简介(问题的提出 参数统计与非参数统计的区别)

不同设计和资料类型的秩和检验(配对比较的资料 两样本成组比较 多个样本比较 按等级分组资料或频数表资料)

小结(多个样本两两比较的秩和检验 秩和检验的优缺点 秩和检验常用软件)

简介

问题的提出

在实践中我们常常会遇到以下一些资料，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。

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。

不同设计和资料类型的秩和检验

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。

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。

同样应注意的是，当样本含量较大时，应用正态近似法作u检验；当相同秩次较多时，应用校正公式计算u值。

多个样本比较

多个样本比较的秩和检验可用Kruskal-Wallis法，其基本步骤为：

（1）建立假设；

H0：比较各组总体分布相同；

H1：比较各组总体分布位置不同或不全相同；检验水准为0.05。

（2）多组混合编秩；

（3）计算各组秩和Ri；

（4）利用Ri计算出检验统计量H；

（5）查H界值表或利用卡方值确定概率大小。

应注意的是当相同秩次较多时，应计算校正Hc

按等级分组资料或频数表资料

这类资料的特点是无原始值，只知其所在组段，故应用该组段秩次的平均值作为其秩次，在此基础上计算秩和并进行假设检验，其步骤与两组或多组比较秩和检验相同。需注意的是由于样本含量较多，相同秩次也较多，应用校正后的u值和H值。

小结

多个样本两两比较的秩和检验

同样的，多个样本组比较的秩和检验，如拒绝H0，只说明比较各组的总体分布位置不同或不全相同，应在此基础上进行两两比较，常用Nemenyi法。

秩和检验的优缺点

秩和检验的优点是（1）不受总体分布限制，适用面广；（2）适用于等级资料及两端无缺定值的资料；（3）易于理解，易于计算。缺点是符合参数检验的资料，用秩和检验，则不能充分利用信息，检验效能低。

3.应用中的注意事项：

（1）注意应用条件；

（2）编秩时相同值要取平均秩次；

（3）相同秩次较多时，统计量要校正。

秩和检验常用软件

spss软件，只要输入数据，选择合适的参数，就可以很快得到结果。