课件：研究生统计学讲义第讲非参数检验与分析.ppt

(5) 推断两R值差别有无统计意义： 方法1:可信区间重叠法. 先分别各对比组求出总体 值的(1－α)可信区间，若可信区间有重叠，则按α水准认为差别无统计学意义; 如可信区间不重叠, 则不能认为差异有统计学意义. 差别无统计学意义时, 若等级按“差”到“好”排列, 则 较大的那组效果较佳；反之，若等级按“好”到“差”排列，则 较小的那组效果较佳 本例, 分别各对比组按式(11.25)计算总体 值95％ 的可信区间： 针刺组： ±1/ =0.3969±1/ =0.3969±0.0680=0.3289 ~ 0.4649 药物组：0.6767±1/ =0.6767±0.0891 =0.5876 ~ 0.7658 推断结论：本例两组的可信区间无重叠，故认为差别有统计学意义。 方法2：u 检验法。计算检验统计量为 P0.01，认为差别有统计学意义。两法结论相同。 因 值是判断优劣的指标，本例疗效等级由“好”到“差”顺序排列， 值较大者疗效差，故针刺法治疗内分泌性突眼症在疗效优于药物疗法。 四.多样本比较的Ridit分析: Ridit分析用于多组资料比较时，可用前述可信区间重叠法；也可用近似 ?2 法，即按式(9.17)计算统计量?2值，其自由度df＝k－1。 i =1,2,…, k . k为对比组数 例9.11 某医院在进行黄连、黄柏双黄气雾剂治疗急性呼吸道感染的课题研究中，对三种不同剂型的双黄制剂的疗效进行了比较，其结果见表11-12，试比较三种不同剂型的疗效。 (1) H0：不同病型疗效相同；H1：不同病型疗效不同。α＝0.05。 (2) 以各型合并作为标准，计算标准组各等级 R 值，方法同前 (3) 以标准组各等级的 R 值为基准，按式(11.26)计算对比组 值。得： =0.4970， ＝0.4841， =0.5482， (4)推断结论： 方法1：可信区间重叠法。按式(11.25)计算各对比组总体 值的可信区间。得： 总体 值95％的可信区间为(0.4564，0.5376)； 总体 值95％的可信区间为(0.4252，0.5430)； 总体 值95％的可信区间为(0.4612，0.6352)。 95%可信区间重叠，故认为三种双黄连剂型治疗急性呼吸道感染的疗效相同。疗效都显著 方法2：近似?2法。计算统计量?2值： ＝12[202(0.4970－0.5)2+96(0.4841－0.5)2+44(0.5482－0.5)2]=1.5397。 本例为3组k＝3，自由度df＝3－1＝2，?20.05(2)＝5.99，P＞0.05，按α＝0.05水平不拒绝H0，认为三种双黄剂型治疗急性呼吸道感染的疗效相同，从而表明双黄气雾剂是一种适用于急性呼吸道感染的新型中药剂型。两法结论相同。 后面内容直接删除就行 资料可以编辑修改使用 资料可以编辑修改使用 资料仅供参考，实际情况实际分析 * * 这种方法称完全随机分组秩和检验（Kruskal－Wallis法）, 在ni 较小时, 可查统计用表13, 用H值与H界值进行比较． 在ni 较大时，可用 H 统计量近似作 x2 检验，并在相同秩次太多时校正，即 例为比较不同批号药盒检验结果是否一致，将三个批号各四个药盒一一测定了某一标本。结果如表11-4，试问不同批号测定结果有无差别？ H0:不同批号测定值总体分布位置同；H1:不同批号的测定值总体分布位置不同或不全相同.α＝0.05。 1号 1.80 1.92 2.00 2.01 2.11 n1=5 2号 2.11 2.21 2.25 2.57 n2=4 3号 2.75 3.10 3.27 3.27 n3=4 rank 1 2 3 4 5.5 T1=15.5 rank 5.5 7 8 9 T2=29.5 rank 10 11 12.5 12.5 T3=46 n1+n2+n3=N=13 H =10.449，P 值0.005；故拒绝H0，接受H1，可认为不同批号的测定值总体的分布位置不同或不全相同 输出结果：由Kruskal