秩和檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)學(xué)ppt課件(已修改)
2025-01-31 23:30 本頁(yè)面
【正文】 第十一章 秩和檢驗(yàn) 中山大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院 醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)與流行病學(xué)系 林愛華 一、非參數(shù)檢驗(yàn)的概念、優(yōu)缺點(diǎn) 秩和檢驗(yàn)的基本步驟 二．配對(duì)資料的符號(hào)秩和檢驗(yàn) （ Wilcoxon配對(duì)法） 三．兩樣本比較的秩和檢驗(yàn) （ Wilcoxon兩樣本比較法） 四．多個(gè)樣本比較的秩和檢驗(yàn) （ Kruskalwallis法，即 H檢驗(yàn)） 五、多個(gè)樣本間兩兩比較的秩和檢驗(yàn) 1. 問題的提出： ?前面學(xué)習(xí)了連續(xù)型資料樣本均數(shù)差異的假設(shè)檢驗(yàn)方法 。 ?小樣本用 t檢驗(yàn)或方差分析 ， 條件 ：變量服從正態(tài)分布和方差齊 。 ?大樣本用 u檢驗(yàn) （ 中心極限定理 ） 。 如果是小樣本 ， 變量的分布不清 、已知不服從正態(tài)分布或經(jīng)數(shù)學(xué)轉(zhuǎn)換后仍不服從正態(tài)分布時(shí) ， 如何檢驗(yàn)兩個(gè)樣本或多個(gè)樣本平均水平差異的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義呢 ？ ★ 需要一種不依賴于分布假定的檢驗(yàn)方法，即 非參數(shù)檢驗(yàn) 。 2. 基本概念： 前面介紹的檢驗(yàn)方法稱為 參數(shù)檢驗(yàn)（ parametric test） ， 對(duì) 總體的分布類型作某種假定 ， 基于這類假定的統(tǒng)計(jì)方法 。 非參數(shù)檢驗(yàn)：對(duì)總體的分布類型不作任何要求的統(tǒng)計(jì)方法稱 非參數(shù)檢驗(yàn)（ nonparametric test）， 由于其對(duì)總體分布不作嚴(yán)格假定，所以又稱任意分布 檢驗(yàn)（ distributionfree test）。 (1)基于秩次的非參數(shù)檢驗(yàn) (秩和檢驗(yàn) ) 的 基本思想 ： 顯然這一變量 不服從正態(tài)分布 ， 觀察值間差異較大 ，既不對(duì)稱，標(biāo)準(zhǔn)差也較大。 但如果將變量作轉(zhuǎn)換，變成 秩變量 ： Y=1， 2， 3， 4， 5， 則分布對(duì)稱了，觀察值間的差異也均勻了，標(biāo)準(zhǔn)差也減小了。 然后對(duì)秩和分布的中心位置 (平均秩和 )作檢驗(yàn)，這就是秩和檢驗(yàn)。 例 ：假設(shè)有一組觀察值為 , , , , 。 (2)非參數(shù)檢驗(yàn)的 優(yōu)點(diǎn) ： a. 不受總體分布的限制 ， 適用范圍廣 。 b. 適宜定量模糊的變量和等級(jí)變量 。 c. 方法簡(jiǎn)便易學(xué)。 (3)缺點(diǎn) ： 如果是精確測(cè)量的變量 ， 并且已知服從或者經(jīng)數(shù)學(xué)轉(zhuǎn)換后服從某個(gè)特定分布 （ 如正態(tài)分布 ） ， 這時(shí)進(jìn)行秩和檢驗(yàn) ， 人為地將精確測(cè)量值變成順序的秩 ， 將丟失部分信息 ，造成 檢驗(yàn)功效下降 。 3. 秩和檢驗(yàn)的基本步驟： (1) 建立假設(shè) (2) 由小到大編秩 (3) 分別求秩和 (4) 確定或計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 (5) 確定 P值 秩和檢驗(yàn) 屬非參數(shù)方法 。 ?2檢驗(yàn)對(duì)總體的分布沒有任何要求，也屬非參數(shù)方法。 第一節(jié) 配對(duì)設(shè)計(jì)資料的符號(hào)秩和檢驗(yàn)（ Wilcoxon配對(duì)法） 例 111 某醫(yī)院組織病人對(duì)護(hù)理質(zhì)量作評(píng)價(jià) ， 同時(shí)對(duì)護(hù)士進(jìn)行再培訓(xùn) ， 問培訓(xùn)前后的評(píng)分結(jié)果是否有顯著性差異 ？ 表 111 某醫(yī)院培訓(xùn)前后護(hù)理質(zhì)量評(píng)分 護(hù)士編號(hào) （ 1 ） 培訓(xùn)前評(píng)分 （ 2 ） 培訓(xùn)后評(píng)分 （ 3 ） 1 7 10 2 7 9 3 7 7 4 6 7 5 7 10 6 7 6 7 8 9 8 2 6 9 9 8 10 6 9 11 4 6 12 6
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