10chap9非参数检验﹒Ridit分析.ppt

Chap9　非参数检验、Ridit分析 　P139~155 　;§1　非参数检验的意义 　P139 1. 比较 1.1 参数检验（parametric test）：t、Z、F，相关、回归等。 总体分布的类型已知，对未知参数进行检验。 优点：信息利用充分；检验效能较高。 缺点：资料要求较高；适用范围有限。 1.2非参数检验（nonparametric test）任意分布检验（distribution-free test）：秩和（rank sum test）、 ?2。 与总体分布无关，不比较参数，比较分布的位置（中位数M） 。 优点：适用范围↑ 。 缺点：信息利用↓ ,效能↓,Ⅱ型错误↑,假(-)率↑。;§2　Wilcoxon符号秩和检验（配对及单样本比较用） 　P139 一、配对设计资料 【例9-1】对12份血清分别用原法（检测时间20’）和新法（10’）检测谷-丙转氨酶，结果见表9-1，两种检测结果是否相同？;①?以原法、新法为变量名→配对计量的数据文件L9-1.sav →配对符号秩和检验。 ②Analyze →Nonparametric Tests（非参数检验）→2 Related Samples →新法 、原法同时送入Test Pair[s] List框中→OK。 P0.05，不拒绝H0，不能认为两法检测结果不同。 ;Date;二、单样本比较的秩和检验（样总比较） 【例9-2】已知某地正常人尿氟的中位数为0.86mg/L，今在该地某厂随机抽取12名工人，测得尿氟含量（mg/L）为：0.84，0.86，0.88，0.94，0.97，1.01，1.05，1.09，1.20，1.28，1.35，1.83。推断该厂工人的尿氟含量是否高于当地正常人。 与配对不同：与每一个样本观测值配对的是中位数，建立数据文件L9-2.sav。操作过程同例9-1。 Analyze →Nonparametric Tests→2 Related Samples →尿氟含量、中位数同时送入Test Pair[s] List→OK。;Date;§3 Wilcoxon秩和 Mann-Whitney U检验(两组) Ｐ141 一、两连续型资料比较的秩和检验 原始数据 两小n → Wilcoxon秩和检验 两大n →近似正态→Z检验 频数表资料(近似等级) 两小n → Mann-Whitney U 两大n →近似正态→Z检验 ;1.Wilcoxon秩和 ：2小n原始数据：n110，(n2－n1) 10 【例9-3】为考察中药葛根对心脏的影响，用3g/100mL和5g/100mL的剂量，测定大鼠用药后1分钟心肌收缩的抑制率（1－用药后心肌的收缩量/用药前心肌的收缩量）×100，结果如表9-2第①、③行。???较两种剂量对心肌收缩作用是否相同。 ;（ 1）H0：两剂量心肌收缩抑制率的总体分布位置相同。 （2）编秩：小→大，混合编秩，同组相同数据取顺序秩次，不同组相同数据取平均秩次。 （3）规定n1≤n2，以n1样本的秩和为统计量Ｔ值。n1＝n2时取任一组秩和为T。n1＝6，n2＝7，故T＝48。 （4）确定P值并作出推断结论。n1≤10，查成组比较秩和T表（P436附表7）→P（内大外小）。 n1＝6，n2－n1＝7－6＝1，T＝48，查附表7相交处所对应的4行界值， T＝48在双侧P为0.10所对应的范围30～54之内，故P0.10。 2.Mann-Whitney U检验（Mann-Whitney U test）：两小n频数表 n1≤n2，将n1中的每个变量值与n2个变量值逐个比较，小记1，等记0.5，大记0，求其和得U。;【例9-3】以葛根剂量和抑制率为变量名，在葛根剂量的Values中标签1=3?g/100?ml组，2=5?g/100?ml组，建立13行2列的完全随机设计计量资料数据文件L9-3.sav以后，进行两样本比较的Wilcoxon秩和检验和Mann-Whitney U检验： Analyze → Nonparametric Tests→2 Independent Samples，抑制率 入Test variable list，葛根剂量入grouping variables→ Define groups，group1和group2中输1和2 → Continue → OK ;Date;二、等级资料两样本比较的Mann-Whitney U检验 【例9-4】用祖传针灸法与一般针灸疗法各治疗哮喘病人46例、28例，以痰液嗜酸性白细胞为指标，结果见表9-3，判断祖传针灸法的疗效是否高。 ;以组别、疗效和例数为变量