等级资料常用检验方法.
matlab两组独立样本等级资料kruskal-wallis h假设检验方法
matlab两组独立样本等级资料kruskal-wallis h假设检验方法文章标题：深度解析MATLAB中的两组独立样本等级资料Kruskal-Wallis H假设检验方法在统计学中，Kruskal-Wallis H检验是一种用于比较两个或多个独立组的等级资料的非参数假设检验方法。
在MATLAB中，我们可以利用这种方法来进行统计分析，并得出对应的假设检验结果。
本文将从简到繁地介绍Kruskal-Wallis H检验的基本原理，然后结合MATLAB 的实际操作，以帮助读者更加全面、深入地理解这一统计分析方法。
1. Kruskal-Wallis H检验的基本原理Kruskal-Wallis H检验是一种用于比较两个或多个独立组的等级资料的非参数假设检验方法。
当我们需要比较多个组的数据时，无法满足方差分析等条件的情况下，可以使用Kruskal-Wallis H检验来判断这些组是否具有差异。
其原假设为各组样本来自同一总体，备择假设为不是来自同一总体。
2. MATLAB中的Kruskal-Wallis H检验函数在MATLAB中，我们可以使用“kruskalwallis”函数来进行Kruskal-Wallis H检验。
该函数的语法为：[p, tbl, stats] = kruskalwallis(x,group)，其中x为一个包含所有数据的向量，group为一个指示每个数据所属组别的向量。
该函数将返回假设检验的p值以及其他相关统计信息。
3. 实际操作及结果解释接下来，我们将给出一个具体的例子来演示如何使用MATLAB中的Kruskal-Wallis H检验函数。
假设我们有三个组的等级资料数据，分别为组A、组B和组C。
我们首先将这些数据输入到MATLAB中，并使用“kruskalwallis”函数进行假设检验。
假设检验的结果显示p值为0.032，小于显著性水平0.05，因此我们拒绝原假设，可以认为这三组数据具有显著差异。
spss基本知识点
spss基本知识点【篇一：spss基本知识点】结论不同麻醉诱导方法存在组间差别；患者的收缩压在不同的诱导方法下不同诱导时相变化的趋势不同，其中 a 组不同诱导时相收缩压较为稳定。
第八章非参数检验（nonparametrictests 菜单）参数检验：?? 通过样本的参数来检验总体参数的方法是参数检验。
如：通过样本的均值、方差来检验总体的数学期望与总体方差提出的假设是否为真.?? 参数检验对总体的分布有一定的要求，比如正态性和方差齐性非参数检验：?? 对总体分布情况未知时，无法用参数检验方法?? 非参数检验通过样本的分布对总体的分布进行检验非参数检验所要处理的问题：?? 两个总体分布未知，它们是否相同（用两组样本来检验）?? （由一组样本）猜出总体的分布（假设），然后用另一组样本去检验它是否正确注：两种分布是否相同，一般包含了参数（均值、方差等）是否相同的问题。
如果两个总体的分布函数形式相同，而参数不同，也被视为概率分布不同nonparametrictest 菜单(1) nonparametrictest 菜单(2) 卡方检验chi‐square?? 适用于拟合优度检验，即检验单变量的分布与理论分布是否一致?? 实例 1：贫困调查.sav 中身体状况变量的数据分布是否符合以往的经验：?? 完全不能自理 5%?? 基本不能自理10%?? 能自理无劳动能力 20%?? 部分丧失劳动能力 25%?? 身体健康 40% ?? 1.weightcasesby：death??2.analyze‐nonparametrictest‐chisquare 二项分布检验binomial ?? 二项分布的变量将总体分为两类（如医学中的生与死），二项分布的检验是通过样本中这两类的频率来检验总体中这两类的概率是否为给定的值 ?? binomial 过程可检验二项分类变量是个来自概率为 p 的二项分布例 1：一般来说，新生儿染色体异常率为1%，某医院观察了 400 名新生儿，只发现一例异常，请问该地新生儿异常率是否低于一般水平？数据文件见 6.2sav 1.weight cases by：num 2.analyze－nonparametric test－binomial 例 2：某地某一时期内出生 40 名婴儿，其中女性 12 名（定 sex＝0），男性28名（定 sex＝1）。
常用的检测方法及检测频率
常用的检测方法及检测频率默认分类 2009-11-01 15:34:04 阅读953 评论0字号：大中小订阅常用的检测方法及检测频率发表人: 顾庆点击次数514工程质量检测工作是公路工程技术管理中的一个重要组成部分，也是公路工程质量控制和竣工验收评定工作中不可缺少的一个主要环节。
用定量的方法，科学地评定各种材料和构件的质量；能合理地控制并科学地评定工程质量。
路基、路面工程质量检测一、压实度的检测方法对于路基及路面基层，压实度是指实际达到的工地干密度与室内标准击实试验所得的最大干密度的比值；对沥青路面，压实度是指现场实际达到的密度与室内标准密度的比值。
1、灌砂法：灌砂法是利用均匀颗粒的砂去置换试洞的体积，它是当前最通用的方法，很多工程中都把灌砂法列为现场测定密度的主要方法。
该方法可用于测试各种土或路面材料的密度其缺点是需要携带多量的砂，而且称量次数较多，因此其测试速度较慢。
采用此法时应符合下列规定：（1）当集料的最大料径小于15mm、测定层的厚度不超过150mm时，宜采用Ф100mm 的大型灌砂筒测试。
（2）当集料的粒径等于或大于15mm，但不大于40mm，测定层的厚度超过150mm，但不超过200mm时，应用Ф150mm的大型灌砂筒测试。
2、环刀法：环刀法是测量现场密度的传统方法。
国内采用的环刀容积通常为200cm3，环刀高度通常约5cm。
用环刀法测得的容重是环刀内土样所在深度范围内的平均密度，它不能代表整个碾压层的平均密度。
只有使环刀所取的土恰好是碾压层中间的土，环刀法所得的结果才可能与灌砂法的结果大致相同。
另外，环刀法适用面较窄，对于含有粒料的稳定土及松散性材料无法使用。
3、核子密度仪法：该法是利用放射性元素（通常是γ射线和中子射线）测量土或路面材料的密度和含水量。
其特点是测量速度快，需要人员少，缺点是放射性物质对人体有害。
对于核子密度仪法，可作施工控制使用，但需与常规方法比较，以验证其可靠性。
等级资料常用检验方法
有效 35 24
显然，两组反映的信息是不同的，但由于两组的结构百分比无变化 （仅仅是位置不同），不改变检验结果。（χ2=5.224，P>0.05）
等级资料正确的统计分析方法：
非参数统计的秩和检验 Kendall 、spearman等级相关 CMH卡方检验 Ridit分析 线性趋势卡方检验 有序变量的Logistic回归分析
3、结果
Ranks GROUP RESULT 1 2 3 T o ta l N 18 24 22 64 M ean Rank 4 0 .9 2 3 0 .8 8 2 7 .3 9
H =6.528，P =0.038
T e s t S ta tis tic s RESULT C h i-S q u a re df A s ym p . S ig . 6 .5 2 8 2 .0 3 8
同样方法，对表2数据进行秩和检验，结果如下：
GROUP RESULT 1 2 T o ta l
N 60 58 118
M ean Rank 6 1 .5 7 5 7 .3 6
Sum of Ranks 3 6 9 4 .0 0 3 3 2 7 .0 0
μ =0.731，P>0.05
结论：两组疗效差异没有统计学意义。
病情 1 .0 0 0 . 240 .2 7 5 .0 0 0 240 1 .0 0 0 . 240 .3 2 0 .0 0 0 240
疗效 .2 7 5 .0 0 0 240 1 .0 0 0 . 240 .3 2 0 .0 0 0 240 1 .0 0 0 . 240
一、非参秩和检验
由于非参数检验法不考虑数据的分 布规律，检验不涉及总体参数，检验统 计量多是人们在总结经验的基础上创造 出来的，所以这类检验方法的特点是针 对性强。但是不同设计、不同目的所用 的非参数检验法是不同的。
计量资料常用的检验方法
计量资料常用的检验方法
经tˊ检验：tˊ=1.17<tˊ0.05=2.05, P>0.05，可以认为两组证候计分 值差异无显著性意义。
95% Confidence
Interval of the
Sig.
Mean
Difference
t
df (2-tailed) Difference Lower Upper
PF
35.666 1076
.000 16.7409 15.8200 17.6619
RP
3.319 1076
.001
3.7697 1.5409 5.9986
V MS
F
P
总
16289.89
68 2603.96
15.51
0.0000
组间
5207.93
2 167.91
组内
11081.96
66
计量资料常用的检验方法
两小样本（n<30）均数的比较
t
x1x2 Sx1x2
,vn1n2
2
计量资料常用的检验方法
两样本均数差数的标准误
s x1x2
(n11)s12(n21)s22 n1n22
1077 61.8106 14.62732
.44571
SF
1077 75.2633 14.90322
.45412
RE
1077 71.3021 38.73274
对等级资料作比较的常用统计方法
式： Ｖ一 （ Ｃ。 一Ｃ ｉ ） ／ ｔ 求 得 。其 中 ， Ｖ 为 药物分
６
６
７
Ｏ
５
Ｏ
解 的初 速 度 ， ｃ。 为 药物初 含 量 ， ｃ ｉ 为 药 物 残 存
率， ｔ 为药物加 热 的持续 时 间 。Ｌ ｇ Ｖ对 １ ／ Ｔ 回归 ， 得直 线 回归 方 程 为 ：
是 Ｋｒ ｕ ｓ ｋ ａ ｌ －Ｗ ａ ｌ ｌ ｉ ｓ Ｔｅ ｓ ｔ ， 计 算 结 果 为 Ｈ一６ ． ５ ２ ８ ， Ｐ一 ０ ． ０ ３ ８ ， 按 ａ 一０ ． ０ ５的 检 验 水 准 ， 三 组 间 差 异 有 统 计 学 意 义 。这 里 需 说 明 一 下 的 是 ， 在 计 算 结 果 中
单 项 目也 是 不 同 的 ， 一 个 选 取 的 是 Ｔｗｏ— Ｉ ｎ ｄ ｅ — ｐ ｅ ｎ ｄ ｅ ｎ ｔ— Ｓ ａ ｍｐ ｌ ｅ ｓ Ｔｅ ｓ ｔ ｓ ， 一 个 选 取 的 是 Ｔｅ ｓ ｔ ｆ ｏ ｒ Ｓ ｅ ｖ ｅ ｒ ａ ｌ Ｉ ｎ ｄ ｅ ｐ ｅ ｎ ｄ ｅ ｎ ｔ Ｓ ａ ｍｐ ｌ ｅ ｓ ， 在 实 际 应 用 时 要 注 意这 一 点 。
Ｏ
９
８ ２
６
６ ８
７
空 白对 照 。将 Ａ 值 代 人 标 准 曲线 计 算 含 量 。 测 得
三 批 扑 尔 敏 霜 剂 含 量 如 Ｆ：
中扑 尔 敏 的 含 量 ， 初 匀 速 法 测 得 扑 尔 敏 霜 剂 中 药 物％ 室温贮存期 为 ３ ． ９ ６年 。
・
６ ・
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兰 州 医学院 学 报 ２ ０ ０ ３年 ｌ ２月 第 ２ ９卷 第 ４期
Ｊ Ｌ ａ ｎ ｚ ｈ ｏ ｕ Ｍｅ ｄ Ｃ ｏ ｌ ｌ ， Ｄｅ ｃ ．２ ０ ０ ３ ， Ｖｏ ｌ ２ ９ ， Ｎ ｏ ４
Ridit分析
单样本的Ridit分析
(3)计算标准组R值的方差、标准差：
( fR 2 ) ( fR)2
s
2 R
N N 1
sR
s
2 R
( fR2 ) ( fR)2 N
N 1
(4)计算对比组值的标准误：
s sR
R
n
•
本例中：s sR 0.269605
R
n
304
0.015462907
0.015463
单样本的Ridit分析
(5)计算统计量z值： z R 0.5 R 0.5
s R
sR
n
• 式中，R表示对比组的平均Ridit值，0.5
表示标准组的 R 值，sR 表示对比组的标
准误，n表示对比组的总例数。
• 本例中：
z R 0.5 0.4374 0.5 4.04837353 4.048
Riditk
Rankk 0.5 N
单样本的Ridit分析
• 单样本Ridit分析的基本思想是：确定一个特 定的总体为标准组，并把标准组视为已知总体， 把对比组作为未知总体的一个样本，然后对未 知总体和已知总体进行比较。
• 总体通常不易得到，一般是选择一个公认比较 稳定、且例数较多的组作为标准组，并将其作 为总体来看待。
如果标准组的累计方向是由好到差，则
对比组 >0.5则R 表示疗效比标准组差，
<0.5表示R 疗效优于标准组。
•
标准组的 R 值恒等于0.5；对比组的 值总是介于0和1之间。
R
单样本的Ridit分析
• Ridit分析属于非参数检验的一种，实际
上是采用了对有序变量进行重新赋值
（即Ridit值）的方法，并用赋值后的数 据（Ridit值）来构建出统计量进行分析。 Ridit值与秩次（Rank）有如下关系：
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
等级资料的秩和检验
(7)=(2)(6) (8)=(3)(6)
966
2520
14442
17052
20962.5
16447.5
4312
4704
T1=40682.5 T2=40723.5
H0 ：两型老慢支疗效分布相同；
H1 ：两型老慢支疗效分布不同。
=0.05。
编秩
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求秩和 T1 、 T2 确定检验统计量T
0.01 0.005
11(11+1)/4=33(理论值)
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u 的校正
Tn(n1)/40.5
u
n(n1)(2n1) (t3j tj)
24
48
当重复的秩次较多时，u 需要校正：
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8.6 秩和检验的正确应用
主要对等级资料进行分析；
秩和检验可用于任意分布(distribution free) 的资料；
等级资料的秩和检验
医学统计教研室 程
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荀鹏
医学研究中的等级资料
疗 效：痊愈、显效、有效、无效、恶化 化验结果：－、、++、+++ 体格发育：下等、中下、中等、中上、上等 心功能分级：I、II、III… 文化程度：小学、中学、大学、研究生 营养水平：差、一般、好
精品文档
等级资料的特点
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病例号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
两种方法治疗扁平足效果观察
原始记录
量化值
A法 B法
A法 B法
好
差
3
1
好
好
3
3
好
差
3
等级资料常用检验方法
结论：按α=0.05的检验水平，三组间差异有统计学意义。
注意：
计算结果中显示的χ2值并不是χ2检 验，只是Kruskal-Wallis Test的检验统计 量H，此时近似χ2分布，所以按χ2分布 的近似值来确定概率，它的自由度υ = 组数-1。
双向有序资料行列表——Kendall等级相
关法和Spearman等级相关分析法
疗效 .275 .000 240 1.000 . 240 .320 .000 240 1.000 . 240
病情 Kendall's tau_b 疗效
病情 Spearman's rho 疗效
表5检验结果：
病情 Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N 1.000 . 240 .039 .480 240 1.000 . 240 .046 .482 240
2、卡方检验
分析结果：
Asymp. Sig. Value Pearson Chi-Square Likelihood Ratio Linear-by-Linear 5.046 Association N of Valid Cases 118 1 .025 5.244 5.346 df (2-sided) 2 2 .073 .069
例3 某病病情与疗效的关系
表 4 某病病情与疗效的关系（1） 疗效 恶化 无效 有效 病 极重 30 20 10 重 20 30 10 情 中 20 10 30 轻 10 20 30
一种等级资料辨别分析的简便方法—R检验法
［ ） 牡 建华 Ｒ ｄ 分析法 的电子计算机编程计 算Ｅ ）数 理 医药 学 ｚ ｉｔ ｉ Ｊ．
杂 志 ，９ ７ １ （ ） ９一９ ． １ ９ ，０ ２ Ｚ ４Ｚ ５ （ 稿 日期 ：０ １０ Ｔ ２ ０ —９Ｚ ） （ 文 编辑 ： 本 万 美）
作 者 单 位 “ ５ ｏ ｛ 省 恩推 市 卫生 局 。Ｏ 妈北
公式 ： ２ ／ ． 中 ： Ｒ一 ５ｄ ｘ 式 为实际收集 的各组 等级数 据 ｘ的平均值 ． ｄ为实 际等级 资料数据值 与其均值的差 ， 己 ｄ 且
一
０ Ｒ为适合度 、 Ｒ＞ｚ （’ａ时） ， 当 ｎ ， 则判别 相关 等级资 料问 作 Ｒ检验 － 得表 ４ 表 ４ Ａ Ｂ两 医院社 会满意度 Ｒ分析表
在实际工作 中． 常常 对一些等级资 料作辨别分析 ． 用 常
的方法如 Ｒ ｄｔ 、 ｐ ｉｉ法 Ｃ ｄ法等 ， 本文舟 绍一种简 易的等级资料 辨别分析法一Ｒ检验法 。
１ 公式“
９ 分为 良、 ７～８ 分为 一般 、 Ｏ分为差 ， Ｏ ≥ Ｏ ０ ＜７ 资料整理 见表
３。
表 ３ Ａ、 Ｂ两医院社会满意度调查统计表
方法较之 Ｒｄｔ Ｃ ｄ法显得更 为简便灵活 ｉ 法 ｐ ｉ ＝
参 考 文献 ：
［ ］ ［ 森 Ｅ蟹一编 王世泽译． １ 日］ ｌ 新编质量管理的统计方法Ｅ ． Ｍ３ 北
京 ： 械 工 业 出 版 社 ．９ ８ １ ：７ ７ ． 机 １８ １ ２ ８２ ９
Ｒ一 己 ｄ ／ 一 １ ３ ４ ２ ／ ０ ． ５ １ ． ０ ２ ２ ２ ． ５ １ ５ ２ ＝１ ７ ２
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湖北预防医学杂志 ２ ０ 年第 １ 卷第 １ ０２ ３ 期
多组等级资料比较的假设检验选择
主题：多组等级资料比较的假设检验选择内容：1. 背景介绍：多组等级资料比较是统计学中常见的问题之一，当我们需要比较多组不同水平或处理的资料时，我们需要选择适合的假设检验方法来进行统计分析。
本文将介绍在不同情况下如何选择适合的假设检验方法。
2. 单因素方差分析（one-way ANOVA）：单因素方差分析适用于比较多组不同水平的资料，例如实验中对照组、治疗组1、治疗组2等。
当我们希望比较多组资料均值之间是否存在显著差异时，可以选择单因素方差分析进行检验。
3. Kruskal-Wallis检验：当资料不符合正态分布或方差齐性的要求时，可以选择Kruskal-Wallis检验进行多组等级资料比较。
Kruskal-Wallis检验是一种非参数检验方法，不依赖于数据的分布特性，适用于小样本或不符合正态分布的资料。
4. Friedman检验：Friedman检验是针对重复测量资料的一种非参数检验方法，适用于对同一组个体在不同条件下进行多次测量的情况。
当我们希望比较多组重复测量资料的差异时，可以选择Friedman检验进行统计分析。
5. 贝叶斯统计方法：贝叶斯统计方法是一种基于贝叶斯定理的统计推断方法，常用于参数估计和假设检验。
在多组等级资料比较中，可以利用贝叶斯方法进行参数估计和假设检验，从而得到更加客观和全面的统计分析结果。
6. 结论：在进行多组等级资料比较时，我们应根据实际情况选择适合的假设检验方法，包括单因素方差分析、Kruskal-Wallis检验、Friedman检验和贝叶斯统计方法等。
通过合理选择假设检验方法，可以得到准确、可靠的统计分析结果，为科研工作和决策提供科学依据。
结构分析：1. 概述部分：介绍文章主题，提出多组等级资料比较的问题和背景。
2. 方法选择部分：详细介绍了单因素方差分析、Kruskal-Wallis检验、Friedman检验和贝叶斯统计方法在多组等级资料比较中的应用情况和适用范围。
等级资料常用检验方法
b. 两 组 配 对 样 本 等 级 资 料 比 较 的 Wilcoxon秩和检验
c. 多组等级资料比较的 Kruskal-Wallis 秩 和检验
该方法对K (K>2)组独立样本进行K个 总体分布函数相同假设的检验，是在 Wilcoxon秩和检验基础上扩展的方法，称 为K-W检验。
例2 对54例牙病患者的64颗患牙的根端形态不同分 为3种，X线片显示喇叭口状为A型，管壁平行状为B 型，管壁由聚状为C型 比较不同根端形态患牙的疗效有否差别。
对于表5：
χ2=40.000，P=0.000
H=24.896 ，P=0.000
此时我们选用Kendall和Spearman等级相 关分析法分别计算相关系数t和rs。
计算公式：
2S t= 2 m 1 n m
n：总例数 m：最长对角线上的格子数 S：专用统计量
Kendall等级相关意义：当一个变量的等级为标准时， 另一个变量的等级与它不一致的情况（可分析两个以 及多个变量间的等级相关性）。
疗效 .275 .000 240 1.000 . 240 .320 .000 240 1.000 . 240
病情 Kendall's tau_b 疗效
病情 Spearman's rho 疗效
表5检验结果：
病情 Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N 1.000 . 240 .039 .480 240 1.000 . 240 .046 .482 240
中医临床研究常用统计方法
统计分析是中医临床研究总结的重要组成部分，统计分析方法选择的恰当与否以及对统计学结论的正确理解，直接影响对中医临床研究结果评价的客观性。
本章针对当前中医临床研究中数据分析方法中出现的一些问题，简要介绍了显著性检验的基本原理和方法，并按资料的类型举例说明，可望有助于研究者应用统计方法时选择和参考。
第一节临床研究数据类型一、计量资料(measurement data)在临床研究中，通过对观察单位用定量的办法测量某项指标数量大小所得到的资料，称为计量资料。
如测量病人的身高（cm）、体重（kg）、血压（kPa）、血红蛋白（g/L）、血液中胆固醇含量（mmol）、中风病人的出血量、用药后退烧的时间（小时）、住院天数等。
对这一类资料常用的描述性指标有平均数、标准差。
推断性分析有t检验、u检验、方差分析、相关与回归分析等。
二、分类资料(categories data)也称命名资料,是将观察单位按某种属性或类别分组，然后清点各组的观察单位数目所得到的资料，如性别分男、女，临床试验观察结果分阳性、阴性，血型按A、B、AB、O四型分类,中医证候分类等，这一类资料常用的描述性分析指标有构成比、率和相对比及率的标准误等。
推断性分析主要有u检验、X2检验。
三、等级资料(ranked data)将观察单位按某种属性的不同程度分组，统计各组的观察单位数目所得到的资料，如临床疗效判定为痊愈、显效、有效、无效；病情分轻、中、重；实验室检测结果分-、±、+、++、+++、++++等，它们之间只有等级、程度上的差异，这一类资料常用的推断性分析有Ridit分析、秩和检验等。
四、数据类型转换根据分析的需要，有时可以进行数据类型的互相转化，例如每个人的血红蛋白属计量资料，若按血红蛋白正常与异常分为两组，资料便转换为计数资料；又如病人某证候的记分为分类资料，若将记分分成轻、中、重三型，资料便转换为等级资料，在多因素分析中有时需要将定性指标数量化，如将分多项的治疗结果转化为评分，分别用0、1、2、3….表示，则可按计量资料处理。
秩和、t、u检验
秩和检验一、学习背景和方法简介1. 问题的提出：在实践中我们常常遇到以下一些资料，如需比较患者和正常人的血铁蛋白、血铅值、不同药物的溶解时间、实验鼠发癌后的生存日数、护理效果评分等，这类资料有如下特点：（1）资料的总体分布类型未知；或（2）资料分布类型已知，但不符合正态分布；或（3）某些变量可能无法精确测量。
对于此类资料，除了进行变量变换或t’检验外，可采用非参数统计方法。
2. 参数统计与非参数统计的区别：参数统计：即总体分布类型已知，用样本指标对总体参数进行推断或作假设检验的统计分析方法。
非参数统计：即不考虑总体分布类型是否已知，不比较总体参数，只比较总体分布的位置是否相同的统计方法。
下面我们将介绍非参数统计中一种常用的检验方法--秩和检验，其中“秩”又称等级、即按数据大小排定的次序号。
上述次序号的和称“秩和”，秩和检验就是用秩和作为统计量进行假设检验的方法。
二、不同设计和资料类型的秩和检验1. 配对比较的资料：对配对比较的资料应采用符合秩和检验（Sighed rank test），其基本思想是：若检验假设成立，则差值的总体分布应是对称的，故正负秩和相差不应悬殊。
检验的基本步骤为：（1）建立假设；H0：差值的总体中位数为0；H1：差值的总体中位数不为0；检验水准为0.05。
（2）算出各对值的代数差；（3）根据差值的绝对值大小编秩；（4）将秩次冠以正负号，计算正、负秩和；（5）用不为“0”的对子数n及T（任取T+或T-）查检验界值表得到P值作出判断。
应注意的是当n>25时，可用正态近似法计算u值进行u检验，当相同秩次较多时u值需进行校正。
2. 两样本成组比较：两样本成组资料的比较应用Wilcoxon秩和检验，其基本思想是：若检验假设成立，则两组的秩和不应相差太大。
其基本步骤是：（1）建立假设；H0：比较两组的总体分布相同；H1：比较两组的总体分布位置不同；检验水准为0.05。
（2）两组混合编秩；（3）求样本数最小组的秩和作为检验统计量T；（4）以样本含量较小组的个体数n1、两组样本含量之差n2-n1及T值查检验界值表；（5）根据P值作出统计结论。
临床新药研究的若干统计问题
临床新药研究的若干统计问题临床研究的设计（一）专业原则（统计前提）一、医学论理学起步－发展－重视，SOP二、研究基础研究者手册、文献资料、毒性、疗效、ADR三、目的明确方案合理，疗效提高，提高，ADR减少四、一致性检验统一检验，量表评分、同一SOP五、专业标准诊断标准、纳入标准（是）、排除标准（否）、推出标准、剔除标准、终止标准、疗效标准。
六、三种对象集：1、意愿用药集：包括用药后感到无效及难受而中途退出者。
2、符合方案集：是完成全部临床研究过程的病人。
3、安全分析集：凡用过一次药都在内，出现ADR均应统计。
PP分析、ITT分析及SS分析一、格病例分析（PP）对完成治疗方案，且依从性好的病例分析，分析不良反应时所有出现反应的病例应予统计、分析病菌敏感率时所有检测的菌株应予统计。
二、意向性分析（ITT）对意愿用药者的分析，更接近于上市实际情况，包括合格病例及已接受治疗又退出的病例，退出病例的最后一次数据转换为最终数据，不包括剔除的病例（误诊、误纳、未用药、无记录）三、安全集分析（SS）只要用过一次药，不论有无检测记录，出现不良反应均应统计，计算分母是安全集临床研究的全面记录1、筛选人数：入选检查前的人数2、入选人数：入选检查后的人数3、剔除人数：误诊、误纳、应排除过敏、未服药、未检测、不应或无法统计。
4、退出人数：中辍、脱落。
5、合格病例人数6、试验全面中止：出现严重ADR、无效、申办人中止、SFDA中止。
7、纳入标准：写明年龄、性别、诊断、病情、病程或病期、特殊检验的要求、已签署知情同意书。
8、排除标准（拒纳标准）：并非纳入标准的反义语，重要脏器功能异常者，应一一明确规定异常范围。
特定疾病或病史（精神病、艾滋病、器官移植、胃出血）治疗前若干时间接受了新药研究或特定治疗或药物过敏体质或对两种药物食物有过敏者，怀孕或哺乳期、月经期妇女。
9、剔除标准：误诊、未用药，无检查记录。
10、退出标准：病人自退又称脱落、病人自退、自感效差、自感难耐受、失访、不说明原因、医师令退、依从性差、ADR、泄盲、转科治疗、加杂症。
秩和、t、u检验
秩和检验一、学习背景和方法简介1. 问题的提出：在实践中我们常常遇到以下一些资料，如需比较患者和正常人的血铁蛋白、血铅值、不同药物的溶解时间、实验鼠发癌后的生存日数、护理效果评分等，这类资料有如下特点：（1）资料的总体分布类型未知；或（2）资料分布类型已知，但不符合正态分布；或（3）某些变量可能无法精确测量。
对于此类资料，除了进行变量变换或t’检验外，可采用非参数统计方法。
2. 参数统计与非参数统计的区别：参数统计：即总体分布类型已知，用样本指标对总体参数进行推断或作假设检验的统计分析方法。
非参数统计：即不考虑总体分布类型是否已知，不比较总体参数，只比较总体分布的位置是否相同的统计方法。
下面我们将介绍非参数统计中一种常用的检验方法--秩和检验，其中“秩”又称等级、即按数据大小排定的次序号。
上述次序号的和称“秩和”，秩和检验就是用秩和作为统计量进行假设检验的方法。
二、不同设计和资料类型的秩和检验1. 配对比较的资料：对配对比较的资料应采用符合秩和检验（Sighed rank test），其基本思想是：若检验假设成立，则差值的总体分布应是对称的，故正负秩和相差不应悬殊。
检验的基本步骤为：（1）建立假设；H0：差值的总体中位数为0；H1：差值的总体中位数不为0；检验水准为0.05。
（2）算出各对值的代数差；（3）根据差值的绝对值大小编秩；（4）将秩次冠以正负号，计算正、负秩和；（5）用不为“0”的对子数n及T（任取T+或T-）查检验界值表得到P值作出判断。
应注意的是当n>25时，可用正态近似法计算u值进行u检验，当相同秩次较多时u值需进行校正。
2. 两样本成组比较：两样本成组资料的比较应用Wilcoxon秩和检验，其基本思想是：若检验假设成立，则两组的秩和不应相差太大。
其基本步骤是：（1）建立假设；H0：比较两组的总体分布相同；H1：比较两组的总体分布位置不同；检验水准为0.05。
（2）两组混合编秩；（3）求样本数最小组的秩和作为检验统计量T；（4）以样本含量较小组的个体数n1、两组样本含量之差n2-n1及T值查检验界值表；（5）根据P值作出统计结论。
等级资料常用检验方法
2、分析：
Ansts ——
K independent Samples ——
Test variable List ：result ——
Grouping variable ：group ——
Define range：minimum：1；maximum：3——
第2周 12 4 7 3 0 26
第3周 7 5 6 6 2 26
Correlation
病情
Coefficient Sig. (2-tailed)
Kendall's
N
tau_b
Correlation
疗效
Coefficient Sig. (2-tailed)
N
Correlation
病情
Coefficient Sig. (2-tailed)
Spearman's
N
rho
以频数格式录入数据，即相同的观测值只录入 一次，另加一个频数变量（count）用于记录 该数值共出现的次数。因此我们使用此过程:
2、卡方检验
分析结果：
Pearson Chi-Square Likelihood Ratio Linear-by-Linear Association N of Valid Cases
两种检验都 无法表达表4 和表5的差别， 直观地看， 表4的资料显 示病情越轻 者疗效越好， 表5却未显示 这种趋势来。
此时我们选用Kendall和Spearman等级
相关分析法分别计算相关系数t和rs。
计算公式： t = 2S
n2 m 1 m
n：总例数 m：最长对角线上的格子数 S：专用统计量
治疗组 对照组 合计 秩次范围 平均秩次
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检验方法临床流行病学应用研究室周罗晶等级资料定义:在医学资料中，特别是临床医学资料中，常常遇到一些定性指标，如临床疗效的评价.疾病的临床分期.症状严重程度的临床分级、中医诊断的一些临床症状等，对这些指标常采用分成若干等级然后分类计数的办法来解决它的量化问题, 这样的资料我们在统计学上称为有序变量(ordered variable )或半定量资料，也称为等级资料(ranked data )。
特点:观察结果具有等级差别。
等级资料划分的两种情况:•:•按性质划分：如药物疗效分为痊愈、显效.好转 .无效；麻醉效果分为I. n. in. iv级等。
•:•按数量分组：数据两端不能确切测定的计量资料。
如抗体滴度分为>1: 20, 1: 20, 1:40, 1: 80, <1: 80;年龄分为<10,10-, 20~, 40~, >60等。
等级资料的分析方法是否和一般计数资料的检验方法相同呢?等级资料的分析应该选用什么方法?》在变量窗口“variable view”中设定变量> 在数据窗口“data view”中录入数据>使用"Weight Cases"过程权重记录SPSS软件默认一行就是一条记录，而我们是以频数格式录入数据，即相同的观测值只录入一次，另加一个频数变量（count）用于记录该数值共出现的次数。
因此我们使用此过程：1、建立数据库2.卡方检验分析结果:结论:两组疗效的构成百分比差异无统计学意义。
两组的疗效无差别。
（x ）等级资料正确的统计分析方法^非参数统计的秩和检验Kendall、spearman等级相关CMH卡方检验Ridit分析线性趋势卡方检验有序变量的Logistic回归分析非参秩和检验由于非参数检验法不考虑数据的分布规律，检验不涉及总体参数，检验统计量多是人们在总结经验的基础上创造出来的，所以这类检验方法的特点是针对性强。
但是不同设计、不同目的所用的非参数检验法是不同的。
在表的两个方向上的分类中，一 个方向（横向）无顺序和等级概念， 另一个方向（纵向）是有顺序的分类, 称为单向有序行列表。
两组独立样本等级资料比较的Mann- Whitney^和检验治疗组对照组 合计 秩次范围 平均秩次无效 6 14 20 1-20 10.5 有效 19 20 39 21-59 40 显效 35 24 5960-11889合计6058118以表1为例。
将无效、有效、显效三个疗效等级数量化, 数值用平均秩号，然后比较各组平均秩号的大小。
•单向有序行列表两组的平均秩号分别为：治疗组：Rl= (6 x 10. 5+19 x 40+35 x 89) /60 =65. 6 对照组：R2= ( 14 x 10. 5+20 x 40+24 x 89 ) /58=53. 1 经秩和检验，u=2. 169, AO. 05,两组疗效差异有统计学意义，因为治疗组平均秩号大于对照组，所以治 疗组疗效好。
Nonparametric Tests 2 independent SamplesTest variable List : resultGrouping variable : group ------Define groups: group 1: 1； group2: 2 , Test Type : Mann-Whitney -------- / OKSPSS 窗口操作过程:计算两组秩号并进行秩和检验Analyze -------RanksSum ofGROUP N Mean RankRanks RESULT16065.633938.002 5853.163083.00Total118p 二-2. 169, KO. 05结论:两组疗效差异有统计学意义,且治疗组效果好于对照组。
Test StatisticsRESULTMann-Whitney U1372.000Wilcoxon W3083.000Z ・ 2.169Asym p. Sig. (2-tailed).030GROUPNMean Rank Sum of Ranks RESULT1 60 61.57 3694.0025857.363327.00Total118Test StatisticsRESULTMann-Whitney U 1616.000 Wilcox on W3327.000 z-.731 Asymp. Sig. (2-tailed).465同样方法，对表2数据进行秩和检验，结果如下:p =0.731, P>0.05结论:两组疗效差异没有统计学意义。
b.两组配对样本等级资料比较的 Wilcoxon 秩和检验c.多组竽级资料比较的Kruskal-Wallis 秩 和检验该方法对K (K>2)组独立样本进行K 个 总体分布函数相同假设的检验，是在 Wilcoxon 秩和检验基础上扩展的方法，称 为K-W 检验。
例2 对54例牙病患者的64颗患牙的根端形态不同分 为3种，X 线片显示喇叭口状为A 型，管壁平行状为B 型，管壁由聚状为C 型根端形态 牙数 成功 进步 失败A 型 18 3 9 6B 型 24 10 10 4C 型22 10 11 1 合计64233011表3 不同根端形态分型的疔效比较比较不同根端形态患牙的疗效有否差别。
SPSS软件操作步骤:1、建立数据库1・1定义变量group: 1人型21｝型3（：型result: 1成功2进步3失败count:例数1.2录入数据1・3权重频数2.分析:丁 Analyze ------Nonparametric Tests -------K independent Samples -----Test variable List : result---------Grouping variable : group --------Define range: minimum：1 ； maximum：Continue ------Test Type : Kruskal-Wallis H ----------/OK3、结果GROUP N Mean Rank RESULT11840.9222430.883 2227.39Total64H =6.528, P=0e038Test Statistics结论:按a=0・05的检验水平,三组间差异有统计学意乂,计算结果中显示的F 值并不是/2检 验,只 是Kruskal-Wallis Test 的 检验统计 量H,此时近似龙2分布，所以按护分布 的近似值来确定概率，它的自由度u = 组数-1。
•双向有序资料行列表Kendall 等级相 关法和Spearman 等级相关分析法极重重 中 轻恶化 3020 20 10 无效 20 30 10 20 有效10103030表4某病病情与疗效的关系（1）病 情例3某病病情与疗效的关系病 情极重重 中 轻 恶化 20 20 30 10 无效 10 30 20 20 有效30101030分别对上面两个表格数据进行无2检验和多 组等 级资料 比较的Kruskal-Wallis 秩和检验。
对于表4：Z 2=40.000, P=0.000 77=24.896 , P=0.000对于表5：Z 2=40.000, P=0.000 H=24.896 , P=0.000表5某病病惜与疗效的关系（2）两表的区别仅在于病情“极重”组和“中”组的数据进行了互换。
:两种检验都： :无法褰达表4； :和表5的差别i ［直观地看，1 :表4的资料显: i 示病情越轻i ［者疗效越童1 \表5却未显示i !这种趋势来;此时我们选用Kendall和Spearman等级相关分析法分别计算相关系数才和厂s。
计算公式:25n:总例数m：最长对角线上的格子数S:专用统计量Kendall等级相关意义：当一个变量的等级为标准时，另一个变量的等级与它不一致的情况（可分析两个以及多个变量间的等级相关性）。
Spearman等级相关公式:6V d1n：总例数d:每一对值的等级差站貂操作演示:1.建立数据库2.录入数据3.权重频数4.界面操作(以表4为例)：Analyze ------- Correlate ------- Bivariate--------- Row(s): 疗效-- Column(s): 病情------- Statistics ------- Kendalfs tau-b ,Spearman ------ OK表4检验结果：病情疗效表5检验结果：病情疗效病情 Correlation Coefficient1.000 .039 Sig. (2-tailed)■ .480 Ken dall's N240 240 tau bCorrelation.039 1.000 疗效 CoefficientSig. (2-tailed) .480 ■N240 240 病情 Correlation Coefficient1.000 ・046 Sig. (2-tailed)• ・482 Spearman'sN240 240 rho 疗效 Correlation Coefficient.046 1.000 Sig. (2-tailed).482 ■N240240买例4在某药治疗闭塞性动脉炎的临床试验中，治疗26例下肢溃疡 的病人溃疡改善情况见表6,评价该药有无促进溃疡愈合的作用。
•重复测量等级资料时间趋势检验— 一CMH 卡方检验表6溃疡改善程度（例数）溃疡改善程度 第1周第2周第3周溃疡面积不变 14 12 7 溃疡面积缩小W20% 2 4 5 溃疡面积缩小20%~50% 8 7 6 溃疡面积缩小M50% 2 3 6 完全治愈 0 0 2 合计262626本例特点:1•个体的重复测量2.溃疡随时间的变化趋势C M H 卡方检验，Cochran-Mantel- Hansel检验简称，包括非零相关、行平分差和一般联系3种检验方法。
对于这种重复测量的等级变量，行列变量均为等级变量，应该作非零相关检验。
本方法仅限于检验线性趋势。
计算公式^「 (1)5 一1）工工（5 一忍）（①-1=1 /=!结果:才=4・7424, P = 0.0294结论:溃疡改善程度随着治疗时间延长有变好的趋势。
❖多组等级资料的两两比较__Ridi t分析Ridit是“Relative to an identifieddistribution integral ttansformatioii” 的首个字母缩写，意指对于一个确认的分布作积分变换。
Ridit分析是一种关于等级资料进行对比组与标准组比较的假设检验方法，其基本思想是先确定一个标准组作为特定总体，求得各等级的Ridit值，标准组平均Ridit值理论上可以证明等于0.5,其他各组与标准组比较，看其可信区间是否与0.5重叠，来判断组间的统计学显著性最后得出专业解释。