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非参数检验39779.ppt
Wilcoxon符号秩检验的统计量Z值=-2.179,近似概率(Asymp.sig.)P=0.029,按α=0.05的水准可以认为治疗前后该指标值的差别具有统计学意义。 分析结果 (2) 检验统计量 配对样本的非参数检验 例2 在缺氧条件下,观察4只猫与12只兔的生存时间(分钟),结果如下。试判断猫、兔在缺氧条件下生存时间的差异是否具有统计学意义。 生存时间(猫):25 34 44 46 46 生存时间(兔):15 15 16 17 19 21 21 23 25 27 28 28 30 35 两独立样本的非参数检验 两独立样本的非参数检验 两独立样本的非参数检验 两独立样本的非参数检验 默认的Mann-Whitney U检验最常用 两独立样本的非参数检验 生存时间样本共19例,其中猫的生存时间5例,其平均秩次为15.70,总秩和为78.50;兔的生存时间14例,其平均秩次为7.96,总秩和为111.50。 (1) 秩次表 两独立样本的非参数检验 给出Mann-Whitney U 、Wilcoxon W 统计量和Z值,近似值概率(Asymp.Sig)和精确概率值(Exact.sig)均小于0.05,结论一致,表明猫、兔在缺氧条件下的生存时间的差异具有统计学意义,由平均秩次猫(15.7)、兔(7.96)来看,可以认为缺氧条件下猫的生存时间长于兔。 两独立样本的非参数检验 (2) 检验统计量 例3 14名新生儿出生体重按其母亲的吸烟习惯分组(A组:每日吸烟多于20支;B组:每日吸烟少于20支;C组:过去吸烟而现已戒烟;D组:从不吸烟),具体如下。试问四个吸烟组出生体重分布是否相同? A组: 2.7 2.4 2.2 3.4 B组: 2.9 3.2 3.2 C组: 3.3 3.6 3.4 3.4 多个独立样本的非参数检验 D组: 3.5 3.6 3.7 多个独立样本的非参数检验 多个独立样本的非参数检验 设置组别变量的最小值1、最大值4 多个独立样本的非参数检验 多个独立样本的非参数检验 母亲每日吸烟多于20支组共4名新生儿,体重平均秩次3.75;每日吸烟少于20支组共3名新生儿,体重平均秩次5.00;过去吸烟现已戒烟组共4名新生儿,体重平均秩次9.38;从不吸烟组共3名新生儿,平均秩次12.50。 多个独立样本的非参数检验 (1) 秩次表 Kruskal-Wallis H统计量的近似显著概率为0.023,按α=0.05的水准拒绝原假设,可认为四个组中至少有两组出生体重的总体分布不同。 (2) 检验统计量 多个独立样本的非参数检验 浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室 沈毅 非参数检验 公共卫生学院 卫生统计学系 2011.05 前面讨论的方法都是基于总体分布为正态分布或总体方差齐的前提下对未知总体参数进行的检验,称为参数检验方法。当不满足上述条件时,我们须采用非参数检验方法,其适用范围是: 1. 总体分布为偏态或未知的计量资料; 2. 数据两端出现不确定值; 3. 等级资料; 4. 各组离散程度相差悬殊,总体方差不齐。 非参数检验 和参数方法相比, 非参数检验方法的特点如下 直接对总体分布进行检验。 假设检验的结果对分布的位置敏感,而对分布的形状不敏感。 当服从参数检验条件的资料采用非参数检验时会降低检验效能,增加犯II类错误的概率。 非参数检验 例1 以下为治疗前后,病人某项指标的测量值 治疗前(x):24.00 16.70 21.60 23.70 37.50 31.40 14.90 37.30 17.90 15.50 29.00 19.90 治疗后(Y):23.10 20.40 17.70 20.70 42.1 36.10 21.80 40.30 26.00 15.50 35.40 25.50 配对样本的非参数检验 配对样本的非参数检验 共12对指标,指标值治疗后小于治疗前的有3对,其平均秩次为2.83,总秩和为8.50;治疗后大于治疗前的有8对,其平均秩次为7.19,总秩和为57.50;治疗后等于治疗前的有1对。 分析结果 (1) 秩次表 配对样本的非参数检验 浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室 沈毅
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