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秩和检验
前面介绍的均数的区间估计及假设检验，都是要求个体变量值服从正态分布，或根据中心极限定理，当样本较大时，样本均数服从正态分布。这种要求样本来自总体分布型是已知的，在此基础上对总体参数进行估计或检验，称为参数统计(parametricstatistics)o但在医学研究中，许多数据不符合参数统计的要求，这时有两种处理的方法。一是，进行数据转换，使其符合参数统计方法的要求。二是，选择非参数检验方法，非参数检验(non-parametrictest)方法是对样本来自的总体分布不作要求(如不要求样本来自正态分布)的一类假设检验方法。
非参数检验的主要优点是对样本的总体分布不作要求，适用的范围广，尤其是当变量中有不确定数值时，如0.5mg,可用非参数检验。同时，非参数检验方法存在其致命的缺点，其检验功效低于相应的参数统计方法。
因此，如果数据符合参数统计的要求首选参数统计方法；如果数据不符合参数统计的要求有两个选择，一是选择非参数检验方法。下面介绍了属于非参检验的两种秩和检验(ranksumtest)方法。二是，将数据经过变换使其符合参数统计方法，再选择参数统计方法，本节介绍了几种数据变换方法。
应用条件
①总体分布形式未知或分布类型不明；
②偏态分布的资料：
③等级资料：不能精确测定，只能以严重程度、优劣等级、次序先后等表示；
④不满足参数检验条件的资料：各组方差明显不齐。
⑤数据的一端或两端是不确定数值，如“50mg”等。
一、配对资料的Wilcoxon符号秩和检验(Wilcoxonsigned-ranktest)
例1对10名健康人分别用离子交换法与蒸馏法测得尿汞值，如表9.1的第(21
(3)栏，问两种方法的结果有无差别？
表110名健康人用离子交换法与蒸馏法测定尿汞值(pg/l)
样品号
离子交换法
蒸馏法
差值
秩次
(1)
(2)
(3)
(4)=(2)(3)
(5)
1
0.5
0.0
0.5
2
2
2.2
1.1
1.1
7
3
0.0
0.0
0.0
4
2.3
1.3
1.0
6
5
6.2
3.4
2.8
8
6
1.0
4.6
-3.6
-9
7
1.8
1.1
0.7
3.5
8
4.4
4.6
-0.2
-1
9
2.7
3.4
-0.7
-3.5
10
1.3
2.1
-0.8
-5
T+=+26.5
T=-18.5-
差值先进行正态性及方差齐性检验，看是否可以做参数检验，其检验效能高于非
参数检验。(下同)
H0:Md(差值的总体中位数)=0H1:Md*0a=0.05
T++T=1+2+3+…n=n(n+1)/2
①小样本(n50)--查T界值表基本思想：如果无效假设H0成立，则正负秩和的绝对值从理论上说应相等，都等于n(n+1)/4，既使有抽样误差的影响正负T值的绝对值相差也不应过大。反过来说，如果实际计算出的正负T值绝对值相差很大，我们只能认为H0成立的可能性很小。
界值的判断标准
若下限＜T＜上限，P值＞表中概率值
若TV下限或TN上限，则P值4表中概率值
②大样本时(n＞50)，正态近似法(Z检验)
基本思想：假定无效假设H0成立，则正负秩和的绝对值应相等，随着n增大T逐渐趋近于均数等于n(n+1)/4、方差为n(n+1)(2n+1)/24的正态分布。所以可用近似正态法计算Z值。即：
Z_IT—n(n+1)/41—0.5
n(n+1)(2n+1)
V24
*校正公式：当相同秩次个数较多时
IT—n(n+1)/4I—0.5
Z—
:n(n+1)(2n+1)，Q3—t)I —jj
24 48
tj:第j个相同秩次的个数
SPSS:建立变量名：
录入数值：
LLU
no
a
b
var
1
0.50
0.00
2
2.20
1.10
3
□,00
4
2.30
1.30
5
6.20
3.40
6
1.00
4.60
7
1.80
1.10
8
4.40
4.60
9
2.70
3.40
10
1.30
2.10
统计分析：
分析——非参数检验——两相关样本（配对样本）
WilcoxonSignedRanksTest
Ranks
N
MeanRank
SumofRanks
蒸播法-离子交换法 NegativeRanks
PositiveRanks
Ties
Total
5a
4b
1c
10
5.30
4.63
26.50
13.50
国蒸溜法〈离子交换法b蒸播法=离子交换法「蒸溜法二离子交换法
TestStatisticsb
蒸嚓好
Z
Asymp.Sig.(2-tailed)
-.474a
.635
a.Basedo
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