第7章非全参数检验试地的题目.docx
非参数检验
34.3 <10 38.1 15.8 42.8 45.9 18.2 21.9 48.2 23.4 51.7 24.6 52.4 26.1 52.8 27.2 54.8 29.3 54.8 30.7 55.3 34.4 65.4 34.7
3. 在研究人参镇静作用的实验中，曾有人以 人参 在研究人参镇静作用的实验中，曾有人以5%人参 浸液对某批小白鼠20只作腹腔注射 只作腹腔注射， 浸液对某批小白鼠 只作腹腔注射，而以等量蒸馏 水对同批12只小白鼠作同样注射为对照 只小白鼠作同样注射为对照， 水对同批 只小白鼠作同样注射为对照，问能否说 人参有显著的镇静作用？ 人参有显著的镇静作用？
肝中维生素A 肝中维生素A含量 大鼠配偶组 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 正常饲料组 3550 2000 3000 3950 3800 3750 3450 3050 2500 3650 维生素E 维生素E缺乏组 2450 2400 1800 3200 3950 2700 2500 1750 2550 3750 差数
5.配对比较的秩和检验的基本思想是：如果检验假设成立， 配对比较的秩和检验的基本思想是：如果检验假设成立， 配对比较的秩和检验的基本思想是 则对样本来说（ 则对样本来说（ ）。 A．正秩和的绝对值小于负秩和的绝对值 ． B．正秩和的绝对值大于负秩和的绝对值 ． C．正秩和的绝对值与负秩和的绝对值不会相差很大 ． D．正秩和的绝对值与负秩和的绝对值相等 ． 6.成组设计多组资料比较的秩和检验，确定P值时，可利用 成组设计多组资料比较的秩和检验，确定 值时 值时， 成组设计多组资料比较的秩和检验 查表法的情况正确的是（ 查表法的情况正确的是（ ）。 A．组数 每组例数 每组例数<5 B．组数 每组例数 每组例数≤5 ．组数<3,每组例数 ．组数<3,每组例数 C．组数 每组例数 每组例数<5 D．组数 每组例数 每组例数≤5 ．组数≤3,每组例数 ．组数≤3,每组例数
非参数统计答案范文
非参数统计答案范文1. 考察Mann-Whitney U检验：问题：对两组数据进行比较，数据不符合正态分布，要判断两组数据是否有显著差异。
如何选择合适的非参数检验方法？答案：Mann-Whitney U检验是一种适用于比较两组独立样本的非参数检验方法，适用于数据不符合正态分布的情况。
2. 考察Wilcoxon符号秩和检验：问题：对同一组数据进行配对比较，数据不符合正态分布，如何选择合适的非参数检验方法？答案：Wilcoxon符号秩和检验是一种适用于配对样本的非参数检验方法，适用于数据不符合正态分布的情况。
3. 考察Kruskal-Wallis检验：问题：有三组数据需要比较，但数据不符合正态分布，如何选择合适的非参数检验方法？答案：Kruskal-Wallis检验是一种适用于比较多组独立样本的非参数检验方法，适用于数据不符合正态分布的情况。
4. 考察Friedman检验：问题：有三组配对数据需要比较，但数据不符合正态分布，如何选择合适的非参数检验方法？答案：Friedman检验是一种适用于比较多组配对样本的非参数检验方法，适用于数据不符合正态分布的情况。
5. 考察Mood's中位数差异检验：问题：有两组独立样本数据需要比较，数据不符合正态分布，如何选择合适的非参数检验方法？答案：Mood's中位数差异检验是一种适用于比较两组独立样本的非参数检验方法，适用于数据不符合正态分布的情况。
6.考察符号检验：问题：对一组配对数据进行比较，但数据不符合正态分布，如何选择合适的非参数检验方法？答案：符号检验是一种适用于配对样本的非参数检验方法，适用于数据不符合正态分布的情况。
7.考察秩和检验：问题：有两组独立样本数据需要比较，如何选择合适的非参数检验方法？答案：秩和检验是一种适用于比较两组独立样本的非参数检验方法。
8. 考察Kolmogorov-Smirnov检验：问题：有一组数据需要验证其服从一些特定分布，如何进行检验？答案：Kolmogorov-Smirnov检验是一种非参数检验方法，可以用于验证数据是否符合一些特定分布。
非参数统计(附答案)
《非参数统计》试卷注意事项：1．本试卷适用于经济统计专业学生使用。
2．本试卷共6 页，满分100分，答题时间120分钟。
题号 一 二 三 四 总分 得分一、 选择题（本大题共10小题，每小题1分，共10分）1、以下对非参数检验的描述，哪一项是错误的（ ）。
A.非参数检验方法不依赖于总体的分布类型 B.应用非参数检验时不考虑被研究对象的分布类型 C.非参数检验的假定条件比较宽松D.非参数检验比较简便2、秩和检验又叫做（ ）A 、参数检验B 、Wilcoxon 检验C 、非参数检验D 、近似正态检验 3、（ ）同分校正后，统计量会变小。
A. Kruskal-Wallis 检验B.弗里德曼（Friedman ）检验C. Mann-Whitney 检验D. Spearman 等级相关检验 4、配对比较的秩和检验的基本意思是：如果检验假设成立，则对样本来说（ ）。
A.正秩和的绝对值小于负秩和的绝对值 B.正秩和的绝对值大于负秩和的绝对值C.正秩和的绝对值与负秩和的绝对值不会相差很大D.正秩和的绝对值与负秩和的绝对值相等5、成组设计多个样本比较的秩和检验，当组数大于3时，统计量H 近似（ ）分布A 、正态B 、2C 、FD 、二项 6、Wilcoxon 符号秩检验不适用于（ ）。
A 位置的检验 B 连续总体 C 随机性的检验 D 配对样本的检验7、成组设计两样本比较的秩和检验中，描述不正确的是（ ）。
A ．遇有相同数据，若在同一组，取平均秩次 B ．遇有相同数据，若在同一组，按顺序编秩2．本评卷人C ．遇有相同数据，若不在同一组，按顺序编秩D ．遇有相同数据，若不在同一组，取其秩次平均值8、m=4，n=7，Tx=14的双侧检验，则（ ） A. Ty=41，在显著性水平0.05时接受原假设 B. Ty=41，在显著性水平0.05时拒绝原假设 C. Ty=42，在显著性水平0.05时拒绝原假设 D. Ty=42，在显著性水平0.05时接受原假设 9、序列3 5 2 7 9 8 6的一致对数目为（ ）。
非参数统计部分课后练习习题参考答案.docx
课后习题参考答案第一章 p23-252、（ 2）有两组学生，第一组八名学生的成绩分别为x1： 100， 99，99，100，99， 100， 99，99；第二组三名学生的成绩分别为x2：75,87,60 。
我们对这两组数据作同样水平a=的ｔ检验（假设总体均值为u）： H0： u=100 H 1：u<100。
第一组数据的检验结果为：df=7 ， t 值为，单边p 值为，结论为“拒绝H0：u=100。
”（注意：该组均值为）；第二组数据的检验结果为：df=2 ， t值为，单边ｐ值为; 结论为“接受H0： u=100。
”（注意：该组均值为）。
你认为该问题的结论合理吗说出你的理由，并提出该如何解决这一类问题。
答：这个结论不合理（ 6 分）。
因为，第一组数据的结论是由于ｐ－值太小拒绝零假设，这时可能犯第一类错误的概率较小，且我们容易把握；而第二组数据虽不能拒绝零假设，但要做出“在水平ａ时，接受零假设”的说法时，还必须涉及到犯第二类错误的概率。
（ 4 分）然而，在实践中，犯第二类错误的概率多不易得到，这时说接受零假设就容易产生误导。
实际上不能拒绝零假设的原因很多，可能是证据不足（样本数据太少），也可能是检验效率低，换一个更有效的检验之后就可以拒绝了，当然也可能是零假设本身就是对的。
本题第二组数据明显是由于证据不足，所以解决的方法只有增大样本容量。
（4 分）第三章 p68-713、在某保险种类中，一次关于1998 年的索赔数额（单位：元）的随机抽样为（按升幂排列）：4632 ，4728， 5052， 5064， 5484， 6972， 7596， 9480 ，14760，15012， 18720， 21240， 22836， 52788，67200。
已知 1997 年的索赔数额的中位数为5064 元。
（ 1）是否 1998 年索赔的中位数比前一年有所变化能否用单边检验来回答这个问题（4分）（ 2）利用符号检验来回答（1）的问题（利用精确的和正态近似两种方法）。
非参数检验课件
表 2 两独立样本秩和检验计算表
例3 用某方法
A样本
B样本
对样品进行检测，
观察值
秩号
得到样品的直径
48 14
（mm），问两样
63
观察值 17 5 39
秩号
本的直径有无差
36
10
异？
40
3
7
18
22
20
98
6
n1=8
n2=8
表 2 两独立样本秩和检验计算表
A样本
B样本
观察值
秩号
观察值
秩号
48
14
17
表2 尿氟含量X(1)
2.15 2.10 2.20 2.12 2.42 2.52 2.62 2.72 2.99 3.19 3.37 4.57
12名工人尿氟含量测定的结果 差值d=X-2.15 （2） 0 -0.05 0.05 -0.03 0.27 0.37 0.47 0.57 0.84 1.04 1参数统计方法（ ）。 • A. 要根据研究目的和数据特征作决定 • B. 可在算出几个统计量和得出初步结论后进行选择 • C. 要看哪个统计结论符合专业理论 • D. 要看哪个值更小 • E. 既然非参数统计对资料没有严格的要求，在任何情况下均能直
接使用
• 问题2. 配对样本差值的Wilcoxon符号秩和检验，确定P值的方法是（） • A. T越大，P值越小 • B. T越大，P值越大 • C. T值在界值范围内，P值小于相应的α • D. T值在界值范围内，P值大于相应的α值 • E. T值在界值范围上，P值大于相应的α
•编秩后，按差值的正负给秩次冠上符号。
分析步骤：
（3）求差值为正或负的秩和 差值为正的秩和以T+表示 差值为负的秩和以T-表示。 T++T-=n(n+1)/2 T=min（T+，T-）
非参数检验
一、秩和检验（一）两组样本量都小于十的时候1、将两组数据混合，按大小排序（最小的为1等级）2、将两组中样本少的一组，各样本等级相加，用T 表示3、把T 值与秩和检验表中的临界值比较，若T 小于1T ，或者T 大于等于2T 则表明两样本有统计学差异，否则，就没有统计学差异。
【例】在一项关于模拟训练的实验中，以技工学校的学生为对象，对5名学生用针对某一工种的模拟器进行训练，另外让6名学生下车间直接在实习中训练，经过同样时间后对两组人进行该工种的技术操作考核，结果如下：模拟器组：56，62，42，72，76实习组： 68，50，84，78，46，92假设两组学生初始水平相同，问两种训练方式效果是否不同？解：（1）排等级（2）算秩和（等级和）T=1+4+5+7+8=25（3）查秩和检验表125,6n n ==时，1T =19，2T =41（表中值为单侧检验，故这里查0.025时的临界值）19＜25＜41即1T ＜T ＜2T所以不能认为这两种训练方法不同。
（二）两组样本容量都大于十的时候一般认为，秩和T 的分布接近正态分布，其平均数及标准差如下：112(1)2T T n n n μσ++== 其中1n 为较小的样本容量，即12n n ≤，这样，就可以按下面公式进行差异检验了TT T Z μσ-=Z 值落在一1.96~1.96区间内则表明差异无统计学意义（双侧，a=0.05），落在该区间之外则表明差异有统计学意义。
若0.05水平单侧检验则Z 值在一1.65~1.65区间内差异无统计学意义，在区间之外表明差异有统计学意义。
【例】对某班学生进行注意稳定性实验，男生与女生的实验结果如下，问男女生之间注意稳定性是否不同？男生：（1n =14）19，32，21，34，19，25，25，31，31，27，22，26， 26，29女生：（2n =17）25，30，28，34，23，25，27，35，30，29，29，33，35，37，24，34，32解：先将两组实验数据混合，从小到大排序然后标出男生、女生每个人相应的等级。
非参数检验(提纲)
非参数检验参数检验方法，尤其是对计量资料，需要对研究的总体作一些比较严格的假定。
例如t检验法要求总体分布是正态分布等。
在实际工作中的许多资料不符合这种要求，因此以上的参数检验方法的使用受到了限制。
近代统计学家发明了对总体分布不必作限制性假定的检验技术，这种技术称为非参数检验（Nonparametric tests）。
非参数检验法是指在总体不服从正态分布或分布情况不明时，用来检验数据资料是否来自相同总体假设的一类检验方法。
由于它的假定前堤比参数检验方法少的多，而且在收集资料方面也十分简单，例如可以用“等级”或“符号”来评定观察的结果等，故这类方法在实际中有着广泛的应用。
第一节两相关样本的显著性检验1.1 符号检验法在配对实验中，将每对（或同一）实验单位（或先后）给予两种不同的处理，比较两种处理的效果有无差异或比较一组实验单位处理先后有无不同。
凡配对计量资料不服从正态分布要求时，可选用符号检验法（Sign test）。
例题1 有x,y 12对数据，它们的数值及相差符号由表1给出。
表1 本例的数据资料序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12X 3 1 6 3 2 1 4 7 3 8 4 5Y 2 4 4 7 2 2 2 5 3 6 2 2 问这两个序列数值的差异是否具有显著性（α=0.05）？1.2 符号秩和检验法符号检验中只考虑配对数据x i-y i的符号，计算十分简便，但因没有考虑到x i-y i 差值的大小，因此对资料的利用不够充分，检验的灵敏度也不够好。
符号秩和检验法是上述方法的改进，由于关注到了差值的大小，故效果较好。
凡配对计量或计数的资料，可选用符号秩和检验法（Wilcoxon法）。
例题2 为研究长跑运动对增强普通高校学生的心功能效果，对某学院15名男生进行实验，经过5个月的长跑锻炼后观察其晨脉变化情况。
锻炼前后的晨脉数据如下。
问锻炼前后晨脉间的差异有无显著性（α=0.05）？表2 长跑锻炼前后的晨脉数、差值及其秩次序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 前70 76 56 63 63 56 58 60 65 65 75 66 56 59 70 后46 54 60 64 48 55 54 45 51 48 56 48 64 50 54 差值22 22 -4 -1 15 1 4 15 14 17 19 18 -8 9 16 秩次14.5 14.5 –3.5 –1.5 8.5 1.5 3.5 8.5 7 11 13 12 -5 6 101.3 用spss对两相关样本进行非参数检验spss软件包的Nonparametric Tests过程为两相关样本通常提供了3种非参数检验方法，它们是：Sign 检验，用于对两相关样本的总体做符号检验。
非参数统计题目及答案
非参数统计题目及答案标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]1．人们在研究肺病患者的生理性质时发现，患者的肺活量与他早在儿童时期是否接受过某种治疗有关，观察3组病人，第一组早在儿童时期接受过肺部辐射，第二组接受过胸外科手术，第三组没有治疗过，现观察到其肺活量占其正常值的百分比如下：以往的经验告诉我们，这三组病人的肺活量有如下关系：第二组≤第一组≤第三组，试判断这一经验是否可靠。
解：H 0：θ2≤θ1≤θ3 H 1:至少有一个不等式成立可得到 N=15由统计量H=)112+N N （∑=Ki i N R 1i 2-3(N+1)=）（1151512+(32×+29×+59×-3×(15+1)= 查表（5,5,5）在P(H ≥= P(H ≥= 即P （H ≥）﹥故取α=， P ﹥α ，故接受零假设即这一检验可靠。
2.关于生产计算机公司在一年中的生产力的改进（度量为从0到100）与它们在过去三年中在智力投资（度量为：低，中等，高）之间的关系的研究结果列在下表中：是否智力投资对改进生产力有帮助说明检验的步骤，包括零假设，备选假设，统计量，P值等等及你的结果。
（利用Jonkheere-Terpstra检验）解：H0：M低=M中=M高H1：M低﹤M中﹤M高U 12=0+9+2+8+10+9+10+2+10+10+8++3=U 13=10×8=80U 23=12+9+12+12+12+11+12+11=89J=∑≤jij U i =+80+89=大样本近似 Z=[]72)32()324121i 222∑∑==+-+--k i i i k i n n N N n N J （）（～N （0,1）求得 Z= Ф=取α= ， P >α， 故接受原假设，认为智力投资对改进生产力有帮助。
第七章 非参数检验(答案) 医学统计学习题
第七章非参数检验（答案）一、选择题1．A 2．E 3．D 4．A 5．D 6．E 7．C 二、简答题1．答：（1）资料不符合参数统计法的应用条件（总体为正态分布、且方差相等）或总体分布类型未知；（2）等级资料；（3）分布呈明显偏态又无适当的变量转换方法使之满足参数统计条件；（4）在资料满足参数检验的要求时，应首选参数法，以免降低检验效能。
2.答：（1）配对设计的符号秩和检验（Wilcoxon 配对法）是推断其差值是否来自中位数为零的总体的方法，可用于配对设计差值的比较和单一样本与总体中位数的比较；（2）成组设计两样本比较的秩和检验（Wilcoxon 两样本比较法）用于完全随机设计的两个样本的比较，目的是推断两样本分别代表的总体分布是否吸纳共同。
（3）成组设计多样本比较的秩和检验（Kruskal-Wallis 检验），用于完全随机设计的多个样本的比较，目的是推断两样本分别代表的总体的分布有无差别。
（4）随机区组设计资料的秩和检验（Friedman 检验），用于配伍组设计资料的比较。
3.答：优点：（1）适用范围广，不受总体分布的限制；（2）对数据的要求不严；（3）方法简便，易于理解和掌握。
缺点：如果对符合参数检验的资料用了非参数检验，因不能充分利用资料提供的信息，会使检验效能低于非参数检验；若要使检验效能相同，往往需要更大的样本含量。
三、计算题1．解：（1）建立检验假设，确定检验水准0H ：用方法一和方法二测得乳酸脱氢酶含量的差值的总体中位数为零，即0d M =1H :0d M ≠0.05α=（2）计算检验统计量T 值①求各对的差值见表7-4第（4）栏。
②编秩见表7-4第（5）栏。
③求秩和并确定统计量T 。
5.5T +=30.5T -=取 5.5T =。
（3）确定P 值，做出推断结论本例中8n =， 5.5T =，查附表T 界值表，得双侧0.05P <；按照0.05α=检验水准，拒绝0H ，接受1H 。
非参数统计部分课后习题参考答案
课后习题参考答案第一章p23-252、（2）有两组学生，第一组八名学生的成绩分别为x 1：100，99，99，100，99，100，99，99；第二组三名学生的成绩分别为x 2：75,87,60。
我们对这两组数据作同样水平a=0.05的ｔ检验（假设总体均值为u ）：H 0：u=100 H 1：u<100。
第一组数据的检验结果为：df=7，t 值为3.4157，单边p 值为0.0056，结论为“拒绝H 0：u=100。
”（注意：该组均值为99.3750）；第二组数据的检验结果为：df=2，t 值为3.3290，单边ｐ值为0.0398;结论为“接受H 0：u=100。
”（注意：该组均值为74.000）。
你认为该问题的结论合理吗？说出你的理由，并提出该如何解决这一类问题。
答：这个结论不合理（6分）。
因为，第一组数据的结论是由于ｐ－值太小拒绝零假设，这时可能犯第一类错误的概率较小，且我们容易把握；而第二组数据虽不能拒绝零假设，但要做出“在水平ａ时，接受零假设”的说法时，还必须涉及到犯第二类错误的概率。
（4分）然而，在实践中，犯第二类错误的概率多不易得到，这时说接受零假设就容易产生误导。
实际上不能拒绝零假设的原因很多，可能是证据不足（样本数据太少），也可能是检验效率低，换一个更有效的检验之后就可以拒绝了，当然也可能是零假设本身就是对的。
本题第二组数据明显是由于证据不足，所以解决的方法只有增大样本容量。
（4分）第三章p68-713、在某保险种类中，一次关于1998年的索赔数额（单位：元）的随机抽样为（按升幂排列）： 4632，4728，5052，5064，5484，6972，7596，9480，14760，15012，18720，21240，22836，52788，67200。
已知1997年的索赔数额的中位数为5064元。
（1）是否1998年索赔的中位数比前一年有所变化？能否用单边检验来回答这个问题？（4分） （2）利用符号检验来回答（1）的问题（利用精确的和正态近似两种方法）。
第7章 非参数检验试题
第7章非参数检验试题选择题：1、4组学生成绩（优、良、中、差）比较，宜用（B）。
A 方差分析B 秩和检验C 卡方检验D 四格表直接计算概率法2、两样本秩和检验的无效假设是（B）。
A 两样本秩和相等B 两总体分布相同C 两样本分布相同D 两总体秩和相等3、（C），应该用非参数统计方法。
A 正态分布资料n不相等时两样本均数比较B 正态分布资料两样本方差都比较大时两样本均数的比较C 两组等级资料的比较D 两组百分比资料的平均数比较4、在统计检验中是否选择用非参数统计方法，（A）。
A 要根据研究目的和数据特征作决定B 可在算出几个统计量和得出初步结论后进行选择C要看哪个统计结论符合专业理论实验组对照组实测值甲的编秩乙的编秩实测值甲的编秩乙的编秩10 7.5 7.5 10 7.5 7.512 9 9 8 4 515 10 10.5 8 5 515 11 10.5 6 1 217 12 13 6 2 217 13 13 6 3 217 14 13 8 6 519 17 17 19 17 1719 17 17 20 20 20.519 17 17 20 21 20.519 17 17 21 22 22D 要看哪个P值更小5、下表列出了成组设计的两样本资料及甲乙两个研究者的编秩结果，下面哪一个说法是对的？（C）A 甲的编秩方法是错的B 乙的编秩方法是错的C 甲乙两人方法均对D 甲乙两人的编秩方法均错6、以下检验方法中，（A）不属于非参数统计方法。
A.t检验B.H检验C.T检验Ｄ．χ2检验7、为判断各总体均数是否相等，对于来自方差齐性及正态分布总体的多个样本比较，可以作秩和（H）检验，通过判断各总体分布的位置是否相同而判断各总体均数是否相等，与作方差分析相比（ C ）。
A.应该把α定得小一点B.将增大犯I类错误的概率C.将增大犯II类错误的概率D.将同时增大犯两类错误的概率8、通过随机抽样分析两种对象头发中某种金属元素含量是否有高低，若不符合t检验的条件，并无法通过数据转换改善正态性和方差齐性，则（B）。
09.非参数检验
Nonparametric test
单样本t检验（正态分布） 配对样本t检验（差值满足正态分布） 两独立样本t检验（正态分布、方差齐性） 完全随机设计方差分析（正态分布、方差齐性） 随机区组设计方差分析（正态分布） 等级资料
当上述统计方法所对应的条件不满足，该如何对数据做分析？
完全随机设计：（1）多个独立样本两两比较的Nemenyi法检验 ； （2）调整检验水准之后的两独立样本秩和检验； （3）对秩次借用方差分析的两两比较的方法。如LSD_t,SNK法等。 随机区组设计：多个相关样本两两比较的q检验
本章总结
conclusion
单变量常用统计方法总结
本章结构
配对资料的符号秩和检验
两样本比较的秩和检验
(单样本t)
(两独立样本t)
完全随机设计多个样本比较的秩和检验（方差分析）
随机区组设计多个样本比较的Friedman M检验 （完全随机区组设计方差分析）
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
本例秩和T+=33，T-=3。
查表 T 0.058 3 33, 取T=min{T+，T-}较小者为统计量，
T=3恰好落在界点上，所以P<0.05，按0.05水准，拒
绝H0，可以认为白斑部位与正常部位的白介素有差异。
思考：单样本t检验当数据不满足正态性 时如何去分析？
例9.2 对28名有轻度牙周疾病的成年人，指导他们实行良好的
基本思想
混合编秩 分别计算两组的秩和
假定H0成立 任一组秩和不应太大或太小
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实用标准文案
第 7 章非参数检验试题
选择题：
1、 4 组学生成绩（优、良、中、差）比较，宜用（B）。
A方差分析B秩和检验
C卡方检验D四格表直接计算概率法
2、两样本秩和检验的无效假设是（B）。
A两样本秩和相等B两总体分布相同
C 两样本分布相同D两总体秩和相等
3、（ C），应该用非参数统计方法。
A正态分布资料 n 不相等时两样本均数比较
B正态分布资料两样本方差都比较大时两样本均数的比较
C两组等级资料的比较
D两组百分比资料的平均数比较
4、在统计检验中是否选择用非参数统计方法，（A）。
A要根据研究目的和数据特征作决定
B可在算出几个统计量和得出初步结论后进行选择
C要看哪个统计结论符合专业理论
实验组对照组
实测值甲的编秩乙的编秩实测值甲的编秩乙的编秩107.57.5107.57.5 1299845
151010.5855
151110.5612
171213622
171313632
171413865
191717191717 191717202020.5 191717202120.5 191717212222
D要看哪个 P 值更小
5、下表列出了成组设计的两样本资料及甲乙两个研究者的编秩结果，下面哪一个说法是
对的？（ C ）
A 甲的编秩方法是错的B乙的编秩方法是错的
C 甲乙两人方法均对D甲乙两人的编秩方法均错
6、以下检验方法中，（ A）不属于非参数统计方法。
A.t检验
B.H检验
C.T检验Ｄ．χ 2检验
7、为判断各总体均数是否相等，对于来自方差齐性及正态分布总体的多个样本比较，可以
作秩和（ H）检验，通过判断各总体分布的位置是否相同而判断各总体均数是否相等，与作
方差分析相比（ C ）。
A.应该把α定得小一点
B.将增大犯 I 类错误的概率
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C.将增大犯II类错误的概率
D.将同时增大犯两类错误的概率
8、通过随机抽样分析两种对象头发中某种金属元素含量是否有高低，若不符合t 检验的条件，并无法通过数据转换改善正态性和方差齐性，则（B）。
A.可考虑改用方差分析
B.可考虑用两样本比较的秩和检验（T）检验或多样本比较的秩和（ H）检验
C.可考虑用两样本比较的秩和检验，但不能用多样本比较的秩和检验
D.秩和检验与方差分析均不能用
9、配对比较的秩和检验，若检验假设H0成立，则（ D）。
A.差值为正的秩和与差值为负的秩和相差不会太大
B.正秩和的绝对值大于负秩和的绝对值
C.正秩和的绝对值小于负秩和的绝对值
D.正秩和与负秩和相等
10、多个样本比较秩和检验结果P<0.05, 则统计结论是（ D ）。
A.多个总体均数全不相等
B.多个总体均数不全相等
C. 这些样本所属总体都不相同
D. 这些样本并非来自相同总体
一、是非题
（1）非参数统计方法不对特定分布的参数作统计推断，也不要求数据服从正态分布。
（√ ）（2）正态分布资料也可以用非参数统计方法作分析，但平均统计效能偏低。
（√ ）（3）两组资料比较时，秩和检验和t 检验的无效假设是一样的。
（×）
（4）成组设计两样本比较秩和检验（ Wilcoxon 法）中的编秩是两个样本分别进行的。
（×）
简要回答题：
1.什么是非参数检验？它的应用场合是什么？
答案：
（1）非参数检验是指不对总体数据做出某种假定或假定很少的情况下，利用样本数据对总
体提出的某种假定进行检验的统计方法。
由于非参数检验很少依赖于总体的分布，因而也被称为与分布无关的检验。
（2）由于参数检验（如 t 检验， F 检验等）是通常是在对总体数据做出某种假定的基础上对
总体参数进行的检验，这些检验通常都是在假定总体服从正态分布或总体分布形式已知的
条件下进行的，而且要求所分析的数据是数值型的。
当总体的概率分布形式未知，或者无法对总
体的概率分布做出假定时，则可以使用参数检验方法。
2、对同一资料，又出自同一研究目的，用参数检验和非参数检验所得结果不一致时，宜以
何者为准？
答案：以用参数检验结果为准。
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