非参数统计方法ridit分析
等级资料Ridit分析及正确使用_罗明奎
中国卫生统计 2003 年 8 月第 20 卷第 4 期
等级资料 Ridit 分析及正确使用
第三军医大学基础医学部数学教研室( 400016) 罗明奎 蔡昌启 雷玉洁 王开发
对等级分组资料的处理 , 通常有三种 方法 : Ridit 分析法 、 秩和检验法 、 cpd( cross product difference) 检验 法 。 本文重点阐述 Ri di t 分析法及其正确使用 。 并非所有的等级分组资料都可用 Ridit 分析法进 行处理 , 应该具体结合资料的性质及实际问题的处理 目的进行正确判断 。 Ridit 分析是一种非参数检验方 法 , 目前可查到许多使用 Ridit 分析的医学文献 。 许多 研究者在进行数据处理时 , 不能真正领会 Ridit 分析处 理的真正目的 , 因此出现误用 。 这里 , 我就该方法的正 确应用作一分析 。 Ridit 分析的资料对象 在利用 Ridit 分析进行数据分析时 , 首先要正确理 解处理资料的特点 , 这里就其特点特别做一说明 : 1.资料涉及一个分组变量和一个等级变量 。 等级变量是指按照一定的等级顺序进行分类的变 量 。 表 1 的等级变量为治疗疗效 , 分 4 个等级( 无效 、 有效 、 显效 、控制) , 分组变量为治疗方式 , 涉及两个水 平( 复方江剪刀草与胆麻片) ; 表 2 的等级变量为治疗 疗效 , 分 4 个等级( 无效 、有效 、显效 、控制) , 分组变量 为慢性支气管炎病型 , 涉及 4 个水平( 1 型 、2 型 、3 型 、 4 型) 。
表 1 复方江剪刀草与胆麻片治疗慢性气管炎疗效
疗 效 无效 好转 显效 控制 合计 复方江剪刀草 760 1870 670 30 3330 胆麻片 9 51 21 13 94 合 计 769 1921 691 43 3424
运用Ridit分析法评价医院医疗质量
义 ， 日均费用差异有统 计学意 义 ， 明合 理缩短平 均住 院 日 而 说 可 以提高 医院的工作 效率 ， 降低 患者 的住 院费用和其 它负 担 ， 使卫 生资源得 到合理 的利用 。
参 考 文 献
［ ］ 康艳丽 ， ． １ 汪薇 ７ ６个单病种平均住 院 日 质量 控制标准 的研究 ［ ］ Ｊ．
维普资讯
・
６ ・ ２
中国 医 院统 计
２ｏ ｏ ７年 ３月 第 １ ４卷第 １期
２ ６ 不 同术前平均住院 日患者 费用 、 ． 平均住院 日情 况
３ ３ 不 同术前平均住 院 日患者 的人均费用差异没有 统计学意 ．
根据卫生部《 医院管理评 价指 南 （ 行 ） 的规定 ， 试 》 以择期 手术患者术前平均住 院 日≤３天为界限分组 。详 见表 ４ 表 ５ 、 。 表 ４ 不 同术前平均住院 日患者的费用（ ±ｓ ／ ） 元
经秩和检 验 ， 两组 平 均住 院 日间差 异有 统 计学 意 义 ， ： ｚ
一
计 ，９ ９ ６ ２ １４ １９ ， （ ）：２ ． ［ ］ 赵先柱． ６ 国内医院缩短 平均住 院 日的研究现 状 ［ ］ 中国医 院管 Ｊ．
理 ，９ ７ １ （ ２ ：３ １９ ，７ １ ） ２ ．
１ ７ ０． ３０， ＜０． Ｐ ００１。
１５６ Ｐ＝ ．２ 而 日均 费用 的差 异有统计 学意 义 ｔ ６ １２ Ｐ ．５ ， ０ １ ； ＝ ． １，
＜０． ０１。 ０
表 ５ 不 同术前平均住院 日患者的平均住 院 日
术前平均住 院 Ｅ／ ｌ天 平均住院 日／ 天 中位数 四分位数间距
［ ］ 尹爱田 ， ３ 张志清 ， 刘淑梅 ， ． 等 医院病人平 均住院 日的分析与评 价
6.Ridit分析
3.0 26.5 17.5 7.5 _
3.0 32.5 76.5 101.5 _
0.0275 0.2982 0.7018 0.9312 _
各比较组计算公式为：
R
本例：
R某药
f R n
,
1 0.0275 18 0.2982 26 0.7018 10 0.9312 0.599 55 5 0.0275 35 0.2982 9 0.7018 5 0.9312 R常规 0.3992 54
2 R
2 ，式中合并方差 SR
f R
2
f R
N
2
N 1
。
本例：
u R1 R2 n n S 1 2 n1 n 2
2 R
R1 R2
fR
2
f R
N
2
N 1
n n 1 2 n 1 n 2
0.5990 0.3992
3．假设检验方法： 既可以用可信区间法，也可以用近似u值法或精确检验法。 在可信区间法中，如果各比较组的 R 可信区间互不包含，则统计结论 为差异显著；若各比较组的 R 可信区间互相包含，则统计结论为差异不显 著。 近似u值法计算公式及本例计算结果为：
u R1 R2 1 n1 n2 12 n1 n2 0.5990 0.3992 1 55 54 12 55 54 3.62
Ridit分析
一、基本概念
以等级分组的资料，如用χ2检验只能说明两组 或多组间有无差别，不能解决孰优孰劣的问题。而 Ridit分析既考虑了资料的顺序性，又解决了上述χ2 检验不能解决的问题。 Ridit检验主要是将一组按等级分组的资料通 过一种转换，转化成一组连续的计量资料，即由等 级资料转换成Ridit值（简称R值），而后按通常的t 检验法进行比较分析。 Ridit值与“概率单位”、“对数单位”等相 同，也是一种转换，可释为“与特定分布相对的单 位”。
研究生 统计学讲义 第8讲 非参数检验与Ridit分析
2.Binomial Test（二项分布检验）：用于检验所给的变 量是否符合二项分布，变量可以是两分类的，也可以 是连续性变量，按给出的分界点检验。
3.Runs Test（游程检验）：用于检验某变量值的变化 是否随机，是否是围绕着某个数值（如均数、中位数、 众数或自定义数值）随机波动。操作过程如 P154例9.8、
5. 2 Independent-Samples Tests（两个独立样本检验）： 完全随机设计的两样本均数比较的非参数检验，操作 过程如例11.3。 6. K Independent Samples（多个独立样本检验）：完 全随机设计的多个样本均数比较的非参数检验，操作 过程如例11.5
7、2 Related-Samples Tests（两相关样本检验）：配 对设计两样本均数的非参数检验。操作过程如例 11.1、 例9.1。 8、 K Related Samples Test（多个相关样本检验）：配 伍设计多个样本均数的非参数检验，操作如例11.7
1.5 -9 1.5
(1) H0：配对差值总体中位数Md＝0； H1：配对差值总体中位数Md ≠0 .α＝0.05. 差值 rank -20 36 -5 -2 2 0… -8 10 - 3 -1.5 1.5 … -10 -48 -5 -11
a.在n≤25时，可查统计用表11，用T值与T界值进行比 较．若T值在上、下界范围内，则 P 值大于相应概率； 若T值为上、下界值或范围外，则 P 值小于相应概 率． 由于n＝11(因为有0)，T+＝11.5、T-＝54.5，则统计量T ＝11.5. 查统计用表12，11.5在(10,56)内,双侧P>0.05， 以＝0.05水准不拒绝H0，差值总体中位数与0的差异 有无统计意义，尚不能认为两法检测谷-丙转氨酶的结 果不同。
运用Ridit法分析评价医疗质量
统计实践运用R i di t法分析评价医疗质量吴海蓉目前衡量医院医疗质量，一般都把治疗效果的优劣作为评定标准，而反映治疗效果的指标主要有治愈率，好转率，未愈率，病死率等，但是用单一的指标来评价医疗质量则不够全面和准确，需采用综合评价的方法。
常见的综合评价方法有模糊评价法、秩和比法、T P硝i s法、Ri di t法等。
其中，R i di i法是将按等级分组的资料通过转换成为一组连续性的计量资料，计算硒di t值(简称R值)，属于一种非参数统计方法。
本文运用R i di t分析法对我院2000—2008年的医疗质量进行综合评价和分析。
l资料来源阿拉善盟中心医院病案统计室2000--2008年统计台帐(见表1)。
表1阿拉善盟中心医院2000一2008年出院病人疗效统计年司蝴网枞数降撇严矿l辫200026201570961701996．7 200124341515832701796．4 200224331496832891695．7 200321451141883962594．4 2004237912．449961152494．2 20052453116711261322893．5 20062560131210811363193．5 20073071143014501622993．8 20083136150414751253295．3 2力弦抽样调查为主体，同时辅之于重点调查和科学推算等多种方法综合运用的统计调查方法体系”的国家统计方法制度改革的指导思想，大胆探索尝试各种统计调查方法的有机结合，特别是要因地制宜、主动灵活地开展地方特色的统计方法制度改革。
(四)精简报表种类和数量，但同时要添加适应地方政府决策需要的报表“一统天下”、“多而全”的作法已经落后于农村社会经济发展的现状，统计主管部门应下决心全面清理农村统计报表，按照精简、实用、效能的原则重新设计农村统计报表指标体系，并且要尽量做到即能满足地方经济决策需要、但又不过分加大基层人员负担的简洁报表，并且采取快报的方式，力争做到时效性与针对性的有机结合。
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：
非参数统计分析方法PPT文档28页
11、战争满足了，或曾经满足过人的 好斗的 本能， 但它同 时还满 足了人 对掠夺 ，破坏 以及残 酷的纪 律和专 制力的 欲望。 ——查·埃利奥 特 12、不应把纪律仅仅看成教育的手段 。纪律 是教育 过程的 结果， 首先是 学生集 体表现 在一切 生活领 域—— 生产、 日常生 活、学 校、文 化等领 域中努 力的结 果。— —马卡 连柯(名 言网)
13、遵守纪律的风气的培养，只有领 导者本 身在这 方面以 身作则 才能收 到成效 。—— 马卡连 柯 14、劳动者的组织性、纪律性、坚毅 精神以 及同全 世界劳 动者的 团结一 致，是 取得最 后胜利 的保证 。—— 列宁 摘自名言网
15、机会是不守纪律的。——雨果
16、业余生活要有意义，不要越轨。——华盛顿 17、一个人即使已登上顶峰，也仍要自强不息。——罗素·贝克 18、最大的挑战和突破在于用人，而用人最大的突破在于信任人。——马云 19、自己活着，就是为了使别人过得更美好。——雷锋 20、要掌握书，莫被书掌握；要为生而读，莫为读而生。
非参数统计方法ridit分析
适用于有序分类变量
Ridit分析特别适用于处理有序分类变量， 能够有效地比较不同类别之间的有序差异。
可用于生存分析
Ridit分析可以用于生存分析领域，对生存 时间和风险比率进行比较，为临床医学和 生物学研究提供有力支持。
局限性
对数据要求较高
Ridit分析要求数据具有代表 性，且各组间具有可比性， 否则可能导致分析结果不准 确。
04
实例分析
实例一：比较两组生存时间数据
总结词
通过Ridit分析比较两组生存时间数据，可以评估两组生存时间的差异和趋势。
详细描述
在临床研究中，经常需要比较两组患者的生存时间数据，以评估不同治疗或分组的效果。Ridit分析通过计算每个 观察值的Ridit值，将生存时间数据转化为可比较的指标，进而进行统计分析。通过比较两组的Ridit值，可以判 断两组生存时间的差异和趋势。
非参数统计方法Ridit分析
• Ridit分析概述 • Ridit分析的步骤 • Ridit分析的优势与局限性 • 实例分析 • 结论与展望
01
Ridit分析概述
定义与特点
定义
Ridit分析是一种非参数统计方法，用 于比较两组或多组无序分类数据的分 布情况。
特点
Ridit分析不需要假定数据服从特定的 概率分布，也不需要事先对数据进行 参数化处理，因此具有较强的灵活性 和适用性。
根据曲线的解读结果，结 合研究目的和背景知识， 推断出相应的统计结论。
03
Ridit分析的优势与局限性
优势
无需假设数据分布
Ridit分析是一种非参数统计方法，不需要 假设数据服从特定的概率分布，因此具有
更广泛的适用性。
无需样本量足够大
非参数统计结课总结
非参数统计结课论文姓名：姚文锋班级：2011157学号：201115726专业：统计学非参数统计检验方法的总结引言：非参数统计作为数理统计学的分支，是解决很多不知道数据分布的问题的主要方法，通过运用非参数方法可以对事物起建立统计模型和数学描述。
摘要：本文主论述了非参数估计的符号检验、秩检验和ridit检验法等多种检验方法。
关键字：符号检验、秩检验、ridit检验1、非参数估计的理解对计量资料进行统计分析，常对计量资料进行统计分析，常用用方法有两类——参数统计和非参数统计。
t检验、方差分析和直线相关回归分析都属于参数统计方法。
参数统计方法要求的前提条件是，资料应服从或近似服从正态分布，t检验、方差分析还要求方差具有齐性。
当前提条件不满足时，就不应选用参数统计方法。
符号检验、秩和检验属于非参数统计方法。
非参数统计方法对资料不要求必须是正态分布，也不要求方差必须具有齐性。
当对资料的分布情况及方差情况不清楚或没把握，或者经过检验不满足正态分布或方差齐性的要求时，就应当选用非参数统计方法对资料进行统计分析。
2非参数检验的方法非参数检验不仅对资料分布没有特殊要求，除了用连续数量表示的的资料外，它还可以对样本数据的符号、等级程度、大小顺序等进行比较，加上方法简便，易于掌握，不要求复杂的计算工具，还可查表判断，能处理一些参数法处理不了的问题，因而应用更广泛，值得学习和推广。
常用的非参数统计方法有：符号检验、秩和检验、秩检验、等级相关检验以及Ridit分析等。
符号检验是指通过符号“ +”和“-”的个数来进行统计推断的，它所关心的信息只与两类观测值有关。
Wilcox on 符号秩检验、wile on-mann-whit ney 秩和检验、spearma n 秩相关检验、方差检验。
秩检验统计量定义：设样本X1, X2, X3,…，Xn是取自总体X的简单随机样本，该组数据中不超过Xi的数据个数Ri,称Ri为Xi的秩，Xi是第Ri个顺序统计量，R是由样本产生的统计量，称为秩统计量。
非参数统计方法
非参数统计方法非参数统计方法是一种统计学中的重要概念，它不依赖于总体的具体分布形式，而是利用样本数据进行推断和分析。
与参数统计方法相比，非参数统计方法更加灵活和广泛适用，并且不需要对总体进行特定的假设。
本文将介绍非参数统计方法的原理、常用的方法和应用领域。
一、非参数统计方法的原理非参数统计方法的核心思想是基于样本数据来进行推断，而不需要对总体的分布形式做出先验假设。
非参数统计方法主要利用统计排序和秩次来进行推断分析，因此非参数统计方法也常被称为秩次统计方法或分布自由方法。
非参数统计方法的基本原理包括以下几个方面：1. 统计排序：对样本数据进行排序，将每个观测值按照大小进行排列，得到一系列秩次。
2. 秩次：将每个观测值与排序后的位置相对应，得到每个观测值的秩次。
3. 检验统计量：通过计算秩次之间的差异来判断总体分布是否存在差异。
4. 非参数假设检验：通过计算检验统计量的概率分布，判断总体分布是否符合我们的假设。
二、常用的非参数统计方法1. 秩和检验（Mann-Whitney U检验）：用于比较两个独立样本是否来自同一总体。
2. 秩和差检验（Wilcoxon符号秩检验）：用于比较两个相关样本是否来自同一总体。
3. 克鲁斯卡尔-瓦里斯检验：用于比较三个或更多独立样本是否来自同一总体。
4. 费希尔精确检验：用于比较两个分类变量之间的关联性。
5. 秩和相关检验（Spearman等级相关系数）：用于比较两个变量之间的相关性。
三、非参数统计方法的应用领域非参数统计方法在各个领域都有广泛的应用，以下列举几个常见的应用领域：1. 医学研究：非参数统计方法可以用于比较两种治疗方法的效果，判断是否存在显著差异。
2. 经济学研究：非参数统计方法可以用于分析收入差距、失业率等经济指标的差异。
3. 生态学研究：非参数统计方法可以用于比较不同区域的生物多样性指标，评估生态系统的稳定性。
4. 社会科学研究：非参数统计方法可以用于分析社会调查数据，比较不同群体的行为差异。
非参数统计分析方法
3、计算检验统计量 、
T=8780.5 u=0.4986
4、确定P值，下结论 、确定 值
结论：在 结论：
水准处，不拒绝H0， 水准处，不拒绝H
不能认为两组疗效有差别。 不能认为两组疗效有差别。
第二节 配对设计资料的秩和检验
配对资料的处理一般可用t检验， 配对资料的处理一般可用t检验，如果差 数严重偏离正态分布，而且差数总体分 数严重偏离正态分布， 布对称，可采用Wilcoxon的符号秩检验 布对称，可采用Wilcoxon的符号秩检验 （signed rank test）来处理。 test）来处理。
秩号
2 1 4 4 1 12
检验步骤
1、建立假设，确定检验水准 建立假设， 种防护服的脉搏次数分布相同； H0：穿4种防护服的脉搏次数分布相同； H1：穿4种防护服的脉搏次数分布不全相同； 种防护服的脉搏次数分布不全相同； 检验水准： 检验水准：
2、编秩：按区组编秩，按处理求秩和。 编秩：按区组编秩，按处理求秩和。 3、计算检验统计量H值，计算公式为： 计算检验统计量H 计算公式为：
如果存在较多相同的差数，需对u进行校正。 如果存在较多相同的差数，需对u进行校正。
第三节 完全随机设计多组资料差别的秩和检验 Test） （Kruskal - Wallis Test）
表6-4 脾淋巴细胞对HPA刺激的增值反应 脾淋巴细胞对HPA刺激的增值反应 A组
3H吸收量
B组 秩号 11 18 119 7 17
由于T值的双侧检验界值区间为（42，82）， 由于T值的双侧检验界值区间为（42，82）， 所以本例T值在区间外， 所以本例T值在区间外，故P<0.05; 结论：在 结论： 水准处，拒绝H0，不能认 水准处，拒绝H
Kappa 分析摘要
Kappa 分析摘要一般把Kappa值列为非参数统计(检验)方法参数统计:在统计推断中，如总体均数的区间估计、两个或多个均数的比较、相分析和回归系数的假设检验等，大都是假定样本所来自的总体分布为已知的函数形式，但其中有的参数为未知，统计推断的目的就是对这些未知参数进行估计或检验。
这类统计推断方法称为参数统计。
在许多实际问题中，总体分布函数形式往往不知道或者知道的很少，例如只知道总体分布是连续型的或离散型的，这时参数统计方法就不适用，此时需要借助另一种不依赖总体分布的具体形式的统计方法，也就是说不拘于总体分布，称为非参数统计或分布自由统计。
参数统计：样本来自的总体分布型是已知的(如正态分布)，在这种假设基础上，对总体参数进行估计或检验。
若总体非正态，则样本例数必须充分多，或经过各种变换(对数、开方、角度……)非参数统计：未知研究总体的分布，或已知总体分布与检所要求的条件不符时，称非参数统计。
优点：①不受总体分布的限定，适用范围广，对数据的要求不像参数检验那样严格，不论研究的是何种类型的变量。
②包括那些难以测量，只能以严重程度优劣等级、次序先后等表示的资料，或有的数据一端或两端是不确定数值，例如“>50mg”，或“0.5mg以下”等。
③易于理解和掌握。
④缺点：①比起参数估计来显得比较粗。
②对适宜参数分析方法的资料若用非参数法处理，常损失部分信息、降低效率。
③虽然许多非参法计算简便，但不少方法计算仍繁杂。
非参数适用于：①检验假设中没有包括总体参数。
②资料不具备参数方法所需条件。
③计算简单实验未结束，急需知道初步结果。
④用于等级资料或某些计数资料。
非参数统计方法:一、Ridit分析 (relative to an indentified distribution)二、秩和检验： N-［Ri-(N+1)/2］2三一致性检验：Kappa临床试验研究中把重复观察的一致性分为：(1)(2) 两个及两个以上医务者对同一对象进行观察。
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
统计学讲义第8讲非参数检验与Ridit分析
7、2 Related-Samples Tests（两相关样本检验）：配 对设计两样本均数的非参数检验。操作过程如例11.1、 例9.1。 8、 K Related Samples Test（多个相关样本检验）：配 伍设计多个样本均数的非参数检验，操作如例11.7
如果正、负秩和相差悬殊，统计量 T 特别小或特别
大，则 H0 为真的可能性很小，从T 界值表(附表12)也 可看出，当 n 确定以后，T 界值的下限愈小，上限愈
大时，P 值愈小。因而可按小概率原理，拒绝H0；反 之，不能拒绝H0 。随着 n增大，T 分布逐渐逼近:
均数:μT=n(n＋1)/4，
方差为:
比较，基本思想是：若H0成立，则配对数值的差值应
服从均数μT :
标准差σT :
μT =n(n+1)/4，
T n(n 1)(2n 1) / 24
的对称分布,将配对的差值按绝对值大小编秩并标上原
来差值的符号后,带正号、带负号的秩和在理论上是均
匀的, 即使有些差别,也只是随机因素造成的差别,S Test（即One-Sample KolmogorovSmirnov Test单个样本的柯尔莫哥诺夫-斯米尔诺夫检 验）：用于分析变量是否符合某种分布，可检验 Normal（正态分布）、Uniform（均匀分布）、 Poisson（Poission分布）和Exponential（指数分布）。 操作过程如例3.1(血糖）中所做的探索性分析。
Ridit分析SPSS步骤
Ridit分析SPSS步骤：
Ridit分析SPSS步骤：
Ridit分析是用于处理有许多分类资料的一种统计分析方法.例如临床疗效分为：治愈、显效、好转、无效、恶化.临床检验结果分为：－、±、＋、＋＋、＋＋＋、++++。
此类资料在临床数据中经常出现,此类资料不能用卡方检验处理。
操作步骤：
1、对比组和标准组比较
数据输入：
计算对比组的R1值，对对比组人数加权处理，analyze→reports→case
summaries→variables(P疗效）→statistics → means→report→continue→ok,查看output结果中的值,最后计算95%CI，平结果判断即可。
2、两个对比组比较
数据输入：
对合并例数n加权，Transform→Rank case→variables（P疗效）→rank Case → more→proportion estimtion→proportion estimtion formula → rankfit
→continue→ok,即出现新的一系列“P疗效”。
3、计算两组平均的Riditz值及合并方差，并进行统计学检验。
1、两组数据的录入方法：
3、对各组例数加权处理：data→weight cases→weight c ases by
4、Spss软件分析菜单栏analyze→compare means→indenpend samples T.test→test
variables（P疗效)→group1:1 →group2：2 → continue →ok，查看output结果中的值,取得t值.。
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复方 13 36 11 17 77
合计 66 126 106 88 496
PEM3.1操作过程：
1.建立数据库
1.1 定义变量名
1.2 录入数据
2.界面操作： 其他统计分析 —— Ridit分析 —— 分析目的：多个样本比较 —— 分组变 量：分组 —— 类别变量 ：类别 —— 频 数变量：例数 —— 确定
计算对比组可信区间
对比组标准误：
SR
SR n
对比组95%可信区间：
R 2SR
计算对比组95%CI并进行判断
糖衣组95%CI：0.4534~0.5103
黄体酮组95%CI：0.5578~0.6997
复方组95%CI：0.4265~0.5497
判断：通过可信区间比较对比组与标准组的差 别。看对比组95%可信区间是否包括标准组 Ridit值（0.5），不包括，则P<0.05，差别有 统计学意义。否则反之。
主要结果：
各样本平均R ─────────────────── 样本名 频数合计 平均R ─────────────────── 第1组 361 0.4819 第2 组 58 0.6287 第3组 77 0.4881 ─────值 概 = 13.0887 自由度 v= 3 率 P= 0.0044 学意义。
u≥1.96,P≤0.05,差异有统计意义
u≥2.58,P≤0.01,差异有统计意义
u 1,2 =3.84, u 1,3=0.18, u 2,3 =2.99
Ridit分析关键步骤：
二、计算标准组的Ridit值： 三、利用对照组计算各组的平均R值 四、置信区间判断
五、统计检验:
u检验、t检验、χ2检验
Ridit分析（实例5 ）：
表7 三种方剂对某妇科病患者治疗效果比较
无效 好转 显效 控制 合计
糖衣 48 184 77 52 361
黄体酮 5 16 18 19 58
Ridit分析适用范围：
1.两组或两组以上等级资料的比 较和分析 2.两端数据不确切的计量资料分 组转换成计数资料的分析，如血清 滴度等。
特点：简便、直观、适用性广。
Ridit分析关键步骤：
一、确定标准组： 1.利用已知的标准分布（传统方法）作为 标准组。如某药物大规模的观察研究结果， 计算不同疗效的R值。 2.以例数最多的一组作为标准组。 3.各组的例数都差不多时，可把各组观察 结果合并起来作为标准组。
多组等级资料的两两比较——Ridit分析
Ridit是“Relative to an identified distribution integral transformation”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。
对比组95%CI图
1.0
Ridit值
0.5
糖 衣
黄 体 酮
复 方
标准组
0.0
图1 不同方剂对妇科病疗效比较
多个对比组的两两比较
u R1 R2 S S
2 R1 2 R2
R1 R2 n1 n 2 S n1 n2
2 R
U 1, 2
R1 R2 1 1 12N1 12N 2
统计界限：u<1.96,P>0.05,差异无统计意义
方差 = [160.16 – 248^2/496]/（496-1）= 0.0730 标准差 = 0.2702
对比组平均R值
无效 好转 显效 控制 合计
糖衣组=
fR R n
复方 13 36 11 17 77 合计 66 126 106 88 496
糖衣 48 184 77 52 361
黄体酮 5 16 18 19 58
主要结果：
检验水准: α=0.05
选用同一参照组 (各样本合计为参照组)
样本数 k=3 等 级 数: 4
主要结果：
参照组各等级 R 值的计算 等级 (1) 频数 (2) (2)/2 (3) (2)累 计 (4) 1 2 3 4 66 236 106 88 33 118 53 44 0 66 302 408 (3)+(4) 移下一行 (5) 33 184 355 452 0.0665 0.3710 0.7157 0.9113 R=(5)/N (6)
结论：三种药物对妇科病的疗效差异有统计
三者之间究竟有何种差异呢？
1.标准组平均R值 ： = 248.00/496 =0.5
2.标准组方差、标准差的计算：
S
2 R
fR
2
fR
n 1 n
2
SR
S
2 R
标准组方差、标准差的计算
标准组 无效 好转 显效 控制 合计 f 66 236 106 88 496 R 0.0665 0.3710 0.7157 0.9113 fR 4.39 87.56 75.86 80.19 248.00 fR2 0.29 32.48 54.30 73.08 160.15
= 0.4819
48 0.0665 184 0.3710 77 0.7157 52 0.9113 48 184 77 52
黄体酮组 = 0.6287
复方组 = 0.4881
注意：
如果等级是由劣到优的顺序排列， 则平均 Ridit值越大越好，否则越小越好。 但我们不能单纯以各组平均Ridit值的大 小来判断各组的差异，因为Ridit值是一 个点估计，没有考虑抽样误差，而样本 正好等于总体指标的可能性很小，因此 应该结合可信区间或统计检验方法综合 判断。