第十章基于秩次的非参数检验.ppt
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1、第十章 基于秩次的非参数检验,本章内容:,第一节 配对样本比较的Wilcoxon符号秩检验第二节 两个独立样本比较的Wilcoxon秩和检验第三节 完全随机设计多个样本比较的Kruskal-Wallis H 检验第四节 随机区组设计多个样本比较的Friedman M检验,概述 前面所述的计量资料的t 检验和 F 检验,都是基于总体分布为正态分布、总体方差相等的前提下对总体均数进行的检验。这类检验方法总体分布为已知的函数形式,是对其总体参数作假设检验称为参数检验(parametric test)。,若总体分布未知或已知总体分布与检验所要求的条件不符,数据转换也不使其满足参数检验的条件,这时需要采
2、用一种不依赖于总体分布的具体形式,与总体参数无关的检验方法。这种方法不受总体参数的影响,它检验的是分布,不是参数,称为非参数检验(nonparametric test)。,本章介绍常用的秩转换(rank transformation)的非参数检验,也称秩和检验(rank sum test),该类方法在非参数检验中占有重要地位。秩转换的非参数检验是首先将定量数据从小到大,或等级从弱到强转换成秩后,再求秩和,计算检验统计量秩统计量,做出统计推断。,由于秩统计量的分布与原数据总体分布无关,具有较好的稳健性,可用于任何分布类型的资料。例如,一端或两端有不确定数值(如 15.0)的资料、总体分布为偏态或
3、分布不明的小样本(比如n30)资料、不满足参数检验条件的资料、等级资料等。如果已知其计量资料满足(或近似满足)参数检验条件的,应该选用参数检验的方法,因为此时若选用秩转换的非参数检验的方法,会降低检验效能。,第一节,配对设计和单样本资料的符号秩和检验,一、配对设计资料的符号秩和检验,配对设计计量资料两处理效应的比较,一般采用配对t检验,如果差数严重偏离正态分布,可采用Wilcoxon秩检验,亦称符号秩和检验(signed rank test)。一般认为,在数据满足配对t检验要求时,Wilcoxon秩检验的功效是检验效能的95%左右。,目的是推断配对样本差值的总体中位数是否和0有差别,即推断配对
4、的两个相关样本所来自的两个总体中位数是否有差别。方法步骤见例8-1。,例10-1 某研究者欲研究保健食品对小鼠抗疲劳作用,将同种属的小鼠按性别和年龄相同、体重相近配成对子,共10对,并将每对中的两只小鼠随机分到保健食品两个不同的剂量组,过一定时期将小鼠杀死,测得其肝糖原含量(mg/100g),结果见表10-1,问不同剂量组的小鼠肝糖原含量有无差别?,1.建立检验假设,确定检验水平,2.求检验统计量T值,省略所有差值为0的对子数,令余下的有效对子数为n,见表10-1第(4)栏,本例 n=10;,检验步骤,若多个差值为0,可通过提高测量工具的精度来解决。,按差值的绝对值从小到大编秩,然后分别冠以正
5、负号。遇差值绝对值相等则取平均秩,称为相同秩(ties)(样本较小时,如果相同秩较多,检验结果会存在偏性,因此应提高测量精度,尽量避免出现较多的相同秩),表10-1第(4)栏差值的绝对值为2.29有2个,其秩依次应为1,2,皆取平均秩为1.5,见表10-1第(5).,任取正秩和或负秩和为T,本例取T=6.5。,3.确定P值,作出推断结论,(1)查表法(时),查T界值表(附表9),判断原则:内大外小。,(2)正态近似法(n50时)超出附表9范围,可用正态近似法作u检验。,当n不很大时,统计量Z需要作如下的连续性校正:,二、一组样本资料的符号秩和检验,若单组随机样本来自正态总体,比较其总体均数与某
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- 第十 基于 参数 检验
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