3
1
视分组为无序，即为单向有序表
三总体分布位置相同
三总体分布位置不全同
2. SPSS中实现过程
在菜单中选择“K Independent Samples”命令
“Several Independent Samples：Define Range”对话框
2. SPSS中实现过程
研究问题 对19只小鼠中的9只接种第一种伤寒杆菌，其 余接种第二种伤寒杆菌，接种后的存活天数见 表，判定两种伤寒杆菌的存活天数是否不同。
两总体分布位置相同
两总体分布位置不同
2. SPSS中实现过程
3. 结果
不能认为两总体分布 位置不同，不能认为 接种两种伤寒杆菌的 存活天数不同。
各总体分布位置相同
各总体分布位置不全同
2. SPSS中实现过程
在菜单中选择“K Independent Samples”命令
“Several Independent Samples：Define Range”对话框
3.结果
三个总体分布位置不 全同，三种药物杀灭 钉螺的效果有差别。
三. 两配对样本非参数检验（配对秩和）
post_2 70.00 71.00 75.00 68.00 74.00 70.00 63.00 70.00 65.00 70.00 70.00
post_3 69.00 70.00 75.00 70.00 70.00 69.00 61.00 70.00 65.00 60.00 69.00
实现步骤
（Wilcoxon Signed Rank Test)
统计学中的非参数统计方法及其应用
统计学中的非参数统计方法及其应用统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，而统计方法则是用来处理和分析数据的工具。
在统计学中，有两种主要的统计方法：参数统计方法和非参数统计方法。
本文将着重介绍非参数统计方法及其应用。
一、什么是非参数统计方法？非参数统计方法是一种不依赖于总体分布特征的统计方法，它不对总体的分布形式做出任何假设。
相比之下，参数统计方法需要对总体的分布形式做出一定的假设，例如正态分布或均匀分布等。
非参数统计方法的优势在于它的灵活性和广泛适用性。
由于不对总体分布做出假设，非参数统计方法可以应用于各种类型的数据，包括有偏数据和离群值。
此外，非参数统计方法还可以用于小样本数据，而参数统计方法通常需要大样本才能保证结果的可靠性。
二、非参数统计方法的应用领域1. 排序检验排序检验是一种常见的非参数统计方法，用于比较两个或多个样本的中位数或分位数。
例如，Wilcoxon秩和检验可以用于比较两个独立样本的中位数是否相等，而Friedman秩和检验可以用于比较多个相关样本的中位数是否相等。
排序检验在医学研究、心理学和社会科学等领域得到广泛应用。
它可以帮助研究人员判断不同治疗方法的有效性，或者比较不同群体的特征差异。
2. 非参数回归非参数回归是一种用于建立变量之间关系的统计方法，它不依赖于线性或非线性关系的假设。
相比之下，参数回归方法通常需要对变量之间的关系形式做出假设，例如线性回归模型。
非参数回归方法可以更灵活地建立变量之间的关系，适用于各种类型的数据。
它可以帮助研究人员探索变量之间的复杂关系，发现非线性模式或异常值。
3. 生存分析生存分析是一种用于分析时间至事件发生的统计方法，例如研究患者生存时间或产品的寿命。
生存分析中常用的非参数方法包括Kaplan-Meier曲线和Log-rank检验。
生存分析在医学研究和生物统计学中得到广泛应用。
它可以帮助研究人员评估治疗方法的效果、预测患者的生存时间，以及研究风险因素对生存的影响。
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。
非参数统计方法介绍
非参数统计方法介绍非参数统计方法是一种在统计学中常用的方法，它不依赖于总体分布的具体形式，而是根据样本数据的秩次或距离来进行推断。
相比于参数统计方法，非参数统计方法更加灵活，适用范围更广，能够处理更为复杂的数据情况。
本文将介绍非参数统计方法的基本概念、常用技术和应用领域。
一、基本概念非参数统计方法是指在统计推断中，不对总体分布的形式做出任何假设，而是直接利用样本数据进行分析和推断的方法。
它主要基于样本数据的秩次或距离来进行统计推断，因此在数据分布未知或不满足正态分布假设的情况下具有很强的适用性。
二、常用技术1. 秩和检验：秩和检验是一种常见的非参数假设检验方法，适用于两组或多组样本的比较。
通过对样本数据进行排序，计算秩和的方式来进行假设检验，常用于中位数比较、方差齐性检验等情况。
2. 秩次检验：秩次检验是一种非参数的假设检验方法，适用于单样本或配对样本的比较。
通过对样本数据进行排序，比较秩次的大小来进行假设检验，常用于中位数检验、相关性检验等情况。
3. 核密度估计：核密度估计是一种非参数的密度估计方法，用于估计随机变量的概率密度函数。
通过在每个数据点周围放置核函数，计算出整体的密度估计结果，常用于数据分布的平滑和可视化。
4. 生存分析：生存分析是一种非参数的统计方法，用于分析时间数据和生存率之间的关系。
通过构建生存函数和危险函数来描述事件发生的概率和时间关系，常用于医学、生物学等领域的生存数据分析。
三、应用领域1. 医学研究：非参数统计方法在医学研究中得到广泛应用，如生存分析用于评估治疗效果、秩和检验用于比较不同治疗方案的效果等。
2. 金融领域：非参数统计方法在金融领域的风险管理、投资组合优化等方面有重要应用，如核密度估计用于风险度量、秩次检验用于资产收益率的比较等。
3. 社会科学：非参数统计方法在社会科学研究中也有广泛应用，如秩和检验用于比较不同群体的特征、核密度估计用于人口分布的分析等。
总之，非参数统计方法作为一种灵活、适用范围广泛的统计分析方法，在各个领域都有重要的应用。
医学统计学(非参数检验)
【例8-5】计算H
计算检验统计量H值：统一编秩，计算各秩和
632 382 192 12 H 15(15 1) 5
3(15 1) 9.74
哪些组间有差异？两两比较
多组秩和的两两比较
1. 建立假设，确定检验水准
H0 第i组与第j组所代表的总体分布位置相同
【例8-1】比较健康人与铅作业工人的尿 铅值是否存在差异?
表8-1 健康人与铅作业工人的尿铅值(mg/L)
参数检验和非参数检验
参数：总体的统计指标.（ 、、）
统计量：样本的统计指标.（ x 、s、p）
参数检验：有些方法，通常要求样本来自正态总 体，或方差齐等，在这些假设的基础上，对总体 参数进行估计和假设检验，称为参数检验。 非参数检验：一种不依赖于总体分布类型，也不 对总体参数进行统计推断的假设检验，称为非参 数检验。
2）当k或b较大时，N＝kb较大，M的分布近似df ＝k-1的2分布。故当附表17查不到M界值时，可 用2近似法，按式8-7或8-8计算2值，按2分布规 律作出推断结论。 df＝k－1 2<20.05，P >0.05
计算统计量H值
查表确定P值
作出结论
2．计算统计量H值
定量资料编秩时，将各组数据从小到大统一 编秩次，相同数据取平均秩次。计算H统计 量，在相同秩次较多时校正，即（8-3）
Ti 2 12 H 3( N 1) N ( N 1) ni
H Hc 1 (ti3 ti ) /( N 3 N )
一般步骤
处理组间差异分析 1. 建立假设
2. 计算统计量
编秩：按配伍组编秩，相同数据取平均秩次。 计算（k、b不大时计算M统计量，查统计表17 确定P值 （8-6） i 1 2 k、b较大时，进一步计算 统计量 （8-7） 在相同秩次太多时，计算校正 2
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2021年3月15日星期一
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两独立样本的非参数检验
例2 在缺氧条件下，观察4只猫与12只兔的生存时间（分钟）， 结果如下。试判断猫、兔在缺氧条件下生存时间的差异是否具 有统计学意义。数据见npb.sav： 生存时间（猫）：25 34 44 46 46 生存时间（兔）：15 15 16 17 19 21 21 23 25 27 28 28 30 35
的有8对，其平均秩次为7.19，总秩和为57.50；治疗
后等于治疗前的有1对。
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配对样本的非参数检验 （2） 检验统计量
分析结果
❖ Wilcoxon符号秩检验的统计量Z值＝-2.179，近似概率 （Asymp.sig.）P＝0.029，按α＝0.05的水准可以认为治 疗前后该指标值的差别具有统计学意义。
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两独立样本的非参数检验 （1） 秩次表
❖ 生存时间样本共19例，其中猫的生存时间5例， 其平均秩次为15.70，总秩和为78.50；兔的生存时 间14例，其平均秩次为7.96，总秩和为111.50。
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两独立样本的非参数检验 （2） 检验统计量
分析结果
❖ 给 出 Mann-Whitney U 、 Wilcoxon W 统 计 量 和 Z 值 ， 近 似 值 概 率 （Asymp.Sig）和精确概率值（Exact.sig）均小于0.05，结论一致，表明 猫、兔在缺氧条件下的生存时间的差异具有统计学意义，由平均秩次猫 （15.7）、兔（7.96）来看，可以认为缺氧条件下猫的生存时间长于兔。
配对样本的非参数检验
Exact：用于计算确切概率
只给出近似概率 蒙特卡罗方法
给出精确概率值，并 可设定耗时限制
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配对样本的非参数检验 （1） 秩次表
分析结果
❖共12对指标，指标值治疗后小于治疗前的有3对，其
平均秩次为2.83，总秩和为8.50；治疗后大于治疗前
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多个独立样本的非参数检验
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多个独立样本的非参数检验
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多个独立样本的非参数检验
设置组别变量的最小值1、最大值4
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只适合二分类变量
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THANKS !
感谢聆听！
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多个相关样本的非参数检验
例4 三批甘蓝叶样本分别在甲、乙、丙、丁四种条件下测量核 黄素浓度，试验结果如下。问四种条件下的测量结果的差异是 否具有统计学意义？数据见npd.sav：
批次
测量条件
甲
乙
丙
丁
1
27.2
24.6
39.5
38.6
2
23.2
24.2
43.1
39.5
3
24.8
22.2
45.2
33.0
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两独立样本的非参数检验
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两独立样本的非参数检验
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两独立样本的非参数检验
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两独立样本的非参数检验
默认的Mann-Whitney U检验最常用
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多个独立样本的非参数检验
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多个独立样本的非参数检验
Kruskal-Wallis H检验：k>=3个独立随机连续分布样 本的比较，而正态性假设及等方差假设存在问题时，它 可以进行总体是否相同的检验。
Median：中位数检验，三种方法中检验效能最低， 但对于拖长尾的对称分布很有效
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多个相关样本的非参数检验
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多个相关样本的非参数检验
Friedman：常用的多个配伍样本的非参数检验
Kendall’s W：可进一步给出一致性程度
Cochran’s Q：是两配对样本McNemar方法的推广，
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Jonckheere-Terpstra：对连续性资料或有序分类资料 都适用，并当分组变量为有序分类资料时，此法的检验效 能要高于Kruskal-Wallis法。
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多个独立样本的非参数检验 （1） 秩次表
分析结果
❖ 母亲每日吸烟多于20支组共4名新生儿，体重平均秩 次3.75；每日吸烟少于20支组共3名新生儿，体重平均 秩次5.00；过去吸烟现已戒烟组共4名新生儿，体重平均 秩次9.38；从不吸烟组共3名新生儿，平均秩次12.50。
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多个独立样本的非参数检验
例3 14名新生儿出生体重按其母亲的吸烟习惯分组（A组： 每日吸烟多于20支；B组：每日吸烟少于20支；C组：过去 吸烟而现已戒烟；D组：从不吸烟），具体如下。试问四个 吸烟组出生体重分布是否相同？数据见npc.sav：
A组： 2.7 2.4 2.2 3.4 B组： 2.9 3.2 3.2 C组： 3.3 3.6 3.4 3.4 D组： 3.5 3.6 3.7
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多个独立样本的非参数检验 （2） 检验统计量
分析结果
❖ Kruskal-Wallis H统计量的近似显著概率为0.023，按α＝ 0.05的水准拒绝原假设，可认为四个组中至少有两组出生体重 的总体分布不同。
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