非参数检验的名词解释
非参数检验的概念
(上接第15页)[10]彭玲,廖丽川.介入化疗加栓塞术与新辅助化疗全身静脉化疗在宫颈癌根治性手术患者中的应用效果比较[J].癌症进展,2017,15(7):784-786.[11]王川红,王瑛,吴爱红.顺铂联合博来霉素术前介入化疗治疗宫颈癌的临床疗效及对血清DcR3、Survivin的影响[J].中国合理用药探索,2017,14(6):6-8,12.[12]张伟,马和平,谭永胜.WANG Liang.经动脉介入化疗栓塞前后中晚期宫颈癌病变组织中Caspase-3的变化及临床意义[J].首都食品与医药,2016,23(18):45-48.(收稿日期:2019-04-20)道,氨磺必利、阿立哌唑、氯氮平治疗精神分裂症导致心电图异常率分别为30.0%、28.0%及70.0%。
该研究通过对3组患者治疗后的心电图异常数据进行比较,可见3组患者均可出现窦性心率过速、过缓或者不齐、传导阻滞、心室肥厚、缺血性ST-T改变、Q-T间期延长、ST段下降等不同程度的心电图异常情况,由此证明,使用抗精神病药物对精神分裂症患者进行治疗时常对心脏造成不同程度的损害,最终表现为不同程度的心电图异常。
张瑞林等[11]指出,在使用新型抗精神病药物治疗精神分裂症时,对女性、老人、儿童及基础心率偏慢者尤其应该加强心电图检测,可尽早发现心脏损害。
该研究结果显示,其中A组患者心电图异常率为21.88%,B组患者心电图异常率为28.13%,C组患者心电图异常率为59.38%,A组与B组患者心电图异常率明显低于C组,差异有统计学意义(P<0.05),与上述文献结果报道一致,表明氨磺必利、阿立哌唑治疗精神分裂症患者的安全性优于氨氯平,可作为治疗精神分裂症的优先选择。
综上所述,氨磺必利、阿立哌唑、氯氮平治疗精神分裂症均易可导致不同程度的心脏损害,氨氯平所致心脏损害程度明显高于氨磺必利、阿立哌唑,建议精神分裂症患者长期服用抗精神病药物尤其是氯氮平时,应尽量减少联合用药,以免加重心脏损害,同时定期进行心电图检查,尽早发现心脏损害及时治疗,最大限度提高用药安全。
参数检验和非参数检验
参数检验和非参数检验参数检验和非参数检验是统计学中两种常用的假设检验方法。
参数检验假设总体服从其中一种特定的概率分布，而非参数检验则不对总体的概率分布进行特定的假设。
本文将分析和比较这两种假设检验方法，并讨论它们的优缺点和适用范围。
参数检验的基本思想是假设总体的概率分布属于一些已知的参数化分布族，例如正态分布或泊松分布。
然后根据样本数据计算出统计量的观察值，并基于它们进行假设检验。
常见的参数检验方法有t检验、F检验和卡方检验等。
以t检验为例，它适用于研究两个样本均值之间是否存在显著差异的情况。
假设我们有两组样本数据，分别服从正态分布。
可以使用t检验来计算两组样本均值的差异是否显著。
t检验基于样本均值和标准差来估计总体均值的差异，并通过计算t值和查表或计算p值来判断差异是否显著。
参数检验的优点是它们对总体概率分布的假设比较明确，计算方法相对简单，适用于数据符合特定分布的情况。
此外，参数检验通常具有较好的效率和统计性质。
然而，参数检验也有一些限制和缺点。
首先，参数检验通常对数据的分布假设要求较高，如果数据不符合指定的分布假设，则结果可能不可靠。
另外，参数检验对样本大小的要求较高，需要较大的样本才能获得可靠的检验结果。
此外，参数检验对异常值和离群值比较敏感，这可能会导致统计结论的错误。
与参数检验相比，非参数检验更加灵活，不需要对总体的概率分布做出特定的假设。
它适用于更广泛的数据类型和样本分布。
常见的非参数检验方法有Wilcoxon符号秩检验、Mann-Whitney U检验和Kruskal-Wallis检验等。
以Wilcoxon符号秩检验为例，它适用于比较两个相关样本的差异。
这个检验不要求样本数据满足正态分布的假设，它基于样本差值的秩次来判断差异是否显著。
非参数检验的优点在于其适用范围广泛，不需要对总体分布做出特定假设，对数据平均性和对称性的要求较低，对异常值和离群值的鲁棒性较好。
此外，非参数检验对样本大小的要求较低，可以在较小的样本情况下获得可靠的结果。
非参数检验的检验方法
非参数检验的检验方法非参数检验是一种假设检验的方法，它不依赖于总体分布的具体形式，而是基于样本数据进行推断。
相比于参数检验，非参数检验更加灵活和普适，可以适用于更广泛的情况。
非参数检验的主要思想是通过对样本数据的排序或者秩次变换，来推断总体的性质。
下面将介绍几种常见的非参数检验方法：1. Mann-Whitney U检验（又称Wilcoxon秩和检验）：Mann-Whitney U检验用于比较两个独立样本的总体中位数是否相等。
它的基本思想是将两组样本的数据合并，按照从小到大的顺序进行排列，并为每个值分配一个秩次。
然后计算两组数据秩次和之差的绝对值，该值即为检验统计量U，根据U的大小可以进行推断。
2. Kruskal-Wallis H检验：Kruskal-Wallis H检验用于比较多个独立样本的总体中位数是否相等。
它的基本思想是将所有样本的数据合并，按照从小到大的顺序进行排列，并为每个值分配一个秩次。
然后计算每个样本的秩次和，以及总体的秩次和。
根据这些秩次和的差异来进行推断。
3. 秩和检验：秩和检验是一类常见的非参数检验方法，包括Wilcoxon符号秩检验和符号秩和检验。
这两种方法都是用来比较两个相关样本的总体中位数是否相等。
基本思想是将两个样本的差的符号进行标记，并用秩次表示绝对值大小的顺序。
然后根据秩次和的大小来进行推断。
4. Friedman检验：Friedman检验用于比较多个相关样本的总体中位数是否相等。
它的基本思想是将所有样本的数据进行秩次变换，并计算每个样本的秩次和。
然后根据秩次和的差异来进行推断。
在进行非参数检验时，需要注意以下几点：1. 样本独立性：非参数检验通常要求样本之间是独立的，即样本之间的观测值不受其他样本观测值的影响。
如果样本之间存在相关性，应考虑使用相关性检验或者非参数检验的相关版本。
2. 样本大小：非参数检验对样本的大小没有严格要求，但样本大小较小时可能会影响检验的统计功效。
非参数检验介绍
非参数检验介绍1 关于非参数的一些常识•经典统计的多数检验都假定了总体的背景分布。
•但在总体未知时，如果假定的总体和真实总体不符，那么就不适宜用通常的检验。
•这时如果利用传统的假定分布已知的检验，就会产生错误甚至灾难。
•无需假定总体分布的具体形式，仅仅依赖于数据观测值的相对大小(秩)或零假设下等可能的概率等和数据本身的具体总体分布无关的性质进行的检验都称为非参数检验(nonparametric testing)。
1 关于非参数的一些常识•这些非参数检验在总体分布未知时有很大的优越性。
它总是比传统检验安全。
•在总体分布形式已知时，非参数检验不如传统方法效率高。
这是因为非参数方法利用的信息要少些。
往往在传统方法可以拒绝零假设的情况，非参数检验无法拒绝。
•但非参数统计在总体未知时效率要比传统方法要高，有时要高很多。
是否用非参数统计方法，要根据对总体分布的了解程度来确定。
•这里介绍一些非参数检验。
•关于非参数方法的确切定义并不很明确。
我们就其最广泛的意义来理解。
•在计算中，诸如列联表分析中的许多问题都有精确方法，Monte Carlo 抽样方法和用于大样本的渐近方法等选择。
精确方法比较费时间，后两种要粗糙一些，但要快些。
秩（rank ）•非参数检验中秩是最常使用的概念。
什么是一个数据的秩呢？一般来说，秩就是该数据按照升幂排列之后，每个观测值的位置。
例如我们有下面数据X i 159183178513719R i75918426310这下面一行（记为R i ）就是上面一行数据X i 的秩。
秩（rank ）•利用秩的大小进行推断就避免了不知道背景分布的困难。
这也是非参数检验的优点。
•多数非参数检验明显地或隐含地利用了秩的性质；但也有一些非参数方法没有涉及秩的性质。
2 单样本检验2.1单样本中位数(α-分位数)符号检验•我们知道某点为中位数(α-分位数)意味着一个数小于该点的概率应该为0.5(α).•因此，一个观测值小于该点（或与该点之差的符号为负号）的概率为0.5(α)。
第十章 非参数检验
10
11 12 13 14 15
70
85 75 68 70 65
66
67 65 70 78 67
76
80 90 86 85 75
SPSS过程演示
五、配对样本间非参数检验
1. 二项选择任务中配对样本间的差异比较 实例分析：某体育教师为了改进学校体育工作，有效增进 学生体质并提高其体育达标率，他采用匹配方法组织了两 个相等的教学试验组 ，一组作为控制组（group 1) ，继续
实例 2 ：教务处要求各院系在本科生毕业设计的成绩评定中，注意 成绩等级的人数分布，一般应符合如下表格中第一行所示的比例 。
某院65名本科生毕业设计成绩等级分布如下表第二行数字。请问该
院系学生毕业设计的成绩评定是否符合学校要求？
评定等级
要求比例 某院各等级人数
优秀
10% 8
良好
50% 43
中等
30% 13
使用传统教学方法；一个组作为实验组（group2），采用
新的教学方法。经过一年的教学周期后进行达标测试，结 果如下页表所示。
请问新的体育教学方法有无明显的优势？其是否可以
有效地提高学生的体育达标率？(McNemar检验)
体育教学训练方法改革试验测试结果（不同方法训练后学生达标情况登记） 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 控制组 达标 不达标 不达标 达标 不达标 不达标 达标 不达标 实验组 达标 达标 不达标 达标 达标 达标 达标 不达标
星期日 星期一 10500 星期二 11800 星期三 12200 星期四 13200 星期五 14000 星期六 18500
顾客数 15000
解决方案
SPSS过程演示
（1）建立数据文件，包括两个变量：“时间”、“顾客数”； （2）打开“DATA”菜单条选中“Weight cases…”打开对话框，将“顾客数” 变
SPSS非参数检验
卡方检验
流行病学与卫生统计学教研室
25
卡方检验
两（多）个率或构成比的比较 一致性检验与配对卡方检验 分层卡方检验
Analyze
Descriptive Statistics
Crosstabs
26
卡方检验
理论复习 适用于分类变量的统计推断
27
两个率或构成比的比较
应用案例 ➢ 某医生为比较中药和西药治疗胃炎的疗效，随机抽取
17
Test Stat istics b
Man n-Whitney U Wilcoxon W Z Asy mp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-t ailed S ig.)]
a. Not correcte d for tie s. b. Grouping Variable: 分组
非参数检验
流行病学与卫生统计学教研室
1
非参数检验
配对设计非参数检验 两独立样本非参数检验 多个独立样本的非参数检验
Analyze
Nonparmetric Test
2
非参数检验
理论复习
➢ 当总体分布类型未知、已知总体分布与检验所需条件不符、一 端或两端有不确定值时，不再对总体的几个参数进行假设检验， 而是对总体分布的位置、分布的形状进行比较。
Mini法 Wright法
-1.245a
.213
.240
.120
.017
配对设计的非参数检验
练习
➢ 为研究长跑运动对增强普通高校学生的心功能的效果，某学院 随机抽取15名男生，进行5个月的长跑锻炼，5个月前后分别测 得其晨脉数据，问长跑锻炼后的晨脉次数是否有降低？ （chenmai.sav)
第九讲-2 非参数检验-差异显著性检验
单个样本的Wilcoxon符号秩和检验
• 单个样本中位数和总体中位数比较，目的 是推断样本所来自的总体中位数M与某个已 知的中位数M0是否有差别。
• 用样本各变量与M0的差值，即推断差值的 总体中位数和0是否有差别。
• 已知某地正常人尿氟含量的中位数为 45.30µmol/L,今在该地某厂随机抽取12名 工人，测得尿氟含量如表所示。
T界值表（配对比较的符号秩和检验用）
N
单侧：0.05 双侧：0.10
5 0--15
6 2--19
7 3--25
8 5--31
9 8--37
10 10--45
11 13--53
12 17--61
单侧：0.025 单侧：0.01 单侧：0.005 双侧：0.05 双侧：0.02 双侧：0.010
0--21
秩和检验概述
“秩”：按数据大小排定的次序号，又称秩次号。 编秩：将观察值按顺序由小到大排列，并用序号代替原始
变量值本身。 用秩次号代替原始数据后，所得某些秩次号之和，即按某
种顺序排列的序号之和，称为秩和，反映了一组数据在 分布上的范围位置。 基本思想： 基于秩次（通过编秩，用秩次代替原始数据信息来进行检 验）。 即检验各组的平均秩或秩和是否相等。如果经检验得各组 的平均秩和秩和不相等，则可以推论数据的分布不同。
非参数检验
• 许多调查或实验所得的科研数据，常常具有如下特点： （1）资料的总体分布类型未知或无法确定； （2）资料分布类型已知，但不符合正态分布； （3）某些变量可能无法精确测量如等级资料。 （4）一端或两端为不确定数值的资料 这时做统计分析就不能使用参数检验，而是要采用非参
数检验：即不考虑总体分布类型是否已知，不比较总 体参数，只比较总体分布的位置是否相同的统计方法。
7.1 非参数及相关性检验
非参数统计之非参数及相关性检验非参数检验Pearson相关性检验Spearman相关性检验Kendall相关性检验非参数检验非参数检验（non-parametric test）※一种与总体分布状况无关的检验方法，它不依赖于总体分布的形式，应用时可以不考虑被研究的对象为何种分布以及分布是否已知※非参数检验主要是利用样本数据之间的大小比较及大小顺序，对两个或多个样本所属总体是否相同进行检验，而不对总体分布的参数如均值、标准差等进行统计推断Pearson相关性检验功能：对于服从正态分布的两个变量检验其相关程度例1 物质吸附某种物质在不同温度下可以吸附另一种物质，如果温度x(单位：℃)与吸附重量y(单位：mg)的观测值如下所示，并且考虑它们都服从正态分布：温度(x) 1.5 1.8 2.4 3.0 3.5 3.9 4.4 4.8 5.0重量(y) 4.8 5.7 7.0 8.3 10.9 12.4 13.1 13.6 15.3试问吸附重量与温度间相关程序如何？data ex;input x y @@;cards;1.5 4.8 1.8 5.72.4 7 3 8.33.5 10.9 3.9 12.44.4 13.14.8 13.6 5 15.3;proc corr; /*Pearson相关性检验*/run;相关系数：0.99109原假设0:H 0=ρ备择假设0:H 1≠ρ相关系数显著性的检验：Pr>|r|<0.0001 <<0.05 构成小概率，拒绝原假设0:H 0=ρ接受备择假设0:H 1≠ρSpearman相关性检验功能：利用两个变量的秩次大小检验其相关程度，对原始变量的分布不作要求例2 能力评价调查某个专业篮球队9名球员投篮率和弹跳力这两个方面能力的等级关系，具体数据见下表：投篮率123456789弹跳力451326879试问投篮率与弹跳力间相关程序如何？data ex;input x y @@;cards;1 42 53 14 35 26 678 8 79 9;proc corr spearman;/*Spearman相关性检验*/run;相关系数：0.71667原假设0:H 0=ρ备择假设0:H 1≠ρ相关系数显著性的检验：Pr>|r|<0.0298 <0.05 构成小概率，拒绝原假设0:H 0=ρ接受备择假设0:H 1≠ρKendall相关性检验功能：同Spearman相关性检验，适用于两个变量为有序分类的情形例2 能力评价调查某个专业篮球队9名球员投篮率和弹跳力这两个方面能力的等级关系，具体数据见下表：投篮率123456789弹跳力451326879试问投篮率与弹跳力间相关程序如何？data ex;input x y @@;cards;1 42 53 14 35 26 678 8 79 9;proc corr kendall;/*kendall相关性检验*/run;相关系数：0.55556原假设0:H 0=ρ备择假设0:H 1≠ρ相关系数显著性的检验：Pr>|r|<0.0371 <0.05 构成小概率，拒绝原假设0:H 0=ρ接受备择假设0:H 1≠ρ。
SPSS的参数检验和非参数检验
SPSS的参数检验和非参数检验SPSS是一种非常常用的统计分析软件，可以用于参数检验和非参数检验。
参数检验是假设检验的一种方法，用于判断统计样本是否代表总体。
而非参数检验则是用于检验数据是否满足一些分布假设，或判断两个或多个群体是否具有差异。
参数检验主要有t检验、方差分析和回归分析等。
其中，t检验用于比较两个样本均值是否有显著差异，包括独立样本t检验和相关样本t检验。
方差分析用于比较三个或更多样本均值是否有显著差异，可以进行单因素方差分析或多因素方差分析。
回归分析用于建立预测模型，可以通过线性回归或多项式回归进行。
非参数检验通常适用于数据不满足正态分布或方差齐性的情况，如Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis H检验、Mann-Whitney U检验等。
Wilcoxon符号秩检验用于比较两个配对样本的差异是否有显著差异，Kruskal-Wallis H检验用于比较三个或更多独立样本的差异是否有显著差异，Mann-Whitney U检验用于比较两个独立样本的差异是否有显著差异。
在SPSS中进行参数检验和非参数检验一般需要进行以下步骤：1.导入数据：将数据导入SPSS软件，可以通过选择文件-导入功能进行操作。
2.设定分析变量：定义需要进行分析的变量，并将其添加到分析列表中。
3.选择统计方法：根据实验设计和数据分布情况，选择合适的参数检验或非参数检验方法。
4.执行分析：点击运行按钮进行分析，在分析结果中可以查看得到显著性水平、均数、方差等指标。
5.结果解释：根据分析结果进行假设检验，判断是否存在显著差异，并解释其结果。
无论是参数检验还是非参数检验，在进行分析前需要注意数据的合理性、样本的选择和实验设计的合理性等，以保证分析结果的可靠性。
同时，还应根据不同的研究目的和数据特点选择适当的方法，并合理解释分析结果。
在SPSS软件中，可以通过图表、表格和描述性统计等形式展示和解释结果，并通过结果进行科学判断和相关推断。
非参数检验应用的条件
非参数检验应用的条件非参数检验通常用于检验不可能被列为数值序列的样本数据。
它通过比较两个不同组别（甲组和乙组）的值，检测其之间是否存在显著的差异，可用于评估实验结果差异的统计显著性。
它主要有两类：比较型非参数检验和相关型非参数检验。
比较型非参数检验主要用于比较样本的属性的不同；而相关型非参数检验主要用于衡量变量间的相关性。
比较型非参数检验除了比较两组之间不同特征的不同外，还应用于比较部分个体指标和全体指标之间的一致性和差异性，即检验样本组别之间每个成员特征的相似度或差异性。
常见的比较型非参数检验有 Wilcoxon-Mann-Whitney检验，Kruskal-Wallis检验，Friedman检验等。
相关型非参数检验通常用于衡量变量间的相关性，其首要作用是检查定量变量的相关情况。
在一般情况下，它可用于检验两组数据间的线性相关性，也可以用来分析两个或多个变量之间的数据相关性，以及两个表型之间的相关性。
相关型非参数检验常用的方法主要有 Spearman等级相关系数，Kendall's tau等级相关系数，Sperman-Z检验，Fries检验，Crane检验，Goodman-Kruskal检验等。
此外，还有其他一些应用非参数检验的情形：1.ANOVA和重复测量ANOVA无法应用时使用非参数检验；2.处理小样本的数据以确定实验结果的有效性；3.处理数据具有显著的偏态(skew)；4.处理多元问题中检验依据分类变量的差异和相关性；5.定性分析；6.多元聚类分析(Multivariate Clustering Analysis)；7.运用dendrograms和拖拽图等，比较不同样本和样本之间的距离；8.非参数平滑；9.分配检验；10.特色分析；等操作中进行检验。
总而言之，非参数检验可以用于诊断回归模型、处理小样本数据、分析大量多变量待检数据、以及无法用参数检验的，可以用大量的非参数技术来完成的任务等场合，具有非常广泛的应用。
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非参数检验的名词解释
非参数检验是一种统计方法，用于在数据不满足正态分布或其他假设条件的情况下进行统计推断。
与参数检验相比，非参数检验不需要对总体参数做出假设，而是直接利用样本数据进行推断。
以下是相关名词解释：
1. 非参数：指在进行统计推断时，不对总体的分布形式或参数做出特定的假设。
非参数方法依赖于具体的样本数据，不依赖于总体的分布特征。
2. 假设检验：统计推断的一种方法，用于通过对样本数据进行分析来得出关于总体参数或总体分布的结论。
假设检验通常涉及对某个假设的拒绝或接受。
3. 正态分布：也称为高斯分布，是一种连续概率分布，常用于描述许多自然现象和随机变量的分布。
参数检验通常基于对总体数据服从正态分布的假设。
4. 参数检验：通过对总体参数的估计和假设进行统计推断的
方法。
参数检验通常要求数据满足特定的假设条件，如正态分布、独立性和方差齐性等。
5. 统计显著性：在假设检验中，用于评估观察到的差异或效应是否显著。
统计显著性通常以p值表示，若p值小于预设的显著性水平（如0.05），则可以拒绝零假设。
非参数检验在实际应用中具有灵活性和广泛适用性，特别适合处理样本数据不满足假设条件的情况。
它们不依赖于总体分布的形式，因此更加鲁棒，并可以应用于各种类型的数据集。