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)。
自考03008护理学研究(二)练习题08
第八章研究资料的分析方法一、单项选择题1、在质性研究资料的分析中,一般先对前()份研究对象的文字资料进行编码。
A.1B.2C.3D.42、在质性研究资料的分析中,最初的编码不应超过A.4个B.6个C.8个D.10个3、在质性研究资料分析中,可进行编码的内容不包括A.反复出现的事物或观点B.偶尔出现的事物或特点C.现象或事物的形式D.现象或事物的变异性4、下列关于相关系数的叙述,错误的是A.相关系数用r表示,范围在-1~1之间B.r的绝对值大小表示相关的密切程度C.越接近1,表示相关程度越小;越接近0,表示相关程度越大D.“十”表示正相关,“一”表示负相关5、若要分析计量资料中两变量之间有无相关性,可进行A.方差分析B.t检验C.相关分析D.秩和检验6、当计量资料呈偏态分布时,可采用A.单样本t检验B.配对t检验C.方差分析D.秩和检验藏7、对于呈正态分布的计量资料,通常采用的描述性统计指标是A.均数±标准差B.中位数C.四分位数间距D.构成比8、统计方法的选择不取决于A.研究目的B.科研设计类型C.资料类型D.测量间隔9、可减少抽样误差的方法不包括A.尽可能采取随机抽样的方法,提高样本的代表性B.减少变异C.增加样本量到适当水平D.选择变异程度较小的指标二、多项选择题1、统计表的组成包括A.表题B.标目C.线条D.数字E.备注2、当计量资料呈正态分布时,常采用A.单样本t检验B.两独立样本t检验C.配对t检验D.方差分析E.秩和检验三、简答题1、简述Morse&Field对质性资料分析活动的概括。
2、简述应用人种学研究法分析资料的过程。
3、简述核心变量的基本特征。
4、简述应用根基理论研究法分析资料的步骤。
5、简述Giorgi对现象学研究法资料分析过程所分的步骤。
6、简述将录音或观察资料整理为文字的内容和方法。
7、简述质性研究资料分析的基本步骤。
8、简述统计图的结构及绘制要求。
9、简述绘制统计表的注意事项。
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
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
等级资料常用检验方法
失败 6 4 1 11
SPSS软件操作环节:
1、建立数据库 1.1定义变量 group: 1 A型 2 B型 3 C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:
✓Analyze ——
✓
Nonparametric Tests ——
✓
K independent Samples ——
特点:观察成果具有等级差别。
等级资料划分旳两种情况:
❖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、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ级等。 ❖按数量分组:数据两端不能确切测定旳计量资料 。 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。
❖ 单向有序行列表
在表旳两个方向上旳分类中,一种 方向(横向)无顺序和等级概念,另 一种方向(纵向)是有顺序旳分类, 称为单向有序行列表。
a. 两组独立样本等级资料比较旳MannWhitney秩和检验
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旳大小。
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
59 60-118 89
合计 60
58
118
计算两组秩号并进行秩和检验
两组旳平均秩号分别为: 治疗组:R1= (6×10.5+19×40+35×89)/60 =65.6 对 照 组 : R2= ( 14×10.5+20×40+24×89 ) /58=53.1
等级资料的统计学方法
等级资料,即有序分类数据,是在统计学中常见的一种数据类型。
这种数据的特点是各类别之间存在一定的顺序关系,但不具备等距性。
针对等级资料的统计学方法主要有以下几种:
一、秩和检验:秩和检验是一种非参数统计方法,其应用范围广,对于不满足正态分布的数据也可适用。
主要包括Wilcoxon秩和检验和Kruskal-Wallis H检验。
前者适用于两独立样本的比较,后者则适用于多个独立样本的比较。
二、Ridit分析:Ridit分析是一种用于处理等级资料的统计方法,其基本思想是将原始数据转换为Ridit值,这样就可以将等级资料转换为计量资料进行处理。
这种方法既保留了等级资料的顺序信息,又充分利用了数据的全部信息,因此具有较高的效率。
三、有序多分类Logistic回归:有序多分类Logistic回归适用于因变量为有序多分类的情况。
它通过分析自变量对因变量各类别发生概率的影响,来揭示自变量对因变量的作用。
四、累积比数Logit模型:累积比数Logit模型是一种处理等级资料的回归分析方法。
它假设因变量的各类别之间存在一种“累积”的关系,并通过构建Logit模型来估计这种关系。
这种方法可以有效地处理等级资料,并且能够处理存在缺失值的情况。
以上就是针对等级资料的几种主要统计学方法。
在实际应用中,应根据数据的具体特点和研究目的选择合适的方法进行统计分析。
等级资料常用检验方法
03 等级资料的统计分析软件
CHAPTER
Stata软件
描述性统计
Stata提供了丰富的描述性统 计功能,如均值、中位数、 标准差等,可以快速处理等 级资料。
假设检验
Stata支持各种假设检验,如 t检验、卡方检验、秩和检验 等,适用于等级资料的统计 分析。
回归分析
生存分析
Stata提供了多种回归分析方 法,如线性回归、逻辑回归、 有序回归等,可用于等级资 料的回归分析。
数据可视化
SPSS支持各种数据可视化工具,如图表、地图等,有助 于更好地理解数据和分析结果。
04 等级资料的实际应用案例
CHAPTER
医学研究中的等级资料分析
临床试验
等级资料常用于临床试验中,如 根据病情严重程度对病人进行分 级,以便更准确地评估治疗效果。
流行病学研究
在流行病学研究中,等级资料可 用于描述疾病的分布和流行趋势, 例如疫情的爆发和传播。
等级资料常用检验方法
目录
CONTENTS
• 等级资料的定义与分类 • 等级资料的检验方法 • 等级资料的统计分析软件 • 等级资料的实际应用案例 • 等级资料检验方法的优缺点与注意事项
01 等级资料的定义与分类
CHAPTER
等级资料的定义
等级资料是指具有有序分类特性 的数据,通常表现为类别或等级
优点
不受分布类型限制,适用范围广。
应用场景
适用于等级资料,尤其是不满足参数检验条件或分布类型 未知的情况。
缺点
对数据要求较高,需要满足独立性和同分布等假设条件。
等级相关分析
定义
等级相关分析是用来研究两个 或多个等级变量之间关系的统
计方法。
应用场景
医学统计秩和检验
1
1.74
2
3.32
6
4.59
7.5
6.71
10
9.45
11.5
10.21
13
10.51
14
65
8
8.125
垂体性闭经
促黄体素含量 秩次
(5)
(6)
1.90
3
2.10
4
2.75
5
4.59
7.5
5.98
9
9.45
11.5
10.86
15
11.14
16
71
8
8.875
H0:3个总体的分布位置相同 H1:3个总体的分布位置不全相同
n(n1)(2n1)/24
相同“差值”(计绝对值)数多时(不包 括差值为0值),改用(12.2)校正式。
Tn(n1)/40.5
Z
n(n1)(2n1)(t3j tj)
24
48
例12.1 某研究用甲、乙两种方法对某地方性砷中 毒地区水源中砷含量(mg/L)进行测定,检测10处, 测量值如表12.1的(2)、(3)栏。问两种方法的测定 结果有无差别?
α=0.05
计算统计量H:
混合编秩,相同数值,取平均秩,算得各 组的秩和Ri,
H 12 Ri23(N1) N(N1) ni
H 12(1.5 8 242 06.5 1 2) 3 (1 5 1 )9 .2 1(1 5 5 1 ) 5 5 5
3.确定P值,做出推断结论 以 N=15 , n1=n2=n3=5 查 附 表 12 , H 界 值 表 ,
0.0 05.1 0
84 89
141
146 151 154
3. 确定 P 值,作出统计推断
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。
实用药效学统计方法
1.3 半定量(等级)资料 半定量(等级)
1.1.1 计量资料
用测量方式获得的数量性状资料, 用测量方式获得的数量性状资料,即用 度、量、衡等计量工具直接测定获得的数 量性状资料。其数据是用长度、容积、 量性状资料。其数据是用长度、容积、重 量等来表示。这种资料的各个观测值不一 量等来表示。 定是整数, 定是整数,两个相邻的整数间可以有带小 数的任何数值出现, 数的任何数值出现,其小数位数的多少由 度量工具的精度而定 , 它们之间的变 异是连续性的。因此,计量资料也称为连 异是连续性的。因此,计量资料也称为连 续性变异资料。 续性变异资料。
1.1.2 计数资料
指用计数方式获得的数量性状资 料。在这类资料中,它的各个观察值 在这类资料中, 只能以整数表示, 只能以整数表示,在两个相邻整数间 不得有任何带小数的数值出现。 不得有任何带小数的数值出现。这些 观察值只能以整数来表示,各观察值 观察值只能以整数来表示, 是不连续的,因此该类资料也称为不 是不连续的,因此该类资料也称为不 连续性变异资料或间断性变异资料。 连续性变异资料或间断性变异资料。
注:对于计量资料,不满足参数检验条件的,一是 对于计量资料,不满足参数检验条件的, 尝试变量变换使其满足参数条件, 尝试变量变换使其满足参数条件,二是用非参数检 对于等级资料,常用非参数检验。 验。对于等级资料,常用非参数检验。 能用参数检验的计量资料用非参的方法,会降低检 能用参数检验的计量资料用非参的方法, 验效能。 验效能。
matlab两组独立样本等级资料假设检验方法
matlab两组独立样本等级资料假设检验方法在统计学中,假设检验是一种常用的方法,用于判断关于总体参数的假设是否成立。
而在假设检验的方法中,针对不同类型的数据,有不同的检验方法。
在这篇文章中,我们将重点讨论针对两组独立样本等级资料的假设检验方法,特别是在MATLAB中的应用。
1. 独立样本等级资料独立样本等级资料是指来自两个不同总体的独立样本的等级资料,例如考试成绩、产品质量等级等。
在进行假设检验时,我们通常关心的是这两组样本的均值是否有显著差异。
2. 假设检验步骤对于独立样本等级资料的假设检验,一般包括以下步骤:- 提出假设:设定原假设和备择假设,一般原假设为两组样本均值相等,备择假设为两组样本均值不相等。
- 选择显著性水平:一般取0.05作为显著性水平。
- 计算检验统计量:根据两组样本的数据,计算出相应的检验统计量。
- 判断接受或拒绝原假设:比较检验统计量和临界值,如果检验统计量落在拒绝域内,则拒绝原假设,否则接受原假设。
3. MATLAB中的应用MATLAB作为一种强大的数学计算软件,提供了丰富的统计分析工具和函数,方便进行假设检验的计算和分析。
对于独立样本等级资料的假设检验,可以使用MATLAB中的t检验函数进行计算。
具体步骤如下:- 导入数据:首先将两组独立样本等级资料导入MATLAB工作空间。
- 使用ttest2函数:利用MATLAB中的ttest2函数,输入两组样本数据和显著性水平,即可计算出相关的假设检验结果。
在得到假设检验结果后,我们可以得出结论,并对两组样本的均值差异进行深入分析和讨论。
还可以对假设检验的结果进行可视化展示,更直观地呈现分析结果,帮助我们更好地理解研究问题。
4. 个人观点和总结在统计学中,假设检验是一种重要的分析方法,针对不同类型的数据有不同的检验方法。
对于独立样本等级资料的假设检验,我们可以借助MATLAB等统计分析工具进行计算和分析,帮助我们进行深入的研究和讨论。
医学统计学试题
医学统计学试题一、最佳选择题(每题1分,共40分)1.下列属于数值变量的是(D)A.性别B.职业C.民族D.脉搏E.血型2.若要用样本推断总体,样本应该是(A)A.总体中随机抽取的一部分B.总体中选取的有意义的一部分C.总体中任一部分D.总体中信息明确的一部分E.总体中典型的一部分3.统计量(B)A.是根据总体中的全部数据计算出的统计指标B.是由样本数据计算出的统计指标C.是统计总体数据得到的量D.是反映总体统计特征的量E.是用参数估计出来的4.()的误差值总是恒定的偏向一侧。
A.系统误差B.随机测量误差C.抽样误差D.均数的抽样误差E.率的抽样误差5.随机事件发生的概率的取值范围为(B)A.(0,1)B.[0,1]C.(0,1]D.[0,1)E.[0.01,0.05]6.统计工作的基本步骤中最关键的一步是(B)A.统计设计B.资料搜集C.资料整理D.统计描述E.统计推断7.冠心病、大多恶性肿瘤患者的年龄分布都呈()A.对称分布B.偏态分布C.正偏态分布D.负偏态分布E.左偏态分布8.最适用于描述对称分布、正态分布或近似正态分布的数值变量资料的集中趋势指标是()A.平均数 B.算术均数 C.几何均数D.中位数E.第50百分位数9.最适用于描述对称分布,特别是正态分布或近似正态分布的数值变量资料的离散趋势指标是()A.极差B.四分位数间距C.标准差D.全距E.离均差10.某地110名20岁男大学生的身高均数为172.73cm,标准差为 4.09cm;体重均数为55.04kg,标准差为4.10kg。
则()A.身高的变异度大于体重B.体重的变异度大于身高C.二者一样大D.前述三种情况都有可能E.差条件,无法确定11.N(0,1)的形状参数是()A.0B.1C.-1D.0.01E.0.0512.前述第10题该地20岁男大学生身高均数的95%C.I.为()(单位:cm)A.170.97~172.49B.171.97~173.49C.164.71~180.75D.163.71~179.75E.165.71~181.7513.根据专业知识,事先不知道会出现什么结果,用()A.单侧检验B.双侧检验C.单侧、双侧都可以D.一般都用单侧较稳妥E.无法判断14.假设检验时发生第一类错误的概率为()A.αB.βC.γD.0.01E.0.0515.两小样本t检验,若(),则P<α,按α检验水准,拒绝H,接受H1,差异有统计学意义。
Ridit分析
R3 12 0.09497210 0.290503 24 0.55865916 0.863128 0.504215 62
9 0.09497210 0.290503 28 0.558659 24 0.863128
R4
0.565033
71
多样本比较的Ridit分析
(3)计算检验统计量 2 值 :
1.建立检验假设,确定检验水准 • H0:复方黄精片对糖尿病的疗效与消渴
片相同(即 R =0.5)。 • H1:复方黄精片对糖尿病的疗效与消渴
片不同(即 R ≠0.5)。
• α=0.05
单样本的Ridit分析
2.计算检验统计量Z值 • (1)选定标准组,计算标准组各等级的
Ridit值(即R)、平均Ridit值(即 R 值)。
两样本比较的Ridit分析
(1)建立检验假设,确定检验水准
• H0:甲、乙两种方法检查支气管扩张病人痰内
的嗜酸性白细胞的结果相同。(即 R甲 = R乙 )
• H1:甲、乙两种方法检查支气管扩张病人痰内
的嗜酸性白细胞的结果不相同。(即 R甲 ≠ R)乙 • α=0.05
(2)计算检验统计量z值:
两样本比较的Ridit分析
多样本比较的Ridit分析
(2)计算对比组的平均Ridit值
பைடு நூலகம்
33 0.094972 30 0.290503 38 0.558659 25 0.863128
R1
0.433781
126
R2 14 0.094972 22 0.290503 30 0.558659 33 0.863128 0.534987 99
Ridit分析
Relative to an identified distribution unit
对等级资料作比较的常用统计方法
(本文编辑 :吕吉臣)
(上接第 6 页) 题[3 ] ,但由于尚未得到国际上的认 可 ,一些大型统计软件也未列入 ,所以这里不再例 举。
参考文献
1 方积乾主编 1 医学统计学与电脑实验 1 上海 :科学技术
样 品
吸 收 度
浓度 ug/ ml
20030110
012902
2016143
20030112
012900
2016000
20030114
012899
2015928
此法在参考文献[1 ] 法上加以改进 ,样品提取 液不加稀盐酸 ,也无须放置于冰箱中冷却 。 215 有效期的预测
采用初匀速法 ,将已配制好的扑尔敏霜剂分别 置于 60 ℃、65 ℃、70 ℃、75 ℃、80 ℃、85 ℃、90 ℃恒温 水浴锅中 ,加热 12 、11 、10 、9 、8 、7 、6 h ,立即取出 ,测 定浓度 ,结果见表 1 。
兰州医学院学报 2003 年 11 月第 29 卷第 4 期 J Lanzhou Med Coll ,Dec1 2003 ,Vol 29 , №4
对等级资料作比较的常用统计方法
丁建生 申希平
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 、病症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个等级 然后分类计数的办法来解决它的量化问题 ,这样的 资料统计上称为有序变量 (ordered variable) 或等级 资料 (ranked data) ,对这样的等级资料作两组或多 组比较 ,宜采用非参数的秩和检验[1 ] ,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 ,不 同设计 、不同目的所用的非参数检验法是不同的 。 尽管如此 ,若采用统计软件如 SPSS、SAS 等来处理 不同设计得来的资料仍然是很容易的 。下面通过 例子来介绍两组或多组等级资料作比较的非参数 检验方法 。 1 两组等级资料比较的 Willcoxon 秩和检验
等级资料常用检验方法 ppt课件
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。
等级资料常用检验方法
15
SPSS窗口操作过程:
✓ Analyze ——
✓
Nonparametric Tests ——
✓
2 independent Samples ——
Test variable List :result ——
Grouping variable :group ——
等级资料常用检验方法
9
例如,假定两组的显效例数和有效例数互换,见表2。
表2 治疗组与对照组疗效比较
例数 组别 例数
无效 有效 显效 治疗组 60 6 35 19 对照组 58 14 24 20
百分比(%) 无效 有效 显效 10.00 58.33 31.67 24.14 41.38 34.48
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
59 60-118
58
118
等级资料常用检验方法
10.5 40 89
14
计算两组秩号并进行秩和检验
两组的平均秩号分别为:
治疗组:R1= (6×10.5+19×40+35×89)/60 =65.6
对 照 组 : R2= ( 14×10.5+20×40+24×89 ) /58=53.1
经秩和检验,u=2.169,P<0.05,两组疗效差异有
等级资料常用 检验方法
临床流行病学应用研究室 周罗晶
等级资料常用检验方法
1
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)。
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。
科研资料类型的识别与常见统计方法
1≤ Tmin <5,且 n ≥ 40时,有:
条件:Tmin ≥5 ,且 n ≥ 40
(| A T | 0.5) T
2
2
N ( a d bc N / 2) (a b)(c d )(a c)(b d )
2 2
四格表资料的卡方(2)检验
两组一次置管成功率比较
练习
3.采用血压计测得一组病人的血压值,此类资料 属于 A.计量资料 B.分类资料 C.等级资料 D.计数资料 E.以上均不是 4.观察某病房化疗病人发生静脉炎的情况,分别 统计发生与未发生的人数,此类资料属于 A.计量资料 B.有序资料 C.等级资料 D.计数资料 E.以上均不是
练习
5.调查某医院病人对护理工作的满意度,分别收 集并统计非常满意、比较满意、一般、不满意 的人数,此类资料属于 A.计量资料 B.无序资料 C.等级资料 D.计数资料 6.调查某医院病人对护理工作的满意度,分别收 集并统计满意、不满意的人数,此类资料属于 A.计量资料 B.有序资料 C.等级资料 D.计数资料 E.以上均不是
(二)两样本均数比较
两组留置时间比较
X±s d,
组别
对照组 观察组
例数
留置时间
37 35
5.2±0.9ห้องสมุดไป่ตู้3.8±0.8
两样本均数比较的t 检验公式
| X1 X 2 | t S X X
1 2
t
X1 X 2 (n1 1) S 1 (n 2 1) S 2 1 1 ( ) n1 n 2 2 n1 n 2
1320 39 (79 1) / 2 u 2.35 40 39(79 1) / 12 ( 283 28) ( 223 22) ( 293 29) C 1 0.8846 3 79 79 2.35 uC 2.50 护理学杂志 0.8846
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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
同样方法,对表2数据进行秩和检验,结果如下:
GROUP RESULT 1 2 Total
N 60 58 118
Mean Rank 61.57 57.36
Sum of Ranks 3694.00 3327.00
μ =0.731,P>0.05
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
结论:两组疗效差异没有统计学意义。
Test Statistics RESULT Mann-Whitney U Wilcoxon W Z Asymp. Sig. (2-tailed) 1616.000 3327.000 -.731 .465
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
Spearman等级相关公式:
rs = 1-
n(n 1)
6 d 2
n:总例数 d:每一对值的等级差
Spearman 等级相关意义:两个变量之 间的等级相关性。 (只适用于分析两个变量关系)
SPSS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 —— Kendall’s tau-b , Spearman—— OK
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。 (×)
注意:
一般的 χ2 检验不适用于有序
分类资料——―等级”、“程度”、
“优劣”的比较分析。因为检验只
利用了两组构成比提供的信息,损
失了有序指标包含的“等级”信息。
例如,假定两组的显效例数和有效例数互换,见表2。
表 2 治疗组与对照组疗效比较 组别 治疗组 对照组 例数 60 58 例 数 无效 6 14 有效 35 24 显效 19 20 百分比(%) 无效 10.00 24.14 有效 58.33 41.38 显效 31.67 34.48
分析结果:
Ranks Sum of GROUP RESULT 1 2 Total N 60 58 118 Mean Rank Ranks 65.63 53.16 3938.00 3083.00
μ =-2.169,P<0.05
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 Statistics RESULT Mann-Whitney U Wilcoxon W Z Asymp. Sig. (2-tailed) 1372.000 3083.000 -2.169 .030
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。
单向有序行列表
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,
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
分别对上面两个表格数据进行 χ2 检验和多
组等级资料比较的Kruskal-Wallis秩和检验。
对于表4: χ2=40.000,P=0.000
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。
H=24.896 ,P=0.000
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
1、建立数据库
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:
表4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 .275 .000 240 1.000 . 240 .320 .000 240
称为单向有序行列表。
a. 两组独立样本等级资料比较的MannWhitney秩和检验
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。
治疗组 无效 有效 显效 合计 6 19 35 60
对照组 14 20 24 58
合计 20 39 59 118
秩次范围 平均秩次 1-20 21-59 60-118 10.5 40 89
2、分析:
Analyze —— Nonparametric Tests —— K independent Samples ——
Test variable List :result —— Grouping variable :group —— Define range:minimum:1;maximum:3—— Continue —— Test Type :Kruskal-Wallis H—— OK
?
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?
实例1 考察硝苯地平治疗老年性支气管炎的疗效,治疗组 60人,用硝苯地平治疗,对照组58人,常规治疗,两组患
者的性别、年龄、病程无显著性差异,治疗结果见表1。
表 1 治疗组与对照组疗效比较 组别 治疗组 对照组 例数 60 58 例 数 无效 6 14 有效 19 20 显效 35 24 百分比(%) 无效 10.00 24.14 有效 31.67 34.48 显效 58.33 41.38
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
两表的区别仅在于病情“极重”组和 “中”组的数据进行了互换。
表 5 某病病情与疗效的关系(2) 疗效 恶化 无效 有效 病 极重 20 10 30 重 20 30 10 情 中 30 20 10 轻 10 20 30
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、Ⅱ、Ⅲ、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。