等级资料常用检验方法共57页文档
检验方法及条件详解
检验方法及条件详解一、检验方法的意义检验方法是科学研究中的一种有效手段，通过对研究对象进行测试和观察，以确定其性质、特性或效果。
它的主要意义如下：1.验证假设：科学研究常常从一个假设出发，检验方法可以帮助科学家验证假设的正确性，从而进一步推动研究的深入。
2.评估可靠性：检验方法能够评估研究结果的可靠性和广泛适用性，帮助科学家们判断结果是否具有普遍性或特定条件下的有效性。
3.推动科学进步：经过反复的检验和修正，科学研究结果可以更好地反映真实世界的规律，从而推动科学的进步。
二、检验方法的类型在科学研究中，常用的检验方法包括实验法、观察法、比较法和数据分析法等。
1.实验法：实验法是通过对多组样本的处理和观察，来验证研究假设的方法。
科学家们可以通过对实验组和对照组的比较，判断处理对样本的影响和相关效果。
2.观察法：观察法是通过对实际情况的观察和记录，来验证研究假设的方法。
科学家们通过观察样本或现象的特征和变化，得出结论，并进一步验证研究假设的正确性。
3.比较法：比较法是通过对不同样本或条件进行对比，来验证研究假设的方法。
科学家们通过对比不同样本或条件的差异和相似之处，推断其与研究假设的相关性。
4.数据分析法：数据分析法是通过收集、整理和分析数据，来验证研究假设的方法。
科学家们可以借助统计学和数学模型等工具，对研究数据进行深入分析，从而得出结论。
三、检验方法的具体实施过程无论采用何种检验方法，都需要明确实施过程中的具体条件和步骤，以确保结果的可靠性和准确性。
1.研究设计：在实施检验方法前，需要进行研究设计。
研究设计包括明确研究目的、选择研究对象、确定样本大小、确定实验或调查方法等。
2.数据收集：根据研究设计，对所需数据进行收集。
数据收集可以通过实验、调查问卷、观察等方式进行，确保数据具有代表性和可比性。
3.数据处理和分析：对收集到的数据进行处理和分析。
数据处理包括数据清洗、整理和编码等步骤，数据分析可以使用统计学方法、数学模型等进行，得出结论。
等级资料常用检验方法
.030
A
18
同样方法，对表2数据进行秩和检验，结果如下：
GROUP
RESULT
1
2 Total
N
Mean Rank
Sum of Ranks
60
61.57 3694.00
58
57.36 3327.00
118
A
19
μ=0.731，P>0.05
结论：两组疗效差异没有统计学意义。
Test Statistics
Value
5.244 5.346
Asymp. Sig. df
(2-sided)
2
.073
2
.069
5.046
1
.025
118
A
7
结论：
两组疗效的构成百分比差异无统 计学意义。
两组的疗效无差别。（×）
A
8
注意：
一般的χ2检验不适用于有序分类
资 料 ——“ 等 级 ” 、 “ 程 度 ” 、 “优劣”的比较分析。因为检验只 利用了两组构成比提供的信息，损 失了有序指标包含的“等级”信息。
A
2
特点：观察结果具有等级差别。
等级资料划分的两种情况：
❖按性质划分：如药物疗效分为痊愈、显效、好转 、无效；麻醉效果分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ级等。 ❖按数量分组：数据两端不能确切测定的计量资料 。 如 抗 体 滴 度 分 为 >1:20,1:20,1:40,1:80,<1:80 ；年龄分为<10,10~, 20~,40~,≥60等。
Grouping variable ：group ——
Define groups：group1：1；group2：2 ，——
常用质量检验方法
2.2 按检验数量分类
2.抽样检验
抽样检验缺点主要表现在以下几个方面： （1）抽样检验是基本数理统计原理设计的，所以在被判为合格的总体中， 会混杂一些不合格品； （2）抽样检验的结论是对整批产品而言，因此错判（如将合格批判为不 合格批而拒收，将不合格批判为合格批而接收）造成的损失往往很大。 抽样检验的应用场合： （1）产品批量大、单个产品价值低、质量要求不高的场合； （2）检验是破坏性检验； （3）检验费用较高的场合； （4）检验周期较长的场合； （5）检验对象是散装或者流程性材料的场合。
在以下几种情况下应进行首（件）批样品检验： 1首次交货； 2在执行合同中产品设计有较大的改变； 3制造过程有较大的变化，如采用新工艺、新技术或停产三个月之后又恢复生产等； 4对产品质量有新的要求。
1.进货检验
（2）成批进货检验
成批进货检验是指对供应方正常交货的成批货物进行的检验。目的是 为了防止不符合质量要求的原材料、外协件等成批进入生产过程，影响产品 质量。
1.全数检验
全数检验是指根据质量标准对送交检验的全部产品 逐件进行试验测定，挑出不合格品之后，认为其余产品都 是合格品的一种检验方法。又称百分百检验或全面检验。
虽然全数检验能够提供产品完整的检验数据和较为 充分、可靠的质量信息，给接受者一种心理上的可靠感， 但也存在不足之处。
2.2 按检验数量分类
根据外购货品的质量要求，应对其按产品质量的影响程度分成A、B、 C三类，检验时应区别对待。
A类（关键）品：必须进行严格的检验； B类（重要）品：可以进行抽检； C类（一般）品：可以采用无试验检验，但必须有符合要求的合格标志 和说明书灯。
通过A、B、C分类检验，可以使检验工作分清主次，集中力量对关键 品进行检验，确保产品质量。
等级资料常用检验方法
有效 35 24
显然，两组反映的信息是不同的，但由于两组的结构百分比无变化 （仅仅是位置不同），不改变检验结果。（χ2=5.224，P>0.05）
等级资料正确的统计分析方法：
非参数统计的秩和检验 Kendall 、spearman等级相关 CMH卡方检验 Ridit分析 线性趋势卡方检验 有序变量的Logistic回归分析
3、结果
Ranks GROUP RESULT 1 2 3 T o ta l N 18 24 22 64 M ean Rank 4 0 .9 2 3 0 .8 8 2 7 .3 9
H =6.528，P =0.038
T e s t S ta tis tic s RESULT C h i-S q u a re df A s ym p . S ig . 6 .5 2 8 2 .0 3 8
同样方法，对表2数据进行秩和检验，结果如下：
GROUP RESULT 1 2 T o ta l
N 60 58 118
M ean Rank 6 1 .5 7 5 7 .3 6
Sum of Ranks 3 6 9 4 .0 0 3 3 2 7 .0 0
μ =0.731，P>0.05
结论：两组疗效差异没有统计学意义。
病情 1 .0 0 0 . 240 .2 7 5 .0 0 0 240 1 .0 0 0 . 240 .3 2 0 .0 0 0 240
疗效 .2 7 5 .0 0 0 240 1 .0 0 0 . 240 .3 2 0 .0 0 0 240 1 .0 0 0 . 240
一、非参秩和检验
由于非参数检验法不考虑数据的分 布规律，检验不涉及总体参数，检验统 计量多是人们在总结经验的基础上创造 出来的，所以这类检验方法的特点是针 对性强。但是不同设计、不同目的所用 的非参数检验法是不同的。
常用参数检验方法
P111 注意数据 输入格式
P114
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检验方法名称 卡方检验 游程检验 K－S 检验
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常用参数检验方法
检验方法名 称
问题类型
假设
适用条件
抽样方法
概率计 算方法
单样本 T—检 验
判断一个总体平 均数等于已知数
总体平均数 等于 A
从总体中抽取一个
总体服从正态分布
Байду номын сангаас
样本
P110
F—检验
非参数检验方法
问题类型
假设
概率计算方法
用于检验实际观测频数与 观测频数与理论
P119
理论频数之间是否有差异 频数无差异
检验一组观测值是否有明 无明显变化趋势
显变化趋势
P121
检验变量取值是否为正态 分布
服从正态分布
P123
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分布 2、两总体方差不相
等
1、总体服从正态分 布
2、两组数据是同一 试验对象在试验前
后的测试值
从两个总体中各抽 取一个样本
从两个总体中各抽 取一个样本
从两个总体中各抽 取一个样本
抽取一组试验对 象，在试验前测得 试验对象某指标的 值，进行试验后再 测得试验对象该指
等级资料常用检验方法
结论：按α=0.05的检验水平，三组间差异有统计学意义。
注意：
计算结果中显示的χ2值并不是χ2检 验，只是Kruskal-Wallis Test的检验统计 量H，此时近似χ2分布，所以按χ2分布 的近似值来确定概率，它的自由度υ = 组数-1。
双向有序资料行列表——Kendall等级相
关法和Spearman等级相关分析法
疗效 .275 .000 240 1.000 . 240 .320 .000 240 1.000 . 240
病情 Kendall's tau_b 疗效
病情 Spearman's rho 疗效
表5检验结果：
病情 Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N 1.000 . 240 .039 .480 240 1.000 . 240 .046 .482 240
2、卡方检验
分析结果：
Asymp. Sig. Value Pearson Chi-Square Likelihood Ratio Linear-by-Linear 5.046 Association N of Valid Cases 118 1 .025 5.244 5.346 df (2-sided) 2 2 .073 .069
例3 某病病情与疗效的关系
表 4 某病病情与疗效的关系（1） 疗效 恶化 无效 有效 病 极重 30 20 10 重 20 30 10 情 中 20 10 30 轻 10 20 30
等级资料 统计方法
等级资料统计方法等级资料统计方法是一种用于描述和分析统计数据的方法。
它主要用于将个体或观察对象进行分类，并给予每个分类一个特定的等级或得分。
等级资料统计方法可以帮助我们理解和解释数据，并从中得出结论或做出决策。
下面将详细介绍一些常见的等级资料统计方法。
一、等级资料的概念与测量：等级资料是指对个体或观察对象进行排序或划分的数据。
它通常表示个体在某一属性或指标上的相对大小或位置。
在等级资料的测量中，可以使用等级划分或等级评定两种方法。
等级划分是将个体或观察对象根据其属性值的大小进行排序和划分，通常使用整数等级（如1、2、3等）进行表示。
例如，在一次考试中，根据分数的高低可以将学生划分为不同的等级，如优秀、良好、及格和不及格等级。
等级评定是根据个体或观察对象在某一属性上的表现，通过专家判断或标准评定来确定等级。
例如，根据体育运动员在比赛中的表现和能力，可以给予其不同的等级，如一级运动员、二级运动员等。
二、等级资料的描述与分析：等级资料可以通过频数分布表、频率分布图和累积频数图等形式进行描述和分析。
通过对等级资料的描述和分析，可以了解等级的分布情况、集中趋势和离散程度等。
频数分布表是将等级按照大小进行分类，并统计每个等级的频数或频率。
频数是某一等级的个数，频率是某一等级的个数与总样本数之比。
通过频数分布表可以直观地了解不同等级的分布情况。
频率分布图是利用柱状图或条形图等图形形式展示等级的分布情况。
横轴表示等级，纵轴表示频数或频率。
通过频率分布图可以帮助我们更清楚地了解等级的分布情况和集中趋势。
累积频数图是将每个等级的频数累加，并以曲线形式展示等级累积频数的变化。
通过累积频数图可以判断等级的集中趋势和离散程度。
三、等级资料的比较与推断：等级资料的比较与推断主要是通过对不同等级的统计量进行比较和分析，以判断是否存在显著差异或相关关系。
在等级资料的比较中，可以使用中位数、平均数和方差等统计量进行分析。
中位数是等级资料的中间值，可以表示等级的集中趋势。
计量资料常用的检验方法
Upper
Equal
.341
varianc
es
assume
d
Equal varianc es not assume d
.57 -1.942 10
.081
-2.117 9.81 .061
-94.8000 48.82042 -203.5786 13.9786 -94.8000 44.77996 -194.8272 5.22727
例
疗前值 疗后值 前后差值
数
25
85±19 81±16 -4.0±5.2
前后差值 变化率
-5.6±5.5%
乙组
25 73±28 75±21 1.7±8.8
1.9±7.9%
组 间 比 较 …. 1.77 t值（P值）
方差齐性 检验
F值（P 值）
……
……
1.14 ……
2.65(P<0.05) 2.86(P<0.05)
.008
-11.14994 -1.67984
-2.582
782.991 .010
-11.29264 -1.53714
MH
4.915
.027 -7.418
1075
.000
-7.29806
-4.24483
-7.283
812.239 .000
-7.32694
-4.21595
配對資料的t檢驗
d t , v 对子数－1
1075
.006
-4.01371
-.67393
-2.738
846.191 .006
-4.02424
-.66340
SF
5.311
.021 -.314
等级资料常用检验方法
03 等级资料的统计分析软件
CHAPTER
Stata软件
描述性统计
Stata提供了丰富的描述性统 计功能，如均值、中位数、 标准差等，可以快速处理等 级资料。
假设检验
Stata支持各种假设检验，如 t检验、卡方检验、秩和检验 等，适用于等级资料的统计 分析。
回归分析
生存分析
Stata提供了多种回归分析方 法，如线性回归、逻辑回归、 有序回归等，可用于等级资 料的回归分析。
数据可视化
SPSS支持各种数据可视化工具，如图表、地图等，有助 于更好地理解数据和分析结果。
04 等级资料的实际应用案例
CHAPTER
医学研究中的等级资料分析
临床试验
等级资料常用于临床试验中，如 根据病情严重程度对病人进行分 级，以便更准确地评估治疗效果。
流行病学研究
在流行病学研究中，等级资料可 用于描述疾病的分布和流行趋势， 例如疫情的爆发和传播。
等级资料常用检验方法
目录
CONTENTS
• 等级资料的定义与分类 • 等级资料的检验方法 • 等级资料的统计分析软件 • 等级资料的实际应用案例 • 等级资料检验方法的优缺点与注意事项
01 等级资料的定义与分类
CHAPTER
等级资料的定义
等级资料是指具有有序分类特性 的数据，通常表现为类别或等级
优点
不受分布类型限制，适用范围广。
应用场景
适用于等级资料，尤其是不满足参数检验条件或分布类型 未知的情况。
缺点
对数据要求较高，需要满足独立性和同分布等假设条件。
等级相关分析
定义
等级相关分析是用来研究两个 或多个等级变量之间关系的统
计方法。
应用场景
等级资料常用检验方法
b. 两 组 配 对 样 本 等 级 资 料 比 较 的 Wilcoxon秩和检验
c. 多组等级资料比较的 Kruskal-Wallis 秩 和检验
该方法对K (K>2)组独立样本进行K个 总体分布函数相同假设的检验，是在 Wilcoxon秩和检验基础上扩展的方法，称 为K-W检验。
例2 对54例牙病患者的64颗患牙的根端形态不同分 为3种，X线片显示喇叭口状为A型，管壁平行状为B 型，管壁由聚状为C型 比较不同根端形态患牙的疗效有否差别。
对于表5：
χ2=40.000，P=0.000
H=24.896 ，P=0.000
此时我们选用Kendall和Spearman等级相 关分析法分别计算相关系数t和rs。
计算公式：
2S t= 2 m 1 n m
n：总例数 m：最长对角线上的格子数 S：专用统计量
Kendall等级相关意义：当一个变量的等级为标准时， 另一个变量的等级与它不一致的情况（可分析两个以 及多个变量间的等级相关性）。
疗效 .275 .000 240 1.000 . 240 .320 .000 240 1.000 . 240
病情 Kendall's tau_b 疗效
病情 Spearman's rho 疗效
表5检验结果：
病情 Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N 1.000 . 240 .039 .480 240 1.000 . 240 .046 .482 240