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spss秩和检验

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)。

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

(2)、(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(μg/l)

样品号

(1)

离子交换法

(2)

蒸馏法

(3)

差值

(4)=

(2)(3)

秩次

(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≠0α=0.05

T++T-=1+2+3+…n=n(n+1)/2

1小样本(n≤50)--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

若下限表中概率值

若T≤下限或T≥上限,则P值≤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:

*校正公式:

当相同秩次个数较多时

tj:

第j个相同秩次的个数

SPSS:

建立变量名:

录入数值:

统计分析:

分析——非参数检验——两相关样本(配对样本)

结果分析:

表一:

第一行:

b-a的负秩(NegativeRanks)有5个(右上角的a在表下方有注释),平均秩次为5.3,负秩和为26.5。

第二行:

正秩,正秩的个数,平均秩次,正秩和。

表二:

可用正秩和18.5或负秩和26.5计算,习惯上用较小的秩和计算Z值。

p=0.635大于0.05,不拒绝H0,还不能认为两种方法有差别。

二、两个独立样本比较的Wilcoxon秩和检验(Wilcoxonranksumtest)

1.原始数据的两样本比较

例2某实验室观察局部温热治疗小鼠移植肿瘤的疗效,以生存日数作为观察指标,试检验两组小鼠生存日数有无差别?

 

实验组

对照组

生存日数

秩次

生存日数

秩次

10

9.5

2

1

12

12.5

3

2

15

15

4

3

15

16

5

4

16

17

6

5

17

18

7

6

18

19

8

7

20

20

9

8

23

21

10

9.5

90以上

22

11

11

12

12.5

13

14

n1=10

T1=170

n2=12

T2=83

时间资料不服从正态分布

H0:

两总体分布位置相同H1:

两总体分布位置不同a=0.05

记n较小组秩和为T,样本量n1。

如果n1=n2,可取任秩和

1查表法:

查T界值表:

n1≤10,n2n1≤10

界值的判断标准:

若下限表中概率值

若T≤下限或T≥上限,则P值≤表中概率值

2正态近似法

当n1或n2-n1超出T界值表的围时,随n增大,T的分布逐渐逼近均数为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:

*校正公式(当相同秩次较多时)

SPSS

建立变量名:

录入数值:

统计分析:

结果分析:

Z值为-3.630,p<0.001,拒绝H0

2.频数表资料(或等级资料)的两样本比较

例320名正常人和32名铅作业工人尿棕色素定性检查结果见下表。

问铅作业工人尿棕色素是否高于正常人?

结果

(1)

人数

秩次

(5)

平均秩次(6)

秩和

正常人

(2)

铅作业工人

(3)

合计

(4)

正常人

(7)=

(2)(6)

铅作业工人

(8)=(3)(6)

-

18

8

26

1-26

13.5

243

108

2

10

12

27-38

32.5

65

325

++

0

7

7

39-45

42.0

0

294

+++

0

3

3

46-48

47.0

0

141

++++

0

4

4

49-52

50.5

0

202

合计

n1=20

n2=32

52

-

-

T1=308

T2=1070

取n较小组的秩和为T值,用校正公式计算。

即:

SPSS:

建立变量名:

录入数值:

 

统计分析:

结果分析:

同两个独立样本比较的Wilcoxon秩和检验

Mann-WhitneyTest

P<0.001,拒绝H0

 

三、多个样本比较的秩和检验(Kruskal-WallisHtest)

1.原始数据法

例4某研究者测定正常人、单纯性肥胖、皮质醇增多症者各10人的血浆总皮质醇含量见下表,问这三组人的血浆总皮质醇含量有无差别?

三组人的血浆总皮质醇含量测定值(μg/L)

正常人

单纯性肥胖

皮质醇增多症

测定值

秩次

测定值

秩次

测定值

秩次

0.4

1

0.6

2

9.8

20

1.9

4

1.2

3

10.2

21

2.2

6

2.0

5

10.6

22

2.5

8

2.4

7

13.0

23

2.8

9

3.1

10.5

14.0

25

3.1

10.5

4.1

14

14.8

26

3.7

12

5.0

16

15.6

27

3.9

13

5.9

17

15.6

28

4.6

15

7.4

19

21.6

29

6.0

18

13.6

24

24.0

30

Ri

ni

96.5

10

 

117.5

10

 

251

10

H0:

三组人的血浆总皮质醇含量总体分布位置相同

H1:

三组人的血浆总皮质醇含量总体分布位置不全相同

a=0.05

SPSS

建立变量名

录入数值:

统计分析:

结果分析:

若g(组数)=3且最小样本例数大于5或g>3时,H或HC近似服从自由度为g-1的卡方分布。

H=18.130,自由度=2,P<0.001,拒绝H0,三组总体分布位置不全相同,需做两两比较。

2.频数表法:

例5

(单向有序分类变量的多个样本比较)

用A、B、C三种药物治疗单纯性慢性支气管炎,结果见表第

(1)~(5)栏,问三种药物的总体疗效是否不同。

表三种药物疗效比较的秩和检验计算过程

疗效

(1)

药物

合计

(5)

秩次

(6)

平均

秩次(7)

秩和R1

(8)=

(2)(7)

秩和R2

(9)=

(3)(7)

秩和R3

(10)=

(4)(7)

A

(2)

B

(3)

C

(4)

治愈

17

5

3

25

1~25

13.0

221.0

65.0

39.0

显效

51

11

17

79

26~104

65.0

3315.0

715.0

1105.0

好转

33

52

47

132

105~236

170.5

5626.5

8866.0

8013.5

无效

7

24

26

57

237~293

265.0

1855.0

6360.0

6890.0

合计

108

92

93

293

11017.5

16006.0

16047.5

检验步骤如下:

(1)建立检验假设

H0:

三种药物疗效的总体分布相同

H1:

三种药物疗效的总体分布不同或不全相同

=0.05

(2)编秩

用各疗效等级的合计值排序确定秩次围,如表第(6)栏所示,A、B、C三种药物总的治愈人数是25,他们的秩次围是1~25。

同理疗效为“显效”组的秩次围是26~104,以此类推。

再对第(6)栏秩次围的上下限求和取平均值得各等级的平均秩次,如第(7)栏所示,疗效为“治愈”组的平均秩次为

=13。

(3)求秩和

分别用第

(2)~(4)栏各等级的频数与(7)栏平均秩次相乘再求和,如第(8)~(10)栏所示。

(4)计算统计量H值

将第(8)~(10)栏的总秩和ΣT1、ΣT2、ΣT3代入公式(11.15)计算H值。

若各样本相同秩次较多时(如超过25%),由公式(11.15)计算所得H值偏小,应按公式(11.16)和公式(11.17)对H值作校正计算Hc

H=

(∑

)-3(N+1)

H=

+

+

)-3(293+1)=48.23

C=1-(tj3-tj)/(N3-N)

C=1-(253-25)(793-79)(1323-132)(573-57)/(2933-293)=0.9086

Hc=H/C

Hc=48.23/0.9086=53.08

(5)确定P值和作出统计结论

若组数k=3,每组例数均小于或等于5,可查附表H界值表,得出P值。

本例各组例数均大于5,已超出附表的围,则H值近似服从ν=k-1的χ2分布,可查附表的χ2界值表。

故按ν=3-1=2,查χ2界值表得χ20。

05

(2)=5.99,因为53.08>5.99,故P<0.05。

按α=0.05水平拒绝H0,接受H1认为三种药物的疗效不同或不全相同。

用SPSS统计软件中的nonparametrictests—KIndependentSamples—Kruskal-WallisH程序做秩和检验得到Hc统计量。

 

四、Friedman秩和检验

用于随机区组设计的非参数方法,分别在每个区组编秩。

 

秩和检验方法要点和注意事项

检验方法

方法要点

注意事项

配对样本的符号秩检验

1.依差值大小编秩,再冠以差值的符号,任取T+、T-作为T,查附表9,T界值表。

T>T界值,P>α。

2.n>50,用z检验。

编秩时若差值绝对值相同符号相反,取平均秩次。

0差值省略。

两独立样本的秩和检验(分布位置)

1.按两组数据由小到大统一编秩,以n1较小者为T,查附表10T界值表。

T在界值围,P>α。

2.n1>10或n1-n2>10时,用z检验。

1.编秩时若相同数据在不同组,取平均秩次。

2.当相同秩次较多时,使用校正公式。

成组设计多样本比较的秩和检验(K-W检验)

1.将k组数据由小到大统一编秩,求各组秩和Ri。

2.计算H值,用ν=k-1查χ2界值表,确定P值。

3.拒绝H0时,应作多个样本两两比较的秩和检验。

1.编秩时若相同数据在不同组,取平均秩次。

2.当相同秩次较多时,使用校正公式。

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