35页卫生统计学：秩和检验.pptx

35页卫生统计学：秩和检验

CONTENTS

秩和检验概述

秩和检验的基本原理

常用秩和检验方法

秩和检验的步骤与实例分析

秩和检验与其他统计方法的比较

秩和检验的注意事项与未来展望

秩和检验概述

01

定义

秩和检验是一种非参数统计检验方法，通过对观察值进行排序并赋予秩次，利用秩次的平均值或中位数进行统计分析，以检验两个或多个样本的差异或一致性。

目的

秩和检验主要用于处理等级数据或连续数据，特别是在数据分布不明确或不符合正态分布时，能够提供一种有效的统计推断方法。

适用于处理等级数据、连续数据以及不符合正态分布的数据，尤其在处理非正态分布的连续数据时具有优势。

适用范围

秩和检验对样本量有一定的要求，样本量过小可能导致检验效能降低；同时，对于极端值或离群点的处理可能不够敏感。

限制

历史

秩和检验由美国统计学家Wilcoxon于1945年提出，经过多年的发展与完善，已经成为统计学中的重要方法之一。

发展

随着计算机技术的进步和统计学理论的不断完善，秩和检验的应用范围不断扩大，在医学、生物学、经济学等多个领域得到广泛应用。同时，针对秩和检验的改进和新方法也不断涌现，如基于秩和检验的稳健统计方法等。

秩和检验的基本原理

02

在统计学中，秩指的是数据点的顺序位置，即数据点在排序后序列中的位置。

对于一组数据，首先进行从小到大的排序，然后按照排序后的位置给每个数据点分配一个正整数，即为该数据的秩。

计算方法

秩

假设检验的基本思想

通过提出假设并利用样本数据对假设进行检验，以判断假设是否成立。

假设检验的步骤

提出假设、构造检验统计量、确定临界值、做出推断结论。

利用样本数据对总体参数进行估计，常用的参数估计方法有矩估计和极大似然估计等。

参数估计

在参数估计的基础上，根据样本数据和一定的置信水平，构造一个包含总体参数的置信区间，并对该区间进行评估。

区间估计

常用秩和检验方法

03

适用于小样本、非正态分布的数据，尤其当数据不服从参数检验条件时。

基于观察值的频数和累计频数，计算U值和Z值，进而得出P值。

用于比较两个独立样本的总体中位数是否相同。

要求数据独立且总体分布未知。

定义

应用场景

计算方法

注意事项

也称为配对样本的Wilcoxon符号秩检验，用于比较配对观测值之间的差异。

适用于配对设计的数据，如同一对象在不同条件下的观测值。

计算每对观测值的差值，并根据差值的符号和大小赋予秩次，然后进行统计分析。

要求数据来自同一总体，且差值符合正态分布。

定义

应用场景

计算方法

注意事项

02

04

01

用于比较三个或更多独立样本的总体中位数是否相同。

适用于大样本、非正态分布的数据，尤其当数据不服从参数检验条件时。

要求数据独立且总体分布未知。

03

基于观察值的频数和累计频数，计算H值，然后根据H值和自由度计算P值。

定义

计算方法

注意事项

应用场景

秩和检验的步骤与实例分析

04

确定研究问题，并收集相关数据。例如，比较两种治疗方法的疗效。

确保样本具有代表性，并考虑研究伦理和法规。

通过调查、实验或观察等方法获取原始数据。

明确研究目的

选择合适的研究对象

收集数据

数据整理

对数据进行清洗、核对和分类，确保数据准确无误。

正态性检验

使用图形或统计方法检验数据是否符合正态分布，以选择合适的统计方法。

单样本与两样本秩和检验

根据研究目的选择单样本或两样本秩和检验。

配对样本与独立样本秩和检验

根据数据类型选择配对或独立样本秩和检验。

将数据按照大小排序，并赋予秩次。

计算秩次

根据选择的秩和检验方法计算统计量。

计算W值或Z值

根据统计量的大小和分布，解释结果的统计学意义。

撰写简洁明了的报告，包括研究目的、方法、结果和结论。

由同行专家或导师对报告进行审核，并根据反馈进行必要的修改。

结果解读

撰写报告

报告审核与修改

秩和检验与其他统计方法的比较

05

VS

适用于小样本、正态分布的数据，比较两组数据的均值是否存在显著差异。

秩和检验

适用于任何类型的样本，特别是等级数据和不符合正态分布的数据，比较两组数据的总体分布是否存在显著差异。

t检验

卡方检验

用于比较实际观测频数与期望频数之间的差异，常用于分析分类变量。

要点一

要点二

秩和检验

适用于连续或等级数据，分析数据分布是否一致，不受数据分布限制。

用于研究自变量与因变量之间的关系，预测因变量的值。

主要用于比较两组数据的总体分布是否存在显著差异，不涉及预测或因果关系的推断。

回归分析

秩和检验

秩和检验的注意事项与未来展望

06

数据类型

秩和检验要求数据为非参数数据，即数据分布情况不明或不服从正态分布。因此，在使用秩和检验前，需要先对数据进行正态性检验。

异常值处理

在秩和检验中，异常值会对结果产生较大影响。因此，在进行秩和检验前，需要对数据进