醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗(yàn)秩和檢驗(yàn)

醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)非參數(shù)檢驗(yàn)秩和檢驗(yàn)第一頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五兩個獨(dú)立樣本比較的非參數(shù)檢驗(yàn)多個獨(dú)立樣本比較的非參數(shù)檢驗(yàn)配對樣本比較的非參數(shù)檢驗(yàn)隨機(jī)區(qū)組設(shè)計多個樣本比較的非參數(shù)檢驗(yàn)診斷試驗(yàn)ROC曲線分析基于秩次的非參數(shù)檢驗(yàn)第二頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五非參數(shù)檢驗(yàn)又稱為任意分布檢驗(yàn)，這類方法并不依賴總體分布的具體形式，應(yīng)用時可以不考慮研究變量為何種分布以及分布是否已知，進(jìn)行的不是參數(shù)之間的檢驗(yàn)，故稱非參數(shù)檢驗(yàn)。第三頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五基本特點(diǎn)：與分布無關(guān)基本方法：χ2

檢驗(yàn)基于秩(等級，rank)的方法基于特定參照點(diǎn)（如中位數(shù)）的方法

……第四頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五非參數(shù)檢驗(yàn)的優(yōu)點(diǎn)：①適用范圍廣②受限條件少。參數(shù)檢驗(yàn)對總體分布等有特別限定，而非參數(shù)檢驗(yàn)的假定條件少，也不受總體分布的限制，更適合一般的情況。③具有穩(wěn)健性。參數(shù)檢驗(yàn)是建立在嚴(yán)格的假設(shè)條件基礎(chǔ)之上的，一旦不符合假設(shè)條件，其推斷的正確性將受到懷疑；而非參數(shù)檢驗(yàn)都是帶有最弱的假定，所受的限制很少，穩(wěn)健性好。第五頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五①對符合用參數(shù)檢驗(yàn)的資料，如用非參數(shù)檢驗(yàn)，會丟失部分信息。

②雖然非參數(shù)檢驗(yàn)計算簡便，但有些問題的計算仍顯繁冗。非參數(shù)檢驗(yàn)的缺點(diǎn)：第六頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五已知總體分布類型，對未知參數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計推斷依賴于特定分布類型，比較的是參數(shù)

參數(shù)檢驗(yàn)（parametrictest）

非參數(shù)檢驗(yàn)（nonparametrictest）對總體的分布類型不作嚴(yán)格要求不受分布類型的影響，比較的是總體分布位置

優(yōu)點(diǎn)：方法簡便、易學(xué)易用，易于推廣使用、應(yīng)用范圍廣；可用于參數(shù)檢驗(yàn)難以處理的資料(如等級資料，或含數(shù)值“>50mg”等)缺點(diǎn)：方法比較粗糙，對于符合參數(shù)檢驗(yàn)條件者，采用非參數(shù)檢驗(yàn)會損失部分信息，其檢驗(yàn)效能較低；樣本含量較大時，兩者結(jié)論常相同第七頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五應(yīng)用非參數(shù)檢驗(yàn)的情況1.不滿足正態(tài)和方差齊性條件的小樣本資料；2.總體分布類型不明的小樣本資料；3.一端或兩端是不確定數(shù)值（如＜0.002、＞65等）的資料（必選）；4.單向（雙向）有序列聯(lián)表資料；5.各種資料的初步分析。第八頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五方法的起點(diǎn)－－排隊(duì)與秩次統(tǒng)計描述中排秩思想的成功應(yīng)用

百分位數(shù)、中位數(shù)排隊(duì)的優(yōu)點(diǎn)

廣泛適用于多種分布排隊(duì)的結(jié)果

將原始數(shù)據(jù)的比較轉(zhuǎn)化為秩次的比較第九頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五秩次(rank)——將數(shù)值變量值從小到大，或等級變量值從弱到強(qiáng)所排列的序號。例1

11只大鼠存活天數(shù)：存活天數(shù)4，10，7，50，3，15，2，9，13，>60，>60例2

9名肺炎病人的治療結(jié)果：療效治愈治愈死亡無效治愈有效治愈有效無效秩次

3649281571011

10.510.5平均秩次

2.52.597.52.55.52.55.57.5秩次

129735468第十頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五SPSS中的菜單位置第十一頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五兩個獨(dú)立樣本比較的非參數(shù)檢驗(yàn)多個獨(dú)立樣本比較的非參數(shù)檢驗(yàn)配對樣本比較的非參數(shù)檢驗(yàn)隨機(jī)區(qū)組設(shè)計多個樣本比較的非參數(shù)檢驗(yàn)診斷試驗(yàn)ROC曲線分析基于秩次的非參數(shù)檢驗(yàn)第十二頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五1．建立檢驗(yàn)假設(shè)，確定檢驗(yàn)水準(zhǔn)(α)

H0:兩總體分布相同

H1:兩總體分布不同

α=0.05。2．編秩

按數(shù)值由小到大排列，若有相同數(shù)據(jù),取平均秩。分析步驟：

第十三頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五基本思想兩樣本來自同一總體任一組秩和不應(yīng)太大或太小假定：兩組樣本的總體分布形狀相同

T與平均秩和應(yīng)相差不大3．計算秩和，確定檢驗(yàn)統(tǒng)計量秩和T值第十四頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五當(dāng)n1>10或（n2-n1）>10時，則可采用正態(tài)近似法求u（Z）值來確定P值，其公式如下：

4．確定P值和作出推斷結(jié)論

當(dāng)n1<=10或（n2-n1）<=10時，查表P值

第十五頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五若相同秩次較多，應(yīng)作校正計算第十六頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五【例1】某實(shí)驗(yàn)室觀察缺氧條件下大鼠與小鼠的生存，以生存日數(shù)作為觀察指標(biāo)。試檢驗(yàn)兩組生存日數(shù)有無差別?序號123456789101112大鼠10121515161718202390以上小鼠2345678910111213第十七頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第十八頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五T=170>146,P<0.05T在界值范圍內(nèi)P>α

T在界值范圍外P<α

T與界值相等P=α第十九頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五SPSS軟件操作第一步：建立變量。第二十頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第二步：輸入原始數(shù)據(jù)第二十一頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第三步：非參數(shù)檢驗(yàn)（1）第二十二頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第三步：非參數(shù)檢驗(yàn)（2）第二十三頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第四步：結(jié)果解讀（1）結(jié)果解讀：例數(shù)、均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、中位數(shù)、四分位間距等。標(biāo)準(zhǔn)差較大第二十四頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第四步：結(jié)果解讀（2）結(jié)果解讀：Z=3.630,P=0.000第二十五頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五【例2】20名正常人和32名鉛作業(yè)工人尿鉛定性檢查結(jié)果如表。問鉛作業(yè)工人尿鉛是否高于正常人?結(jié)果-++++++++++正常人182000鉛作業(yè)工人810734第二十六頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第二十七頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第二十八頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五U檢驗(yàn)：Zc=U，與1.96，2.58比較第二十九頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五SPSS軟件操作第一步：建立變量。第三十頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第二步：輸入原始數(shù)據(jù)第三十一頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第三步：加權(quán)個案第三十二頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第四步：非參數(shù)檢驗(yàn)第三十三頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第五步：結(jié)果解讀結(jié)果解讀：Z=4.503,P=0.000第三十四頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五兩個獨(dú)立樣本比較的非參數(shù)檢驗(yàn)多個獨(dú)立樣本比較的非參數(shù)檢驗(yàn)配對樣本比較的非參數(shù)檢驗(yàn)隨機(jī)區(qū)組設(shè)計多個樣本比較的非參數(shù)檢驗(yàn)診斷試驗(yàn)ROC曲線分析基于秩次的非參數(shù)檢驗(yàn)第三十五頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五完全隨機(jī)設(shè)計多個樣本比較的秩和檢驗(yàn)由Kraskal和Wallis在Wilcoxon秩和檢驗(yàn)基礎(chǔ)上擴(kuò)展而來，又稱K-W檢驗(yàn)或H檢驗(yàn)。第三十六頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五1．建立檢驗(yàn)假設(shè)，確定檢驗(yàn)水準(zhǔn)（α）

H0:k個總體分布相同；

H1:k個總體分布不同或不全相同；

α=0.05。2．混合編秩

將各組數(shù)據(jù)混合，由小到大編秩。遇有原始數(shù)據(jù)相同時，若相同數(shù)據(jù)在同一組內(nèi)，則仍按順序編秩；若相同數(shù)據(jù)在不同組，則取它們的平均秩次。

分析步驟：第三十七頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五3．求秩和并計算檢驗(yàn)統(tǒng)計量H

將各組秩次分別相加，求出各組的秩和Ri。檢驗(yàn)統(tǒng)計量值H可按下式計算：

式中，Ri為各組的秩和，ni為各組樣本含量，N為總樣本含量。分析步驟：第三十八頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五當(dāng)各組相同秩次較多時，可對H值進(jìn)行校正，按下式求值。分析步驟：tj相同秩次的數(shù)量第三十九頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五4．確定P值和作出推斷結(jié)論

當(dāng)組數(shù)K=3，每組樣本含量ni≤5時，可查附表（H界值表）得到P值。

若k>3或ni>5時，H值的分布近似于自由度為k-1的χ2分布，此時可查χ2界值表得到P值。

最后按P值作出推斷結(jié)論。分析步驟：第四十頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五【例3】比較小白鼠接種三種不同菌型傷寒桿菌9D、11C和DSC1后存活日數(shù)，結(jié)果見表。問小白鼠接種三種不同菌型傷寒桿菌的存活日數(shù)有無差別？序號12345678910119D222344457711C55666781012DSC135666779101111第四十一頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第四十二頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五P=1-CDF.CHISQ(9.97,2)第四十三頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五SPSS軟件操作第一步：建立變量。第四十四頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第二步：輸入原始數(shù)據(jù)第四十五頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第三步：非參數(shù)檢驗(yàn)第四十六頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第四步：結(jié)果解讀結(jié)果解讀：x2=9.940,P=0.007第四十七頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五【例4】四種疾病患者痰液內(nèi)嗜酸性白細(xì)胞的檢查結(jié)果見表。問四種疾病患者痰液內(nèi)的嗜酸性白細(xì)胞有無差別？白細(xì)胞-++++++支氣擴(kuò)張0296肺水腫3552肺癌5732病毒性呼吸道感染3530第四十八頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第四十九頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五P=1-CDF.CHISQ(15.52,3)第五十頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五SPSS軟件操作第一步：建立變量。第五十一頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第二步：輸入原始數(shù)據(jù)第五十二頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第三步：加權(quán)個案第五十三頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第四步：非參數(shù)檢驗(yàn)第五十四頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第五步：結(jié)果解讀結(jié)果解讀：x2=15.506,P=0.001第五十五頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五【例5】某臨床藥理基地觀察5組接受不同治療的婦科病人，結(jié)果見表。問5組療效有無差別?療效對照組中藥A組中藥B組中藥C組西藥組合計I211900040II44413052III006113148IV023154262V000217798第五十六頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第五十七頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五P=1-CDF.CHISQ(195.50,4)第五十八頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五SPSS軟件操作第一步：建立變量。第五十九頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第二步：輸入原始數(shù)據(jù)第六十頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第三步：加權(quán)個案第六十一頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第四步：非參數(shù)檢驗(yàn)第六十二頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第五步：結(jié)果解讀結(jié)果解讀：x2=195.504,P=0.000第六十三頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五兩個獨(dú)立樣本比較的非參數(shù)檢驗(yàn)多個獨(dú)立樣本比較的非參數(shù)檢驗(yàn)配對樣本比較的非參數(shù)檢驗(yàn)隨機(jī)區(qū)組設(shè)計多個樣本比較的非參數(shù)檢驗(yàn)診斷試驗(yàn)ROC曲線分析基于秩次的非參數(shù)檢驗(yàn)第六十四頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五配對設(shè)計差值比較的符號秩和檢驗(yàn)由Wilcoxon1945年提出，又稱Wilcoxon符號秩和檢驗(yàn)，常用于檢驗(yàn)差值的總體中位數(shù)是否等于零。第六十五頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五（1）建立檢驗(yàn)假設(shè)，確定檢驗(yàn)水準(zhǔn)

Ho：差值總體中位數(shù)Md=0

H1：差值總體中位數(shù)Md≠0

α=0.05分析步驟：（2）編秩：求差值編秩方法：依差值的絕對值從小到大編秩。編秩時注意兩點(diǎn)：遇差值為0者，舍去不計，n相應(yīng)減少

差值的絕對值相等,符號不同者應(yīng)取平均秩次編秩后，按差值的正負(fù)給秩次冠上符號。第六十六頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五（3）求差值為正或負(fù)的秩和

差值為正的秩和以T+表示

差值為負(fù)的秩和以T-表示。

T++T-=n(n+1)/2

T=min（T+，T-）

（4）確定P值和作出推斷結(jié)論：

當(dāng)n≤50時，查T界值表

T在界值范圍內(nèi)P>α

T在界值范圍外P<α

T與界值相等P=α分析步驟：第六十七頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五

當(dāng)n>50，可采用正態(tài)近似法，計算u值。正態(tài)近似法第六十八頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五若相同秩次較多，應(yīng)作校正計算。

Z或

式中，tj為第j（j=1，2，…）個相同差值的個數(shù)。

正態(tài)近似法第六十九頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五【例6】對10名患者分別用甲法與乙法，測得血汞值。問兩種方法的結(jié)果有無差別?第七十頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五n=10-1=9第七十一頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五T=min(26.5,18.5)=18.5n=9p>0.05第七十二頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五SPSS軟件操作第一步：建立變量。第七十三頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第二步：輸入原始數(shù)據(jù)第七十四頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第三步：非參數(shù)檢驗(yàn)（1）第七十五頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第三步：非參數(shù)檢驗(yàn)（2）第七十六頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第四步：結(jié)果解讀（1）結(jié)果解讀：例數(shù)、均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、中位數(shù)、四分位間距等。標(biāo)準(zhǔn)差較大第七十七頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第四步：結(jié)果解讀（2）結(jié)果解讀：Z=0.474,P=0.635第七十八頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五【例7】對12份血清分別用原方法（檢測時間20分鐘）和新方法（檢測時間10分鐘）測谷-丙轉(zhuǎn)氨酶，結(jié)果見表。問兩法所得結(jié)果有無差別？序號123456789101112原法6014219580242220190251983823695新法76152243822402202053824344190100第七十九頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第八十頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五T=MIN(54.5,11.5)=11.5n=11P>0.05第八十一頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五SPSS軟件操作第一步：建立變量。第八十二頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第二步：輸入原始數(shù)據(jù)第八十三頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第三步：非參數(shù)檢驗(yàn)（1）第八十四頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第三步：非參數(shù)檢驗(yàn)（2）第八十五頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第四步：結(jié)果解讀（1）結(jié)果解讀：例數(shù)、均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、中位數(shù)、四分位間距等。標(biāo)準(zhǔn)差較大第八十六頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第四步：結(jié)果解讀（2）結(jié)果解讀：Z=1.913,P=0.056第八十七頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五兩個獨(dú)立樣本比較的非參數(shù)檢驗(yàn)多個獨(dú)立樣本比較的非參數(shù)檢驗(yàn)配對樣本比較的非參數(shù)檢驗(yàn)隨機(jī)區(qū)組設(shè)計多個樣本比較的非參數(shù)檢驗(yàn)診斷試驗(yàn)ROC曲線分析基于秩次的非參數(shù)檢驗(yàn)第八十八頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五隨機(jī)區(qū)組設(shè)計資料比較，如果觀察結(jié)果不滿足方差分析條件，可用Friedman檢驗(yàn)（Friedmantest）。第八十九頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五1.建立檢驗(yàn)假設(shè)和確定檢驗(yàn)水準(zhǔn)2.編秩：先在每一配伍組內(nèi)將數(shù)據(jù)從小到大編秩，如有相同數(shù)據(jù)，取平均秩次；再求各處理組秩和Ri，i=1，2，...，g。分析步驟第九十頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五3.計算檢驗(yàn)統(tǒng)計量M值（1）查表法(n≤15，g≤15)：M=Σ（Rj-R）2（R=Σ

Rj/g）==》M界值表基于χ2分布近似法得到χ2值查有關(guān)的χ2界值表（2）χ2分布近似法分析步驟：自由度為（g-1）

第九十一頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五當(dāng)各區(qū)組間出現(xiàn)相同秩次時，需進(jìn)行校正校正公式為b為區(qū)組個數(shù),k為處理組個數(shù)4．確定P值和作出推斷結(jié)論第九十二頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五【例8】8名受試對象在相同實(shí)驗(yàn)條件下分別接受4種不同頻率聲音的刺激，他們的反應(yīng)率（%）資料見表。問4種頻率聲音刺激的反應(yīng)率是否有差別？第九十三頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第九十四頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五SPSS軟件操作第一步：建立變量。第九十五頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第二步：輸入原始數(shù)據(jù)第九十六頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第三步：非參數(shù)檢驗(yàn)（1）第九十七頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第三步：非參數(shù)檢驗(yàn)（2）第九十八頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第四步：結(jié)果解讀（1）結(jié)果解讀：例數(shù)、均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、中位數(shù)、四分位間距等。第九十九頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第四步：結(jié)果解讀（2）結(jié)果解讀：x2=15.152,P=0.002第一百頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五一個討論案例【例9】某中醫(yī)醫(yī)院采用中西醫(yī)結(jié)合方法治療228例不同病情的腦卒中患者，療效情況如下表。第一百零一頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五SPSS軟件操作第一步：建立變量。第一百零二頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第二步：輸入原始數(shù)據(jù)第一百零三頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第三步：加權(quán)個案第一百零四頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五1、不同病情的腦卒中患者，療效有無差別？第一百零五頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第三步：秩和檢驗(yàn)第一百零六頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第四步：結(jié)果解讀結(jié)果解讀：x2=24.319,P=0.000第一百零七頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五2、腦卒中患者病情與療效有無相關(guān)？第一百零八頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第三步：等級相關(guān)分析第一百零九頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第四步：結(jié)果解讀結(jié)果解讀：rs=0.311,P=0.000第一百一十頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五3、腦卒中患者病情與療效變化趨勢如何？第一百一十一頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第三步：線性趨勢檢驗(yàn)（1）第一百一十二頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第三步：線性趨勢檢驗(yàn)（2）第一百一十三頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五輸出4種卡方檢驗(yàn)結(jié)果：

1、pearson卡方

2、卡方值的校正值

3、似然比卡方，一般用于對數(shù)線性模型。

4、fisher的精確檢驗(yàn)線性趨勢檢驗(yàn)第一百一十四頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五第四步：結(jié)果解讀結(jié)果解讀：x2=21.797,P=0.000第一百一十五頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五線性趨勢檢驗(yàn)計量資料——線性回歸等級有序資料——線性趨勢檢驗(yàn)基本原則：將x2值進(jìn)行分解，將總變異分為線性回歸分量和偏離線性回歸分量。總變異線性回歸分量第一百一十六頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五兩個獨(dú)立樣本比較的非參數(shù)檢驗(yàn)多個獨(dú)立樣本比較的非參數(shù)檢驗(yàn)配對樣本比較的非參數(shù)檢驗(yàn)隨機(jī)區(qū)組設(shè)計多個樣本比較的非參數(shù)檢驗(yàn)診斷試驗(yàn)ROC曲線分析基于秩次的非參數(shù)檢驗(yàn)第一百一十七頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五診斷試驗(yàn)的概念評價某種疾病診斷方法的臨床試驗(yàn)。診斷試驗(yàn)的用途診斷疾病篩選無癥狀的病人判斷疾病的嚴(yán)重程度估計疾病臨床過程及預(yù)后估計對治療的反應(yīng)判斷治療效果第一百一十八頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五金標(biāo)準(zhǔn)目標(biāo)人群病人非病人待評價診斷方法評價指標(biāo)

診斷試驗(yàn)原理＋－＋－第一百一十九頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五確定金標(biāo)準(zhǔn)當(dāng)前醫(yī)學(xué)界公認(rèn)的診斷某疾病最可靠、準(zhǔn)確度最高的診斷方法。常用的金標(biāo)準(zhǔn)包括病理學(xué)診斷（活檢、尸檢）外科手術(shù)或診斷性操作特殊的影像學(xué)診斷權(quán)威機(jī)構(gòu)頒布的綜合診斷標(biāo)準(zhǔn)第一百二十頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五選擇研究對象要求：代表性好、盲法試驗(yàn)組經(jīng)金標(biāo)準(zhǔn)確診為某疾病的患者，具有反應(yīng)該疾病的全部特征，如病情、病程、癥狀體征、并發(fā)癥、治療或未治療等。對照組經(jīng)金標(biāo)準(zhǔn)證實(shí)未患該疾病的患者（可患其它疾?。┗蛘Ｈ?。第一百二十一頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五診斷試驗(yàn)結(jié)果表診斷試驗(yàn)金標(biāo)準(zhǔn)合計有病(D+)無病(D-)陽性(T+)aba+b陰性(T-)cdc+d合計a+cb+da+b+c+d第一百二十二頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五診斷試驗(yàn)的評價指標(biāo)基本指標(biāo)靈敏度、特異度、誤診率、漏診率預(yù)測值陽性預(yù)測值、陰性預(yù)測值綜合評價指標(biāo)正確率、約登指數(shù)、優(yōu)勢比、似然比陽性似然比、陰性似然比第一百二十三頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五靈敏度（Sensitivity，Se）計算公式：Se=a/(a+c)又稱真陽性率將實(shí)際有病的人正確判斷為患者的能力漏診率（omissiondiagnostic，）計算公式：

=c/(a+c)又稱假陰性率將實(shí)際有病的人錯誤判斷為非患者的比例高靈敏度試驗(yàn)的適用范圍漏診可能造成嚴(yán)重后果排除某病的其他診斷篩檢無癥狀病人而且該病發(fā)病率較低第一百二十四頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五特異度（Specificity，Sp）計算公式：Sp=d/(b+d)又稱真陰性率將實(shí)際無病的人正確判斷為非患者的能力誤診率（mistakediagnosticrate，）計算公式：

=b/(b+d)又稱假陽性率將實(shí)際無病的人錯誤判斷為患者的比例高特異度試驗(yàn)的適用范圍假陽性會使病人受到嚴(yán)重危害確診某病第一百二十五頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五靈敏度和特異度的關(guān)系都是反映診斷試驗(yàn)準(zhǔn)確性的最基本指標(biāo)提高一方面水平，會降低另一方面水平一般選擇敏感度和特異度都較高的試驗(yàn)作為診斷依據(jù)根據(jù)研究目的，調(diào)整靈敏度和特異度來確定臨界值以產(chǎn)生漏診和誤診之和最小時的數(shù)據(jù)確定臨界值第一百二十六頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五ROC曲線評價方法受試者工作特征曲線（ReceiverOperatorCharacteristiccurve，簡稱ROC曲線）表示一個特定的診斷方法對區(qū)別特定的患者組與非患者組樣本的檢測性能。表示不同診斷水平的真陽性率對假陽性率的函數(shù)關(guān)系。第一百二十七頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五受試者工作特征曲線

receiveroperatingcharacteristiccurve,ROC

1

0.8

0.6

0.40.2

00.20.40.60.81完全無價值的診斷試驗(yàn)其ROC曲線與機(jī)會線重合，而ROC曲線越偏離機(jī)會線，ROC曲線下面積就越大，則診斷試驗(yàn)的真實(shí)性也就越好。第一百二十八頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五ROC曲線評價方法以靈敏度和假陽性率為兩個軸的取值作的圖性；通常用于測定值為連續(xù)或等級數(shù)據(jù)；常用于確定最佳臨界值，也可用于比較兩種和兩種以上診斷試驗(yàn)的診斷價值。以試驗(yàn)靈敏度為y軸，以假陽性率為x軸，由不同決策界值產(chǎn)生圖中各個點(diǎn)，采用線段連接圖中所有的點(diǎn)，繪制而成的線圖。圖中反映了隨著靈敏度的增加，假陽性率也隨之增加。第一百二十九頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五ROC曲線的特點(diǎn)綜合了靈敏度和特異度兩個指標(biāo)；不受患病率的影響；考慮了所有可能的診斷臨界值的影響；全面客觀地評價診斷試驗(yàn)的準(zhǔn)確性；描述了診斷試驗(yàn)區(qū)分事件發(fā)生與不發(fā)生的固有能力。第一百三十頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五ROC曲線下的面積AreaUnderCurve，簡稱AUC以點(diǎn)(0，0)、(1，0)、(0、1)和(1，1)圍成的面積做為1或100％。ROC曲線和X軸圍成的面積占總面積的百分比作為曲線面積的估計值。ROC曲線下面積的取值在0～1之間。第一百三十一頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五曲線越接近左上角，面積越接近1，說明試驗(yàn)的準(zhǔn)確度越高；越接近對角線，越接近0.5，則說明試驗(yàn)的準(zhǔn)確度越差；一般認(rèn)為：面積在0.5～0.7之間時診斷價值較低，在0.7～0.9之間時診斷價值中等，在0.9以上時診斷價值較高。ROC曲線下的面積第一百三十二頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五最佳診斷界值的確定ROC曲線上最靠近左上角的點(diǎn)所對應(yīng)的靈敏度和特異度都是較大的，該點(diǎn)為ROC曲線的正切線與曲線相交的點(diǎn)，常以此點(diǎn)所對應(yīng)的診斷界值作為最佳診斷界值。靈敏度+特異度最大的點(diǎn)就是最佳診斷界值。通過解擬合ROC曲線的方程尋找該點(diǎn)。第一百三十三頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五Ａ．理想的正常人群與糖尿病病人血糖水平分布Ｂ．現(xiàn)實(shí)的正常人群與糖尿病病人血糖水平分布第一百三十四頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五采用不同血糖陽性界值所致假陽性和假陰性第一百三十五頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五病人與非病人某項(xiàng)診斷指標(biāo)數(shù)值分布示意圖

第一百三十六頁，共一百五十二頁，編輯于2023年，星期五ROC分析ROC分析主要做三件事：計算ROC曲線下面積及其95%CI繪制ROC曲線圖