实习基于非参数检验教师版.pdf
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作业点评
1.
判断设计类型配对？独立？
2.
统计描述：列联表及样本频率
3.
假设检验
（1）建立检验假设，确定检验水准
单侧、双侧;
多组率比较，H
：不全相等
1
（2）计算检验统计量
（3）确定P值，下结论（统计结论、专业结论）
多个率的比较，拒绝H
，进一步做两
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实习基于非参数检验学生版.pdf
作业点评
1.
判断设计类型配对？独立？
2.
统计描述：列联表及样本频率
3.
假设检验
（1）建立检验假设，确定检验水准
（2）计算检验统计量
（3）确定P值，下结论（统计结论、专业结论）
多个率的比较，H
，进一步做两两比较。
0
计算
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基于秩次的非参数检验.ppt
01020304例10-4某医科大学营养教研室为了解居民体内核黄素营养状况，于某年夏冬两个季节收集成年居民口服5mg核黄素后4小时的负荷尿，测定体内核黄素含量，结果见表，试比较该地居民夏冬两个季节体内核黄素含量有无差别？设计类型初步分析：资料类型有序分类变量两独立样本的秩和检验将两组按等级顺序合并，按等级顺序统一编秩；确定各等级的秩次范围，同一等级取平均秩次；分别求各组秩和确定检验统计量T值(同前):以样本例数较小组的秩和为检验统计量如何编秩，计算检验统计量T值有序分类变量两独立样本的秩和检验表10-4某地居民夏冬两个季节体内核黄素营养状况比较核黄素营养状况例数合计累积频数秩次范围平均秩次夏季
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第7章基于秩次的非参数检验..doc
基于秩次的非参数检验
1. 问题的提出
前面学习了连续型资料两组样本均数差异的假设检验方法：
小样本用t检验，条件是变量服从正态分布和方差齐;大样本用标准正态分布的Z检验。
如果是小样本，变量的分布不清，或者已知不服从正态分布或经变量转换后仍不服从正态分布时，如何检验两个样本或多个样本均数差异的统计学意义呢？
需要一种不依赖于分布假定的检验方法，即非参数检验。
2. 基本概念
前面介绍的检验方法首先假定分析变量服从特定的已知分布（如正态分布），然后对分布参数（如均数）作检验。这类检验方法称参数检验（parametric test）。
今天介绍的检验方法不对变量的分布作严格假定，检验不针
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基于秩转换的非参数检验.pptx
7非参数检验
朱继民
公共卫生与全科医学教研室
参数检验的特点
条件不满足时——采用非参数统计的方法。
分析目的：对总体参数(μπ)进行估计或检验。
分布：要求总体分布已知，如：
连续性资料——正态分布
计数资料——二项分布、POISSON分布等
统计量：有明确的理论依据（t分布、u分布）
有严格的适用条件，如：
正态分布Normal
总体方差齐EqualVariance
数据间相互独立Independent
非参数检验又称为任意（不拘）分布检验（distribution-freetest），这类方法并不依赖总体分布的具体形式，应用时可以不考虑研究变量为何种分布以及分布是否已知，进行的是分布之
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十章基于秩次的非参数检验.ppt
第十章 基于秩次的非参数检验 本章内容： 第一节 配对样本比较的Wilcoxon符号秩检验 第二节 两个独立样本比较的Wilcoxon秩和检验 第三节 完全随机设计多个样本比较的Kruskal-Wallis H 检验 第四节 随机区组设计多个样本比较的Friedman M检验 第一节 配对设计和单样本资料的符号秩和检验 一、??配对设计资料的符号秩和检验 目的是推断配对样本差值的总体中位数是否和0有差别，即推断配对的两个相关样本所来自的两个总体中位数是否有差别。方法步骤见例8-1。 例10-1 某研究者欲研究保健食品对小鼠抗疲劳作用，将同种属的小鼠按
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非参数检验—秩和检验—研.ppt
第七章 非参数检验 （Nonparametric test）;检验方法的选择及应用条件:;参数：
统计量：;非参数检验：不考虑研究对象总体分布的具体形式，也不对总体参数进行统计推断，而是对样本所代表的总体分布进行检验。由于这类方法不受总体参数的限制，故称非参数检验，又称任意分布检验（distribution-free test）;非参数检验适用于：;非参数检验的优缺点：;注 意;秩和检验 （Rank sum test）:;内 容;第一节 配对设计的符号秩和检验;;方法步骤：;2、计算检验统计量T值
（1）求差值
（2）编秩次：
按绝对值大小
差值为0舍去不计
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非参数检验-秩和检验-研.pptx
1第七章非参数检验
（Nonparametrictest）
2检验方法的选择及应用条件:t检验：u检验：方差分析：
参数：统计量：01参数检验：若样本所来自的总体分布已知（如正态分布），对其总体参数进行假设检验，则称为参数检验。02
非参数检验：不考虑研究对象总体分布的具体形式，也不对总体参数进行统计推断，而是对样本所代表的总体分布进行检验。由于这类方法不受总体参数的限制，故称非参数检验，又称任意分布检验（distribution-freetest）
非参数检验适用于：5A非正态分布的资料B方差不齐的资料C等级资料D一端或两端有不确定数值（如10.0、0.1等）的资料E分布不明的资料
非参数检
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参数检验与非参数检验.ppt
（l）Statistics栏，选择输出统计量。其中，Descriptive复选项，输出变量的均值、标准差、最大值、最小值、非缺失个体的数量。Quartiles复选项，输出结果将包括四分位数的内容。（2）在MissingValues栏中选择对缺失值的处理方式。其中，Excludecasestest-by-test选项，将参与对比中的缺失值排除；Excludecaseslistwise选项，将任何变量中所有含有缺失值的分析个体排除。第31页，共72页，星期日，2025年，2月5日二、二项分布检验（一）二项分布检验的基本概念和基本步骤二项分布检验是通过样本数据检验样本来自的总体是否服从指定的概率为的
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非参数检验方法.pdf
非非参参数数检检验验方方法法的的核核心心原原理理与与应应用用场场景景详详解解
非参数检验（NonparametricTests）是统计学中一类不依赖总体分布假设的假设检验方法。与参数检验相比，非参数检验
无需预先确定数据服从特定分布（如正态分布），适用小样本、分类数据或分布未知的场景。本文将从基本概念、常见方
法、应用场景、优缺点等方面系统阐述非参数检验的理论框架和实践价值。
一一、、非非参参数数检检验验的的基基本本特特征征
非参数检验的核心特点体现在三个方面：首先，它不要求总体服从特定概率分布，尤其适用无法满足正态性假设的数据；其
次，这类方法主要基数据的秩次（Rank）而非原始观测值进行分
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《非参数检验》课件.ppt
非参数检验非参数检验是一种统计分析方法，它不依赖于数据分布的任何假设。当数据分布未知或不满足参数检验的要求时，可以使用非参数检验来分析数据。
非参数检验简介参数检验假设总体服从某种已知的分布，例如正态分布，并对总体参数进行推断。非参数检验不依赖于总体分布的具体形式，直接对样本数据进行分析，从而得出结论。适用范围当数据不满足参数检验的假设条件时，例如数据不服从正态分布，可以使用非参数检验方法。
非参数检验的优势数据要求低无需假设数据分布类型，适用范围广泛抗噪性强不受异常值影响，结果更稳健操作简便计算方法简单，易于理解和实施适用性广适用于各种数据类型和实验设计
非参数检验的分类11.单样本检验仅用
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非参数检验c.doc
第十三章 定序变量的统计推断――非参数检验
大家都知道检验两个正态总体是否具有相同分布，做一个t检验即可，这是一个典型的参数统计方法。参数统计方法往往假设统计总体的分布形态已知，但是在更多的实际场合，常常由于缺乏足够信息，无法合理地去假设一个总体具有某种分布形式，如需比较患者和正常人的药物治疗效果评分、不同运动方式的减肥效果、不同销售方式是否导致顾客满意度的差异等，当不知道所研究样本来自总体的具体分布，或已知总体分布与检验所要求的条件不符；或者数据的测量尺度是名义和顺序尺度，甚至某些变量可能无法精确测量，均值、方差的计算已经没有意义时…，有的人却忽略参数统计方法的前提，仍然牵强附会地使用参数
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非参数检验分析.ppt
* * 13.2.1 二项检验 称名量表的测量水平最低，常用二分类，(two-category)或二分总体(dichotomous population) 请同学举例说明有那些二分总体？ 男女，对错，正反，阴阳，有无文化…………. 定义：二分总体中， p 为一类所占的比例，q=1－p为另一类所占比例。 例题：某大学教导主任说，自从学校禁售香烟以来，吸烟学生比例下降到70%以下。但是对其他学校观察发现，禁售对吸烟影响不大，仍然有70%的人在吸烟。请检验教导主任的说法是否正确。 随机抽取40名同学，询问发现其中有12名吸烟。则不吸烟的同学数量为： X=28 用 P0 表示总体吸烟比例 1. 虚无
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非参数检验方法.ppt
秩和检验 两独立样本比较的秩和检验 Wilcoxon rank sum test ⑴ H0：两样本来自相同总体； H1：两样本来自不同总体（双侧） ?=0.05 配对设计资料的符号秩和检验 （Wilcoxon signed rank test） （i）小样本（n≤25）时，查附表8 （ii）大样本（n10）时，可采用正态近似 例9.2 完全随机设计多个样本比较的秩和检验 （Kruskal-Wallis法） 1.建立假设，确定检验水准 H0：多个总体分布相同。 H1：多个总体分布不全相同。 2.编
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非参数检验课件.ppt
非參數檢驗配對資料的符號秩和檢驗（Wilcoxon配對法兩樣本比較的秩和檢驗（Wilcoxon兩樣本比較法）原始數據的兩樣本比較的秩和檢驗頻數表資料（或等級資料）的兩樣本比較的秩和檢驗成組設計多個樣本比較的秩和檢驗（Kruskal—Wallis法）原始數據的K—W檢驗頻數表資料（或等級資料）的K—W檢驗多個樣本間兩兩比較的秩和檢驗（Nemenyi法）樣本例數相等的兩兩比較秩和檢驗各樣本例數不同或不全相同的兩兩比較的秩和檢驗
非參數檢驗又稱為任意分佈檢驗（distribution-freetest），它不考慮研究對象總體分佈具體形式，也不對總體參數進行統計推斷，而是通過檢驗樣本所代表的總體分佈形
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+物理参数检验.ppt
第四章 物理参数的检验; 另外，构成食品质量指标的一些物理量，如罐头真空度；固体饮料的颗粒度、比体积；面包的比体积；液体的透明度、浊度、黏度等也可采用物理检验法直接测定。;一、密度的测定;相对密度：一物质的质量与同体积同温度纯水质量的比值，用d表示。;式中：0.99823——20℃时水的密度，g/cm3。;（二）密度测定的意义 ;1、掺水食品判断 ; 菜籽油的相对密度为0.9090～0.9145，花生油相对密度为0.9110～0.9175，油脂的相对密度与其脂肪酸的组成有密切关系；游离脂肪酸含量越高，相对密度越低；酸败的油脂其相对密度升高。 ;（三）液态食品相对密度的测定