臨床醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)與spss運(yùn)用-liu第九課下

1、解螺旋課堂醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)與SPSS運(yùn)用解螺旋老師醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)與SPSS運(yùn)用之十二秩和檢驗(yàn)秩和檢驗(yàn)一、非參數(shù)檢驗(yàn)的概念、優(yōu)缺點(diǎn)秩和檢驗(yàn)的基本步驟二配對(duì)資料的符號(hào)秩和檢驗(yàn)（Wilcoxon配對(duì)法） 三兩樣本比較的秩和檢驗(yàn)（Wilcoxon兩樣本比較法）四多個(gè)樣本比較的秩和檢驗(yàn)（Kruskal-wallis法，即H檢驗(yàn)）五、多個(gè)樣本間兩兩比較的秩和檢驗(yàn)一、非參數(shù)檢驗(yàn)的概念、優(yōu)缺點(diǎn)前面介紹的檢驗(yàn)方法稱為參數(shù)檢驗(yàn)（parametrictest），對(duì)總體的分布類型作某種假定，基于這類假定的統(tǒng)計(jì)方法。非參數(shù)檢驗(yàn)：對(duì)總體的分布類型不作任何要求的統(tǒng)計(jì)方法稱非參數(shù)檢驗(yàn)（nonparametric test），由于其對(duì)總體分

2、布不作嚴(yán)格假定，所以又稱任意分布檢驗(yàn)（distribution-free test）。非參數(shù)檢驗(yàn)使用條件1.總體嚴(yán)重偏離正態(tài)性且無適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方法的資料方差不齊等級(jí)資料2.3.4.邊界不確定的資料(如資料中出現(xiàn)50mg或0.5mg以下)秩和檢驗(yàn) 屬非參數(shù)方法。2檢驗(yàn)對(duì)總體的分布沒有任何要求，也屬非參數(shù)方法。非參數(shù)檢驗(yàn)的優(yōu)缺點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)：不受總體分布的限制，適用范圍廣。適宜定量模糊的變量和等級(jí)變量。方法簡便易學(xué)。 缺點(diǎn)：如果是精確測量的變量，并且已知服從或者經(jīng)數(shù)學(xué)轉(zhuǎn)換后服從某個(gè)特定分布（如正態(tài)分布），這時(shí)進(jìn)行秩和檢驗(yàn)，人為地將精確測量值變成順序的秩，將丟失部分信息，造成檢驗(yàn)功效下降。秩和檢驗(yàn)的基本例

3、：假設(shè)有一組觀察值為1.1,1.3,1.7,2.3,11.4。顯然這一變量從正態(tài)分布，觀察值間差異較大，既不對(duì)稱，標(biāo)準(zhǔn)差也較大。但如果將變量作轉(zhuǎn)換，變成秩變量：Y=1，2，3，4，5，則分布對(duì)稱了，觀察值間的差異也均勻了，標(biāo)準(zhǔn)差也減小了。然后對(duì)秩和分布的中心位置(平均秩和)作檢驗(yàn)，這就是秩和檢驗(yàn)。秩和檢驗(yàn)的基本步驟(1)建立假設(shè)(2)計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量由小到大編秩分別求秩和(3)確定P值，下結(jié)論二、配對(duì)設(shè)計(jì)資料的符號(hào)秩和檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)配對(duì)資料的差值是否來自于中位數(shù)為0的總體，適用于連續(xù)性資料?？捎糜谕茢嗫傮w中位數(shù)是否等于某個(gè)指定值或推斷配對(duì)樣本差值的總體中位數(shù)是否為0。配對(duì)設(shè)計(jì)資料的符號(hào)秩和檢驗(yàn)的基

4、本步驟建立假設(shè)：H0：差值的總體中位數(shù)為0。H1：差值的總體中位數(shù)不為0。0.05計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量： (1)求差值： (2)編秩：差值的絕對(duì)值從小到大編秩，絕對(duì)值相等，符號(hào)不相同時(shí)，取平均；零差值不參與編秩；將之前。 (3)分別求正負(fù)差值的正負(fù)標(biāo)在，T-，T+。之和3確定P值，判斷結(jié)果配對(duì)設(shè)計(jì)資料如何編秩某醫(yī)院培訓(xùn)前后護(hù)理分護(hù)士（1）培訓(xùn)前評(píng)分（2）培訓(xùn)后評(píng)分（3）109771069689667配對(duì)設(shè)計(jì)資料如何編秩某醫(yī)院培訓(xùn)前后護(hù)理分配對(duì)設(shè)計(jì)資料的符號(hào)秩和檢驗(yàn)SPSS操作例1 某種新藥治療高血壓病患者18例，治療前后的收縮壓（毫米柱）數(shù)據(jù)如下，問某新藥治療前后收縮壓的差別有無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義？治療前：

5、184，173，181，159，148，161，172，183，194，152，173，180，162，167，154，184，172，148治療后：171，169，172，162，134，161，167，180，191，152，162，167，160，179，152，171，169，1401）建立數(shù)據(jù)文件2relas2。2）選擇【分析（Tests）】【舊（2 Related Sysis）】 【非參數(shù)檢驗(yàn)（ Nonparametric Tests ）】框（LegacyDialogs）】【2個(gè)相關(guān)樣本les）.】，打開兩個(gè)關(guān)聯(lián)樣本檢驗(yàn)（Two-Related-Sles Tests）主框。檢驗(yàn)對(duì)（

6、Test Pair(s)），選擇Variable 1為x1（治療前）、Variable 2為x2（治療后）。檢驗(yàn)類型（Test Type），用戶應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)類型選擇適當(dāng)?shù)臋z驗(yàn)方法，本例選擇Wilcoxon。配對(duì)設(shè)計(jì)資料的符號(hào)秩和檢驗(yàn)SPSS操作結(jié)果分析Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)（Wilcoxon Signed Rs Test）的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)（Test Sistics）表，Z-2.670，P0.0080.01，按0.05水準(zhǔn)，尚不能認(rèn)為治療前后收縮壓的差值來自于中位數(shù)為0的總體，即該藥有降壓作用三、兩樣本比較的秩和檢驗(yàn)兩樣本比較的秩和檢驗(yàn)也叫Wilcoxon秩和檢驗(yàn)，目的是推斷連續(xù)變量資料或有序變量資

7、料的兩個(gè)獨(dú)立樣本代表的總體分布是否有差別，其H0兩總體分布相同，即兩樣本來自同一總體，也可以簡化為兩總體中位數(shù)相等。護(hù)理教育對(duì)影響結(jié)直腸癌的的影響grade students risk awareness total score average was foundto be X = 12 X = 16.93 7.24 while it was X=16,93 7.71 forthe last year students. The difference was found to be ssignificant (Z = -9.333; P =.000).istically兩樣本比較的秩和檢驗(yàn)SP

8、SS操作例2 測得鉛作業(yè)工人與非鉛作業(yè)工人的血鉛值（g/100g），已建立數(shù)據(jù)文件2inds.sav：變量名為x（血鉛值）、group（分組），試檢驗(yàn)兩組工人的血鉛值有無差別？兩樣本比較的秩和檢驗(yàn)SPSS操作1）打開數(shù)據(jù)文件2inds.sav。2）選擇【分析（Tests）】【舊（2 Independent S（Two Independent Syze）】【非參數(shù)檢驗(yàn)（Nonparametric框（Legacy Dialogs）】【2個(gè)獨(dú)立樣本les）.】，打開兩個(gè)獨(dú)立樣本檢驗(yàn)les Tests）主框。兩樣本比較的秩和檢驗(yàn)SPSS操作檢驗(yàn)變量列表（Test Variable List），可選擇1

9、個(gè)或以上有序數(shù)值變量，本例為x（血鉛值）。分組變量（GrouVariable）為group（分組），有兩組。單擊【定義組（Define Groups）.】，打開定義組（DefineGroups）框，設(shè)定組（Group）1為1（非鉛作業(yè)工人），組（Group）2為2（鉛作業(yè)工人），單擊【繼續(xù)】返回主對(duì)話框。檢驗(yàn)類型（Test Type），本例選擇Mann-Whitney U。兩樣本比較的秩和結(jié)果分析Wilcoxon W值為59.500，P0.0030.01，按0.05水準(zhǔn)，認(rèn)為兩組工人血鉛值的差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。結(jié)合排秩（Rs）表，即鉛作業(yè)組的平均秩（13.36）高于非鉛作業(yè)組的平均秩（5.95）

10、，可認(rèn)為鉛作業(yè)工人（第2組）的血鉛值高于非鉛作業(yè)工人（第1組）的血鉛值。四、多個(gè)樣本比較的秩和檢驗(yàn)多個(gè)獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)多個(gè)獨(dú)立樣本是否來自相同總體，Kruskal-Wallis H檢驗(yàn)是最常用的多樣本比較的秩和檢驗(yàn)，用于檢驗(yàn)定量變量或有序分類變量總體分布位置的差別。多個(gè)樣本比較SPSS操作例3 對(duì)四組大白鼠用不同劑量的某種激素后，測量恥骨間隙寬度的增加量(mm)并建立數(shù)據(jù)文件kinds.sav，變量名為x（增加量）、group（分組）問各組的增加量有無差異？多個(gè)樣本比較的秩和檢驗(yàn)SPSS操作1）打開數(shù)據(jù)文件kinds.sav。2）選擇【分析（Tests）】【舊（K Independe

11、nt Syze）】【非參數(shù)檢驗(yàn)（Nonparametric框（Legacy Dialogs）】【K個(gè)獨(dú)立樣本les）.】，打開多個(gè)獨(dú)立樣本檢驗(yàn)（Tests for Several Independent Sles）主框。多個(gè)樣本比較的秩和檢驗(yàn)SPSS操作檢驗(yàn)變量列表（Test Variable List），可選擇1個(gè)或以上有序數(shù)值變量，本例為x（增加量）。分組變量（GrouVariable）為group（分組），本例有4組。定義范圍（Define Range）設(shè)定最小（Minimum）為1，最大（um）為4。檢驗(yàn)類型（Test Type），本例選擇Kruskal-Wallis H。多個(gè)樣本比較

12、的秩和檢驗(yàn)結(jié)果分析Kruskal Wallis 檢驗(yàn)（Kruskal Wallis Test）的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)（TestSistics）表，212.209， P0.0070.01，按0.05水準(zhǔn)，認(rèn)為四組大白鼠的恥骨間隙寬度增加量對(duì)應(yīng)總體分布的中位數(shù)不等或不完全相等，等級(jí)（Rs）表，一組、二組、三組和四組大白鼠的恥骨間隙寬度增加量的平均秩（Mean R別為3.10、12.33、12.42和16.75。）分五、多個(gè)獨(dú)立樣本間兩兩比較非參數(shù)檢驗(yàn)多個(gè)樣本比較的秩和檢驗(yàn)其結(jié)論認(rèn)為各總體分布的中心位置不同時(shí)，常需進(jìn)一步作兩兩比較的秩和檢驗(yàn)。例3經(jīng)Kruskal-Wallis檢驗(yàn)認(rèn)為四組大白鼠的恥骨間隙寬度增加量對(duì)應(yīng)總體分布的中位數(shù)不同。進(jìn)一步需要檢驗(yàn)?zāi)膬蓚€(gè)總體間有差別?哪兩個(gè)總體間無差別？五、多個(gè)獨(dú)立樣本間兩兩比較非參數(shù)檢驗(yàn)這里Variable為x（恥骨間隙寬度增加量），分組變量（GrouVariable）設(shè)定組（